MCP Client: como conectar dezenas de ferramentas para agente de IA

O Model Context Protocol (MCP) revolucionou a forma como agentes de IA interagem com diferentes ferramentas e serviços. Mas você sabe qual é o papel dos MCP clients nessa arquitetura? Enquanto os servidores MCP fornecem funcionalidades específicas, os clients são os componentes responsáveis por estabelecer e gerenciar essas conexões de forma eficiente e segura.

Neste guia completo, vamos explorar como os MCP clients funcionam, quais são seus recursos principais e como você pode aproveitá-los para construir aplicações de IA mais poderosas e integradas.

O que são MCP clients e qual sua função?

MCP clients são componentes instantâneos por aplicações host (como Claude.ai ou IDEs) para se comunicarem com servidores MCP específicos. É importante entender a distinção: a aplicação host gerencia a experiência geral do usuário e coordena múltiplos clients, enquanto cada client individual cuida de uma comunicação direta com um único servidor.

Em outras palavras:

• Host: a aplicação com a qual os usuários interagem diretamente

• Client: o componente de nível de protocolo que habilita conexões com servidores

• Server: fornece funcionalidades e contexto específicos

Recursos principais dos MCP clients

Além de consumir o contexto fornecido pelos servidores, os clients podem oferecer recursos avançados que permitem aos desenvolvedores criar interações mais ricas e dinâmicas. Vamos explorar os três principais recursos:

1. Elicitation: coletando informações sob demanda

O recurso de elicitation permite que servidores solicitem informações específicas dos usuários durante as interações, criando workflows mais dinâmicos e responsivos.

Como funciona o elicitation?

Em vez de exigir todas as informações antecipadamente ou falhar quando dados estão faltando, os servidores podem pausar suas operações para solicitar inputs específicos dos usuários. Isso cria interações mais flexíveis onde os servidores se adaptam às necessidades do usuário.

Exemplo de componente de elicitation:

{
  method: "elicitation/requestInput",
  params: {
    message: "Por favor, confirme os detalhes da sua reserva para Barcelona:",
    schema: {
      type: "object",
      properties: {
        confirmBooking: {
          type: "boolean",
          description: "Confirmar a reserva (Voos + Hotel = R$ 15.000)"
        },
        seatPreference: {
          type: "string",
          enum: ["janela", "corredor", "sem preferência"],
          description: "Tipo de assento preferido nos voos"
        },
        roomType: {
          type: "string",
          enum: ["vista mar", "vista cidade", "vista jardim"],
          description: "Tipo de quarto preferido no hotel"
        },
        travelInsurance: {
          type: "boolean",
          default: false,
          description: "Adicionar seguro viagem (R$ 750)"
        }
      },
      required: ["confirmBooking"]
    }
  }
}

Caso prático: aprovação de reserva de viagem

Imagine um servidor de reservas de viagem. Quando um usuário seleciona seu pacote ideal para Barcelona, o servidor precisa coletar aprovação final e detalhes adicionais antes de prosseguir.

O servidor solicita confirmação da reserva com um pedido estruturado que inclui:

• Resumo da viagem (voos para Barcelona de 15 a 22 de junho, hotel à beira-mar, total R$ 15.000)

• Campos para preferências adicionais (seleção de assento, tipo de quarto, opções de seguro viagem)

À medida que a reserva avança, o servidor pode solicitar informações de contato necessárias para completar a reserva, como detalhes dos viajantes, pedidos especiais para o hotel ou informações de contato de emergência.

Modelo de interação com usuário

As interações de elicitation são projetadas para serem claras, contextuais e respeitosas com a autonomia do usuário:

• Apresentação da solicitação: clients exibem requisições com contexto claro sobre qual servidor está solicitando, por que a informação é necessária e como será usada

• Opções de resposta: usuários podem fornecer as informações através de controles de UI apropriados, recusar fornecer informações ou cancelar a operação

• Considerações de privacidade: elicitation nunca solicita senhas ou chaves de API, e clients alertam sobre requisições suspeitas

2. Roots: definindo limites de acesso ao sistema de arquivos

Roots são um mecanismo de coordenação entre clients e servidores que define limites de acesso ao sistema de arquivos, permitindo que clients especifiquem em quais diretórios os servidores devem focar.

Entendendo roots

Roots consistem em URIs de arquivo que indicam diretórios onde servidores podem operar, ajudando-os a entender o escopo de arquivos e pastas disponíveis. É importante destacar que roots comunicam limites intencionais, mas não impõem restrições de segurança - a segurança real deve ser aplicada no nível do sistema operacional.

Estrutura de um root:

{
  "uri": "file:///Users/agente/planejamento-viagem",
  "name": "Workspace de Planejamento de Viagem"
}

Exemplo prático: workspace de planejamento de viagem

Um agente de viagens trabalhando com múltiplas viagens de clientes se beneficia de roots para organizar o acesso ao sistema de arquivos. Considere um workspace com diferentes diretórios:

O client fornece filesystem roots para o servidor de planejamento de viagem:

• file:///Users/agente/planejamento-viagem - Workspace principal contendo todos os arquivos de viagem

• file:///Users/agente/templates-viagem - Templates reutilizáveis de itinerários e recursos

• file:///Users/agente/documentos-clientes - Passaportes e documentos de viagem dos clientes

Quando o agente cria um itinerário para Barcelona, servidores bem comportados respeitam esses limites - acessando templates, salvando o novo itinerário e referenciando documentos de clientes dentro dos roots especificados.

