EP3: O tal do MCP: Parte 1
Model Context Protocol - Entenda
🧭 Mapa da Edição
🔎 O que é MCP, por que importa, e como ele muda a relação entre IA e sistemas reais
🛤️ Ferramentas que fazem IA agir de verdade: navegador interno, integração via SSE e reflexões em movimento
🌊 Marés da semana: máquinas cansadas, novas APIs no React Labs, e um mergulho nos bastidores do DeepSeek
📓 Entrada no Logbook
Esse é o primeiro texto de uma trilha onde mergulho fundo no MCP.
Passei pelas ferramentas, testei na prática, e fui entendendo onde esse protocolo realmente se encaixa — e onde ele tá sendo mal interpretado. Aqui é onde a conversa começa pra valer.
Nos últimos dias mergulhei de cabeça em algo que está virando uma verdadeira virada de chave no jeito como IAs interagem com sistemas: o Model Context Protocol (MCP).
Já tinha ouvido falar por cima, mas a ficha só caiu mesmo quando comecei a brincar com ferramentas como o PulseMCP, mcp.so, e especialmente quando integrei tudo isso ao Cline (VSCode) e ao Claude Desktop.
E mais do que entender, eu implementei. Fiz uma POC onde, por meio do MCP, a IA conseguia:
Acessar APIs como Notion e Gitbook
Executar comandos de leitura e escrita conectando-se a fontes como Postgres
Disparar ações do backend como se estivesse navegando por fluxos de interface
Tudo isso através de ferramentas expostas via MCP. E o resultado foi mágico.
🧠 Afinal, o que é o MCP?
O Model Context Protocol é um padrão que define como um modelo de linguagem pode descobrir, entender e usar funcionalidades externas (tools).
Diferente de APIs REST ou até mesmo GraphQL, o MCP foca em descrever funcionalidades, não só dados. A IA entende "o que ela pode fazer" a partir de uma estrutura chamada reflection.
🔍 Reflection: o segredo da autonomia
No MCP, cada servidor MCP expõe um endpoint /reflection, onde lista todas as tools disponíveis, com seus nomes, descrições e parâmetros esperados.
A IA então lê essa estrutura sozinha, interpreta e decide quando e como usar cada tool — sem precisar de pre-prompts ou injeções manuais. É como se ela abrisse a documentação sozinha.
Na prática:
Você não precisa mais descrever as tools no prompt
Não precisa empurrar JSON gigante de tool na chamada
A IA “se vira” com o catálogo que ela recebe
Isso reduz tokens, melhora performance, e torna o sistema muito mais modular e escalável.
🔁 Transportes: SSE e IO
O protocolo suporta dois modos de transporte:
sse(Server-Sent Events): ideal para web, unidirecional, leveio: mais comum em ambientes locais, usastdin/stdout
Usei SSE na minha POC feita em Next.js e funcionou liso. A IA interagia com o MCP como se estivesse plugada diretamente no backend.
🧠 Chains e encadeamentos com zero código extra
Um dos momentos mais legais foi quando testei o seguinte:
“Quero obter os registros mais recentes associados a um cliente específico.”
A IA:
Chamou a tool que lista entidades relevantes
Encontrou a que correspondia ao nome citado
Pegou o identificador
Chamou outra tool que detalha os registros vinculados
Tudo isso sem eu codar esse fluxo. A IA fez o raciocínio sozinha, com base nas ferramentas disponíveis. Isso é agent behavior na prática.
🔐 E como lida com autenticação?
O MCP não define isso — você escolhe:
Bearer Token no header
Token na query string (pra protótipos)
Session do usuário (no caso de apps integrados)
Na minha POC, usei headers simples com chave de API. Claude e Cline suportam isso nativamente.
✅ Checklist: como criar prompts resilientes com tools
Uma das partes mais legais de estudar o MCP foi perceber que a qualidade do prompt muda o quanto a IA acerta o uso das ferramentas. Deixei um mini guia pessoal de como fazer na versão completa do episódio de hoje: EP3: O tal do MCP: Parte 1
🌎 O futuro?
Seja com Claude, Cursor, Cline, Vercel AI SDK ou outras ferramentas… o MCP está se tornando um padrão aberto poderoso, que transforma o jeito de construir e usar agentes.
Você para de codar tudo manualmente, e passa a expor funcionalidades. A IA decide o que fazer com elas.
É o backend virando catálogo, e o modelo virando executor inteligente.
E a gente? A gente só define as capabilities e deixa a IA trabalhar.
Curte esse tipo de exploração? Já criou alguma tool ou integrou MCP em algo seu? Me conta — e bora trocar ideias. Esse mundo só tá começando.
🌊 Marés da semana
“OpenAI is not God” - Quem está por trás do DeepSeek? Como funciona? É o tema do vídeo do canal AI Explained, um documentário sobre DeepSeek e Liang Wenfeng, sensacional!
Se as máquinas se rebelassem agora, pelo menos ganhariamos na corrida, já que boa parte das máquinas queimaram durante metade de uma maratona em Beijing.
React lançou algumas APIs em experimentação no React Labs, temos auxiliares pra animação - ViewTransition - (não substitui CSS, apenas auxilia em navegações, aberturas e similares) e uma API
(<Activity />)pra ajudar a ocultar componentes, mas olha só: sem desmontar 100%, mantendo o estado porém em menor consumo, é como um “modo repouso” - ótimo pra pre-render ou salvar estados.
📦 Treasure - Good Stuff
A comunidade tem bons MCP? Mas é claro! A uns anos atrás uma das coisas mais chatas era fazer pesquisa na internet como insumo pra uma IA via API como da OpenAI (acho a API do Bing bem… meh). Mas hoje temos até MCP pra isso como o Browser-Use-MCP ou APIs robustas com dados feitos pra IA como Browserbase.
E como testo o MCP de forma fácil? Além de clientes de IDE como Cursor, você também pode baixar aplicativos de chat que integram com diversos modelos e possuem suporte pra isso, como DeepChat (é de origem chinesa - não temam).
Fugindo do tema agora, o que menos falta é alternativa de icones pra usarmos em nossos projetos web né? Recentemente descobri esse carinha aqui: heroicons. Tem uma ótima variedade, será tão simples de usar como Phosphor Icons?