📊 Cap 10: Model Context Protocol (MCP)

AI Engineering • O Padrão Universal Aberto da Anthropic

🗺️ O Problema N x M vs A Padronização MCP

flowchart TD
    subgraph ANTES ["Antes do MCP (Caos de N x M Integrações Proprietárias)"]
        L1["Cada LLM / Agente precisa de um conector customizado para cada ferramenta!\n(Código frágil, retrabalho contínuo!) 🚨"]
    end

    subgraph DEPOIS ["Depois do MCP (O 'USB-C' da Inteligência Artificial)"]
        M1["Qualquer Servidor MCP (GitHub, Postgres, Slack, Jira)\nfunciona instantaneamente com qualquer Host MCP (Claude, Antigravity, VS Code)! ⚡"]
    end

    ANTES -.-> |"Padronização Aberta"| DEPOIS

    style ANTES fill:#ffebee,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px
    style DEPOIS fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px

🎯 Slide 1: O Que é o Protocolo MCP?

Criado pela Anthropic e adotado amplamente pela indústria em 2025/2026.
Protocolo de Comunicação Baseado em JSON-RPC 2.0:
- Pode operar via Standard Input/Output (stdio) para processos locais.
- Pode operar via Server-Sent Events (SSE) / HTTP para serviços distribuídos na nuvem.

🎯 Slide 2: Os 3 Tipos Primitivos do MCP

1. Resources (Recursos): Conteúdos estáticos ou semi-estáticos que o assistente lê como contexto (ex: logs, schemas de tabelas).
2. Tools (Ferramentas): Funções executáveis que provocam efeitos colaterais e ações ativas (ex: rodar queries, criar PRs).
3. Prompts: Templates reutilizáveis fornecidos pelo servidor para tarefas especializadas.

🎯 Slide 3: Segurança e Sandboxing

Servidores MCP operam com isolamento de privilégios:
- O usuário precisa aprovar execuções sensíveis.
- As ferramentas recebem apenas os argumentos validados por JSON Schema estrito.