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5 Main low-code Tools

main tools low code

Estimated reading time: 5 minutes

If you are looking for a way to accelerate your application development productivity or even get started in this market, low-code tools and tools no-code can be a hand on the wheel.

Such tools allow application creation in an uncomplicated way, making use of visual platforms, requiring little or no code for development.

In this article we reserve space to discuss the main low-code tools on the market.

What are low-code tools?

low-code tools are already a reality and have evolved a lot in recent years, allowing the development of robust and scalable applications and gaining space in the corporate market and technology professionals.

Such tools require little knowledge of programming codes to extract their full potential, below we list the top 6 low-code tools on the market today, one of which is very promising for the future.

appian

low-code Appian Tools

low-code platform for automating workflows, processes, performing process mining actions and creating internal applications. Focused on the business market, it has an initial free plan for testing up to 10 users.

The platform is mainly intended to carry out integrations between processes and other systems in your company in an easy way and with little use of code.

Power Apps

low-code Power Apps Tools

Power Apps is one of the most famous low-code tools on the market for being part of Microsoft's suite of tools.

With power apps it is possible to create applications to automate internal processes and applications for your company. It can be very convenient because many companies already use Microsoft systems.

Outsystems

low-code outsystems tools

One of the market leaders when it comes to the low-code platform, being on the market since 2001. The platform has a strong focus on the business market, which can be confirmed by the values for its use.

Outsystems can be used mainly for application development and automation of internal processes in companies.

Mendix

low-code mendix tools

Mendix is the market leader in low-code platforms together with Outsystems, being recognized worldwide. 

It also has a clear focus on the corporate market, with the aim of accelerating the development of applications and internal automation.

Retool

low-code retool tools

A very promising tool for the coming years, which has been gaining a lot of space and fans around the world.

Created in 2017, Reetol is also positioned as a tool for developing internal applications, but with a more affordable price for small and medium-sized companies.

Like other tools, it unites a visual interface with the use of code, allowing the use of languages such as Java Script and SQL.

Benefits of low-code tools

low-code tools have already gained the trust of large corporations and attracted many followers due to their benefits, which can make a difference for businesses, namely:

  • Democratization of knowledge

By not requiring so much knowledge of programming codes and by having intuitive interfaces, many more people can master such tools.

  • Agility

Such tools streamline the development process, allowing the creation of applications in record times.

  • Economy

Time is money, reduce investment required for apps development with low-code tools

  • Security and scalability

With an infrastructure previously developed for scale, bugs and problems are avoided, freeing the team to focus on business strategies.

Now that you know the low-code tools and their main benefits, you can focus on really thinking about how to intelligently build your application according to your needs.

What are the main low-code tools?

– Appian
– Power Apps
– Outsystems
– Mendix
– Reetol

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A inteligência artificial tem impactado diversos setores criativos, e um dos mais revolucionários é, sem dúvida, o da produção musical. A IA para criar música não é mais uma promessa futurista: é uma realidade acessível que está remodelando a maneira como artistas, produtores e entusiastas criam sons, composições e trilhas sonoras de forma inteligente e automatizada.

O que é IA para Criar Música
O que é IA para Criar Música

O que é IA para Criar Música?

A IA para criar música é um conjunto de técnicas computacionais, geralmente baseadas em machine learning and redes neurais profundas, que permite que sistemas automatizados componham, harmonizem, produzam e editem músicas com mínima ou nenhuma intervenção humana.

Essas inteligências aprendem padrões musicais a partir de grandes bases de dados e podem gerar desde melodias simples até composições complexas com instrumentação e arranjos profissionais.

Esse tipo de IA se popularizou com o crescimento de ferramentas intuitivas que democratizaram o acesso à tecnologia, seja para uso profissional em estúdios ou como recurso criativo para influenciadores e desenvolvedores de games e apps.

Como Funciona a Composição Musical com IA

Sistemas de IA para criação musical operam por meio de modelagem preditiva. Eles analisam milhões de exemplos de músicas e, com base nesse conhecimento, fazem previsões sobre quais notas, acordes ou estruturas rítmicas são mais prováveis em determinados contextos. Assim, conseguem:

  • Gerar melodias originais com coerência harmônica;
  • Imitar estilos musicais específicos;
  • Criar trilhas sonoras para vídeos, jogos ou podcasts;
  • Harmonizar vocais ou batidas de forma automática.

