Alternativa ao Linear para agentes de IA: Weft para ChatGPT e Claude

Se agentes de IA como Claude Code, Codex, Cursor ou ChatGPT já fazem parte do seu trabalho, uma boa alternativa ao Linear é um quadro construído em torno do ciclo do agente: o agente assume uma tarefa com um lease, faz uma pergunta a você quando precisa de uma decisão e termina com evidências que você pode conferir. O Weft é um quadro assim, acessado via MCP, com guias de configuração para 33 clientes de IA. Se vocês são um time de engenharia que vive de ciclos, triagem e pull requests, o Linear é excelente e provavelmente vale ficar nele.

Nós fazemos o Weft. Os fatos sobre o Linear vêm das páginas oficiais dele, verificadas em 3 de novembro de 2026. Os fatos sobre as outras ferramentas da segunda tabela vêm das páginas oficiais delas, verificadas em 27 de outubro de 2026.

Por que as pessoas procuram uma alternativa ao Linear?

A maioria das pessoas não sai do Linear porque ele é lento ou malfeito. Ele é rápido e muito bom naquilo para que foi criado: times de software planejando o trabalho em ciclos, organizando os pedidos que chegam na triagem e vinculando issues a pull requests do GitHub.

Os motivos para procurar outra coisa são mais específicos e se dividem em dois grupos.

• O agente virou um trabalhador, não um ajudante. Quando o Claude Code ou o Codex pega uma tarefa, roda por vinte minutos e volta com um pull request, o quadro precisa saber quem está com a tarefa agora, o que acontece se o agente morrer no meio da execução e qual prova voltou. Um issue tracker registra a issue; ele não foi desenhado em torno desse ciclo.
• O tracker é mais pesado que o trabalho. Um fundador solo ou um time de três pessoas com um projeto muitas vezes não precisa de times, ciclos, regras de triagem e um fluxo de engenharia. Precisa de quatro colunas e de uma IA que consiga lê-las e atualizá-las.

Se nenhum dos dois descreve você, este artigo vai, na maior parte, confirmar que o Linear é a ferramenta certa.

O Linear funciona com ChatGPT, Claude, Cursor e Codex?

Sim, de várias formas, e vale ser preciso.

• Servidor MCP hospedado. O Linear mantém um em https://mcp.linear.app/mcp via Streamable HTTP, com uma variante somente leitura em /mcp/readonly. O login é OAuth 2.1 com registro dinâmico de clientes, ou um token OAuth bearer ou uma chave de API do Linear. A documentação lista Claude (claude.ai, Desktop, Claude Code), Codex, Cursor, VS Code, Windsurf, Zed e outros, e diz que o servidor consegue encontrar, criar e atualizar issues, projetos e comentários (documentação MCP do Linear).
• Claude. O Linear está no diretório de conectores do Claude, feito pelo próprio Linear e marcado como Anthropic verified (claude.com/connectors/linear).
• ChatGPT. A página do Linear sobre o ChatGPT descreve um conector para deep research que ajuda a “explorar e consultar o trabalho do seu time”, para usuários Plus e Pro (exceto EEE, Suíça e Reino Unido) e para Team, Enterprise e Edu (linear.app/integrations/chatgpt). A página não diz que ele consegue escrever. O ChatGPT não é mencionado na documentação MCP.
• Delegar a agentes dentro do Linear. Dá para atribuir uma issue a um agente, e os agentes “não contam como assentos cobrados” (Agents in Linear). O diretório de agentes lista Codex, Cursor, GitHub Copilot, Devin e muitos outros (linear.app/integrations/agents).

Então, se os seus agentes são agentes de código e o seu time já trabalha no Linear, a conexão existe e é bem suportada. A pergunta não é se um agente consegue chegar ao Linear. É o que o quadro faz enquanto o agente está trabalhando.

O que um agente precisa de um quadro que um issue tracker não dá?

Três coisas, na nossa visão. A documentação de MCP e de agentes do Linear, até hoje, não descreve nenhuma delas como operação MCP. Isso não quer dizer que não dê para fazer o Linear fazer algo parecido com convenções; quer dizer que o quadro não garante isso.

• Um claim com lease. Dois agentes, ou o mesmo agente em duas janelas, não deveriam começar a mesma tarefa. E, se um agente travar, a tarefa não deveria ficar “In Progress” para sempre. A página MCP do Linear não descreve claim nem leases.
• Uma pergunta à pessoa, de dentro da execução. Quando o agente esbarra em algo que só você pode decidir, ele deveria conseguir perguntar, manter a tarefa e receber a resposta depois. A página Agents in Linear não diz se agentes podem fazer perguntas às pessoas; ela descreve pessoas mencionando agentes com @.
• Evidências ao concluir. “Feito”, vindo de um agente, é uma afirmação. Uma conclusão útil diz o que foi feito, o que não foi, o que é desconhecido, e traz um link para algo que você pode conferir. A integração do Linear com o GitHub move uma issue vinculada para Done quando um PR é mesclado (documentação GitHub do Linear), o que é evidência real para código. Para trabalho que não é um pull request, não há campo equivalente.

