Apresentando o Tetrad: Validação de Código por Consenso Quádruplo

Desenvolvi um servidor MCP em Rust que aborda um problema crescente: como garantir que código gerado por IA seja confiável?

O PROBLEMA

Assistentes como Claude ou Copilot são uma única fonte de avaliação. Cada modelo tem vieses e pontos cegos. Um código pode parecer correto para um, mas conter problemas que outro detectaria.

A SOLUÇÃO

O Tetrad orquestra três avaliadores independentes (Codex, Gemini CLI, Qwen) através de um protocolo de consenso. Nenhum código é aprovado sem concordância de múltiplas IAs.

COMO O MCP FUNCIONA

O Model Context Protocol permite que assistentes de IA se conectem a ferramentas externas via JSON-RPC. Na prática:

1. O Claude Code inicia "tetrad serve" e mantém conexão via stdin/stdout
2. Envia "tools/list" e recebe as 6 ferramentas disponíveis
3. Ao revisar código, envia "tools/call" com os parâmetros
4. O Tetrad executa os 3 avaliadores em paralelo, aplica consenso e retorna o resultado

Fluxo simplificado:
Claude -> tetrad_review_code({code, language})
Tetrad -> [Codex + Gemini + Qwen em paralelo]
Tetrad -> Aplica regra de consenso
Tetrad -> {decision: "PASS", score: 85, findings: [...]}

REGRAS DE CONSENSO

- Golden: Unanimidade (3/3 PASS) - para código crítico
- Strong: Todos concordam na decisão - padrão
- Weak: Maioria (2/3) decide - para protótipos

REASONINGBANK

Sistema de aprendizado em SQLite que implementa RETRIEVE-JUDGE-DISTILL-CONSOLIDATE. O Tetrad aprende com cada avaliação, identificando anti-patterns e boas práticas do seu projeto.

INSTALAÇÃO

cargo install tetrad
npx tetrad
claude mcp add tetrad -- tetrad serve

Código: https://github.com/SamoraDC/tetrad

O futuro do desenvolvimento com IA não está em confiar em um único modelo, mas em sistemas de consenso com múltiplas perspectivas.

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