Compartilhando conhecimento em IA – MCP: O Protocolo que Ninguém Usa (Mas Todo Mundo Deveria)

Saudações pessoal!

O Model Context Protocol (MCP) foi lançado pela Anthropic há pouco mais de um ano, e a impressão geral é que existe uma multidão de desenvolvedores criando servidores MCP para uma plateia vazia de usuários. Memes circulam mostrando filas intermináveis de builders e nenhum user à vista. Mas essa percepção esconde uma realidade bem diferente: o uso interno de MCP servers está explodindo, e quem mais se beneficia não são os devs.

O MCP funciona como um “USB-C para aplicações de IA” – uma camada de padronização que conecta clientes (chatbots, IDEs, aplicações AI) a servidores (dados, APIs e ferramentas). Imagine poder dizer ao Claude Code “implemente o TICKET-123 do Linear” e ele simplesmente fazer isso, consultando o ticket, entendendo o contexto e gerando o código. Ou pedir ao seu agente “quantos novos signups tivemos na última semana?” e ele escrever a query SQL correta, executar e trazer o resultado.

É como ter um assistente que conhece todas as senhas dos seus sistemas, sabe onde está cada coisa e não precisa de manual de instruções. A diferença é que esse assistente é um protocolo, não uma pessoa que vai tirar férias.

O Paradoxo dos Usuários Invisíveis

Jeremiah Lowin, CEO da Prefect e criador do FastMCP (o framework líder para MCP em Python), revelou algo surpreendente: “Esperávamos ver todas as empresas lançando servidores MCP públicos para seus clientes interagirem. Mas não é isso que está acontecendo. Há talvez 10 servidores MCP públicos muito usados, de grandes empresas voltadas para desenvolvedores. Depois, existe uma cauda longa massiva de servidores públicos com praticamente zero usuários.”

A reviravolta? A maioria dos servidores MCP fica em ambientes internos e nunca vê a luz do dia público. É como descobrir que a festa mais badalada da cidade acontece no subsolo, enquanto todo mundo fica olhando a porta da frente achando que está vazia.

E tem mais: os maiores usuários não são desenvolvedores fazendo integrações complexas. São stakeholders de negócio, times de dados e pessoas de produto que precisavam acessar sistemas internos mas achavam complexo demais, amplo demais ou simplesmente não tinham as permissões certas.

O usuário mediano de MCP? Alguém dizendo: “Quero acessar o data warehouse da empresa através de um servidor MCP e usar com meu agente”. Nada de Figma, Linear ou GitHub na parada principal.

Casos Reais: Do Debug à Produção

Na Razorpay, 70% dos engenheiros frontend usam o servidor MCP do design system Blade para construir features sem escrever uma única linha de código. O processo é simples: cole o link de um frame do Figma no servidor e receba código production-ready com 75% de acurácia já na primeira geração. O ganho reportado? 3x mais rápido para shipping de UIs.

Na GetYourGuide, o time construiu um MCP sobre o gateway GraphQL para agentes de atendimento ao cliente conseguirem informações mais facilmente. Perguntas como “quantos participantes tinha nessa reserva?” ou “houve reembolsos anteriores para a reserva #123?” agora são respondidas diretamente pelo agente, sem precisar navegar por múltiplos sistemas.

Em uma startup de aviação elétrica, o time desenvolveu um servidor MCP para extrair dados do Siemens Polarion ALM – um sistema legado notoriamente difícil de integrar. O MCP virou a ponte entre requisitos de aeronaves, desenvolvimento de software embarcado e ferramentas modernas de IA.

Na Dash0 (startup de observabilidade), o CTO Ben Blackmore conectou dados de observabilidade ao Claude Code. Agora é possível fazer cross-reference de erros com mudanças no código, analisar queries de banco caras e ter acesso direto a dados de performance sem sair do ambiente de desenvolvimento.

A Realidade Prática: Três Padrões de Uso

1. Workflows de Dev Mais Fluidos

Desenvolvedores conectam MCPs de GitHub, JIRA, Datadog e Buildkite para reduzir context switching. Antes: alternar entre browser e IDE/CLI. Agora: um prompt resolve. O ganho de tempo é menor, mas elimina fricção. E devs são seletivamente preguiçosos – se dá pra fazer com um comando, por que usar duas ferramentas?

