MCP e KOMPAS-3D: agentes de IA em CAD com Python e COM API

O sonho de automatizar tarefas rotineiras no projeto de engenharia está se tornando realidade. Redes neurais treinadas para escrever código passaram muito tempo isoladas do mundo real dos softwares especializados. O protocolo MCP (Model Context Protocol) virou a ponte entre a IA e as ferramentas, mas, até pouco tempo atrás, o software de engenharia ficou de fora. Este projeto tenta corrigir essa lacuna ao dar às redes neurais acesso direto à API do KOMPAS-3D.

O KOMPAS-3D é um poderoso sistema de projeto assistido por computador (CAD), amplamente usado em engenharia mecânica, fabricação de instrumentos e construção civil. Sua API permite que desenvolvedores criem aplicações e extensões próprias para automatizar diversos aspectos do projeto. A integração com LLMs (Large Language Models) via MCP abre possibilidades fundamentalmente novas. Em vez de escrever código manualmente para cada tarefa de automação, agora é possível usar uma rede neural para gerar esse código a partir de instruções em texto.

A essência do projeto é uma interface que permite ao LLM interagir com o KOMPAS-3D por meio de Python e COM API. O Python funciona como linguagem intermediária, enquanto a COM API dá acesso às funcionalidades do CAD. O LLM recebe a tarefa como um prompt em texto e gera código Python, que depois é executado no KOMPAS-3D via COM API. Por exemplo, é possível pedir à rede neural que crie um modelo paramétrico de uma peça com dimensões e restrições definidas, ou que gere automaticamente um desenho técnico a partir de um modelo 3D.

Esse tipo de integração tem enorme potencial. Primeiro, reduz significativamente o tempo gasto em operações rotineiras. Segundo, abre o CAD para usuários sem conhecimento profundo de programação. Terceiro, permite criar ferramentas inteligentes capazes de se adaptar a requisitos em mudança e gerar soluções otimizadas. Por exemplo, a rede neural pode otimizar automaticamente o projeto de uma peça segundo critérios definidos, como resistência, peso ou custo.

Há, porém, desafios. É preciso garantir a segurança e a confiabilidade da interação entre o LLM e o CAD. É importante que a rede neural gere código correto, que não cause erros nem falhas no funcionamento do sistema. Também é necessário considerar questões de confidencialidade, sobretudo ao lidar com dados sensíveis. Os desenvolvedores devem prever mecanismos de proteção contra acesso não autorizado e vazamento de informações.

De modo geral, a integração de LLMs com o KOMPAS-3D via MCP é um passo importante rumo a sistemas CAD inteligentes. Ela abre novos horizontes para a automação do projeto de engenharia e permite que os engenheiros se concentrem em tarefas mais criativas e estratégicas. No futuro, é de se esperar o surgimento de novas ferramentas e aplicações que usem IA para otimizar projetos, gerar desenhos técnicos e automatizar diversos aspectos do processo.

Essa linha de desenvolvimento tem enorme potencial para transformar a indústria de engenharia, tornando os processos de projeto mais eficientes, acessíveis e inovadores. O avanço dessas tecnologias deve acelerar o desenvolvimento de novos produtos e aumentar a competitividade das empresas russas.