Aula 09 - MCP e Engenharia de Prompt 🧠

Ensinando a IA a Usar suas Ferramentas

Agenda de Hoje 📅

O Context Window e o MCP
Escrevendo Descrições AI-Friendly
Injeção Dinâmica de Contexto
Prompt Templates do Servidor
Evitando Alucinações via MCP

1. O Pipeline de Contexto 🧪

IA recebe o Prompt do Usuário.
IA vê as Ferramentas disponíveis.
IA escolhe quais dados de Recursos ler.

2. A "Janela de Contexto" 🖼️

Espaço limitado de memória da IA (Tokens).
MCP: Fornece apenas o dado relevante (RAG).

3. Escrevendo Boas Descrições ✍️

Ruim ❌	Bom ✅
`get_data`	`get_user_financial_records`
"Busca dados"	"Busca os últimos 30 dias de transações bancárias para análise de crédito."

4. Injeção de Recursos (Resources)

graph LR
    A[Usuário] -- "Pergunta" --> B[Cliente MCP]
    B -- "Lê Recursos" --> C[Servidores]
    C -- "Conteúdo" --> B
    B -- "Pergunta + Contexto" --> D[LLM]

5. Prompt Templates (Modelos) 📜

Instruções pré-definidas no servidor.
Ex: "Analista de Bugs", "Escritor de BibTeX".
Padronizam a saída da IA para todos os usuários.

6. Prática: Melhorando a Tool 💻

Usando o Inspetor.
Testando nomes e descrições diferentes.
Analisando como a IA decide chamar a ferramenta.

7. Evitando Erros de Julgamento

Defina exemplos claros no prompt.
Explique as limitações das ferramentas.

8. O Ciclo de Feedback do Prompt

graph TD
    A[Teste] --> B[Erro da IA]
    B --> C[Ajuste na Descrição]
    C --> D[Novo Teste]
    D --> E[IA Acerta!]

9. Contexto Estático vs Dinâmico

Estático: Manual do sistema.
Dinâmico: Saldo da conta atual.

10. Resumo ✅

Descrições são instruções para a IA.
Use especificidade e clareza.
Prompt Templates economizam tokens.

11. Mini-Projeto: Refatoração de Prompt

Transformar uma descrição técnica em uma descrição AI-Friendly.

12. Dúvidas? 🤔

"A IA é tão boa quanto as instruções que você dá."