2. Debug e Observabilidade

Conectar ferramentas como Sentry, Rollbar e sistemas de observabilidade via MCP transforma debugging. Um engenheiro relatou: “Cole um link de issue do Sentry, peça ao Cursor para troubleshoot e criar um plano de fix”. Outro construiu um MCP para Rollbar que lê stack traces, encontra a linha exata do erro no código, corrige e abre um PR. Tudo automatizado.

3. Acesso para Não-Desenvolvedores

Aqui está a verdadeira revolução. Times de dados, product managers e stakeholders de negócio conseguem acessar sistemas internos complexos sem precisar entender APIs, escrever queries SQL ou depender de engenheiros. É como Jeremiah disse: “MCP pode substituir ‘Self-service Business Intelligence'”. A promessa da Semantic Layer no mundo de dados está sendo realizada através do MCP de um jeito que nunca saiu do papel antes.

Por Que Interno Faz Mais Sentido

Existem duas razões práticas para MCP servers internos dominarem:

Controle de cliente e servidor: Quando você constrói internamente, conhece o cliente que vai usar o MCP e otimiza para ele. Pode ser uma aplicação LLM interna ou uma ferramenta específica da empresa. Ao controlar ambos os lados, você libera capacidades úteis no servidor. Mas quando só controla o servidor, precisa “burrice-izar” tudo para servir clientes MCP simples que talvez não suportem recursos avançados.

Segurança: Para um protocolo com questões de segurança ainda em aberto, é mais seguro manter uso dentro do firewall corporativo. Jeremiah deu um exemplo de elicitation (confirmação no meio de uma tool call) – ótimo para ter num servidor que processa transferências financeiras. Mas se o cliente usado não suporta elicitation, você trava a conversa inteira. PayPal em escala pública? Melhor não arriscar. Internamente? Go for it.

Ferramentas que Facilitam a Vida

FastMCP: O framework Python mais usado para construir servidores MCP. Abstrai complexidade e acelera desenvolvimento.

MCP Inspector: Ferramenta de debug essencial para testar e validar servidores durante desenvolvimento.

Context7 MCP: Mencionado repetidamente por devs como forma de dar acesso a documentação externa atualizada para agentes, reduzindo alucinações de APIs.

iOS Simulator MCP: Para quem trabalha com mobile, permite automação de testes, capturas de tela e gravações de fluxos de UI.

O Lado Obscuro: Segurança Ainda é Achilles Heel

A segurança continua sendo o calcanhar de Aquiles. Servidores MCP expõem acesso a sistemas, dados e ações que podem ser sensíveis. Dentro de fronteiras confiáveis (ambientes internos), o risco é gerenciável. Publicamente? Ainda estamos aprendendo as melhores práticas.

Um engenheiro trabalhando com dados sensíveis de aeronaves comentou: “Controle de acesso devido à natureza sensível dos dados é realmente complicado com a spec atual do MCP. Rodar o servidor MCP dentro de um boundary confiável funciona – pelo menos por enquanto.”

Começando: Lições dos Trenches

Baseado em feedback de quem está construindo:

Comece pequeno e local: Monte um servidor MCP simples para uso pessoal primeiro. Teste com dados não-críticos.

Escolha a linguagem certa: Python com FastMCP é disparado o mais popular, mas há SDKs para TypeScript e outras linguagens.

Design para agentes, não humanos: Primitivas que fazem sentido para agentes podem ser diferentes do que você projetaria para humanos consumirem.

Itere baseado em uso real: Os melhores servidores MCP evoluem conforme padrões de uso emergem. Deixe espaço para workflows ad-hoc coexistirem com processos formalizados.

O Veredito

MCP não é hype vazio, mas também não é o que parece de fora. A ação real está acontecendo dentro das empresas, empoderando não-devs a acessarem dados e sistemas que antes eram jardins murados técnicos. É a democratização de acesso a ferramentas internas através de interfaces conversacionais.

O protocolo está longe de maduro – questões de segurança, padronização de clientes e capacidades avançadas ainda estão se consolidando. Mas se você está esperando o MCP “decolar publicamente” antes de experimentar, já perdeu o bonde. O trem já saiu da estação, só que está rodando nos trilhos internos da sua concorrência.

Quer saber se MCP faz sentido pro seu time? Faça uma pergunta simples: existem sistemas internos que não-devs precisam acessar mas acham complicado demais? Se a resposta for sim, você tem um caso de uso perfeito.

Referências

Artigo Base: Orosz, Gergely & Nilsson, Elin. “Building MCP servers in the real world”. The Pragmatic Engineer, 09 dez. 2024. Disponível em: https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/mcp-deepdive