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Programa do Curso
A Anatomia do Protocolo
- Por que a chamada de funções por si só é insuficiente para ecossistemas complexos de agentes.
- Primitivos do MCP: ferramentas, recursos, prompts e seus esquemas JSON.
- Ciclo de vida de uma sessão MCP: inicialização, listagem de ferramentas, invocação, retorno e encerramento.
- Comparação do MCP com OpenAPI e GraphQL para expor capacidades a agentes.
Construção de um Servidor MCP via Stdio
- Estruturação de um servidor MCP em TypeScript usando o SDK oficial.
- Definição de esquemas de ferramentas com Zod e geração de validação em tempo de execução.
- Implementação de manipuladores de ferramentas que chamam APIs REST internas ou bancos de dados.
- Lidando com erros, resultados parciais e execução prolongada de ferramentas.
Construção de um Servidor MCP via HTTP
- Migração de stdio para HTTP para implantação remota e balanceamento de carga.
- Implementação de autenticação usando tokens Bearer e mTLS.
- Degradação graciosa quando conexões HTTP falham durante a sessão.
- Implantação de servidores MCP HTTP atrás do Kong ou nginx com limitação de taxa.
Padrões de Integração de Clientes
- Registro de um servidor MCP no Claude Code usando o arquivo de configuração.
- Conexão do OpenClaude a múltiplos pontos finais MCP simultaneamente.
- Criação de um cliente de agente personalizado em Python usando o SDK Python do MCP.
- Gestão graciosa das mudanças na disponibilidade de ferramentas em tempo de execução.
Exposição de Recursos e Prompts
- Exposição de recursos somente leitura para enriquecimento do contexto do agente.
- Criação de modelos de prompt parametrizados que orientam o raciocínio do agente.
- Atualização dinâmica dos recursos quando os dados subjacentes mudam.
- Separação entre ferramentas mutáveis e recursos imutáveis para maior clareza de segurança.
Repositório Interno de Ferramentas e Descoberta
- Criação de um repositório corporativo de MCP com metadados e tags de propriedade.
- Descoberta automática via DNS-SD ou arquivos de ponto final conhecido.
- Versão de ferramentas e descontinuação de pontos finais antigos sem quebrar clientes.
- Catalogação de ferramentas com descrições em linguagem natural para facilitar a pesquisa por agentes.
Limites de Segurança Empresarial
- Implementação de verificações de autorização dentro dos manipuladores de ferramentas com base na identidade do agente.
- Uso de segmentação de rede para isolar ferramentas de alto risco do acesso geral de agentes.
- Sandbox da execução de ferramentas utilizando contêineres seccomp e gVisor.
- Auditoria de todas as invocações de ferramentas para conformidade e análise forense.
Engenharia de Desempenho e Confiabilidade
- Definição de políticas de tempo limite por família de ferramentas: banco de dados, computação e APIs externas.
- Implementação de circuit breakers quando serviços downstream estão indisponíveis.
- Caching dos resultados das ferramentas para reduzir cálculos redundantes e custosos.
- Execução de servidores MCP como sidecars versus microsserviços independentes.
Interoperabilidade entre Plataformas de Agentes
- Teste da compatibilidade do servidor MCP com clientes do Claude Code e Continue.dev.
- Lidando com diferenças na negociação de transporte entre plataformas.
- Criação de adaptadores polyfill para frameworks de agentes que não suportam nativamente o MCP.
- Construção de um mercado de ferramentas cross-platform dentro da organização.
Evolução do Ecossistema MCP Internamente
- Coleta de feedback dos desenvolvedores sobre a utilidade e precisão das ferramentas.
- Auditorias trimestrais de ferramentas e remoção de integrações obsoletas.
- Integração de novas equipes com modelos de servidor MCP autoatendidos.
- Contribuição de melhorias para a especificação de código aberto do MCP.
Requisitos
- Experiência de programação em TypeScript ou Python.
- Conhecimento sobre chamada de ferramentas de LLM e padrões de invocação de funções.
- Noções básicas de rede: HTTP, WebSockets e JSON-RPC.
Público-Alvo
- Desenvolvedores backend que constroem ferramentas personalizadas para agentes de IA.
- Engenheiros de plataforma que padronizam como os agentes de IA acessam sistemas empresariais.
- Arquitetos de solução que projetam ecossistemas de ferramentas de IA para adoção corporativa.
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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