Como desenvolver com o Model Context Protocol (MCP)

• O MCP é um protocolo universal que conecta sistemas de IA a diversas fontes de dados, com o objetivo de aumentar o desempenho e a utilidade dos modelos de IA
• Principais características do MCP
  • Padrão aberto: o MCP é um protocolo open source que pode ser usado por qualquer sistema de IA
  • Conexão bidirecional: oferece suporte a conexões bidirecionais seguras entre ferramentas de IA e fontes de dados
  • Universalidade: pode se conectar a diversos sistemas de dados, como repositórios de conteúdo, ferramentas de negócios e ambientes de desenvolvimento
  • Padronização: permite integração por meio de um único protocolo, sem a necessidade de desenvolver conectores separados para cada fonte de dados
• Estrutura do MCP: baseada em arquitetura cliente-servidor
  • Host: aplicação LLM que inicia a conexão
  • Cliente: mantém uma conexão 1:1 com o servidor dentro da aplicação host
  • Servidor: fornece contexto, ferramentas e prompts ao cliente
• Vantagens do MCP
  • Melhoria no acesso aos dados: modelos de IA podem acessar facilmente diversas fontes de dados
  • Eficiência no desenvolvimento: desenvolvedores podem usar um protocolo padrão para se conectar a várias fontes de dados
  • Escalabilidade: como sistemas de IA conseguem manter contexto entre várias ferramentas e conjuntos de dados, torna-se possível construir arquiteturas mais sustentáveis
  • Segurança: a segurança é incorporada ao protocolo, então não é necessário compartilhar chaves de API com provedores de LLM

Sumário

Capítulo 1: Introdução ao MCP

1. Definição e objetivo
2. Arquitetura básica
3. Estrutura de host, cliente e servidor
4. Modelo de segurança e confiança

Capítulo 2: Funcionalidades centrais do MCP

1. Resources
2. Prompts
3. Tools
4. Sampling

Capítulo 3: Guia de implementação

1. Tutorial Quickstart
2. Implementação de servidor em Python
3. Implementação de servidor em TypeScript
4. Integração com banco de dados SQLite
5. Acesso ao sistema de arquivos
6. Implementação de exemplo de servidor MCP

Capítulo 4: Clientes MCP

1. Claude Desktop
2. Zed Editor
3. Sourcegraph Cody
4. Firebase Genkit
5. Continue

Capítulo 5: Ferramentas para desenvolvedores e depuração

1. MCP Inspector
2. Técnicas de depuração
3. Logging e monitoramento
4. Guia de solução de problemas

Apêndice

A. Formato de mensagem JSON-RPC
B. Definição das principais interfaces
C. Exemplo de configuração

[halfenif]

Enquanto pesquisava para testar, fiquei surpreso ao descobrir que não existe Claude para Linux nem GPT desktop. Meu Deus.

[ishand]

Apple venceu! buá buá

[xguru]

Anthropic, Model Context Protocol lançado como open source
Só 3 meses depois de a Anthropic divulgar isso, já ficou extremamente popular.
Como não me parece que o GeekNews já tenha publicado um guia de desenvolvimento em coreano, estou compartilhando este aqui.