Filosofia de design

Roots servem como mecanismo de coordenação, não como barreira de segurança. A especificação requer que servidores "DEVEM respeitar limites de root" (SHOULD), não que "TÊM QUE forçá-los" (MUST), porque servidores executam código que o client não pode controlar.

Roots funcionam melhor quando:

• Servidores são confiáveis ou validados

• Usuários entendem sua natureza consultiva

• O objetivo é prevenir acidentes, não parar comportamento malicioso

3. Sampling: delegando completions de LLM

Sampling permite que servidores solicitem completions de modelos de linguagem através do client, habilitando comportamentos agênticos enquanto mantém segurança e controle do usuário.

Como funciona o sampling?

Sampling habilita servidores a realizar tarefas dependentes de IA sem se integrar diretamente com modelos de IA ou pagar por eles. Em vez disso, servidores podem solicitar que o client - que já tem acesso a modelos de IA - trate dessas tarefas em seu nome.

Essa abordagem coloca o client em completo controle das permissões de usuário e medidas de segurança. Como as requisições de sampling ocorrem dentro do contexto de outras operações e são processadas como chamadas de modelo separadas, elas mantêm limites claros entre diferentes contextos.

Exemplo de parâmetros de requisição:

{
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Analise estas opções de voos e recomende a melhor escolha:\n" +
               "[47 voos com preços, horários, companhias aéreas e escalas]\n" +
               "Preferências do usuário: partida pela manhã, máx 1 escala"
    }
  ],
  modelPreferences: {
    hints: [{
      name: "claude-sonnet-4-20250514"
    }],
    costPriority: 0.3,
    speedPriority: 0.2,
    intelligencePriority: 0.9
  },
  systemPrompt: "Você é um especialista em viagens ajudando usuários a encontrar os melhores voos baseado em suas preferências",
  maxTokens: 1500
}

Caso de uso: ferramenta de análise de voos

Considere um servidor de reservas de viagem com uma ferramenta chamada findBestFlight que usa sampling para analisar voos disponíveis e recomendar a escolha ideal.

Quando um usuário pergunta "Reserve o melhor voo para Barcelona no próximo mês", a ferramenta precisa de assistência de IA para avaliar trade-offs complexos. A ferramenta:

1. Consulta APIs de companhias aéreas e coleta 47 opções de voos

2. Solicita assistência de IA para analisar essas opções

3. O client inicia a requisição de sampling

4. A IA avalia trade-offs (voos mais baratos vs voos convenientes pela manhã)

5. A ferramenta usa essa análise para apresentar as três melhores recomendações

Controle human-in-the-loop

Embora não seja um requisito, sampling é projetado para permitir controle human-in-the-loop:

Comparação dos recursos principais

Para facilitar o entendimento, veja esta tabela comparativa dos três recursos principais dos MCP clients:

Considerações de segurança e privacidade

Ao trabalhar com MCP clients, é fundamental manter boas práticas de segurança:

Proteção de dados sensíveis

• Elicitation nunca deve solicitar senhas ou chaves de API

• Clients devem alertar sobre requisições suspeitas

• Usuários devem revisar dados antes de enviá-los

Validação e controle

• Clients devem validar respostas contra schemas fornecidos

• Implementar rate limiting para requisições de sampling

• Permitir que usuários revisem e modifiquem requisições antes da execução

Transparência

• Exibir claramente qual servidor está fazendo cada requisição

• Mostrar por que a informação é necessária

• Explicar como os dados serão usados

Perguntas frequentes sobre MCP clients

O que é a diferença entre host e client no MCP?

O host é a aplicação com a qual os usuários interagem (como Claude.ai ou uma IDE), enquanto o client é o componente de nível de protocolo que gerencia a comunicação com um servidor MCP específico.

Roots fornecem segurança real?

Não. Roots são um mecanismo de coordenação, não uma barreira de segurança. A segurança real deve ser aplicada no nível do sistema operacional através de permissões de arquivo e/ou sandboxing.

É possível usar múltiplos servers com um único client?

Não. Cada client gerencia a comunicação com um único servidor MCP. Se você precisa conectar a múltiplos servidores, a aplicação host deve instanciar múltiplos clients.

Sampling consome créditos da API do usuário?

Sim. Quando um servidor solicita sampling, é o client (e consequentemente o usuário) quem paga pelos tokens consumidos, não o servidor.

Conclusão

MCP clients são componentes essenciais na arquitetura do Model Context Protocol, fornecendo a ponte entre aplicações host e servidores MCP. Com recursos como elicitation, roots e sampling, eles permitem criar experiências de IA mais ricas, flexíveis e seguras.

Ao entender como esses recursos funcionam e quando usá-los, você pode construir aplicações de IA mais poderosas que respeitam a privacidade do usuário, mantêm controle sobre operações sensíveis e fornecem interações naturais e eficientes.

Para começar a desenvolver com MCP clients, explore a documentação oficial e experimente os SDKs disponíveis para Python, TypeScript e outras linguagens. A comunidade MCP está em constante crescimento, e há diversos exemplos e recursos disponíveis para ajudá-lo a criar suas próprias integrações.