TL;DR: Este artigo explora a implementação de um sistema de IA generativa com Model Context Protocol (MCP) no SAP BTP Kyma Runtime, focando na modularidade, escalabilidade e segurança. O MCP separa a orquestração da IA das ferramentas, facilitando a integração e a evolução independente dos componentes. A implantação no Kyma garante um ambiente Kubernetes-native robusto para microserviços de IA.

Takeaways:

• A arquitetura MCP promove modularidade e flexibilidade ao separar host applications e tool servers.
• O uso do FastMCP simplifica o desenvolvimento e a exposição de ferramentas de IA em Python.
• A containerização com Docker e o uso de Kubernetes Secrets garantem portabilidade e segurança.
• A implantação no SAP BTP Kyma Runtime oferece escalabilidade e integração com serviços SAP.
• A padronização da comunicação via JSON-RPC e SSE facilita a interoperabilidade entre LLMs e tool servers.

Implementação e escalabilidade de um sistema de IA generativa com Model Context Protocol (MCP) e SAP BTP Kyma Runtime

Introdução

A crescente demanda por sistemas de inteligência artificial capazes de interagir com múltiplas ferramentas e fontes de dados impulsionou o desenvolvimento de arquiteturas modulares e escaláveis. Neste artigo, exploraremos a implementação de um sistema de IA agentic baseado no Model Context Protocol (MCP) e sua implantação no SAP BTP Kyma Runtime, destacando conceitos fundamentais, estratégias de desenvolvimento e práticas recomendadas para containerização e deployment. O leitor encontrará uma abordagem detalhada, com exemplos, prompts e citações técnicas que elucidam cada etapa do processo.

Ao separar a lógica de orquestração dos host applications dos tool servers, a arquitetura MCP cria um ambiente robusto para a integração de ferramentas especializadas. Essa separação gera benefícios em termos de modularidade, flexibilidade e escalabilidade, permitindo que cada componente do sistema seja ajustado e evolua de forma independente. O artigo demonstra, de forma didática, como o MCP permite que sistemas de IA se adaptem às necessidades empresariais, utilizando componentes modernos e tecnologias nativas de Kubernetes.

A integração com o SAP BTP Kyma Runtime garante uma plataforma segura e escalável para a execução dos microserviços de IA. Durante o desenvolvimento, o uso de frameworks leves, como o FastMCP para Python, e a adoção de práticas de containerização com Docker reforçam a importância de uma infraestrutura confiável. Em conjunto, estes elementos possibilitam a criação de um sistema agentic capaz de interagir com LLMs, oferecer respostas precisas e operar de forma contínua e segura.

Visão geral da arquitetura do sistema de IA Agentic baseado em MCP

A arquitetura MCP foi concebida para oferecer modularidade e flexibilidade, separando as responsabilidades entre os host applications e os tool servers. Essa divisão possibilita que cada componente execute funções específicas sem interferir na lógica central do sistema, facilitando a manutenção e a escalabilidade da solução. A abordagem adotada permite que a integração entre diferentes módulos ocorra de forma padronizada, garantindo a interoperabilidade mesmo em cenários complexos.

Ao utilizar a arquitetura MCP, o sistema de IA agentic se beneficia de uma separação clara entre a orquestração, realizada pelos host applications, e a execução de tarefas específicas pelos tool servers. Essa estratégia é essencial para assegurar que as funcionalidades do LLM sejam estendidas de maneira controlada e consistente. A implantação no SAP BTP Kyma Runtime reforça essa estrutura, proporcionando um ambiente Kubernetes-native que lida com a escalabilidade e a segurança dos microserviços.

Por meio da implementação customizada de um servidor MCP em Python, o sistema demonstra uma forte aderência às necessidades de ambientes empresariais. A flexibilidade da arquitetura permite a utilização de frameworks como FastMCP, que simplifica o registro e a execução de ferramentas. Essa visão geral destaca como a separação de responsabilidades e a integração com plataformas modernas são fundamentais para o sucesso de aplicações de IA gerativas.

Desenvolvimento do Servidor MCP para expor ferramentas de IA

O desenvolvimento do servidor MCP utiliza o framework FastMCP para criar uma aplicação leve e eficiente em Python. Este framework possibilita o registro declarativo de ferramentas por meio de decoradores, o que simplifica a exposição dos metadados e a extração dos esquemas necessários para cada função. Dessa forma, a implementação torna-se clara e organizada, atendendo às necessidades de auditoria e rastreabilidade dos serviços.

