CFCanvas Flow

Guia de inicio

Como usar o Canvas Flow

Instale pelo npm, abra o editor, configure provedores e publique agentes para API, WhatsApp ou Web Widget.

Instalação standalone

O jeito mais direto é rodar o pacote npm. Ele cria a configuração local em `~/.canvas-flow/config.json` e sobe a API junto com o frontend.

Sem Docker 
npx @igoruehara/canvas-flow@latest --open
Com Docker local 
npx @igoruehara/canvas-flow@latest --with-docker --open
Global 
npm install -g @igoruehara/canvas-flow
canvas-flow --open

Use sem Docker quando já tiver Mongo configurado, com Docker para subir infraestrutura local, ou global quando quiser manter o comando `canvas-flow` instalado.

Primeiro agente

Crie ou selecione um agente

Use o seletor de agente no topo do editor. Cada agente pode ter configuração, provedores, documentos, memória e versões próprias.

Monte o fluxo

Adicione nodes de mensagem, input, RAG, MCP, API, condição, aprovação ou fim. Conecte os nodes no canvas.

Teste no painel lateral

Envie mensagens, veja trace, slots e estados de erro antes de publicar o fluxo para consumo externo.

Exponha por canal

Gere API keys, use o Web Widget, configure WhatsApp ou publique o agente como MCP server.

Guias detalhados

Use estes guias quando sair do primeiro teste e começar a ligar o agente em provedores, canais e automações reais.

Configuração Provedores LLM, RAG e dados

OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Grok, Bedrock, Milvus, Azure Search, Blob Storage e MongoDB.

 Canais WhatsApp e Web Widget

Como publicar agentes em WhatsApp, configurar callbacks e incorporar o widget em sites.

 Runtime API, Webhook e Cron

Execução por HTTP, API keys, webhooks customizados, callbacks e rotinas agendadas.

 Referência Componentes existentes

Um mapa dos nodes básicos, componentes de IA, dados, ações, controle e automação.

Features principais

Canvas visual

Editor baseado em React Flow para desenhar jornadas conversacionais e automações.

RAG

Documentos, embeddings OpenAI, Milvus/Zilliz, Azure Search e filtros por agente.

MCP

Nodes MCP internos, MCP externo, OAuth, AWS SigV4 e exposição de flows como tools MCP.

Agent OS

`agents.md`, guardrails, rules, skills, subagents e manifesto de capacidades.

Canais

API, Web Widget, WhatsApp, webhooks e chamadas server-to-server.

Operação

Memória por conversa, releases, API keys, provider config, filas e checkpoints LangGraph.

Antes de colocar em produção

Valide build, testes, audit, secrets e dependências externas. Para uso real, configure MongoDB persistente, provedores LLM, armazenamento de documentos e políticas de aprovação humana para tools sensíveis.

O arquivo `docs/PRODUCTION_READINESS.md` no repositório concentra os gates técnicos de produção.