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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