MCP Server: o que é e como funciona

O Model Context Protocol (MCP) está revolucionando a forma como aplicações de IA interagem com diferentes fontes de dados e serviços. No centro dessa inovação estão os MCP Servers - programas que expõem capacidades específicas através de interfaces padronizadas. Neste artigo, vamos explorar em profundidade o que são MCP Servers, como funcionam e por que eles são fundamentais para o futuro das aplicações de IA.

O que são MCP Servers?

MCP Servers são programas que funcionam como pontes entre aplicações de IA e diversos recursos computacionais. Pense neles como intermediários especializados que permitem que modelos de linguagem acessem e manipulem dados de diferentes fontes de forma estruturada e segura.

Exemplos comuns incluem:

• Servidores de sistema de arquivos para acesso a documentos

• Servidores de banco de dados para consultas de dados

• Servidores GitHub para gerenciamento de código

• Servidores Slack para comunicação em equipe

• Servidores de calendário para agendamento

Os três pilares dos MCP Servers

Cada MCP Server oferece funcionalidades através de três componentes fundamentais:

Para ilustrar como esses componentes funcionam na prática, vamos explorar cada um deles através de um cenário hipotético de planejamento de viagens.

Tools: habilitando ações através da IA

Como as Tools funcionam

Tools permitem que modelos de IA executem ações concretas. Cada tool define uma operação específica com entradas e saídas tipadas. O modelo solicita a execução da tool baseado no contexto da conversa.

O MCP utiliza JSON Schema para validação, garantindo que cada tool execute uma única operação com entradas e saídas claramente definidas. Para garantir segurança, tools podem exigir consentimento do usuário antes da execução.

Operações do protocolo:

Exemplo prático: reserva de viagens

Imagine que você está usando uma aplicação de IA para planejar suas férias. A aplicação pode utilizar diversas tools para ajudá-lo:

Busca de voos:

searchFlights(origin: "GRU", destination: "Barcelona", date: "2024-06-15")

Consulta múltiplas companhias aéreas e retorna opções estruturadas de voos.

Bloqueio de calendário:

createCalendarEvent(title: "Viagem Barcelona", startDate: "2024-06-15", endDate: "2024-06-22")

Marca as datas da viagem no calendário do usuário.

Notificação por email:

sendEmail(to: "[email protected]", subject: "Ausente", body: "...")

Envia mensagem automática de ausência para colegas.

Modelo de interação com o usuário

Embora as tools sejam controladas pelo modelo de IA, o MCP enfatiza a supervisão humana através de diversos mecanismos:

• Exibição de tools disponíveis na interface

• Diálogos de aprovação para execuções individuais

• Configurações de permissão para operações pré-aprovadas

• Logs de atividade mostrando todas as execuções com seus resultados

Resources: acesso estruturado à informação

Como os Resources funcionam

Resources fornecem acesso estruturado a informações que a aplicação de IA pode recuperar e fornecer aos modelos como contexto. Eles expõem dados de arquivos, APIs, bancos de dados ou qualquer outra fonte que a IA precise entender.

Cada resource tem uma URI única (por exemplo, file:///caminho/para/documento.md) e declara seu tipo MIME para tratamento apropriado de conteúdo.

Os resources suportam dois padrões de descoberta:

• Direct Resources: URIs fixas que apontam para dados específicos

  • Exemplo: calendar://events/2024 retorna disponibilidade do calendário para 2024

• Resource Templates: URIs dinâmicas com parâmetros para consultas flexíveis

  • Exemplo: travel://activities/{city}/{category} retorna atividades por cidade e categoria

Operações do protocolo:

Exemplo: obtendo contexto para planejamento de viagens

Continuando com nosso exemplo de planejamento de viagens, resources fornecem à aplicação de IA acesso a informações relevantes:

• Dados do calendário (calendar://events/2024) - Verifica disponibilidade do usuário

• Documentos de viagem (file:///Documentos/Viagens/passaporte.pdf) - Acessa documentos importantes

• Itinerários anteriores (trips://history/barcelona-2023) - Referencia viagens passadas e preferências

A aplicação de IA recupera esses resources e decide como processá-los, seja selecionando um subconjunto de dados ou passando dados brutos diretamente para o modelo.

Completion de parâmetros

Resources dinâmicos suportam completion de parâmetros. Por exemplo:

• Digitar "Bar" como entrada para weather://forecast/{city} pode sugerir "Barcelona" ou "Barbados"

• Digitar "GRU" para flights://search/{airport} pode sugerir "GRU - Aeroporto Internacional de Guarulhos"

O sistema ajuda a descobrir valores válidos sem exigir conhecimento exato do formato.

