O que é MCP? A API que Simplifica Agentes de IA

Nos últimos meses, muito se falou sobre o Model Context Protocol (MCP) — um novo padrão que promete transformar a forma como os agentes de IA interagem com ferramentas. Ao explorar o tema, ficou claro: apesar de simples, o MCP é incrivelmente poderoso.

Em resumo, o MCP é uma API padronizada que expõe conjuntos de ferramentas que podem ser conectadas a modelos de linguagem (LLMs), criando um ecossistema flexível para desenvolver agentes autônomos de maneira simplificada — até mesmo localmente no seu notebook.

O que é o MCP e por que ele importa?

O MCP permite que ferramentas sejam descritas e disponibilizadas de forma padronizada para os LLMs. Com isso, você pode conectar diferentes “servidores MCP”, que representam ambientes com ferramentas (como acesso ao sistema de arquivos, navegadores, etc.), diretamente a um modelo de linguagem.

Isso significa que o LLM pode, por conta própria, chamar funções externas, tomar decisões com base nos resultados e executar tarefas autônomas — como navegar em sites, escrever arquivos, ou interagir com o ambiente local.

Como criar um Agente com MCP

Com o SDK da Hugging Face (@huggingface/inference para JavaScript e huggingface_hub para Python), é fácil transformar um cliente de inferência em um cliente MCP. Assim que conectado a um ou mais servidores MCP, o agente pode acessar as ferramentas disponíveis e começar a operar.

Na prática, um agente é apenas um loop que alterna entre chamadas de ferramentas e mensagens geradas por IA.

Exemplo funcional (via terminal):

Se você tem Node.js, pode testar assim:

bashCopiarEditarnpx @huggingface/mcp-client

Isso inicia um agente simples que se conecta a dois servidores locais MCP:

• Um servidor de sistema de arquivos (com acesso à sua Área de Trabalho);
• Um servidor baseado em navegador sandbox com Playwright e Chromium.

Você poderá interagir com o agente com comandos como:

Escreva um haicai sobre a comunidade Hugging Face e salve em um arquivo chamado hf.txt na minha Área de Trabalho.

Ou algo mais complexo, como:

Pesquise sobre provedores de inferência da HF no Brave Search e abra os três primeiros resultados.

Ferramentas, funções e chamadas estruturadas

Os LLMs modernos (como GPT-4, Claude, Mistral, entre outros) já foram treinados para chamadas de função, também chamadas de tool use. Uma ferramenta no MCP segue este formato:

jsonCopiarEditar{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_weather",
    "description": "Obtém a temperatura atual de uma localização.",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "location": {
          "type": "string",
          "description": "Cidade e país, ex: São Paulo, Brasil"
        }
      }
    }
  }
}

A IA, ao identificar uma necessidade, chama a função, envia os parâmetros e recebe a resposta — tudo automaticamente, sem intervenção manual.

A estrutura do cliente MCP

O McpClient, principal classe da implementação, conecta-se a servidores MCP e carrega as ferramentas disponíveis:

tsCopiarEditarexport class McpClient {
    protected client: InferenceClient;
    protected provider: string;
    protected model: string;
    private clients: Map<ToolName, Client> = new Map();
    public readonly availableTools: ChatCompletionInputTool[] = [];
}

A cada conexão, ele utiliza o SDK oficial do MCP (@modelcontextprotocol/sdk/client) para descobrir e integrar as ferramentas oferecidas.

Essas ferramentas são então passadas diretamente à API do LLM:

tsCopiarEditarconst stream = this.client.chatCompletionStream({
    provider: this.provider,
    model: this.model,
    messages,
    tools: this.availableTools,
    tool_choice: "auto",
});

O Agente: uma implementação de 50 linhas

Uma vez com o cliente MCP e as ferramentas disponíveis, construir um agente é simples. A classe Agent apenas estende o McpClient e executa um loop enquanto a tarefa não for encerrada.

Esse loop:

• Envia mensagens ao LLM
• Escuta chamadas de ferramentas
• Executa as funções (via MCP)
• Alimenta novamente o modelo com os resultados
• Finaliza quando a IA declara que a tarefa foi concluída

Também foram implementadas duas ferramentas auxiliares para controle de fluxo:

• task_complete: indica que a tarefa foi concluída
• ask_question: permite que a IA solicite mais informações ao usuário

Próximos passos e possibilidades

Com o MCP, surgem possibilidades interessantes:

• Testar modelos otimizados para chamadas de função, como:
  • mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503
  • Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
• Conectar com provedores variados, como:
  • Nebius, Replicate, Together, Fireworks, Fal, etc.
• Rodar localmente com LLMs como llama.cpp ou LM Studio
• Estender com ferramentas próprias, seja em servidores locais ou futuros servidores MCP na nuvem

Tudo é open source e extensível — o código está disponível no GitHub:
👉 huggingface.js – pacote mcp-client

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Conclusão

O Model Context Protocol (MCP) surge como uma peça-chave na evolução da IA agente, permitindo que modelos de linguagem operem com ferramentas reais de forma modular, segura e acessível.

Combinado com os Tiny Agents, o protocolo abre as portas para soluções locais, autônomas e personalizadas — seja para startups, desenvolvedores, empresas ou entusiastas da IA.

É o início de uma nova era da IA prática. E agora, ao alcance de qualquer notebook.