Guia de Desenvolvimento de Servidores MCP

Visão Geral

Crie servidores MCP (Model Context Protocol) que permitem que LLMs interajam com serviços externos por meio de ferramentas bem projetadas. A qualidade de um servidor MCP é medida pela forma como ele permite que LLMs realizem tarefas do mundo real.

Processo

🚀 Fluxo de Trabalho de Alto Nível

Criar um servidor MCP de alta qualidade envolve quatro fases principais:

Fase 1: Pesquisa Profunda e Planejamento

1.1 Entenda o Design Moderno de MCP

Cobertura de API vs. Ferramentas de Fluxo de Trabalho: Equilibre a cobertura abrangente de endpoints de API com ferramentas de fluxo de trabalho especializadas. Ferramentas de fluxo de trabalho podem ser mais convenientes para tarefas específicas, enquanto a cobertura abrangente dá aos agentes flexibilidade para compor operações. O desempenho varia por cliente — alguns clientes se beneficiam da execução de código que combina ferramentas básicas, enquanto outros funcionam melhor com fluxos de trabalho de nível superior. Na dúvida, priorize a cobertura abrangente de API.

Nomenclatura e Descoberta de Ferramentas: Nomes de ferramentas claros e descritivos ajudam os agentes a encontrar as ferramentas certas rapidamente. Use prefixos consistentes (por exemplo, github_create_issue, github_list_repos) e nomenclatura orientada para ação.

Gerenciamento de Contexto: Os agentes se beneficiam de descrições concisas de ferramentas e da capacidade de filtrar/paginar resultados. Projete ferramentas que retornem dados focados e relevantes. Alguns clientes suportam a execução de código, o que pode ajudar os agentes a filtrar e processar dados de forma eficiente.

Mensagens de Erro Acionáveis: As mensagens de erro devem guiar os agentes em direção a soluções com sugestões específicas e próximos passos.

1.2 Estude a Documentação do Protocolo MCP

Navegue pela especificação MCP:

Comece com o mapa do site para encontrar páginas relevantes: https://modelcontextprotocol.io/sitemap.xml

Em seguida, obtenha páginas específicas com o sufixo .md para formato markdown (por exemplo, https://modelcontextprotocol.io/specification/draft.md).

Páginas importantes para revisar:

• Visão geral da especificação e arquitetura
• Mecanismos de transporte (HTTP streamable, stdio)
• Definições de ferramentas, recursos e prompts

1.3 Estude a Documentação do Framework

Stack recomendada:

• Linguagem: TypeScript (suporte a SDK de alta qualidade e boa compatibilidade em muitos ambientes de execução, por exemplo, MCPB. Além disso, modelos de IA são bons em gerar código TypeScript, beneficiando-se de seu amplo uso, tipagem estática e boas ferramentas de linting)
• Transporte: HTTP streamable para servidores remotos, usando JSON stateless (mais simples de escalar e manter, em oposição a sessões stateful e respostas streaming). stdio para servidores locais.

Carregue a documentação do framework:

• Melhores Práticas MCP: 📋 Ver Melhores Práticas - Diretrizes principais

Para TypeScript (recomendado):

• SDK TypeScript: Use WebFetch para carregar https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk/main/README.md
• ⚡ Guia TypeScript - Padrões e exemplos TypeScript

Para Python:

• SDK Python: Use WebFetch para carregar https://raw.githubusercontent.com/modelcontextprotocol/python-sdk/main/README.md
• 🐍 Guia Python - Padrões e exemplos Python

1.4 Planeje sua Implementação

Entenda a API: Revise a documentação da API do serviço para identificar endpoints-chave, requisitos de autenticação e modelos de dados. Use pesquisa na web e WebFetch conforme necessário.

Seleção de Ferramentas: Priorize a cobertura abrangente de API. Liste os endpoints a serem implementados, começando pelas operações mais comuns.

Fase 2: Implementação

2.1 Configure a Estrutura do Projeto

Veja os guias específicos da linguagem para configuração do projeto:

• ⚡ Guia TypeScript - Estrutura do projeto, package.json, tsconfig.json
• 🐍 Guia Python - Organização de módulos, dependências

2.2 Implemente a Infraestrutura Principal

Crie utilitários compartilhados:

• Cliente de API com autenticação
• Auxiliares de tratamento de erros
• Formatação de resposta (JSON/Markdown)
• Suporte a paginação

2.3 Implemente Ferramentas

Para cada ferramenta:

Esquema de Entrada:

• Use Zod (TypeScript) ou Pydantic (Python)
• Inclua restrições e descrições claras
• Adicione exemplos nas descrições dos campos

Esquema de Saída:

• Defina outputSchema sempre que possível para dados estruturados
• Use structuredContent nas respostas das ferramentas (recurso do SDK TypeScript)
• Ajuda os clientes a entender e processar as saídas das ferramentas

Descrição da Ferramenta:

• Resumo conciso da funcionalidade
• Descrições dos parâmetros
• Esquema do tipo de retorno

Implementação:

• Async/await para operações de I/O

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