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Programa do Curso

A Anatomia do Protocolo

  • Por que a chamada de funções sozinha 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, chamada, retorno e encerramento.
  • Comparação do MCP com OpenAPI e GraphQL para expor capacidades a agentes.

Construindo um Servidor MCP via Stdio

  • Criando a estrutura de um servidor MCP em TypeScript com o SDK oficial.
  • Definindo esquemas de ferramentas com Zod e gerando validação em tempo de execução.
  • Implementando manipuladores de ferramentas que chamam APIs REST internas ou bancos de dados.
  • Lidando com erros, resultados parciais e execução prolongada de ferramentas.

Construindo um Servidor MCP via HTTP

  • Migrando de stdio para HTTP para implantação remota e balanceamento de carga.
  • Implementando autenticação usando tokens bearer e mTLS.
  • Degradação graciosa quando conexões HTTP falham durante a sessão.
  • Implantando servidores MCP HTTP atrás do Kong ou nginx com limitação de taxa.

Padrões de Integração do Cliente

  • Registrando um servidor MCP no Claude Code usando o arquivo de configuração.
  • Conectando o OpenClaude a múltiplos endpoints MCP simultaneamente.
  • Escrevendo um cliente de agente Python personalizado usando o SDK Python do MCP.
  • Lidando gracefulmente com mudanças na disponibilidade de ferramentas em tempo de execução.

Exposição de Recursos e Prompts

  • Expondo recursos somente leitura para enriquecimento do contexto do agente.
  • Criando modelos de prompt parametrizados que direcionam o raciocínio do agente.
  • Atualizando recursos dinamicamente quando os dados subjacentes mudam.
  • Separando ferramentas mutáveis de recursos imutáveis para clareza de segurança.

Registro Interno de Ferramentas e Descoberta

  • Criando um registro corporativo de MCP com metadados e tags de propriedade.
  • Descoberta automática via DNS-SD ou arquivos de endpoint conhecidos.
  • Versionamento de ferramentas e depreciação de endpoints antigos sem quebrar clientes.
  • Catalogando ferramentas com descrições em linguagem natural para facilitarem a busca por agentes.

Limites de Segurança Corporativa

  • Implementando verificações de autorização dentro dos manipuladores de ferramentas com base na identidade do agente.
  • Usando segmentação de rede para isolar ferramentas de alto risco do acesso geral dos agentes.
  • Sandboxing da execução de ferramentas com containers seccomp e gVisor.
  • Registrando toda invocação de ferramenta para conformidade e análise forense.

Engenharia de Performance e Confiabilidade

  • Definindo políticas de timeout por família de ferramentas: banco de dados, computação e APIs externas.
  • Implementando circuit breakers quando serviços downstream estão instáveis.
  • Cachear resultados de ferramentas para reduzir computações redundantes e custosas.
  • Executar servidores MCP como sidecars versus microserviços independentes.

Interoperabilidade entre Plataformas de Agentes

  • Testando a compatibilidade do servidor MCP com clientes Claude Code e Continue.dev.
  • Lidando com diferenças na negociação de transportes entre plataformas.
  • Escrevendo adaptadores polifill para frameworks de agentes não-MCP.
  • Criando um marketplace de ferramentas multiplataforma dentro da organização.

Evolução do Ecossistema MCP Internamente

  • Coletando feedback dos desenvolvedores sobre a utilidade e precisão das ferramentas.
  • Realizando auditorias trimestrais de ferramentas e removendo integrações obsoletas.
  • Integrando novas equipes com modelos de servidor MCP self-service.
  • Contribuindo melhorias para o projeto upstream da especificação open-source do MCP.

Requisitos

  • Experiência em programação em TypeScript ou Python.
  • Compreensão de chamadas de ferramentas e padrões de chamada de funções em LLMs.
  • Conhecimento básico de redes: HTTP, WebSockets e JSON-RPC.

Público-Alvo

  • Desenvolvedores backend criando ferramentas personalizadas para agentes de IA.
  • Engenheiros de plataforma padronizando a forma como agentes de IA acessam sistemas corporativos.
  • Arquitetos de soluções projetando ecossistemas de ferramentas de IA para adoção corporativa.
 14 Horas

Número de participantes


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