Como montar um servidor FiveM com IA em 2026 (Cursor, Claude Code, VS Code)

Você já consegue montar e manter um servidor FiveM com um assistente de código por IA hoje, mas só se der a ele o contexto certo. Sem ajuda, Cursor, Claude Code e Copilot conhecem os natives do GTA V de alguns anos atrás, confundem ESX com QBCore e chutam a sintaxe do oxmysql. O fluxo abaixo resolve isso: instale o txAdmin com uma recipe, abra a pasta do servidor no seu editor, carregue skills específicas de FiveM e escreva prompts com erros reais do console e caminhos de arquivo em vez de pedidos vagos. A IA escreve o recurso, você revisa contra o docs.fivem.net e testa em um servidor local antes de encostar na produção.

O que a IA consegue e não consegue fazer por um servidor FiveM hoje

Alinhe as expectativas antes de começar, porque boa parte da frustração das pessoas com “IA para FiveM” vem de pedir as coisas erradas.

O que funciona bem:

• Escrever recursos pequenos e independentes (um comando, um job simples, um menu de loja de veículos, um logger de webhook do Discord) quando você descreve o comportamento e o framework com precisão.
• Explicar um erro de console que você colou. “attempt to index a nil value (global ‘QBCore’)” é um problema resolvido para um modelo que sabe como os exports do QBCore funcionam.
• Converter entre frameworks ou bibliotecas, por exemplo migrar um script de mysql-async para oxmysql, ou de qb-menu para os menus de contexto do ox_lib.
• Ler um recurso que você não escreveu e dizer o que ele faz, quais eventos expõe e onde é inseguro.

O que não funciona:

• “Monta um servidor de roleplay completo pra mim.” Vai sair uma pasta de scripts meio conectados com eventos inventados. Servidores são construídos recurso por recurso.
• Qualquer coisa que dependa do estado atual de um script pago que o modelo nunca viu. Ele vai chutar os exports e errar.
• Depurar sem logs. Se você só disser “os jogadores não conseguem conectar”, ele vai listar dez causas genéricas. Passe a saída do console do txAdmin e ele normalmente aponta a linha exata.

Pré-requisitos antes de abrir o Cursor ou o Claude Code

Você precisa de um servidor funcionando antes de a IA ser útil. Deixe isto pronto primeiro:

1. Uma chave de licença do Cfx.re. Crie no Cfx.re Portal (o antigo Keymaster). Uma chave por servidor, vinculada à sua conta.
2. Artefatos do FXServer. Baixe a build recomendada mais recente para Windows ou Linux na página de artefatos do Cfx.re. Não pegue uma build velha qualquer de tutorial.
3. txAdmin. Ele vem dentro dos artefatos. No Windows você roda FXServer.exe, no Linux ./run.sh, e ele abre o assistente de configuração na porta 40120.
4. MariaDB ou MySQL. MariaDB 10.6 ou mais novo é a escolha comum. Crie um banco de dados e um usuário com senha antes de rodar uma recipe.
5. Uma decisão de framework. ESX, QBCore ou Qbox. Se ainda não decidiu, leia primeiro nosso comparativo ESX vs QBCore vs Qbox. A escolha muda todos os prompts que você vai escrever depois.
6. Um editor com agente. Cursor, Claude Code (terminal) ou VS Code com Copilot ou Cline. Todos conseguem ler uma pasta e editar arquivos, que é a única coisa que importa aqui.

Passo 1: instale o txAdmin com uma recipe

Inicie o FXServer.exe (ou ./run.sh), abra http://localhost:40120 e siga o assistente. Quando ele perguntar como fazer o deploy, escolha uma recipe. As oficiais cobrem ESX Legacy, QBCore e Qbox, e elas baixam o framework e os recursos base e criam o server.cfg com a ordem correta de ensure para você.