Ferramentas mais avançadas ainda permitem interação em tempo real com o usuário, sugerindo variações melódicas, mudanças de tom ou adaptações baseadas em feedback imediato.

10 Melhores Ferramentas de IA para Criar Música em 2025

Abaixo, listamos as plataformas mais populares e eficazes que utilizam IA para composição, produção e masterização musical.

1. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)
AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

Especializada em composições sinfônicas e trilhas cinematográficas, a AIVA é amplamente utilizada em produções audiovisuais e games. Permite editar partituras e estilos musicais com alta precisão.

2. Soundraw

Soundraw
Soundraw

Ideal para criadores de conteúdo, o Soundraw permite gerar faixas originais com IA em poucos cliques. É altamente personalizável e intuitivo para quem não possui conhecimento musical avançado.

3. Amper Music

Amper Music
Amper Music

Muito utilizado por agências e produtores de vídeos, o Amper cria trilhas baseadas em gêneros e emoções desejadas. Com interface amigável, oferece licenças comerciais fáceis para uso em redes sociais e publicidade.

4. Boomy

Boomy
Boomy

A proposta do Boomy é permitir que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, crie músicas e as publique em plataformas como Spotify. A IA cuida de todo o processo criativo.

5. Ecrett Music

Ecrett Music
Ecrett Music

Voltado para uso em vídeos e projetos comerciais, o Ecrett Music usa IA para gerar trilhas que se encaixam em contextos específicos, como “vlog”, “jogo de suspense” ou “corporativo”.

6. MuseNet (OpenAI)

MuseNet (OpenAI)
MuseNet (OpenAI)

O MuseNet, da OpenAI, é um dos sistemas mais avançados. Capaz de gerar composições com 10 instrumentos e mais de 15 estilos musicais, combina técnicas de deep learning com redes neuronais recorrentes.

7. Soundful

Soundful
Soundful

Com foco em criadores de vídeos e streamers, o Soundful produz trilhas sem royalties, adaptáveis a estilos como Lo-Fi, EDM, Hip Hop e outros.

8. Loudly

Loudly
Loudly

Mais do que um gerador de músicas, o Loudly é uma plataforma colaborativa. Oferece biblioteca de samples e editor de músicas alimentado por IA, ideal para djs e produtores.

9. Soundtrap by Spotify

Soundtrap by Spotify
Soundtrap by Spotify

Embora não seja 100% automatizada por IA, o Soundtrap utiliza inteligência artificial para sugerir ajustes de mixagem, automatizar instrumentos e colaborar em tempo real.

10. Mubert

Mubert
Mubert

Com base em algoritmos generativos, o Mubert cria músicas “infinitas” para ambientes, apps, jogos ou lives. Oferece API para desenvolvedores que querem integrar trilhas sonoras automáticas em seus produtos.

Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais
Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

Aplicativos Práticos e Casos de Uso Reais

Empresas de publicidade têm utilizado IA para criar jingles em tempo recorde, reduzindo significativamente o tempo de produção sem comprometer a originalidade.

IA em Aplicativos e Produtos Digitais

Desenvolvedores de apps embedam IA musical para ajustar trilhas sonoras em tempo real conforme o comportamento do usuário.

Por exemplo, apps de meditação ou fitness já utilizam IA para adaptar o ritmo e estilo da música ao tipo de atividade que está sendo realizada. Essa personalização sonora aumenta o engajamento e a permanência do usuário na plataforma.

Criadores independentes também têm se beneficiado: ao integrar IA musical em seus fluxos de produção, conseguem lançar conteúdos exclusivos com maior frequência, reforçando sua presença em redes como TikTok e YouTube.

Para quem deseja aplicar IA musical em produtos digitais, como apps ou interfaces web interativas, uma forma eficiente é dominar ferramentas visuais e sem código.

THE AI Agent and Automation Manager Training da No Code Start Up ensina como integrar inteligências artificiais em fluxos e interfaces com rapidez e sem depender de programadores.

Vantagens de Usar IA para Produção Musical

A maior vantagem é a agilidade criativa. Com a IA, é possível testar variações rítmicas, melodias, harmonias e arranjos em minutos. Isso reduz custos de produção, estimula a experimentação e quebra barreiras técnicas.

Outra vantagem é a democratização da criação: qualquer pessoa com conexão à internet pode gerar músicas de qualidade profissional.

