Model Context Protocol (MCP)

O que é o Model Context Protocol?

O Model Context Protocol, ou MCP, é um protocolo aberto e padronizado. Você pode usá-lo para criar uma comunicação estruturada e confiável entre softwares clientes e servidores de modelos de linguagem (LLM). Diferente das APIs comuns, o MCP oferece uma forma consistente de trocar contexto, ferramentas e recursos. Isso significa que você pode conectar sistemas de IA de diferentes empresas sem enfrentar problemas de compatibilidade. O MCP define como empacotar e enviar não apenas prompts, mas também informações extras como metadados, descrições de ferramentas e links de recursos. Isso torna a comunicação previsível e fácil de expandir quando você precisa adicionar novas funcionalidades.

Como o MCP se conecta ao Desenvolvimento de Servidor em Python

Ao usar o MCP em projetos de servidores Python, você evita a confusão causada por interfaces personalizadas ou únicas. Servidores compatíveis com MCP sabem como ler e tratar essas requisições estruturadas. Esta abordagem ajuda você a gastar menos tempo com integração e torna seu código mais fácil de manter. Você pode construir aplicações de IA rapidamente, escalá-las e trabalhar com qualquer cliente que suporte o MCP, independentemente do sistema de IA utilizado. A forma clara do MCP de definir contexto, recursos e ferramentas significa que você escreve menos código de tradução e constrói sobre uma base sólida de componentes reutilizáveis.

Princípios Centrais e Arquitetura

O MCP possui várias partes principais:

• Servidores: São os sistemas que executam endpoints MCP. Eles aceitam detalhes de contexto, requisições de ferramentas e chamadas de recursos dos clientes.
• Recursos e Ferramentas: São funcionalidades modulares, como calculadoras ou mecanismos de busca, que o servidor disponibiliza via MCP. Clientes e LLMs podem utilizá-los conforme necessário.
• Contexto e Prompts: O MCP permite enviar contexto detalhado, incluindo instruções do usuário, histórico de conversa e informações extras. Isso apoia respostas do modelo mais precisas e personalizadas.
• Extensibilidade: Você pode expandir o MCP adicionando suas próprias ferramentas, recursos ou formas de estruturar o contexto. Isso facilita o suporte a novos fluxos de trabalho de IA conforme suas necessidades mudam.

Ao construir com a abordagem baseada em esquemas do MCP, você prepara seus projetos Python para mudanças futuras. Servidores compatíveis com MCP podem funcionar perfeitamente com novos LLMs e ferramentas de IA à medida que são lançados. Esse protocolo ajuda você a focar em estrutura, adaptabilidade e garantir que todos os seus sistemas de IA possam trabalhar juntos.

Bibliotecas Python para Fundamentos de Servidor MCP

Construir um servidor Model Context Protocol (MCP) em Python é mais eficiente quando você utiliza bibliotecas específicas que suportam o protocolo, tratam requisições de forma fluida e escalam bem com mais usuários ou tarefas.

MCP Python SDK

O MCP Python SDK é a principal ferramenta para criar servidores que seguem as regras do MCP. Este kit oferece recursos para validação de esquemas, gerenciamento de contexto e manipulação da lógica do protocolo. Com ele, você pode definir recursos e configurar ferramentas rapidamente. O SDK garante que seu servidor esteja em conformidade com os padrões mais recentes do MCP. Como ele lida com grande parte da lógica do protocolo para você, é necessário menos código personalizado e menos esforço para atualizar o servidor conforme o protocolo evolui.

Frameworks Web Principais: FastAPI e Flask

FastAPI

O FastAPI é um framework web moderno e rápido que funciona muito bem para servidores MCP. Ele suporta programação assíncrona, permitindo que seu servidor lide com várias requisições ao mesmo tempo sem travar. O FastAPI gera documentação OpenAPI automaticamente e valida seus dados utilizando pydantic. Por usar a configuração ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) e evitar tarefas bloqueantes, o FastAPI pode lidar com muitos pedidos simultâneos. Isso o torna uma ótima escolha para aplicações que usam inteligência artificial ou precisam lidar com muito contexto ao mesmo tempo.

Flask

O Flask é outro framework web popular. Muitas pessoas o escolhem por ser simples e fácil de usar. Por padrão, o Flask trata uma requisição por vez, o que funciona bem para aplicações simples ou quando as tarefas não precisam rodar simultaneamente. Se você quiser que o Flask lide com várias tarefas ao mesmo tempo, pode adicionar bibliotecas extras. O Flask é uma boa opção para criar protótipos rápidos ou quando seu servidor não precisa atender muitos usuários simultaneamente.

