🤖 MCP em Minutos: o “USB universal” dos agentes de AI

Sabe quando você descobre uma tecnologia e pensa: “Como é que a gente vivia sem isso antes?”

Pois é. É exatamente isso que está acontecendo com o Model Context Protocol, o famoso MCP.

Nos bastidores do mundo da Inteligência Artificial, esse protocolo virou o equivalente da porta USB: aquele conector que acabou com a bagunça dos cabos diferentes, adaptadores, drivers e rituais de reinicialização.

Só que, em vez de conectar mouse e teclado, o MCP conecta agentes de IA a dados, ferramentas e contextos — de forma padronizada, rápida e sem drama.

Antes do MCP: o caos dos cabos (ou melhor, das APIs)

Imagine que você é um desenvolvedor tentando fazer seu agente de IA conversar com o Google Calendar, o Gmail, um CRM e uma planilha do Notion.

Agora imagine ter que escrever um código diferente para cada integração.
Pois é — era assim que a banda tocava.

Cada ferramenta tinha sua própria API, seu próprio formato, sua própria lógica de autenticação. Resultado: um mundo de integrações frágeis, caras e que quebravam fácil.

O termo técnico? Fragmentação.

O termo emocional? Dor de cabeça.

A Anthropic, empresa por trás do protocolo, percebeu isso e decidiu criar um “idioma comum” para todos esses sistemas conversarem com os agentes de IA.

E assim nasceu o Model Context Protocol, um protocolo aberto que padroniza a forma como LLMs se conectam ao mundo real.

O que o MCP faz (de verdade)

Em termos simples: o MCP permite que um agente de IA (como o Claude ou o ChatGPT) acesse qualquer ferramenta compatível — de bancos de dados a CRMs — sem precisar de código customizado para cada uma.

Funciona como um modelo plug-and-play.

Você adiciona um servidor MCP, e pronto: o agente passa a entender e interagir com ele automaticamente.

Hoje já existem mais de 20 mil servidores MCP prontos para uso.

Cada um deles é como um adaptador que conecta seu agente a algo novo: um banco de dados, uma planilha, uma API de clima, um sistema financeiro…

O que você quiser.

O trio dinâmico do MCP: H, C e S

Por trás dessa simplicidade, o MCP roda em uma arquitetura clássica chamada HCS:

1. Host (H) — é a aplicação LLM que quer acessar algo (ex: Claude, ChatGPT, NA10).
2. Client (C) — é quem fala MCP dentro do host, traduzindo as intenções da IA.
3. Server (S) — é o outro lado da conversa: o programa que expõe ferramentas, dados ou prompts.

Essa estrutura permite que qualquer LLM se conecte a praticamente qualquer recurso, desde que ele “fale MCP”.

Dentro de um servidor MCP: o TRP (Tools, Resources, Prompt Templates)

Cada servidor MCP é uma caixinha organizada em três partes:

Tools (Ferramentas): funções que o agente pode executar. Tipo: enviar um e-mail, buscar dados, atualizar uma linha no banco.

Resources (Recursos): dados disponíveis para leitura — como logs, arquivos markdown, ou registros de CRM.

Prompt Templates: modelos prontos de prompts, criados para garantir que a IA use o servidor do jeito mais eficiente (sem precisar “engenharia de prompt” manual).

Traduzindo: o MCP não só conecta, mas também ensina o agente a usar bem o que acabou de conectar.

A mágica da comunicação

Tudo acontece em um ciclo de mensagens:

1. O cliente inicia a conversa.
2. O servidor responde e troca informações.
3. Ambos encerram a sessão.

Simples, mas com muito poder.

E essa troca pode ser feita de duas formas principais:

HTTP + SSE (Server Sent Events): mantém o “estado” da conversa (ideal pra interações contínuas).

HTTP Streamable: trata cada interação de forma independente (mais leve e flexível).

Ambas funcionam bem — a escolha depende do tipo de conexão que você quer manter entre IA e ferramenta.

Criando seu próprio servidor MCP: com ou sem código

Aqui vem a parte mais divertida: você pode criar seu próprio servidor MCP.

Existem dois jeitos:

1. No code (como no NA10):
   Plataformas como NA10 permitem montar servidores MCP só arrastando blocos.
   Quer que seu agente envie e-mails, leia planilhas ou acesse APIs?
   É só configurar o fluxo e publicar a URL.
   Pronto, o servidor está no ar.
2. Com código (modo dev raiz):
   Se quiser controle total, pode criar servidores MCP na mão — definindo ferramentas, recursos e templates diretamente no código.
   Dá mais trabalho, mas também mais poder.

Por que isso importa

Com o MCP, o desenvolvimento de agentes de IA finalmente sai da era dos cabos emaranhados e entra na era da interoperabilidade.

Um servidor criado hoje pode ser usado por qualquer agente que fale MCP amanhã.

E um agente que já entende MCP pode acessar milhares de servidores diferentes, instantaneamente.

A consequência prática?

Menos tempo construindo integrações.

Mais tempo criando experiências inteligentes.

Um ecossistema inteiro falando a mesma língua.

O MCP é, literalmente, o “USB universal” dos agentes de IA.

E no fim, é isso:
se a IA é o cérebro, o MCP é o conjunto de nervos que liga tudo ao redor.

Sem ele, a inteligência fica isolada.

Com ele, o mundo inteiro vira contexto.

E você?

Já testou algum servidor MCP ou ainda tá escrevendo integração na unha?
Conta aí — tô curioso pra saber até onde você já plugou sua IA.