Tendências Futuras e Inovações na Música com IA
Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

Tendências Futuras e Inovações na Música com IA

As tendências apontam para uma maior personalização sonora, onde IAs poderão criar trilhas adaptadas às emoções ou ao contexto ambiental em tempo real.

O uso de modelos generativos como Diffusion e Transformers para criação de sons sintéticos hiperrealistas é outro caminho promissor.

Estudos como os publicados pela MIT Technology Review  apontam para a convergência entre IA, neurociência e composição automatizada como fronteira tecnológica para a próxima década.

Como Expandir Seu Potencial Criativo com IA Musical

A IA musical abre portas para novas formas de expressão e inovação criativa. Seja para explorar composições automatizadas ou para integrar sons inteligentes em apps e produtos digitais, o momento é ideal para aprofundar seus conhecimentos.

Para quem busca aplicar essas tecnologias na prática, com liberdade técnica e velocidade de execução, a Formação IA NoCode é o caminho certo para transformar ideias musicais em soluções reais, mesmo sem saber programar.

Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, o Machine Communication Protocol (MCP) transformou a maneira como AI agents interagem com serviços on‑line. 

Em vez de programar cada chamada de API, você descreve funções num manifesto JSON e o agente executa tudo sozinho. 

O N8N incorporou suporte nativo ao MCP, permitindo publicar ou consumir servidores sem escrever código. 

Neste tutorial, você entenderá por que o MCP é considerado revolucionário, quando vale adotá‑lo e como testá‑lo em um fluxo real.

1. Por que o MCP é revolucionário?

O MCP conecta diretamente agentes de IA a serviços, eliminando etapas de programação manual e tornando as conversas capazes de criar clientes, emitir faturas ou ler planilhas em tempo real.

A adoção por empresas como Stripe indica que esse modelo de comunicação tende a se consolidar como padrão nos próximos anos.

2. As três fases de evolução dos agentes de IA

O que e o padrao MCP
  1. Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
  2. Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
  3. Protocolos abertos (MCP): qualquer serviço documentado se torna plug‑and‑play, permitindo escalabilidade quase instantânea de capacidades.

3. O que é MCP e como ele funciona

O MCP é, essencialmente, uma especificação que descreve funções, parâmetros necessários e exemplos de uso em um arquivo JSON.

Quando o agente lê esse manifesto, ele sabe exatamente qual chamada fazer e como tratar a resposta, sem instruções adicionais no prompt.

Em outras palavras, o manifesto substitui a necessidade de código customizado: basta atualizar o arquivo e novas funções ficam disponíveis, enquanto a lógica de erro e autenticação permanece centralizada.

4. Diferença entre MCP Client e MCP Server

Diferenca entre MCP Client e MCP Server
PapelO que fazQuando usar
ClientConsome manifests publicados por terceiros.Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
ServerPublica seu próprio manifest.Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.
Para que serve o MCP

5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA

beneficios de usar o padrao MCP

Adotar MCP reduz manutenção de código, padroniza entradas e saídas, facilita governança (você define apenas as ações permitidas) e acelera prototipagem.

Adicionar ou remover funcionalidades vira uma simples edição no manifesto, sem impactar prompts ou fluxos existentes.

6. Comparação: API tradicional vs. MCP

API tradicional vs. MCP
AspectoAPI REST convencionalMCP
Público‑alvoDesenvolvedores humanosAI Agents
DocumentaçãoSwagger/OpenAPIManifesto orientado a função
Intenção → açãoConversão manual (código)Automática pelo modelo
AtualizaçõesDependem de desenvolvedoresBastam ajustes no manifesto

7. Ferramentas com suporte ao MCP

servidores mcp no github

Grandes players já oferecem suporte oficial. O Stripe publica seu manifesto para operações de cobrança; a Anthropic habilitou o uso direto no Claude; o GitHub testa o protocolo em extensões de code‑assist.

Além disso, a comunidade mantém conectores para Google Sheets, Notion e HubSpot. Para monitorar tudo isso, projetos como LangSmith fornecem panorama completo dos fluxos MCP, permitindo depurar cada chamada em detalhes.

8. Como o N8N integra o MCP

N8N integracao MCP

No modo Client, basta apontar o N8N para um manifesto externo e criar um node HTTP já configurado. No modo Server, você seleciona qualquer node (ou mesmo um workflow inteiro) define nome, descrição e argumentos, e o N8N gera automaticamente o manifesto JSON.

