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.

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💡 O que este projeto faz

✅	Valida se um CPF é matematicamente correto
👤	Confirma a quem um CPF pertence pelo nome
🔎	Descobre o CPF completo a partir de dígitos parciais ou ilegíveis
👥	Processa dezenas de CPFs em paralelo
🤖	Integra com qualquer agente AI via protocolo MCP

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.

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🤖 MCP Tools

Tool	Descrição
validate_cpf	Valida matematicamente um CPF pelo algoritmo módulo-11
generate_valid_variations	Gera todas as variações válidas de um CPF com dígitos errados ou ilegíveis
check_feitos_trabalhistas	Confirma titularidade de um CPF consultando o TRT3
find_cpf_by_mask	Descobre o CPF completo a partir de uma máscara com * nos dígitos desconhecidos
find_cpf_by_variations	Dado um CPF parcial ou errado, encontra o correto filtrando pelo nome
check_multiple_cpfs	Valida e confirma titularidade de uma lista de CPFs em paralelo

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🌐 REST API

Método	Rota	Rate limit	Descrição
GET	/	—	Interface web
POST	/cpf/validate	—	Valida um CPF matematicamente
POST	/cpf/variations	—	Gera variações válidas de um CPF
POST	/trt3/feitos	10/min por IP	Confirma titularidade de um CPF via TRT3
POST	/trt3/feitos-multiplos	5/min por IP	Confirma lista de CPFs em paralelo
POST	/trt3/buscar-por-mascara	3/min por IP	Descobre CPF por máscara com *
POST	/trt3/buscar-por-variacoes	3/min por IP	Descobre CPF correto a partir de variações
GET	/history/	—	Lista o histórico de consultas realizadas
POST	/history/save	—	Salva ou atualiza uma entrada no histórico
DELETE	/history/	—	Limpa todo o histórico
DELETE	/history/{cpf}	—	Remove a entrada de um CPF específico
GET	/health	—	Health check — retorna {"status": "ok"}

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.

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🏗️ 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

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⚙️ Configuração

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

Referência completa de variáveis

Variável	Padrão	Descrição
API_TOKEN	(vazio — sem auth)	Token Bearer. Se vazio, todos os endpoints ficam abertos
ENV	development	development ou production — controla quais rotas ficam abertas sem token
TRT3_BASE_URL	https://certidao.trt3.jus.br	URL base do site do TRT3
TRT3_FORM_PATH	/certidao/feitosTrabalhistas/aba1.emissao.htm	Path do formulário de consulta
HTTP_TIMEOUT	30	Timeout (segundos) para requisições HTTP ao TRT3
CAPTCHA_TIMEOUT	15	Timeout (segundos) para download da imagem CAPTCHA
MAX_CAPTCHA_ATTEMPTS	20	Tentativas máximas de resolver o CAPTCHA antes de desistir
RETRY_DELAY	1.0	Segundos de espera entre tentativas de CAPTCHA
DEFAULT_WORKERS	8	Threads paralelas padrão nas consultas em lote
MAX_WORKERS	20	Limite máximo de workers que o cliente pode solicitar
TASK_TIMEOUT	60	Timeout (segundos) por CPF individual em consultas paralelas
MAX_WILDCARDS_IN_MASK	5	Máximo de * na parte base da máscara (evita explosão combinatória)
RATE_LIMIT_FEITOS	10/minute	Rate limit de /trt3/feitos por IP
RATE_LIMIT_MULTIPLOS	5/minute	Rate limit de /trt3/feitos-multiplos por IP
RATE_LIMIT_MASK	3/minute	Rate limit de /trt3/buscar-por-mascara por IP
RATE_LIMIT_VARIACOES	3/minute	Rate limit de /trt3/buscar-por-variacoes por IP
CAPTCHA_MODEL_PATH	(vazio — usa app/captcha/captcha_model.pt)	Path absoluto para o modelo .pt (útil para montar modelo externo)
HISTORY_RETENTION_DAYS	90	Dias de retenção do histórico (LGPD). 0 = sem limite
APP_TIMEZONE	America/Sao_Paulo	Timezone para timestamps do histórico