Como o Weft lida com o ciclo do agente?

O Weft é um quadro Scrumban (Backlog, Todo, Doing e Done por padrão, com sprints e projetos opcionais) exposto por 32 ferramentas MCP em https://letsweft.com/api/mcp. O seu cliente de IA faz login com OAuth, então não há chave para copiar; tokens de acesso pessoais existem para clientes sem OAuth. O Weft emite refresh tokens, então o próprio cliente renova o login.

O ciclo são quatro chamadas:

start_task({ id })
  → runId, leaseToken          // lease de 20 minutos; um segundo agente recebe already_claimed

report_progress({ runId, leaseToken })
  → lease renovado             // o silêncio deixa o lease expirar e libera a tarefa

request_input({ id, runId, leaseToken, question, options })
  → pergunta na sua Caixa de entrada   // claim mantido; push no seu celular

complete_task({ id, runId, leaseToken, outcome,
                artifacts, notDone, unknowns, nextStep })

• Claim. start_task dá um lease de 20 minutos. report_progress o renova. Se o agente fica em silêncio, o lease expira e a tarefa fica livre para outra pessoa ou agente. Um segundo agente que tenta a mesma tarefa recebe already_claimed.
• Perguntar. request_input coloca uma pergunta, com opções, na Caixa de entrada da pessoa e manda um push para o app no celular. O agente mantém o claim e recebe a resposta na próxima chamada.
• Terminar com evidências. complete_task registra o resultado, os artefatos (uma URL, um commit, um hash de arquivo), o que não foi feito, o que é desconhecido e o próximo passo. Por padrão, a tarefa vai direto para Done. Ela só para na sua Caixa de entrada para Aceitar / Retrabalhar / Depois / Descartar quando precisa de revisão ou quando uma verificação falha.
• Um limite para você, não para o agente. Se 5 itens estão esperando por uma pessoa (10 para um time, ou 45 minutos de revisão), start_task recusa com attention_queue_full. O agente é orientado a terminar ou esclarecer em vez de começar mais coisas.

Cada cliente OAuth e cada token de acesso é um ator próprio, e o quadro mostra o nome registrado do cliente, então você vê qual IA fez o quê. Cada conexão pode receber direitos completos, de escrita ou de leitura, e você pode desconectá-la a qualquer momento. Mais sobre o ciclo: o ciclo de claim para tarefas de agentes de IA e vários agentes de IA em um só quadro.

Linear vs Weft: como se comparam lado a lado?

Fontes da coluna do Linear: preços, documentação MCP, página do ChatGPT, documentação de agentes, documentação do GitHub e página mobile, verificadas em 3 de novembro de 2026. Uma tabela mais ampla está na nossa página MCP task managers, e a versão curta em Weft vs Linear.

Um issue tracker é pesado demais para um fundador solo ou um time pequeno?

Às vezes. O plano gratuito do Linear é generoso para um time: membros ilimitados, 2 times e 250 issues. Mas o formato do produto é o de uma organização de engenharia: times, ciclos, triagem, projetos e marcos. Se você é uma pessoa com um cliente de IA aberto o dia inteiro, boa parte dessa estrutura é configuração que você não vai usar.

O formato do Weft é menor de propósito: quatro colunas, sprints opcionais, projetos leves. Na maior parte do tempo você nem abre o Weft para digitar; você diz ao ChatGPT ou ao Claude “coloca essas cinco coisas no quadro” e confere o resultado no celular. Se isso parece mais com o seu jeito de trabalhar, veja gerenciamento de tarefas com IA para fundadores solo.

Para times pequenos, o limite de atenção pesa mais que o número de colunas. Com três pessoas e quatro agentes, o gargalo não é quem consegue começar trabalho; é quanto trabalho concluído está esperando alguém olhar. O Weft recusa novos inícios quando essa fila está cheia.

Quais são as outras alternativas ao Linear para agentes de IA?

Algumas outras ferramentas têm servidores MCP hospedados. Estes fatos foram verificados nas páginas oficiais delas em 27 de outubro de 2026.

Nenhuma dessas páginas descreve um claim com lease ou uma pergunta do agente à pessoa como operações MCP. Artigos irmãos: alternativa ao Asana, alternativa ao Todoist, alternativa ao ClickUp e alternativa ao Motion.

Quando vale ficar no Linear?

