🔍 CPF Validador

Valide CPFs, descubra a quem pertencem e encontre o CPF correto a partir de dígitos parciais ou ilegíveis — com resolução automática de CAPTCHA via rede neural treinada localmente.

Expõe as mesmas operações como MCP tools (para agentes AI) e REST API (para integrações diretas), com interface web incluída.

💡 O que este projeto faz

Para confirmar a titularidade de um CPF, o sistema consulta o TRT3 — que emite certidões públicas associando CPF e nome. A resolução de CAPTCHA é feita por uma CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) treinada especificamente para isso, atingindo ~99% de acurácia sem depender de nenhum serviço externo.

🤖 MCP Tools

🌐 REST API

Documentação interativa: http://localhost:8000/docs (disponível apenas em ENV=development).

📂 Histórico de consultas

O histórico é global e compartilhado — todas as consultas feitas pela interface web, pela REST API ou via MCP gravam no mesmo arquivo de histórico do servidor.

• Interface web: o usuário pode ativar ou desativar o salvamento automático individualmente, através do toggle na aba Histórico. A preferência é salva no localStorage do navegador e não afeta outras interfaces.
• REST API / MCP: toda consulta bem-sucedida é registrada no histórico global, independente do token utilizado.

Roadmap: no futuro está prevista a opção de múltiplos históricos isolados por token — permitindo que cada integração (web, API, MCP) mantenha seu próprio registro separado.

🏗️ Arquitetura

FastAPI com FastMCP 3.0 montado em /mcp (streamable-http). A camada services/ não tem dependência de framework — a mesma lógica é consumida pelos routers REST e pelo MCP server.

app/
├── main.py             # FastAPI — routers + mcp.http_app() em /mcp + rate limiter
├── config.py           # Lê todas as variáveis de ambiente com defaults
├── mcp_server.py       # FastMCP("cpf-validador") — 6 tools
├── auth.py             # TokenMiddleware — autenticação via API_TOKEN + controle prod/dev
├── services/
│   ├── cpf.py          # Validação, variações e geração por máscara (zero deps de framework)
│   └── trt3.py         # Consulta TRT3: curl_cffi + CAPTCHA solver + pypdf
├── routers/
│   ├── cpf.py          # POST /cpf/validate, POST /cpf/variations
│   ├── trt3.py         # POST /trt3/feitos, /feitos-multiplos, /buscar-por-mascara, /buscar-por-variacoes
│   ├── history.py      # GET/POST/DELETE /history/ — histórico de consultas
│   └── ui.py           # GET / — interface web
└── captcha/
    ├── model.py        # Arquitetura CRNN (CNN + BiLSTM + CTC Loss)
    ├── predictor.py    # Inferência: carrega captcha_model.pt e prediz
    ├── dataset.py      # CaptchaDataset com data augmentation
    ├── train.py        # Loop de treino com early stopping + AMP + registry
    ├── collector.py    # Coleta amostras rotuladas direto do TRT3
    ├── registry.py     # Versionamento de modelos (models/vN/model.pt + meta.json)
    └── models/         # Histórico de versões treinadas

Regras de camada:

• services/ — zero imports de FastAPI ou FastMCP
• routers/ e mcp_server.py — importam apenas de services/
• I/O bloqueante em services/trt3.py é sempre executado via run_in_threadpool

⚙️ Configuração

Todas as opções são lidas de variáveis de ambiente ou do arquivo .env na raiz do projeto.

Referência completa de variáveis

🔒 Rotas abertas por ambiente

Se API_TOKEN estiver vazio, o middleware ignora autenticação em qualquer ambiente.