Durante a recipe, ele vai pedir a conexão com o banco de dados. Use o usuário que você criou antes. A recipe grava isso no server.cfg assim:

set mysql_connection_string "mysql://fivem:yourpassword@localhost/fivem?charset=utf8mb4"

Inicie o servidor uma vez pelo txAdmin e confirme que consegue conectar com o seu cliente antes de mexer em qualquer código. Se falhar aqui, ainda não é um problema de IA. Nosso post sobre erros do txAdmin que impedem o servidor de iniciar cobre os suspeitos de sempre.

Passo 2: abra a pasta do servidor no seu editor

Abra a pasta txData/<seu-servidor>/ inteira, não apenas um recurso. O agente precisa ver o server.cfg, a resources/ e o core do framework para tomar decisões sensatas. No Cursor é File > Open Folder. No Claude Code você dá cd na pasta e roda claude.

Duas coisas pequenas que economizam muito tempo depois:

• Adicione uma exclusão no estilo .cursorignore ou .claudeignore para cache/ e resources/[cfx-default]/, se a sua ferramenta suportar. Esses diretórios são enormes e inúteis para o modelo.
• Mantenha o server.cfg legível. Se uma recipe deixou 200 linhas de comentários, o modelo vai ler todas elas a cada prompt.

Passo 3: instale as skills do FiveAI

Uma skill é uma pasta com um arquivo SKILL.md mais arquivos de referência que o agente carrega quando o assunto aparece. É a diferença entre o modelo chutar o que lib.callback.await retorna e realmente saber.

Para um servidor novo, instale estas quatro:

• fivem-basics: estrutura de recurso, fxmanifest.lua, scripts client versus server, eventos, natives.
• oxlib: callbacks, menus de contexto, diálogos de input, zonas, notificações.
• oxmysql: MySQL.query.await, MySQL.insert, prepared statements, transações.
• O seu framework: esx-framework ou qbcore-framework.

Baixe cada uma na página dela (um zip com o SKILL.md e os arquivos de referência) e coloque onde a sua ferramenta procura skills:

• Claude Code: .claude/skills/<skill-name>/ dentro da pasta do servidor.
• Cursor: .cursor/rules/ (renomeie SKILL.md para <skill-name>.mdc ou referencie a partir de um arquivo de regra).
• VS Code com Copilot: .github/instructions/ ou referencie o arquivo a partir do copilot-instructions.md.

A pasta exata varia por ferramenta e muda entre versões, então confira as notas de instalação na página de skills. Depois de carregar, pergunte ao agente “quais skills de FiveM você tem disponíveis?” para confirmar que ele as enxerga.

Passo 4: padrões de prompt que geram código funcional

Prompts vagos geram scripts vagos. Estes padrões funcionam na prática:

Cole o erro, depois pergunte.

Aqui está a saída do console quando eu inicio o servidor: [ script:qb-garages ] SCRIPT ERROR: @qb-garages/server/main.lua:42: attempt to index a nil value (field 'Functions'). Explique a causa e me dê a correção nesse arquivo.

Descreva um recurso independente com restrições explícitas.

Escreva um recurso standalone chamado fa_repairkit para QBCore usando ox_lib e oxmysql. Item usável repairkit que repara o veículo próprio mais próximo ao longo de 10 segundos com um lib.progressBar. Valide no servidor que o jogador realmente tem o item antes de removê-lo. Inclua fxmanifest.lua, client.lua, server.lua e o SQL do item, se necessário.

Peça uma revisão antes de pedir uma funcionalidade.

Leia resources/[custom]/my_shop e liste todo evento de servidor que confia em dados do cliente sem verificar.

Force o framework.

Este servidor roda ESX Legacy 1.10 com ox_inventory. Não use esx_addoninventory nem xPlayer.addInventoryItem; use os exports do ox_inventory.

Repare que todos esses prompts nomeiam o framework, a biblioteca e um caminho de arquivo. É isso que falta ao modelo quando ele produz código quebrado, e é exatamente o que uma skill fornece por padrão.

