Onshape abre a criação de funcionalidades CAD a partir de uma descrição textual via FeatureScript MCP

A PTC abriu, no âmbito do programa de acesso antecipado Onshape Labs, o servidor FeatureScript MCP. Ele liga os modelos de linguagem ao FeatureScript, a linguagem de personalização própria do Onshape. O projetista descreve por palavras comuns de que ferramenta precisa. O modelo escreve o código, insere-o no Feature Studio, executa-o, analisa os erros e corrige-os até a funcionalidade funcionar.

O resultado é uma funcionalidade personalizada que se pode editar, versionar e distribuir à equipa. Na barra de ferramentas do Onshape usa-se da mesma maneira que os comandos nativos. O assistente é escolhido pelo próprio utilizador: o MCP (Model Context Protocol) é uma norma aberta, pelo que servem o Claude, o ChatGPT, o Gemini e outros modelos.

A IA escreve o código de construção da geometria

A essência da abordagem foi formulada no blogue do Onshape por Cody Armstrong: pede-se ao modelo que crie código que descreva como a geometria é construída, em vez de gerar a própria geometria. O Onshape chama a tais funcionalidades transparentes e deterministas: recalcular com os mesmos parâmetros dá a mesma peça, e o código pode ser lido e corrigido sem nova geração.

O ciclo de trabalho é o seguinte:

1. O engenheiro escreve um pedido em inglês e descreve a funcionalidade de que precisa.
2. O modelo gera o código FeatureScript e insere-o ele mesmo no Feature Studio.
3. O assistente observa o resultado da execução, ajuda a depurar os erros e aperfeiçoa o código. Entretanto, a funcionalidade é verificada no Part Studio associado.
4. A funcionalidade terminada é publicada.

Depois da publicação, a rede neuronal sai do processo:

«Quando os testes e o aperfeiçoamento do seu código estão concluídos, já não precisa do assistente de IA», afirma-se na página do FeatureScript MCP no site do Onshape.

Para a equipa, isso significa que o trabalho diário com tais funcionalidades não exige consultas ao modelo. O assistente é necessário na fase de criação da ferramenta, e a ferramenta já pronta funciona sem ele.

Em que uma funcionalidade personalizada não fica atrás de uma nativa

Segundo o Onshape, as funcionalidades personalizadas mantêm a associatividade paramétrica completa e funcionam com o mesmo desempenho que as padrão. Na árvore de funcionalidades e na reconstrução do modelo participam em pé de igualdade com os comandos nativos. Na prática, isso significa que, ao alterar uma cota de entrada, a funcionalidade reconstrói-se juntamente com o resto do histórico do modelo.

E não é obrigatório ser programador, afirma a empresa: o engenheiro formula as regras da geometria e a lógica do projeto, enquanto o esboço do código e a lógica principal são escritos pelo modelo.

O que propõem construir

O Onshape apresenta exemplos de tarefas para a ferramenta:

• Geradores de sistemas e linhas de produto. Toda uma série de componentes ou um sistema de várias peças é construído com uma única funcionalidade, com verificações de projeto, indicadores calculados e regras de fabrico. No exemplo da empresa, um depósito de água está condensado numa só funcionalidade. Ela constrói todas as peças de acordo com os parâmetros introduzidos, calcula e mostra logo as características e executa as verificações.
• Catálogos de componentes com geração, configuração e manutenção automáticas.
• «Featurização»: um modelo já construído a partir de inúmeras operações é condensado pela IA numa única funcionalidade.
• Ampliação dos comandos nativos. O código-fonte das funcionalidades padrão do Onshape é aberto. Por exemplo, pode copiar-se o código da curva de encaminhamento (routing curve) e acrescentar uma tabela-resumo automática dos trechos retos e curvados da tubagem.
• Novas ferramentas e solucionadores: módulos de cálculo próprios com visualização dos resultados e tabelas diretamente no Part Studio, elementos normalizados como roscas, padrões matemáticos e ferramentas de medição.

Como ligar-se e que limitações existem

O servidor está disponível através do FeatureScript MCP no Onshape Labs. Para o Claude Code, a empresa publicou um guia à parte de instalação e ligação para Windows e Mac. Quem quiser compreender o que exatamente o modelo escreveu pode fazer o curso FeatureScript Fundamentals sobre a criação de funcionalidades personalizadas e tabelas.

A limitação é nomeada diretamente: o uso das ferramentas do servidor conta para o limite de pedidos à API do Onshape. Quantos pedidos consome uma sessão típica de criação de uma funcionalidade, a empresa não precisa.

O que isto significa para os projetistas

O passo dá continuidade à linha que o Onshape delineou em março de 2026. Na altura, a empresa anunciou o preenchimento automático de código FeatureScript baseado em LLM, a pesquisa com IA em documentos públicos, a renderização rápida com IA e a transferência de anotações, e apontou como objetivo final agentes de IA configuráveis. O preenchimento automático ajuda quando o engenheiro escreve o código ele mesmo; o servidor MCP permite passar a escrita do código inteiramente para o modelo.

Quem mais ganha, provavelmente, são as equipas com produtos repetitivos: fabricantes de depósitos, estruturas, tubagens e peças de catálogo de tipo padrão. Antes, para uma tarefa assim era preciso procurar alguém que soubesse FeatureScript ou acumular durante muito tempo um conjunto de modelos. Agora, o esboço da ferramenta pode obter-se a partir de uma descrição. Para quem projeta produtos únicos, um a um, o benefício é, pelo que parece, menor: a ferramenta própria compensa-se nas repetições.

Ainda assim, há muitas questões em aberto. O programa continua em acesso antecipado e não se diz o que passará a ser pago depois do seu fim. Não foi revelado que dados do documento saem para o modelo externo, e para empresas com documentação de projeto sensível isso pode ser decisivo. A responsabilidade pela verificação mantém-se: uma funcionalidade que se reconstrói sem erros ainda não garante cálculos corretos no seu interior. Por isso, uma compreensão básica de FeatureScript provavelmente continuará a ser necessária a quem for aceitar tais ferramentas no trabalho.

A que assistente confiaria a escrita de funcionalidades para o Onshape?

• Claude
• ChatGPT