MCP na prática: como montar um servidor Model Context Protocol e integrar LLMs à sua app

Aprenda, na prática, a montar um servidor MCP (Model Context Protocol) e integrá-lo a LLMs e IDEs para fornecer contexto seguro e padronizado aos seus agentes.

Quando abri o repositório do MCP e executei o servidor local, fiquei com a sensação de ter ligado uma peça de infraestrutura que faltava na minha pila de desenvolvimento: aquilo fez modelos e APIs finalmente “se entenderem” sem remendos improvisados. O MCP — Model Context Protocol — não é apenas mais um padrão; é a camada que permite que uma IDE, um assistente ou um copiloto converse com fontes de dados de forma clara, segura e padronizada. Hoje quero te levar pelo caminho prático: por que você gostaria de criar um servidor MCP, como ele se encaixa na arquitetura e o que precisa saber para tornar isso útil no seu dia a dia.

Comecemos pelo problema que ele resolve. Em muitos projetos eu já vi LLMs consultando APIs via gambiarras: um desenvolvedor expõe endpoints privados, outro cola tokens em variáveis de ambiente e alguém esquece um segredo num log. O MCP traz disciplina: ele define contratualmente quais “tools” um server expõe (com nomes, schemas de entrada e saída) e como um client LLM pode descobrir e invocar essas tools. Ou seja: em vez de cada IDE reinventar como chamar uma API, todos seguem o mesmo protocolo — e isso abre espaço para discovery dinâmico, auditoria e aplicação de políticas.

Na prática o MCP tem três papéis claros: servers (que expõem tools e implementam a lógica — por exemplo, consultar um banco ou uma API de clima), clients (os LLMs ou interfaces que descobrem e invocam essas tools) e o registry (o diretório que facilita a descoberta dos servers). Para quem gosta de código, é reconfortante saber que já existem SDKs em várias linguagens; no nosso exercício eu mostrei um exemplo em Node/TypeScript que usa STDIO para transporte local — ideal para integrar componentes no mesmo desktop ou container.

O fluxo é simples quando você vê funcionando: o server registra ferramentas como getForecast e getAlerts, declarando seus parâmetros com Zod para validação. Quando o client precisa de contexto, ele consulta o registry (ou lê o arquivo de configuração local), descobre que existe um server Weather disponível e pergunta: “posso executar getForecast?” Com permissão, o client passa lat/long, o server faz a chamada HTTP ao serviço meteorológico, formata a resposta e entrega um array de textos estruturados de volta. O LLM, então, transforma esse retorno em linguagem natural, planilhas, ou em ações que você programou — tudo com contratos claros entre as partes.

Algumas decisões de implementação merecem atenção: escolhemos STDIO para um servidor local porque ele simplifica debug e evita exposição de portas; porém, para produção, o MCP SSE (baseado em Server-Sent Events sobre HTTP) ou transportes autenticados via TLS são mais adequados. Outro ponto que me deixou satisfeito foi o uso do Zod para validar entradas e saídas: com LLMs, onde prompts podem gerar inputs inesperados, garantir tipos consistentes evita falhas silenciosas e melhora a segurança.

Falando em segurança, não é exagero dedicar tempo aqui: um server MCP vai expor funcionalidades que, mal configuradas, podem vazar dados ou executar operações indesejadas. No exemplo que usei com previsão do tempo isso parece inócuo; em um cenário real, um server poderia ter uma tool de queryPayments que acessa dados sensíveis. Por isso recomendo patterns simples desde o início: autenticação por API keys ou OAuth, gateway que filtre requests (MCP Gateway), logs detalhados e policies de least privilege para que cada gateway permita apenas as ferramentas estritamente necessárias.

Há também decisões de produto a considerar. Registrar muitas tools sem curadoria vira ruído: a descoberta automática é poderosa, mas sem descrições claras e limites de uso, você dá autonomia demais ao modelo. Escreva descrições explicativas para cada tool, documente exemplos de uso e mantenha um registry com metadados (por quem foi publicado, versão, permissões exigidas). Isso facilita auditoria e onboarding humano — coisas que aceleram adoção nas empresas.

Se você está curioso para tentar, repito o roteiro que executei: clone o exemplo oficial do MCP, instale dependências, veja o arquivo onde as tools são registradas, rode npm build e node build/index.js para subir o server STDIO. No cliente (seja o Cloud Desktop que usei ou outro que suporte MCP), registre o servidor via JSON de configuração, reinicie a interface e teste chamando getForecast — verá o modelo sugerir a execução da tool, obter dados e responder em linguagem natural. É uma experiência que transforma a percepção de “assistente” em “ferramenta com contexto real”.

Concluo com uma observação prática: criar um servidor MCP é menos sobre tecnologia de ponta e mais sobre disciplina arquitetural. O ganho real é ter contratos, validação e governança que permitem que LLMs e sistemas legados conversem sem risco. Se você quer validar isso no seu time, comece com uma integração não sensível (como clima ou docs internos), adicione Zod para validação, e depois evolua para gateways e políticas. No próximo post, prometo trazer um walkthrough com o código comentado linha a linha e um exemplo de MCP Gateway para controle de permissões. Enquanto isso, se quiser ver o repo que usei como base, com link e instruções, passe na nossa área de guias do Teck AI e inscreva-se para não perder o tutorial passo a passo.

— Chip Spark