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Integrar com a Cogneris

Novo · Servidor MCP da Cogneris

Integre a Cogneris pedindo ao seu assistente de IA.

Conecte o VS Code, o Visual Studio, o Cursor ou o Claude Code ao servidor MCP da Cogneris e descreva o que você quer — "extraia os dados das notas fiscais dos fornecedores", "crie uma chave de API de sandbox", "me avise por webhook quando um documento for processado". O assistente lê o contrato real da API, cria a chave e o webhook no seu tenant e escreve o código no seu projeto.

Conecte em dois minutosVer os prompts
MCP da Cogneris: Cogneris no VS Code: MCP, chave de API, código Python e webhooks Assistir no YouTube

Conecte em dois minutos​

1. Gere um token de desenvolvedor. Na plataforma Cogneris, abra Vision → MCP. Escolha um nome, a validade de 30 ou 90 dias e os escopos: mcp.read e mcp.write vêm marcados; adicione apikeys.manage e webhooks.manage se o assistente for criar chaves de API e webhooks por você. Copie o token — ele aparece uma única vez.

2. Adicione o servidor ao seu editor. Use a URL da sua região: https://mcp-eu.cogneris.ai/ (Europa, a padrão) ou https://mcp-us.cogneris.ai/ (Estados Unidos). A página Vision → MCP mostra a URL certa para o seu tenant.

Crie .vscode/mcp.json no seu projeto. O VS Code pede o token uma vez e o guarda no armazenamento seguro dele, então este arquivo pode ir para o repositório.

.vscode/mcp.json
{
  "inputs": [
    {
      "id": "cogneris-token",
      "type": "promptString",
      "password": true,
      "description": "Cogneris developer token"
    }
  ],
  "servers": {
    "cogneris": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-eu.cogneris.ai/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:cogneris-token}" }
    }
  }
}

Abra o Copilot Chat, mude para o modo Agent e as ferramentas da Cogneris aparecem na lista de ferramentas.

3. Peça. Comece com "Com quem estou conectado na Cogneris?" — o assistente chama cogneris_whoami e responde com o seu tenant, usuário, escopos e a URL base da API que o seu código deve usar. Depois peça o que você está construindo.

Configuração completa, login pelo navegador e solução de problemas: Conecte seu editor ao servidor MCP.

O que você pode pedir​

Integrar a extração

Adicione a este projeto um cliente de extração da Cogneris. Quando um PDF chegar na pasta uploads, envie-o para a API de extração da Cogneris e salve os campos extraídos em JSON. Leia a chave de COGNERIS_API_KEY.

O que o assistente faz →

Criar uma chave de API

Crie uma chave de API de sandbox da Cogneris chamada "invoice-importer-dev", só com os escopos de que este código precisa, e coloque-a no meu .env.

O que o assistente faz →

Criar um webhook

Registre um webhook da Cogneris em https://api.example.com/hooks/cogneris para documentos processados, escreva o receptor que verifica a assinatura e envie uma entrega de teste.

O que o assistente faz →

Mais exemplos — inclusive como gerar a sua própria API, criar classificadores e consultar o consumo — no livro de prompts.

Por que o código sai certo​

  • Ele lê o contrato real, não um palpite. O servidor entrega ao assistente a documentação da Cogneris e a referência da API como ferramentas — cada rota com seus schemas, erros e código pronto em Node, Python, C# e curl.
  • Ele age no seu tenant, com segurança. Chaves de API são criadas no sandbox, a menos que você confirme explicitamente produção. Chaves criadas assim nunca recebem escopos de gestão.
  • Segredos ficam fora do código. Uma nova chave de API ou segredo de assinatura de webhook aparece uma única vez, e o assistente é instruído a gravá-lo no seu .env ignorado pelo git — nunca no chat, no código ou em commits.
  • Mesma plataforma, mesma trilha de auditoria. Cada chamada vai para os mesmos serviços da Cogneris que a API REST e fica registrada no seu usuário.

Prefere escrever o código você mesmo?​

A API REST é a mesma que o assistente chama.

APIs da Cogneris #3: Classificar documentos e extrair dados pela API do Vision Assistir no YouTube