Prompts: templates reutilizáveis para workflows

Como os Prompts funcionam

Prompts são templates estruturados que definem entradas esperadas e padrões de interação. Eles são controlados pelo usuário, exigindo invocação explícita ao invés de acionamento automático.

Prompts podem ser context-aware, referenciando resources e tools disponíveis para criar workflows abrangentes. Similar aos resources, prompts suportam completion de parâmetros para ajudar usuários a descobrir valores válidos de argumentos.

Operações do protocolo:

Exemplo: workflows simplificados

Prompts fornecem templates estruturados para tarefas comuns. No contexto de planejamento de viagens:

Prompt "Planejar férias":

{
  "name": "plan-vacation",
  "title": "Planejar férias",
  "description": "Guia através do processo de planejamento de férias",
  "arguments": [
    { "name": "destination", "type": "string", "required": true },
    { "name": "duration", "type": "number", "description": "dias" },
    { "name": "budget", "type": "number", "required": false },
    { "name": "interests", "type": "array", "items": { "type": "string" } }
  ]
}

Ao invés de entrada em linguagem natural não estruturada, o sistema de prompts possibilita:

1. Seleção do template "Planejar férias"

2. Entrada estruturada: Barcelona, 7 dias, R$15.000, ["praias", "arquitetura", "gastronomia"]

3. Execução consistente do workflow baseado no template

Integrando múltiplos servers

O verdadeiro poder do MCP emerge quando múltiplos servers trabalham juntos, combinando suas capacidades especializadas através de uma interface unificada.

Exemplo: planejamento de viagens multi-server

Considere uma aplicação de planejamento de viagens personalizada com três servers conectados:

• Travel Server: Gerencia voos, hotéis e itinerários

• Weather Server: Fornece dados climáticos e previsões

• Calendar/Email Server: Gerencia agendas e comunicações

O fluxo completo

1. Usuário invoca um prompt com parâmetros:

{
  "prompt": "plan-vacation",
  "arguments": {
    "destination": "Barcelona",
    "departure_date": "2024-06-15",
    "return_date": "2024-06-22",
    "budget": 15000,
    "travelers": 2
  }
}

2. Usuário seleciona resources para incluir:

• calendar://my-calendar/June-2024 (do Calendar Server)

• travel://preferences/europe (do Travel Server)

• travel://past-trips/Spain-2023 (do Travel Server)

3. IA processa a solicitação usando tools:

A IA primeiro lê todos os resources selecionados para reunir contexto - identificando datas disponíveis do calendário, aprendendo companhias aéreas e tipos de hotel preferidos, e descobrindo locais previamente apreciados em viagens passadas.

Usando este contexto, a IA então executa uma série de Tools:

• searchFlights() - Consulta companhias aéreas para voos GRU-Barcelona

• checkWeather() - Recupera previsões climáticas para as datas de viagem

A IA então usa essas informações para criar a reserva e etapas seguintes, solicitando aprovação do usuário onde necessário:

• bookHotel() - Encontra hotéis dentro do orçamento especificado

• createCalendarEvent() - Adiciona a viagem ao calendário do usuário

• sendEmail() - Envia confirmação com detalhes da viagem

FAQ: perguntas frequentes sobre MCP Servers

Qual a diferença entre Tools, Resources e Prompts?

Tools são ações que o modelo pode executar (como enviar emails), Resources são dados que fornecem contexto (como calendários), e Prompts são templates que orientam o uso coordenado de tools e resources.

MCP Servers são seguros?

Sim. O protocolo enfatiza supervisão humana através de aprovações de execução, configurações de permissão e logs de atividade transparentes.

Posso criar meu próprio MCP Server?

Absolutamente. O MCP é um protocolo aberto e você pode desenvolver servers customizados para suas necessidades específicas usando os SDKs disponíveis.

Como applications descobrem tools e resources disponíveis?

Através de operações de descoberta padronizadas como tools/list, resources/list e prompts/list que retornam schemas completos.

Conclusão

MCP Servers representam uma mudança fundamental em como construímos aplicações de IA. Ao fornecer uma interface padronizada para tools, resources e prompts, eles permitem que desenvolvedores criem sistemas de IA mais poderosos, flexíveis e seguros.

A combinação de múltiplos servers trabalhando juntos demonstra o verdadeiro potencial do protocolo - transformando tarefas complexas que levariam horas em processos automatizados de minutos, sempre com supervisão e controle humano.

À medida que o ecossistema MCP continua crescendo, podemos esperar ver ainda mais servers especializados surgindo, ampliando as possibilidades do que aplicações de IA podem realizar. A era de aplicações de IA verdadeiramente integradas e poderosas está apenas começando.