5 Melhores Práticas para o Uso de MCP Servidores

Por Maneeza Malik, Diretor de Marketing de Produto

O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) emergiu como um padrão aberto para conectar aplicativos e agentes de IA a ferramentas, dados e sistemas empresariais. Introduzido por Antropico em novembro de 2024, MCP fornece uma interface comum para que agentes e aplicativos de IA interajam:

• Ferramentas: funções que um agente de IA pode acionar, como consultar um banco de dados, criar um ticket de suporte ou recuperar informações sobre o cliente
• Recursos: dados e contexto que um agente de IA pode acessar, como arquivos, registros de banco de dados ou documentação corporativa
• Sugestões: instruções ou modelos reutilizáveis que orientam como um agente de IA interage com essas funcionalidades

O que é um MCP servidor?

Um MCP servidor expõe ferramentas, recursos e prompts através da MCP interface. Em vez de criar integrações separadas para cada aplicativo ou agente de IA, as organizações podem expor recursos compartilhados através de uma interface comum que vários agentes de IA possam descobrir e reutilizar.

MCP Não substitui APIs

MCP e as APIs têm diferentes finalidades. As APIs expõem as capacidades do aplicativo e do sistema, enquanto MCP fornecem uma forma padronizada para que aplicativos e agentes de IA descubram e interajam com ferramentas, recursos e prompts que podem estar respaldados por essas APIs e sistemas. Um MCP servidor pode expor essas capacidades através de APIs existentes e sistemas empresariais, em vez de substituí-los.

Saiba quando você precisa MCP

MCP Não é automaticamente a escolha certa para todas as aplicações de IA. As integrações diretas com APIs podem ser mais simples quando você tiver um pequeno número de agentes de IA com fluxos de trabalho estáveis específicos para cada aplicação.

MCP torna-se mais valioso quando as capacidades precisam ser compartilhado, reutilizado, acessado de forma consistente e regido em todos os agentes de IA, equipes ou aplicativos.

A questão fundamental não é se deve ou não usar o MCP. A questão é onde se MCP pode agregar valor, reduzindo a complexidade da integração, aumentando a reutilização e proporcionando uma base mais sólida para as aplicações de IA à medida que elas se expandem.

As cinco melhores práticas abaixo fornecem um quadro para tomar essa decisão e utilizá-la de forma MCP eficaz quando e onde isso fizer sentido.

Melhor Prática #1: Comece com o problema de integração, não com o protocolo

Não comece dizendo: “Onde podemos usar isso MCP?” Em vez disso, comece dizendo: “Que problemas de integração estamos tentando resolver?”

Se você tiver apenas um agente de IA ou um punhado de agentes que precisam acessar algumas APIs e recursos estáveis que não são compartilhados, uma integração direta pode ser tudo o que você precisa. Nesse caso, MCP talvez não ofereça valor adicional suficiente para justificar a abstração adicional.

MCP Torna-se mais atraente quando As mesmas capacidades precisam ser consumidas por vários agentes de IA, equipes ou aplicativos de IA.. Em vez de criar e manter repetidamente integrações específicas para cada agente, um MCP servidor pode expor essas funcionalidades através de uma interface comum.
Ao considerar MCP isso, procure problemas como:

• Os mesmos dados ou recursos empresariais precisam ser acessados por vários agentes de IA
• As equipes estão repetidamente construindo integrações semelhantes
• As aplicações de IA precisam de acesso consistente a recursos compartilhados
• A complexidade da integração está aumentando à medida que o número de agentes e aplicativos de IA cresce
• Você quer padronizar a forma como as ferramentas e as capacidades são disponibilizadas aos clientes de IA

O objetivo não é usar o MCP framework apenas por si só. O objetivo é reduzir a complexidade da integração, padronizar o acesso às funcionalidades e criar blocos de construção reutilizáveis que possam ser compartilhados entre os agentes e aplicativos de IA.

Melhor Prática #2: Identifique Competências que Vale a Pena Compartilhar

Depois de identificar um problema de integração compartilhada, procure as capacidades necessárias para que vários agentes de IA funcionem em conjunto.
Exemplos podem incluir:

• Pesquisa em registros de clientes
• Verificação do inventário
• Criando um ticket de suporte ao cliente
• Consultar dados financeiros
• A busca pelo conhecimento interno

Os candidatos mais fortes são capacidades que são amplamente úteis, relativamente estáveis e que provavelmente serão reutilizadas em vários agentes e aplicativos de IA. Centralizar essas capacidades atrás de um MCP servidor pode eliminar integrações duplicadas e proporcionar aos agentes de IA uma maneira consistente de acessá-las.

É aqui que MCP começa a funcionar como uma infraestrutura compartilhada para IA, em vez de ser apenas mais uma camada de integração.

Melhor Prática #3: Desenvolva MCP servidores para agentes, não APIs

Um MCP servidor deve fazer mais do que simplesmente replicar os endpoints da API existentes através de uma interface padronizada. Deve projetar suas capacidades de acordo com as necessidades dos agentes de IA, em vez de simplesmente replicar os endpoints das APIs subjacentes.

Por exemplo, em vez de expor dezenas de endpoints de nível baixo, forneça ferramentas propositivas, como:

• search_customer
• get_open_orders
• criar caso de suporte

Ferramentas específicas facilitam que os agentes de IA descubram, compreendam e compensem as capacidades em fluxos de trabalho mais complexos.

O objetivo é dar aos agentes de IA capacidades que eles podem descobrir, compreender, selecionar e utilizar de forma confiável — não apenas para reproduzir uma superfície de API existente.