Passo 5: revise o que a IA escreveu

Nunca dê ensure em um recurso escrito por IA sem ler. Um checklist de cinco minutos:

1. Natives. Abra docs.fivem.net/natives e procure cada native que você não reconhece. Se não está lá, não existe. Modelos inventam nomes como GetVehicleOwner que soam corretos e não são reais.
2. Exports. Para cada exports['some_resource']:Something(), confira se o recurso real expõe isso. Dê um grep no recurso por exports( ou exports. para ter certeza.
3. Client versus server. Chamadas de banco de dados, alterações de dinheiro e entrega de itens pertencem ao servidor. Se você vir MySQL no client.lua, pare.
4. fxmanifest.lua. Confirme fx_version 'cerulean', game 'gta5', lua54 'yes' se o código usa recursos do Lua 5.4, e que shared_script '@ox_lib/init.lua' está presente quando o ox_lib é usado.
5. Validação de eventos. Todo handler de RegisterNetEvent no servidor deve validar source e os argumentos. Veja nosso post sobre por que o ChatGPT escreve scripts FiveM quebrados para os padrões.

Passo 6: um ciclo de testes local

Mantenha produção e desenvolvimento separados, mesmo que “produção” seja um servidor com 8 amigos dentro.

1. Rode um segundo perfil do txAdmin no seu PC com a mesma recipe e uma cópia do banco de dados (faça mysqldump do banco em produção e importe localmente).
2. Adicione o novo recurso ao server.cfg com ensure fa_repairkit, inicie o servidor e observe o console ao vivo do txAdmin procurando o nome do recurso.
3. Teste como jogador. Se algo falhar, copie a linha exata do console de volta para o editor e peça a correção.
4. Quando funcionar, faça commit do recurso no git. Uma pasta resources/[custom] em um repositório é o seguro mais barato que você vai contratar na vida.
5. Faça o deploy no servidor em produção com refresh e ensure fa_repairkit pelo console do txAdmin, ou reinicie em um horário de pouco movimento.

Passe por esse ciclo e você vai notar que a IA melhora na segunda e na terceira iteração, porque agora ela tem em contexto as strings de erro reais da sua configuração.

Onde o app FiveAI entra

O fluxo acima funciona com qualquer editor, mas tem um ponto fraco: o assistente só enxerga arquivos. Ele não vê o console do txAdmin, o banco de dados nem o que o servidor está fazendo enquanto roda. Então você vira a ponte de copiar e colar entre os logs e o chat.

O FiveAI elimina essa etapa. Ele roda na mesma máquina do seu servidor, conecta ao txAdmin e ao seu banco de dados e lê os logs sozinho. Quando você diz “o script de garagem quebrou depois do último restart”, ele confere o console, encontra o recurso com falha, lê o arquivo e propõe a correção, usando as mesmas skills descritas acima. Se você prefere não ficar gerenciando editores e pastas de skills, esse é o caminho mais fácil.

Perguntas frequentes

A IA consegue montar um servidor FiveM completo sozinha?

Não. Ela não instala nada e não toma decisões de design sobre a sua economia ou os seus jobs. O que ela consegue é escrever e corrigir recursos individuais rapidamente depois que o txAdmin, o banco de dados e um framework estão no lugar. Trate-a como um desenvolvedor júnior rápido que precisa de instruções precisas e de revisão.

Qual é melhor para FiveM, Cursor ou Claude Code?

Os dois leem a pasta do seu servidor e editam arquivos, e os dois carregam skills. O Cursor é mais amigável se você quer um editor visual e diffs inline. O Claude Code vive no terminal e fica à vontade rodando comandos e lendo muitos arquivos de uma vez. Escolha o que você já usa; as skills funcionam nos dois.

Preciso saber Lua para usar IA no FiveM?

Não para começar, mas precisa saber o suficiente para revisar o que ela escreve. Aprenda a ler um fxmanifest.lua, a distinguir um script client de um script server e a reconhecer uma chamada de banco de dados. Nossa skill lua-basics e a skill fivem-basics cobrem exatamente esse terreno, e a IA consegue explicar qualquer linha que você colar de volta para ela.