Esse arquivo pode ficar hospedado localmente (baixo tempo de resposta) ou ser publicado na web para consumo por outros agentes ou ferramentas.

9. Vantagens e desvantagens de criar seu próprio MCP Server

Vantagens e desvantagens de criar seu proprio MCP Server

Construir um servidor próprio coloca você no controle da versão, da segurança e dos limites de uso. O lado negativo é a sobrecarga: cada chamada passa por sua infraestrutura, exigindo monitoramento, escalonamento e políticas de cache para evitar latência ou custos desnecessários.

Se a função existir oficialmente em outro serviço, talvez seja mais simples consumir o manifesto já mantido pelo provedor.

10. Exemplo prático: agente vendedor usando MCP Server

n8n agente de vendas automatico com mcp
  1. No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta and enviarInvoice.
  2. Publique-as como MCP Server.
  3. Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
  4. Durante a conversa, o agente coleta dados do cliente, chama criarLead, gera a proposta e devolve ao usuário um link de pagamento criado por enviarInvoice. Todo o fluxo acontece em segundos, sem uma linha de código adicional.
mcp server agente de vendas automatico

Considerações finais

O MCP já produz ganhos reais em agilidade e manutenção, mas não é obrigatório em todos os cenários. Antes de adotá‑lo, avalie se a tecnologia resolve um problema concreto, teste em processos pequenos e, só então, amplie o uso.

Se precisar de um ponto de partida, hospede um manifesto local no N8N, conecte seu agente preferido e observe como a automação se comporta.

Continue estudando:

Criar imagem com inteligência artificial se tornou uma das formas mais acessíveis, rápidas e criativas de gerar conteúdo visual em 2025. Se antes era preciso dominar ferramentas complexas de design, hoje é possível produzir ilustrações, logos, artes conceituais e imagens promocionais apenas descrevendo o que você deseja ver.

Com o avanço dos modelos de IA generativa e plataformas no-code, esse processo ficou ainda mais acessível para iniciantes, freelancers e empreendedores.

Neste guia completo, você vai entender como funciona a criação de imagens com IA, quais ferramentas estão dominando o mercado, como automatizar a geração visual com integrações inteligentes e, principalmente, como aplicar isso de forma prática no seu negócio ou projeto pessoal.

O que são os geradores de imagem com inteligência artificial
O que são os geradores de imagem com inteligência artificial

O que são os geradores de imagem com inteligência artificial?

Geradores de imagem com inteligência artificial são sistemas baseados em redes neurais capazes de criar imagens a partir de descrições em linguagem natural.

Essas descrições, chamadas de prompts, são interpretadas pela IA que, com base em bancos de dados gigantescos e algoritmos de deep learning, compõe imagens coerentes, originais e realistas.

Modelos como DALL·E, Stable Diffusion, and Leonardo.AI já estão sendo utilizados por artistas, desenvolvedores, agências e empresas para acelerar a criação de material visual.

A partir de um texto como “cachorro astronauta em Marte, estilo arte digital futurista”, esses geradores podem produzir em segundos uma imagem que levaria horas em ferramentas tradicionais.

Essa tecnologia faz parte do universo de IA generativa, a mesma família dos modelos de texto como o ChatGPT.

Quando integrada a ferramentas no-code, torna-se um recurso incrível para prototipagem de produtos, criação de identidade visual, branding e conteúdo de marketing.

Vantagens de criar imagem com inteligência artificial

A adoção de geradores de imagem com IA tem crescido não apenas pela inovação envolvida, mas pelas vantagens reais que oferece:

  • Velocidade: imagens criadas em segundos, a partir de ideias que você consegue descrever em palavras.
  • Acessibilidade: não exige conhecimentos técnicos em design, desenho ou manipulação de imagens.
  • Cost reduction: evita a necessidade de contratar designers para tarefas simples.
  • Liberdade criativa: possibilidade de explorar estilos artísticos, cenários irreais e concepções visuais impossíveis no mundo real.
  • Iteração rápida: você pode testar dezenas de variações visuais com pequenas alterações nos prompts.
Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)
Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)

Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)

DALL·E (via ChatGPT ou integrações)

Apesar de o Midjourney ser um dos nomes mais conhecidos, há várias outras plataformas potentes e acessíveis. Veja algumas das mais relevantes atualmente:

Desenvolvido pela OpenAI, o DALL·E está integrado diretamente ao ChatGPT, permitindo a geração de imagens por prompt dentro da conversa. Também pode ser usado via automações com o Make ou N8N.