Cada ferramenta é registrada utilizando o decorador apropriado, permitindo que o servidor conheça e disponibilize funcionalidades como get_weather, get_time_now e retriever. Essa abordagem declarativa garante que os metadados de cada ferramenta estejam sempre atualizados e que a descoberta e invocação sejam realizadas automaticamente. A utilização de um registro estruturado contribui para a interoperabilidade entre o MCP Client e os tool servers, promovendo integrações dinâmicas baseadas em JSON-RPC.

Na prática, o servidor é instanciado e configurado com comandos como:
mcp = FastMCP(name="SAP", host="0.0.0.1", port=8050)
Esse exemplo ilustra a simplicidade e a eficácia do framework na criação de um ambiente funcional para a exposição de ferramentas de IA. Além disso, a implantação no SAP BTP Kyma Runtime garante que o servidor opere em um ambiente escalável e seguro, integrando todos os componentes do sistema de maneira coesa.

Protocolo de comunicação para sistemas de IA aumentados por ferramentas

O Model Context Protocol (MCP) estabelece uma linha de comunicação padronizada entre os componentes do sistema, utilizando JSON-RPC para transmitir as mensagens. Essa padronização é essencial para que os LLMs possam se comunicar com os tool servers de maneira uniforme, independentemente da ferramenta ou da tarefa em execução. A utilização de Server-Sent Events (SSE) permite a criação de conexões persistentes para o fluxo contínuo de informações.

Ao separar as responsabilidades entre host applications e tool servers, o MCP promove uma comunicação bidirecional que é vital para sistemas de IA complexos. Essa interação permite que o LLM obtenha dados em tempo real e invoque ferramentas específicas conforme necessário. A utilização de sessões, identificadas por um session_id, contribui para o gerenciamento do contexto e a persistência das informações durante toda a troca de mensagens.

Para ilustrar essa comunicação, considere o seguinte exemplo de prompt:

async with sse_client(“https://your-server/sse”) as (read_stream, write_stream):
   await ClientSession(read_stream, write_stream).initialize()
Outro exemplo prático demonstrado pelo MCP é:
await session.initialize()
await session.callTool(tool_name="get_weather", params={"location": "Paris"})
Além disso, conforme citado pelo Model Context Protocol,
“The MCPAgentExecutor class encapsulates the full agentic reasoning cycle. Its responsibilities include: 1. Instruction Generation, 2. LLM-Driven Tool Selection, 3. Tool Invocation, 4. Final Answer Construction”
Esses exemplos e citações reforçam como o protocolo permite uma comunicação robusta e padronizada, essencial para a interoperabilidade entre as interfaces de IA e as ferramentas especializadas.

Implantação do Servidor MCP no SAP BTP Kyma Runtime

A implantação do servidor MCP no SAP BTP Kyma Runtime é um passo fundamental para garantir a escalabilidade e a segurança do sistema. A plataforma Kyma oferece recursos nativos de Kubernetes, permitindo que os microserviços sejam gerenciados por meio de deployments automatizados e integrados aos serviços SAP. Esse ambiente de tempo de execução favorece a implantação contínua e a robustez necessária para sistemas críticos de IA.

Dentro dessa abordagem, a criação de um Dockerfile é essencial para containerizar o servidor MCP. O Dockerfile define uma imagem baseada em python:3.11-slim, garantindo uma execução leve e eficiente do aplicativo. A utilização de ferramentas como uv para gerenciar dependências e otimizar o runtime evidencia o foco em desempenho e consistência entre os ambientes de desenvolvimento e produção.

Além da containerização, é crucial configurar os recursos de segurança e gerenciamento de credenciais. O uso do Kubernetes Secrets permite que informações sensíveis sejam armazenadas de forma segura, enquanto a definição de um Deployment assegura que o servidor opere com o número adequado de réplicas e recursos. A combinação desses elementos – Docker, Kubernetes Deployment, Secrets e APIRule – resulta em uma solução de IA robusta e pronta para escalabilidade em ambientes empresariais.

Containerização do Servidor MCP com Docker

A containerização é uma prática indispensável para garantir a portabilidade e a consistência da execução do servidor MCP em diferentes ambientes. Com o uso de um Dockerfile leve, a aplicação pode ser executada de maneira padronizada, independentemente do sistema operacional ou da infraestrutura subjacente. Esse método também facilita a integração com pipelines de CI/CD, otimizando o ciclo de desenvolvimento e entrega.

Ao basear o Dockerfile na imagem python:3.11-slim, a solução assegura um ambiente enxuto e focado nas dependências essenciais. A instalação de dependências com o auxílio de uv otimiza o gerenciamento de recursos e garante que a aplicação opere sem sobrecargas desnecessárias. A exposição da porta 8050 no container possibilita a comunicação com o servidor MCP sem conflitos com outras aplicações ou serviços.

