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Kanishkparganiha/de-agent-workflow

Framework de Engenharia de Dados Agentica com servidor MCP — LLM local orquestra ferramentas de DE via loop ReAct

O que é de-agent-workflow?

O Kanishkparganiha/de-agent-workflow é um framework inovador de Engenharia de Dados (DE) que combina um servidor MCP (Model Context Protocol) com um LLM local, permitindo que um agente de IA orquestre ferramentas de DE de forma autônoma por meio de um loop ReAct (Raciocínio + Ação). Esse framework é especialmente útil para profissionais de dados que desejam automatizar pipelines complexos, como extração, transformação e carga de dados, redução de dimensionalidade e geração de relatórios, tudo a partir de comandos em linguagem natural. Ele suporta a integração com ferramentas populares como Pandas, Scikit-learn e Seaborn, além de operar com modelos locais via Ollama, garantindo privacidade e baixa latência. Ideal para ser utilizado em ambientes de desenvolvimento como Claude Code, Cursor ou Codex, o sistema permite que o agente escolha dinamicamente a ferramenta certa para cada etapa, baseando-se em um arquivo de configuração JSON. Com uma interface simples via linha de comando, o workflow reduz significativamente o esforço manual na engenharia de dados, tornando-se uma solução poderosa para automação inteligente.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
npx skills add Kanishkparganiha/de-agent-workflow

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Documentação

O que de-agent-workflow faz?

Framework de Engenharia de Dados Agentica com servidor MCP — LLM local orquestra ferramentas de DE via loop ReAct

Fonte: https://github.com/Kanishkparganiha/de-agent-workflow

Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agente, workflows Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação adjacente de agente de IA.

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