🔐 Autenticação

Com API_TOKEN configurado, todas as requisições protegidas precisam enviar:

Authorization: Bearer meu-token-secreto

REST:

curl -X POST http://localhost:8000/trt3/feitos \
  -H "Authorization: Bearer meu-token-secreto" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"cpf": "529.982.247-25"}'

Claude Desktop / Claude Code (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "cpf-validador": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp", "--allow-http"],
      "env": {
        "MCP_REMOTE_HEADER_AUTHORIZATION": "Bearer meu-token-secreto"
      }
    }
  }
}

A interface web (/) exibe um gate de autenticação quando API_TOKEN está definido — o token é validado contra o servidor e salvo no navegador.

🚀 Instalação

Docker (recomendado)

git clone https://github.com/opastorello/cpf-validador.git
cd cpf-validador
cp .env.example .env   # edite se quiser definir API_TOKEN
docker compose up --build -d

Local

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

Após iniciar:

• Interface web: http://localhost:8000/
• REST docs: http://localhost:8000/docs (apenas em ENV=development)
• MCP endpoint: http://localhost:8000/mcp

📋 Exemplos de uso

Validar um CPF

curl -X POST http://localhost:8000/cpf/validate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"cpf": "529.982.247-25"}'

Confirmar titularidade

curl -X POST http://localhost:8000/trt3/feitos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"cpf": "529.982.247-25"}'

{
  "cpf": "529.982.247-25",
  "encontrado": true,
  "nome_certidao": "JOAO DA SILVA",
  "valida_ate": "18/04/2026",
  "numero_certidao": "2026/123456"
}

Descobrir CPF por máscara

Quando você conhece apenas parte dos dígitos — substitua os desconhecidos por *:

curl -X POST http://localhost:8000/trt3/buscar-por-mascara \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"mascara": "***.123.456-**", "nome": "João Silva"}'

O servidor gera todas as combinações válidas para as posições com *, consulta em paralelo e retorna apenas os matches com o nome informado.

Máximo de 5 wildcards na parte base (posições 0–8) = até 100.000 combinações. Configurável via MAX_WILDCARDS_IN_MASK.

Recuperar CPF com erros ou dígito faltando

curl -X POST http://localhost:8000/trt3/buscar-por-variacoes \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"cpf_parcial": "5299824725", "nome": "joao"}'

Consulta em lote

curl -X POST http://localhost:8000/trt3/feitos-multiplos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"cpfs": ["529.982.247-25", "111.444.777-35"], "workers": 4}'

🧠 Modelo de CAPTCHA

Arquitetura CRNN

Input (1×60×160)
    → Conv2D ×4 + BatchNorm + ReLU + MaxPool   (extração de features visuais)
    → BiLSTM ×2 (128 hidden, bidirectional)    (modelagem de sequência)
    → Linear → CTC Loss                         (decode sem segmentação)
Output: string de 5 caracteres [0-9a-z]

Bootstrapping em 3 rodadas

Total: 55.000 amostras. O modelo final (v1) convergiu na época 106/120 com val_loss=0.0072.

Hiperparâmetros

• Optimizer: AdamW | LR: 1e-3 com CosineAnnealingLR
• Epochs: 120 com early stopping (patience: 20)
• Batch size: 128 | Treino: GPU com AMP float16 via torch.amp.autocast
• Inferência: CPU-only (Docker)
• Augmentation: rotação, shear, translate, color jitter, gaussian blur, random erasing

Treinar o modelo

1. Coletar amostras

python -m app.captcha.collector --cpf 000.000.000-00 --target 15000 --workers 4

2. Treinar

python -m app.captcha.train --epochs 120 --batch 128 --lr 1e-3

O melhor modelo (menor val_loss) é salvo em app/captcha/captcha_model.pt.

3. Bootstrap (melhora qualidade dos labels)

rm -rf app/captcha/data/
python -m app.captcha.collector --cpf 000.000.000-00 --target 20000 --workers 4
python -m app.captcha.train --epochs 120 --batch 128 --lr 1e-3

Repita 2–3 rodadas até a acurácia estabilizar. Para consultar o histórico de versões:

python -m app.captcha.registry

📦 Dependências principais

📄 Licença

MIT © 2026 Nícolas Pastorello