Para garantir compatibilidade com os nós do cluster Kyma – tipicamente linux/amd64 – é necessário construir a imagem explicitamente para a arquitetura correta. Por exemplo, o comando:
docker buildx build --platform linux/amd64 -t carlosbasto/mcp-server:latest --push .
garante que a imagem seja compatível com a infraestrutura de destino. Após a build, a publicação da imagem no Docker Hub facilita a distribuição e o gerenciamento das versões, contribuindo para uma implantação contínua e resiliente.

Criação de Secrets.yaml para configuração segura do ambiente

A segurança dos dados e das credenciais é uma prioridade fundamental na implantação de sistemas empresariais. Utilizando o Kubernetes Secrets, as informações sensíveis podem ser gerenciadas de forma segura e separadas do código-fonte ou das imagens dos containers. Essa prática impede que dados críticos sejam expostos inadvertidamente, mantendo a integridade e a confiabilidade do ambiente.

O arquivo secrets.yaml é definido com o tipo Opaque, permitindo o armazenamento de pares chave-valor em forma de stringData, que é automaticamente codificada em base64. Essa abordagem garante que os valores inseridos permaneçam em texto puro durante o desenvolvimento, mas sejam tratados de forma segura na produção. A definição declarativa dos segredos facilita a manutenção e a auditoria dos acessos e credenciais configuradas.

A injeção das variáveis de ambiente no container é realizada por meio do campo envFrom.secretRef, que conecta o segredo definido ao serviço de execução do servidor MCP. Entre as variáveis comuns utilizadas, destacam-se HANA_HOST, HANA_USER, HANA_PASSWORD, AICORE_CLIENT_ID, AICORE_CLIENT_SECRET, AICORE_AUTH_URL, AICORE_BASE_URL e AICORE_RESOURCE_GROUP. Esse mecanismo não só reforça a segurança, mas também simplifica a configuração de ambientes dinâmicos e escaláveis.

Definição do Deployment do Servidor MCP no Kyma

O uso de um Kubernetes Deployment é crucial para garantir a disponibilidade e a escalabilidade do servidor MCP dentro do cluster Kyma. Essa abordagem permite que o ambiente gerencie automaticamente a replicação dos pods e a distribuição das cargas de trabalho, garantindo que o serviço esteja sempre disponível mesmo sob variações de demanda. A definição de um Deployment também facilita atualizações e rollback de versões, proporcionando maior estabilidade operacional.

Na configuração do Deployment, é importante definir seletores e labels que identifiquem corretamente os pods gerenciados. Essa prática assegura que apenas os pods desejados sejam afetados pelas atualizações e pelas políticas de escalabilidade. Além disso, a especificação de resource requests e limits garante o uso eficiente dos recursos do cluster, evitando sobrecargas que possam comprometer a performance do sistema.

A injeção de variáveis de ambiente, a utilização de uma imagem padronizada (como carlosbasto/mcp-server:latest) e a configuração de uma réplica única garantem que os aspectos operacionais e de segurança estejam alinhados com as necessidades do sistema. Com o Deployment configurado, a monitoração e o gerenciamento contínuo do servidor MCP se tornam mais fáceis, permitindo ajustes rápidos conforme as demandas do ambiente de produção.

Conclusão

O presente artigo detalhou a implementação de um sistema de IA generativa utilizando o Model Context Protocol (MCP) integrado ao SAP BTP Kyma Runtime. Foram abordados desde a visão geral da arquitetura, destacando a separação entre host applications e tool servers, até a containerização e a implantação segura via Kubernetes. Cada etapa foi explicada de forma didática, ressaltando a importância de uma estrutura modular para garantir escalabilidade e robustez no ambiente empresarial.

A separação entre a lógica de orquestração e o processamento das ferramentas, facilitada pelo MCP, demonstra como a modularidade e a padronização de comunicação podem otimizar sistemas de IA. A integração com o SAP BTP Kyma Runtime aproveita o melhor das tecnologias Kubernetes-native para oferecer um ambiente seguro e escalável, capaz de atender a demandas dinâmicas e críticas. Essa sinergia representa um avanço significativo na forma como os sistemas de IA podem ser arquitetados para o futuro.

Por fim, as implicações futuras desse modelo apontam para a evolução em cenários de orquestração de inteligência artificial, com sistemas cada vez mais inteligentes, flexíveis e adaptáveis às necessidades dos negócios. A continuidade e o aprofundamento de implementações como essa abrem caminho para soluções empresariais robustas e integradas, onde a padronização e a segurança caminham lado a lado com a inovação tecnológica.

Fonte: Model Context Protocol. “Python SDK for MCP”. Disponível em: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/tree/main/src/mcp/client

Fonte: SAP. “SAP Business Technology Platform Kyma runtime”. Disponível em: https://www.sap.com/products/cloud-platform/kyma.html