• O seu trabalho é principalmente código e pull requests. A integração do Linear com o GitHub move issues vinculadas para In Progress quando um PR é aberto e para Done quando ele é mesclado. O Weft não tem integração com o GitHub.
• Vocês trabalham com ciclos e uma caixa de triagem. Os ciclos do Linear levam as issues inacabadas adiante automaticamente, e a Triage é “uma caixa de entrada especial para o seu time”. O Weft tem sprints opcionais e não tem triagem.
• Você quer o diretório do Claude, não um conector personalizado. O Linear está listado e é Anthropic verified. No Claude, o Weft é adicionado como conector personalizado.
• Você quer que agentes não ocupem assentos. O Linear diz que agentes não são assentos cobrados, e o diretório de agentes dele é grande.
• Vários times, um workspace. O plano Business do Linear tem times ilimitados. O Weft tem uma sprint ativa por workspace.

O que o Weft não faz?

Para poupar um teste: o Weft não tem integração com GitHub nem Slack, não tem API REST pública nem webhooks, não tem CLI, não tem app para desktop, não tem Gantt nem cronogramas, e não faz bloqueio de horários no calendário. Ele não tem IA própria nem créditos de IA; o raciocínio acontece no cliente de IA que você já usa. Restaurar uma tarefa da lixeira é um recurso do Pro.

Quanto custam o Linear e o Weft?

Linear: Free (US$ 0, 2 times, 250 issues), Basic US$ 10 por usuário por mês na cobrança anual, Business US$ 16 por usuário por mês na cobrança anual, Enterprise sob consulta (linear.app/pricing). A página não mostra um preço mensal para o Basic.

Weft: o Free tem 50 tarefas e 200 chamadas de IA por mês. O Pro custa R$ 39 por assento por mês, ou R$ 339 por assento por ano. Detalhes em letsweft.com/pt-BR/pricing.

Como migrar do Linear para o Weft?

1. No Linear, exporte as suas issues em CSV. Um admin do workspace pode exportar tudo em Settings → Administration → Import Export; qualquer pessoa pode exportar uma visualização filtrada pelo menu de comandos (membros até 250 issues por vez, admins até 2.000). Veja a documentação de exportação do Linear.
2. Crie uma conta no Weft em letsweft.com. O quadro começa com Backlog, Todo, Doing e Done.
3. Importe o CSV no Weft. A importação de CSV do Linear é gratuita em todos os planos; o passo a passo está em letsweft.com/pt-BR/migrate-from/linear. No Free vale o limite de 50 tarefas, então arquive o que você não precisa mais antes de importar.
4. Conecte o seu cliente de IA: ChatGPT (o app, em todos os planos), Claude Code (claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp), Cursor (um clique) ou Codex (configuração, depois codex mcp login weft). Faça login com OAuth quando o navegador abrir.
5. Peça ao agente para chamar get_my_work, escolher uma tarefa e levá-la por start_task → report_progress → complete_task. Confira o comprovante no cartão.
6. Instale o app para iOS ou Android para que as perguntas de request_input cheguem a você como push.

Você não precisa mudar tudo. Dá para manter as issues de engenharia no Linear e colocar num quadro do Weft o trabalho que os seus agentes fazem em código, texto e pesquisa. A configuração de cada cliente está na documentação; o que é o MCP em si está explicado em modelcontextprotocol.io.

O Linear já tem um servidor MCP. Por que eu precisaria de outra coisa?

Talvez não precise. O servidor MCP do Linear permite que um agente encontre, crie e atualize issues, projetos e comentários. O que a documentação dele não descreve é um claim com lease, uma pergunta do agente à pessoa ou um comprovante estruturado ao concluir. Se os seus agentes rodam por muito tempo, em paralelo ou em trabalho que não é um pull request, são essas as partes que o Weft acrescenta.

O Weft está no diretório de conectores do Claude, como o Linear?

Não. No claude.ai e no Claude Desktop, você adiciona o Weft como conector personalizado com a URL https://letsweft.com/api/mcp. No Claude Code é um comando: claude mcp add --transport http weft https://letsweft.com/api/mcp. O Linear está no diretório e é Anthropic verified.

O Weft funciona com o ChatGPT no plano gratuito?

Sim. O Weft é um app publicado no ChatGPT e funciona em todos os planos do ChatGPT, inclusive o Free. Veja letsweft.com/pt-BR/chatgpt.

O que acontece se o meu agente travar no meio de uma tarefa?

O lease de start_task dura 20 minutos e é renovado por report_progress. Se o agente para de reportar, o lease expira e a tarefa fica livre para outro agente ou uma pessoa. Ela não fica em Doing presa a uma execução morta. Mais em o que o meu agente de IA fez.

Toda conclusão de agente vai cair na minha fila de revisão?

Não. Por padrão, uma tarefa concluída vai direto para Done com o comprovante. Ela só para na sua Caixa de entrada para Aceitar / Retrabalhar / Depois / Descartar quando precisa de revisão ou quando uma verificação falha.

Dá para importar do Linear no plano gratuito?

Sim. A importação de CSV do Linear funciona em todos os planos do Weft. O plano Free comporta 50 tarefas, então um workspace grande do Linear vai precisar do Pro ou de um pouco de arquivamento antes. Guia: letsweft.com/pt-BR/migrate-from/linear.