Model Context Protocol: a ponte entre IA e aplicações reais
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 esse mini guia pessoal:
🎯 Clareza de Intenção
- O prompt deixa claro qual tarefa precisa ser feita?
- Evitei pedidos vagos como “me ajuda com X”?
🧠 Guiando o raciocínio da IA
- Usei linguagem sequencial? (ex: “antes disso, faça aquilo”)
- Dei dicas de que a IA deve consultar algo antes de agir?
🛠️ Referência às ferramentas
- Sinalizei que a IA deve usar as tools disponíveis?
- Evitei frases como “me diga”, “resuma”, “explique”?
- Usei comandos mais diretos como:
- “consulte via ferramenta…”
- “utilize a função disponível…”
- “use a ferramenta adequada para…”
📦 Dados e contexto
- Forneci informações suficientes para preencher os parâmetros da tool?
- O modelo teria como deduzir o que falta?
💬 Histórico e etapas (para agentes com memória)
- Dividi o input em múltiplas mensagens, se necessário?
- Usei follow-ups em vez de um prompt só gigante?
🐛 Se algo deu errado...
- Os nomes das tools são descritivos e sem ambiguidade?
- As descrições explicam bem o propósito da ferramenta?
- Os parâmetros têm nomes claros (evitei
id,data,infogenéricos)?
🌎 O futuro?
Seja com Claude, Cursor, Cline, Vercel AI SDK 4.2 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.