🔒 Rotas abertas por ambiente

Rota	development	production
/	✅ aberta	✅ aberta
/health	✅ aberta	✅ aberta
/docs	✅ aberta	🔒 token
/redoc	✅ aberta	🔒 token
/openapi.json	✅ aberta	🔒 token
/mcp	🔒 token	🔒 token
demais	🔒 token	🔒 token

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

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🔐 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.

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🚀 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

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📋 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}'

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🧠 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

Rodada	Amostras	Rotulador	Acurácia dos labels	Acurácia do modelo
1	15.000	ddddocr (OCR genérico)	~43%	98.70%
2	20.000	Modelo R1	~96%	98.80%
3	20.000	Modelo R2	~99.3%	98.55%

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

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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

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📦 Dependências principais

Pacote	Uso
FastMCP	Framework MCP server
FastAPI	REST API
slowapi	Rate limiting por IP
curl-cffi	HTTP com impersonação TLS Chrome-124
PyTorch	Rede neural CRNN para CAPTCHA
torchvision	Transforms e augmentation de imagem
pypdf	Extração de dados do PDF de certidão
Pillow	Processamento de imagem
python-dotenv	Carregamento de variáveis do .env

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🗺️ Roadmap

Ideias e melhorias planejadas para versões futuras.

Escalabilidade

• Worker distribuído — arquitetura de fila (Redis + worker nodes) onde cada nó é uma VPS com IP próprio contribuindo com slots de conexão ao TRT3. Escala horizontalmente: 1 worker = 20 slots, 5 workers = 100 slots, IPs diferentes reduzem risco de throttling.
• Cache de resultados — CPFs já consultados recentemente retornam resultado armazenado sem nova requisição ao TRT3. Reduz latência e carga no tribunal.

Multi-usuário

• Histórico isolado por token — cada integração (web, API, MCP) mantém seu próprio registro separado em vez do histórico global compartilhado atual.
• Quota de consultas por token — cada token teria um limite mensal/diário de consultas configurável independentemente do rate limit por IP. Ex: token A = 1.000 consultas/dia, token B = 10.000/dia.
• Workers por token — cada token teria um número máximo de workers simultâneos ao TRT3. Ex: token gratuito = 2 workers, token premium = 20 workers. Garante que um único cliente não monopoliza a capacidade do servidor enquanto outros aguardam.

Cobertura

• Suporte a outros tribunais — expandir para TRT1 (RJ), TRT2 (SP) e demais regiões, consolidando resultados em uma única consulta.
• Consulta à Receita Federal — validar situação cadastral do CPF diretamente na base da RF.

Observabilidade

• Dashboard de uso — visualizar volume de consultas, taxa de acerto do CAPTCHA e latência média por endpoint.
• Alerta de bloqueio — detectar automaticamente quando o TRT3 começa a retornar erros acima do normal e notificar.

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⚖️ Responsabilidade de Uso

Este projeto consulta exclusivamente o sistema público do TRT3 (certidao.trt3.jus.br) — os mesmos dados acessíveis por qualquer pessoa pelo navegador, sem login ou cadastro. As certidões emitidas são documentos públicos por determinação legal.

Usos adequados:

• Due diligence em processos de contratação
• Verificação de titularidade em contextos jurídicos ou de compliance
• Integração com agentes AI para automação de processos legítimos

O projeto não se destina a:

• Varredura em massa sem finalidade específica
• Coleta de dados para fins não autorizados pela LGPD
• Qualquer uso que viole a legislação brasileira vigente

O código é aberto e auditável. A responsabilidade pelo uso é inteiramente do operador que implanta e utiliza o serviço. Rate limiting está configurado por padrão para desincentivar abuso.

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📄 Licença

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