Conheça o Curso de Agentes com OpenAI da No Code Start Up

Leonardo.AI

Leonardo.AI
Leonardo.AI

Com interface acessível e foco em ilustrações e arte digital, é excelente para quem quer criar imagens estilizadas ou com aspecto mais artístico. Ideal para jogos, apps ou projetos criativos. Acesse Leonardo.AI

Bing Image Creator (Microsoft)

Bing Image Creator (Microsoft)
Bing Image Creator (Microsoft)

Baseado no DALL·E, oferece acesso gratuito e simples via navegador. É ideal para iniciantes que desejam explorar sem custos. Experimente o Bing Image Creator

Looka

Looka
Looka

Específico para criação de logos e identidade visual. Muito utilizado por founders que precisam de uma identidade visual rápida para validar ideias. Conheça o Looka

Designs.ai

Designs.ai
Designs.ai

Ferramenta completa de design com recursos de IA para criação de logos, banners e materiais promocionais. Veja mais sobre o Designs.ai

Como automatizar a geração de imagens com IA e no-code

A verdadeira magia acontece quando você integra geradores de imagem com fluxos automatizados. Com ferramentas como make up and N8N, é possível:

  • Criar imagens automaticamente com base em respostas de formulários
  • Gerar visuais personalizados para cada novo lead captado
  • Construir landing pages com imagens dinâmicas usando Bubble or WebWeb
  • Alimentar bancos de imagens em apps criados no FlutterFlow

Aprenda como integrar essas automações no Curso Make

Exemplos práticos e aplicações reais

Freelancer criando landing pages completas em 48h

Imagine que você é um freelancer e precisa entregar um site para um cliente em tempo recorde. Usando o Bubble em conjunto com o DALL·E, é possível gerar imagens únicas para cada seção da landing page, adaptadas ao estilo da marca.

Com textos criados via IA, o resultado final é um site coeso, visualmente atrativo e entregue com agilidade.

Empreendedor testando identidade visual de um MVP

Empreendedores que desejam validar seu MVP podem usar o Looka para criar um logo profissional e o Leonardo.AI para gerar imagens conceituais de interface e personas. Isso ajuda a testar hipóteses visuais junto ao público-alvo, sem depender de agências ou profissionais de design.

Iniciante explorando estilos e construindo portfólio

Mesmo quem está começando pode usar o Bing Image Creator para experimentar diferentes estilos artísticos, praticar prompts e montar um portfólio visual para divulgar nas redes sociais ou sites como Behance and Dribbble. Uma ótima porta de entrada para o universo criativo com IA.

Criador de conteúdo automatizando geração de assets

Influenciadores e criadores de conteúdo podem integrar make up + DALL·E para gerar automaticamente capas de vídeo, thumbnails e posts visuais com base em calendários de conteúdo.

Essa automação permite manter a frequência de publicações com visuais consistentes e de alta qualidade, sem esforço manual constante.

Tendências para o futuro da criação visual com IA

A integração entre inteligência artificial e plataformas no-code é apenas o começo. Estão surgindo agentes autônomos que combinam IA de texto, imagem e voz para criar experiências completas.

Tools like Dify and Agents Course with OpenAI mostram como montar esses agentes sem escrever código.

Em breve, será comum vermos marcas criando campanhas inteiras geradas automaticamente: imagens, textos, legendas, e-mails e landing pages. Tudo alinhado a um prompt bem definido e um fluxo de automação eficiente.

Pronto para criar imagem com inteligência artificial no seu projeto
Pronto para criar imagem com inteligência artificial no seu projeto

Pronto para criar imagem com inteligência artificial no seu projeto?

Criar imagem com inteligência artificial não é mais algo futurista — é uma realidade acessível, produtiva e incrivelmente poderosa para quem deseja acelerar projetos, vender mais ou simplesmente explorar sua criatividade.

Seja você um freelancer ou iniciante, esse é o momento ideal para explorar esse universo. E se quiser aprender na prática, com exemplos guiados, veja os cursos da No Code Start Up:

Explore, combine, experimente. A imagem perfeita está a um prompt de distância.

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