MCP - O Guia Definitivo

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Funcionamento

MCP é um protocolo de comunicação. Ele permite que uma aplicação de IA (“client”) tenha acesso a outra aplicação (“server”) em uma mesma chamada (“inference”). Antes do MCP, esse processo tinha que ser feito em pelo menos duas etapas, ou seja, a aplicação “client” primeiro acessava o “server”, pegava o resultado e depois fazia a chamada da IA.

O MCP foi criado pela Anthropic e anunciado em 25/11/2024. Desde então, vem ganhando tração e foi adotado inclusive pelos concorrentes, como a OpenAI e a Google, bem como pelos frameworks como Langchain, entre outros.

Vamos ver no código como isso funciona. Nesse texto usaremos o framework da OpenAI, por que é um dos mais populares, mas o mesmo raciocínio serve para outros tantos.

Uma chamada de IA (“inference”) é feita assim

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    input="Qual a cotação atual da ação NVDA?"
)
print(response.output_text)

(ver exemplo_01.ipynb)

Obviamente, o script acima não irá retornar a cotação, pois o modelo não tem como acessar o valor atual da ação solicitada.

Antes do MCP, era necessário fazer essa consulta em duas etapas. O script abaixo consulta o serviço da Alpha Vantage, fazendo um request e depois injeta o resultado no prompt da chamada da IA (para obter uma chave de API da Alpha Vantage, clique aqui. A versão gratuita permite 25 chamadas por dia).

from openai import OpenAI
import os
import requests

url = f"https://www.alphavantage.co/query?function=GLOBAL_QUOTE&symbol=NVDA&apikey={os.getenv('ALPHAVANTAGE_API_KEY')}"
r = requests.get(url)
data = r.json()

client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    input=f"Qual a cotação atual da ação NVDA? {data}"
)
print(response.output_text)

(ver exemplo_02.ipynb)

Já no exemplo abaixo, ao invés de usar a API da Alpha Vantage, o script usa o seu MCP, incluindo os parâmetros na própria chamada da IA, reduzindo o processo para apenas uma etapa.

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    input="Qual a cotação atual da ação NVDA?",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "alphavantage",
            "server_url": f"https://mcp.alphavantage.co/mcp?apikey={os.getenv('ALPHAVANTAGE_API_KEY')}",
            "require_approval": "never"
        }
    ]
)
print(response.output_text)

(ver exemplo_03.ipynb)

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