E quais os primeiros passos para quem deseja começar com MCP? É o que vamos abordar agora na Parte 4 do Guia Completo de MCP.
A Parte 1 você encontra aqui.
Primeiros Passos com o Desenvolvimento MCP
Para desenvolvedores que desejam construir aplicações de Agentes de IA utilizando o Protocolo de Contexto de Modelo, existe um conjunto crescente de recursos e ferramentas disponíveis para facilitar o processo. A abordagem de padrão aberto do MCP, juntamente com o suporte ativo da Anthropic e da comunidade, visa reduzir a curva de aprendizado e acelerar o desenvolvimento.
Especificação Oficial
A base para qualquer desenvolvimento MCP é a sua especificação oficial. Esta é mantida pela Anthropic e define autoritativamente os requisitos do protocolo. A especificação detalha a arquitetura, os tipos de mensagem, os fluxos de comunicação e as primitivas (Ferramentas, Recursos, Prompts). É importante que os desenvolvedores consultem a especificação mais atual para garantir a conformidade. Links e referências estão ao final do post.
Kits de Desenvolvimento de Software (SDKs)
Para simplificar a implementação de Servidores e Clientes MCP, foram desenvolvidos SDKs em várias linguagens de programação populares. Estes incluem Python, TypeScript, Java (em colaboração com Spring AI), Kotlin (em colaboração com JetBrains), C# (em colaboração com Microsoft), Rust, Swift (em colaboração com @loopwork-ai) e Ruby (em colaboração com Shopify). Esses SDKs lidam com grande parte da complexidade do protocolo, como formatação de mensagens JSON-RPC, gerenciamento de sessão e negociação de capacidades, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica de negócios de suas aplicações e nas capacidades específicas que desejam expor ou consumir.
Passos Conceituais Para Construir um Servidor MCP
Identificar Capacidades: Determine as funcionalidades específicas que o servidor irá expor (por exemplo, endpoints de API de um serviço existente, consultas a um banco de dados, operações em arquivos locais).
Definir Primitivas: Defina essas capacidades como Ferramentas, Recursos e/ou Prompts de acordo com a especificação MCP. Isso inclui nomear as primitivas, descrever seus parâmetros e o que elas retornam.
Implementar a Lógica do Servidor: Utilizando um SDK apropriado (por exemplo, o fastmcp para Python), implemente a lógica que executa as ações correspondentes quando uma ferramenta é chamada ou um recurso é acessado.
Lidar com Descoberta: O servidor deve ser capaz de responder a requisições de descoberta do cliente, listando as capacidades que oferece.
Implementar Manipuladores: Crie os manipuladores (handlers) para as chamadas de ferramentas, acesso a recursos e utilização de prompts.
Considerar Segurança: Implemente mecanismos de autenticação e autorização apropriados para as capacidades expostas, especialmente se envolverem dados sensíveis ou ações críticas.
Integrando MCP na Lógica de Aplicação de Agente de IA (como Host/Cliente MCP)
Inicializar Cliente(s) MCP: Dentro da aplicação Host (o Agente de IA), inicialize um ou mais Clientes MCP.
Conectar a Servidor(es) MCP: Estabeleça conexões com os Servidores MCP desejados.
Descobrir Capacidades: Consulte os servidores conectados para descobrir as Ferramentas, Recursos e Prompts disponíveis.
Disponibilizar ao LLM: Torne essas capacidades conhecidas pelo LLM. Isso pode ser feito adicionando descrições das ferramentas ao prompt do sistema do LLM ou utilizando o esquema nativo de chamada de função do modelo, se disponível.
Invocar Ferramentas: Quando o LLM indicar o desejo de usar uma ferramenta (por exemplo, como resultado de uma interação com o usuário), a aplicação Host/Cliente traduz essa intenção em uma requisição tools/call do MCP para o servidor apropriado.
Processar Respostas: Receba e processe as respostas do Servidor MCP e forneça os resultados de volta ao LLM para que ele possa continuar a interação ou formular uma resposta ao usuário.
Gerenciar Consentimento: Gerencie o consentimento do usuário e as permissões para o uso de ferramentas e acesso a recursos, conforme exigido pelos princípios de segurança do MCP.
Ferramentas Adicionais
O MCP Inspector é uma ferramenta visual de teste para Servidores MCP, que pode ajudar os desenvolvedores a depurar e verificar suas implementações de servidor.
A tabela abaixo destaca alguns dos principais SDKs e recursos para o desenvolvimento com MCP:
A disponibilidade de SDKs em múltiplas linguagens, frequentemente desenvolvidos em colaboração com grandes players da indústria tecnológica, é um forte indicativo do compromisso da indústria com o MCP e reduz significativamente a barreira de entrada para os desenvolvedores. Um padrão de protocolo, por si só, não é suficiente para garantir ampla adoção; ferramentas de desenvolvimento robustas são essenciais. Os SDKs abstraem as complexidades de baixo nível do protocolo, como a serialização de mensagens JSON-RPC e o gerenciamento de conexões, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica de aplicação específica de seus Hosts ou Servidores MCP.
O fato de esses SDKs estarem disponíveis para uma gama tão ampla de linguagens de programação populares significa que os desenvolvedores podem integrar o MCP em suas pilhas de tecnologia existentes com menos atrito. Além disso, colaborações com empresas como Microsoft para C#, Spring AI para Java, JetBrains para Kotlin e Shopify para Ruby não apenas conferem credibilidade, mas também ajudam a garantir que os SDKs sejam bem mantidos, alinhados com as melhores práticas desses ecossistemas e evoluam com as necessidades da comunidade. Isso tudo combinado reduz o esforço necessário para construir componentes compatíveis com MCP, catalisando assim o crescimento e a maturidade do ecossistema MCP como um todo.
Seguiremos na Parte 5 com os aspectos de segurança, a parte mais sensível do MCP.
David Matos
Referências:
Model Context Protocol (MCP) Developer Guide
Introducing the Model Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) Para Sistemas de IA Generativa – Conceito, Aplicações e Desafios