Concorrência Assíncrona: asyncio e trio

asyncio

O asyncio já vem com o Python e permite escrever código assíncrono. Ele possibilita usar os comandos async e await, ajudando seu servidor a responder a várias requisições e fazer trabalhos em segundo plano sem esperar uma tarefa terminar antes de iniciar outra. Se você usa FastAPI ou constrói sua própria aplicação ASGI, o asyncio ajuda a gerenciar vários trabalhos ao mesmo tempo, como executar tarefas em background ou fazer chamadas para outros sistemas, sem precisar de threads adicionais.

trio

O trio é outra biblioteca para programação assíncrona, mas com alguns recursos extras. Ele utiliza concorrência estruturada, facilitando organizar e cancelar grupos de tarefas de forma segura. O trio melhora o tratamento de erros e torna mais simples gerenciar trabalhos assíncronos complexos. Desenvolvedores escolhem o trio para servidores MCP que precisam de controle refinado sobre muitas tarefas rodando juntas.

Base para Servidores MCP Escaláveis

Ao combinar o MCP Python SDK com FastAPI (ou Flask) e adicionar asyncio ou trio, você obtém uma base sólida para seu servidor MCP. Essa combinação suporta comunicação estruturada e prepara seu servidor para recursos avançados, novas integrações e operação em larga escala.

Bibliotecas & Ferramentas Avançadas para Funcionalidades Aprimoradas

Serialização e Validação de Dados

Para manter seu servidor baseado em protocolo confiável, é preciso validação precisa dos dados. Você pode utilizar o pydantic, que lê anotações de tipo do Python para checar e analisar dados em tempo de execução. Essa ferramenta exige pouco processamento extra e é ótima para criar formatos de mensagens rigorosos para mensagens MCP e entradas de ferramentas. O pydantic utiliza métodos de parsing modernos, e benchmarks mostram que pode validar modelos de dados típicos em menos de um milissegundo. Assim, você detecta tipos de dados errados e bloqueia requisições que não seguem suas regras.
O marshmallow é outra ferramenta para tratar como os dados entram e saem do seu sistema. Ele suporta campos de dados personalizados, organiza dados complexos em estruturas aninhadas e permite executar etapas adicionais antes ou depois do processamento. Isso é útil quando você precisa transformar ou limpar dados ao recebê-los no servidor MCP.

Comunicação em Tempo Real: Websockets e SSE

Muitos sistemas de IA interativos precisam de atualizações em tempo real. Com websockets, seu servidor e clientes podem trocar mensagens a qualquer momento usando uma única conexão TCP. Esse arranjo permite transmitir respostas, enviar atualizações ao vivo de ferramentas ou trabalhar em tarefas de modelo compartilhadas com outros. Testes e estudos mostram que conexões websocket normalmente mantêm atrasos abaixo de 50 milissegundos, muito mais rápidas do que long-polling ou requisições HTTP comuns para comunicação contínua.

Se você só precisa enviar atualizações do servidor para o cliente, Server-Sent Events (SSE) pode ajudar. O SSE usa conexões HTTP simples, suportadas pela maioria dos navegadores. É ideal para enviar mensagens unidirecionais, como notificações ou atualizações, mantendo o uso de recursos do servidor baixo, quando não é necessária comunicação bidirecional.

Segurança e Autenticação

Para manter contextos de modelos e dados de usuários seguros, é necessária autenticação robusta. O Authlib ajuda a configurar OAuth2 e OpenID Connect. Estes são métodos comuns para login seguro e gestão de tokens de acesso. O Authlib segue padrões aceitos e facilita a conexão com vários provedores de identidade, reduzindo pontos fracos na segurança.

Para gerenciamento de sessões, o PyJWT permite usar JSON Web Tokens. Esses tokens são assinados criptograficamente, então é possível verificar rapidamente quem é o usuário e o que ele pode fazer, sem consultar o banco de dados a cada requisição. O PyJWT suporta métodos avançados de assinatura como RS256 e HS512, atendendo requisitos de segurança rigorosos destacados em pesquisas e diretrizes do setor.

Ao usar pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib e PyJWT em seu servidor MCP, você garante validação de dados forte, comunicação em tempo real rápida e autenticação segura. Cada biblioteca cumpre uma função específica, mantendo seu servidor modular, fácil de manter e pronto para produção.

Estratégias de Integração para Servidores MCP

Uma integração eficiente permite que servidores MCP interajam com serviços externos, gerenciem dados e sejam implantados de forma confiável. Aqui você encontrará estratégias específicas, explicações claras e exemplos práticos para cada biblioteca chave utilizada no desenvolvimento moderno de servidores MCP em Python.

Conexão com APIs Externas

Servidores MCP muitas vezes precisam de dados de fontes terceiras para enriquecer o contexto do modelo. Você pode usar a biblioteca requests para chamadas HTTP síncronas quando operações bloqueantes não causam problemas, como na inicialização do servidor ou em períodos de baixo tráfego. Se seu servidor precisa lidar com muitos pedidos ao mesmo tempo ou evitar bloqueios, a biblioteca httpx oferece recursos HTTP assíncronos. O HTTPX suporta pool de conexões e HTTP/2, melhorando velocidade e manipulação de dados em servidores sobrecarregados (veja benchmarks do HTTPX para detalhes de desempenho).