Melhor Prática #4: Tratar os MCP Servidores como uma Infraestrutura Compartilhada

Um MCP servidor pode começar como uma forma simples para um único agente de IA acessar algumas ferramentas ou fontes de dados. Mas, uma vez que vários agentes, aplicativos ou equipes dependam dele, o servidor efetivamente se torna uma infraestrutura compartilhada. Uma alteração em uma ferramenta, permissão, esquema ou comportamento do backend pode afetar todos os usuários.

Isso significa que os MCP servidores devem ser projetados e operados com a mesma disciplina aplicada aos outros serviços compartilhados e APIs: contratos claros, comportamento previsível, controles de segurança, observabilidade, testes, gerenciamento de versões e governança devem ser tratados como questões de primeira classe.

Preste muita atenção a:

• Nomes claros das ferramentas: Use nomes que indiquem ao agente de IA o que a ferramenta realmente faz.
  • Por exemplo: “search_customer em vez de execute_function_7”.
• Descrições precisas: Descrie o que a ferramenta faz, quais informações espera receber e quando deve ser utilizada.
  • Por exemplo: “encontrar clientes por e-mail, ID da conta ou nome da empresa”.
• Entradas e saídas bem definidas: Utilize esquemas explícitos e estruturas de resposta previsíveis.
  • Por exemplo: “customer_id: string → objeto de cliente estruturado”.
• Níveis de abstração adequados: Exponha capacidades empresariais significativas em vez de divulgar detalhes da implementação.
  • Por exemplo: forneça “create_support_case em vez de expor todas as chamadas à API subjacente necessárias para criar um”.
• Limites sensatos: Distingua claramente as operações que leem informações e as operações que criam, modificam ou eliminam dados.
  • Por exemplo: ações destrutivas ou consequenciais devem ter interfaces e controles adequadamente explícitos.
• Avaliação e testes rigorosos: O teste não apenas verifica se uma ferramenta funciona, mas também se os agentes selecionam a ferramenta correta, fornecem entradas válidas, interpretam os resultados corretamente e respeitam as restrições de autorização e segurança. Teste também as falhas e casos extremos e a execução bem-sucedida.
• Segurança e permissõesAplique o acesso com privilégios mínimos e garanta que os agentes de IA possam realizar apenas as operações para as quais têm autorização. Expor uma ferramenta não MCP deve burlar ou enfraquecer os controles de autorização implementados pelos sistemas subjacentes.
• Rendimento e observabilidadeMonitora falhas de ferramentas, latência, falhas de dependência esage padrões incomuns. Quando um MCP servidor é compartilhado, uma ferramenta pouco confiável pode se tornar um problema de confiabilidade para muitos agentes e fluxos de trabalho de IA.
• Gestão de mudanças e versãoamento: Trate os esquemas de ferramentas, descrições, permissões e mudanças de comportamento como alterações no API. Alterações que parecem menores — incluindo alterações nos nomes, descrições, esquemas ou permissões das ferramentas — podem afetar a forma como os agentes de IA descobrem, selecionam ou invocam ferramentas e podem impactar os fluxos de trabalho subsequentes.

Isso é importante porque os MCP servidores podem dar aos agentes de IA acesso não apenas a informações, mas também a ações que podem alterar sistemas e dados. Uma vez que essas capacidades são compartilhadas entre os agentes e equipes de IA, o MCP servidor se torna parte do perímetro operacional e de segurança da organização. Confiança, segurança, compatibilidade e governança Portanto, tornam-se tão importantes quanto a funcionalidade.

Melhor Prática #5: Usar MCP onde cria vantagem competitiva

MCP proporciona o maior poder de influência quando resolve um problema mais amplo da arquitetura, em vez de simplesmente adicionar uma nova forma de conectar uma API a um agente de IA.

Use esta lista de verificação para avaliar onde isso MCP faz sentido.

As APIs diretas podem ser suficientes quando:

• Você possui um ou poucos agentes de IA
• Os fluxos de trabalho são bem definidos e estáveis
• As integrações são específicas para cada aplicativo
• As capacidades não são compartilhadas entre os agentes ou aplicativos de IA.
• Uma única equipe detém os agentes de IA e suas integrações
• As integrações diretas com APIs são simples, estáveis e fáceis de manter

MCP Torna-se mais convincente quando:

• Vários agentes de IA precisam das mesmas capacidades
• Várias equipes estão construindo e implantando agentes de IA
• As mesmas integrações estão sendo duplicadas
• As capacidades precisam ser reutilizadas em aplicações de IA
• Os agentes de IA precisam de uma descoberta e acesso a ferramentas padronizados
• Você está criando fluxos de trabalho ou orquestração com vários agentes
• A sua arquitetura de integração está a tornar-se um problema de plataforma compartilhada

Pense nisso como um espectro, em vez de uma escolha binária.

Não é necessário mover tudo para o espaço MCP público. Comece pelas capacidades onde a padronização, a reutilização e a governança compartilhada proporcionam um valor claro.

Integrar a IA em larga escala com MCP servidores

MCP é mais valioso quando a integração de IA se torna um problema arquitetural compartilhado. Se vários agentes de IA, equipes ou aplicativos de IA necessitarem de acesso consistente às mesmas funcionalidades, um MCP servidor pode reduzir a necessidade de integrações duplicadas e fornecer uma base padronizada para descobrir, proteger e governar essas funcionalidades.

A melhor abordagem é começar pelo problema. Identifique o que deve ser compartilhado, desenvolva capacidades de acordo com a forma como os agentes de IA o utilizam e opere os MCP servidores com a confiabilidade e a governança esperadas de uma infraestrutura compartilhada.

A pergunta não é “deveríamos usar MCP servidores?” É “onde MCP criaremos recursos suficientes para garantir reutilização, consistência e escalabilidade suficientes para justificar a sua introdução?”.”

Conhecer a diferença é o que transforma MCP uma outra camada de integração em uma vantagem estratégica para a escala da IA.

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