Valter — Backend de Conhecimento Juridico
O backend de conhecimento juridico do ecossistema Diego Sens — servindo jurisprudencia do STJ brasileiro via REST API e Model Context Protocol (MCP).
O que e o Valter?
Seção intitulada “O que e o Valter?”Valter e um backend especializado que transforma dados juridicos brutos do Superior Tribunal de Justica (STJ) em conhecimento juridico estruturado e verificavel. Ele combina quatro data stores construidos para finalidades especificas — PostgreSQL para documentos e metadados, Qdrant para busca semantica vetorial, Neo4j para um grafo de conhecimento das relacoes juridicas, e Redis para cache — entregando busca hibrida com boosting via knowledge graph, verificacao anti-alucinacao e analytics de grafo sobre dezenas de milhares de decisoes judiciais.
Diferentemente de motores de busca juridica genericos que tratam decisoes como blocos de texto isolados, o Valter conecta decisoes por meio de um knowledge graph baseado na ontologia FRBR. Criterios, dispositivos legais, precedentes e ministros sao entidades de primeira classe no grafo, viabilizando consultas como “quais argumentos juridicos tem a maior taxa de sucesso para este ministro nesta categoria” ou “como a aplicacao deste criterio evoluiu nos ultimos cinco anos”. Toda afirmacao retornada pelo sistema e rastreavel ate um no especifico do grafo ou verificada contra dados reais do tribunal.
O Valter e MCP-nativo: 28 tools sao expostas via Model Context Protocol, permitindo que LLMs como Claude e ChatGPT consultem jurisprudencia, verifiquem referencias, analisem divergencias e componham argumentos diretamente. As mesmas capacidades estao disponiveis por meio de uma REST API para consumo tradicional por frontends.
Numeros-chave
Seção intitulada “Numeros-chave”| Metrica | Valor |
|---|---|
| Decisoes do STJ no knowledge graph | ~28.000 |
| Relacoes entre entidades juridicas | 207.000+ |
| Registros de metadados do STJ | 810.225 |
| Features classificadas de documentos | 2.119 |
| Vetores semanticos (768-dim) | ~3.673 |
| Tools MCP para integracao com LLMs | 28 |
| Endpoints de graph analytics | 12 |
| Data stores | 4 (PostgreSQL, Qdrant, Neo4j, Redis) |
| Routers da REST API | 11 |
| Endpoints do workflow de ingestao | 17 |
Links Rapidos
Seção intitulada “Links Rapidos”- Primeiros Passos — Setup com Docker, primeira chamada de API, primeira conexao MCP
- Visao Geral da Arquitetura — Monolito modular, regra de dependencia, 4 runtimes
- Stack Tecnologica — Python, FastAPI, 4 bancos de dados e por que cada um foi escolhido
- Referencia da API — Endpoints REST para busca, verificacao, graph analytics e ingestao
- Tools MCP — Todas as 28 tools disponiveis para Claude, ChatGPT e outros clientes MCP
- Funcionalidades — Busca hibrida, graph analytics, anti-alucinacao e mais
- Decisoes de Arquitetura — ADRs documentando escolhas-chave e suas justificativas
- Glossario — Termos juridicos e tecnicos usados ao longo do projeto
Parte do sens.legal
Seção intitulada “Parte do sens.legal”O Valter e um dos tres projetos que formam o ecossistema sens.legal:
| Projeto | Papel | Stack | Status |
|---|---|---|---|
| Valter | Backend de conhecimento juridico — jurisprudencia do STJ, servida via REST API e MCP | Python, FastAPI, PostgreSQL, Qdrant, Neo4j, Redis | Em producao |
| Leci | Backend de legislacao — estatutos e normas brasileiras como fonte de dados complementar | Planejado | Integracao prevista para v2.0 |
| Juca | Frontend para advogados — a interface pela qual profissionais do direito interagem com o ecossistema | Next.js | Em desenvolvimento |
O Valter atua como motor de conhecimento: o Juca chama a REST API do Valter para busca e analise, enquanto Claude e ChatGPT conectam via MCP para usar as mesmas capacidades como tools no seu processo de raciocinio. Quando o Leci for integrado, o Valter podera cruzar jurisprudencia com os dispositivos legislativos especificos sendo aplicados, fechando o ciclo entre como os tribunais interpretam a lei e o que a lei de fato diz.