Exemplo:

• Chame requests.get() para buscar recursos em scripts ou ferramentas que executam de forma síncrona.
• Use await httpx.AsyncClient().get() dentro de endpoints assíncronos do FastAPI para buscar dados em paralelo.

Integração com Banco de Dados

Servidores MCP frequentemente precisam armazenar e gerenciar dados ao longo do tempo. Para bancos relacionais, o SQLAlchemy oferece um Object Relational Mapper (ORM). Essa ferramenta permite que você escreva código Python para criar, ler, atualizar e apagar registros no banco, além de lidar com queries complexas e alterações no banco. O ORM do SQLAlchemy evita a necessidade de escrever SQL puro, o que ajuda a prevenir erros e facilita a manutenção (veja a documentação do SQLAlchemy e estudos sobre os benefícios do ORM).

Para aplicações que usam programação assíncrona, o asyncpg oferece acesso direto ao PostgreSQL com suporte total a async. Essa biblioteca é ideal em situações onde é preciso lidar com muitas conexões de banco ao mesmo tempo, como em servidores MCP com FastAPI. Benchmarks mostram que o asyncpg pode reduzir atrasos e lidar com mais requisições por segundo comparado a drivers de banco síncronos.

Exemplo:

• Use o ORM do SQLAlchemy para registrar ações de usuários ou uso de ferramentas em um banco de dados.
• Use o asyncpg para tarefas orientadas a eventos que exigem operações de banco não bloqueantes.

Implantação em Produção

Para rodar APIs MCP para muitos usuários, o uvicorn é excelente como servidor ASGI para apps FastAPI. O uvicorn usa asyncio para lidar com várias requisições simultâneas. Para servidores construídos com frameworks WSGI como Flask, o gunicorn gerencia múltiplos processos workers, ajudando sua aplicação a se manter estável sob uso intenso. Testes científicos mostram que o event loop do uvicorn funciona de forma eficiente para tarefas assíncronas intensivas em entrada/saída. O gunicorn se encaixa bem em aplicações tradicionais e síncronas.

Você pode usar o Docker para empacotar seu servidor e suas dependências em uma imagem reprodutível. O Docker facilita a portabilidade do servidor, ajuda com ferramentas de orquestração como Kubernetes e suporta fluxos de integração e entrega contínua (CI/CD) confiáveis. Pesquisas mostram que o Docker reduz erros de setup e facilita o scaling em múltiplas máquinas.

Exemplo:

• Inicie um servidor MCP com FastAPI usando uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Coloque seu código do servidor em um Dockerfile para construir imagens consistentes para qualquer ambiente.

Você pode combinar requests ou httpx para chamadas de API, SQLAlchemy ou asyncpg para armazenamento de dados, uvicorn ou gunicorn para servir, e Docker para implantação. Essas estratégias permitem que servidores MCP se conectem a sistemas externos, armazenem dados de forma eficiente e operem de modo confiável em ambientes de produção reais.

Exemplo Prático – Construindo um Servidor MCP Simples

Passo 1: Instale os Pacotes Necessários

Primeiro, use o pip para adicionar todas as bibliotecas necessárias para o servidor MCP:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Passo 2: Defina uma Ferramenta Calculadora e Crie o Servidor MCP

Você vai utilizar o FastAPI para tratar requisições HTTP, o pydantic para validar e estruturar os dados de entrada, e o MCP Python SDK para seguir o protocolo MCP.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Explicação:

• O FastAPI configura o app web e as rotas HTTP necessárias.
• O pydantic usa a classe AddInput para garantir que as entradas da ferramenta tenham os tipos e estrutura corretos.
• O decorador Tool do MCP SDK publica a função add como um recurso MCP conforme o protocolo.
• O MCPServer conecta sua ferramenta ao FastAPI e cria endpoints compatíveis com MCP automaticamente.

Passo 3: Rode o Servidor

Inicie o servidor ASGI com o uvicorn para disponibilizar os endpoints MCP:

uvicorn main:app --reload

Como Funciona

Quando o servidor recebe uma requisição MCP corretamente formatada para a ferramenta add, o FastAPI a direciona para a função certa. O pydantic valida os dados para garantir que estão corretos. O MCP SDK cuida de todas as regras do protocolo. A ferramenta add então calcula a soma e retorna um objeto JSON com o resultado. Você pode adicionar mais ferramentas criando novos modelos de entrada e funções, depois registrando-as no servidor MCP.

Este exemplo fornece uma configuração completa para um servidor MCP simples e padronizado. Você usa FastAPI, pydantic, o MCP Python SDK e uvicorn. Este padrão pode ser usado para construir servidores MCP maiores, com mais ferramentas e funcionalidades.