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TL;DR: O Model Context Protocol (MCP) é uma abordagem inovadora para sistemas de IA empresariais que padroniza a comunicação entre LLMs e ferramentas, separando aplicações host (orquestradores) de servidores de ferramentas. Esta arquitetura, implementável com Python, FastMCP e SAP BTP Kyma Runtime, resolve problemas de acoplamento rígido, facilitando manutenção, escalabilidade e extensibilidade.

Takeaways:

O MCP resolve desafios de integração em sistemas de IA corporativos através de um protocolo padronizado que separa claramente as responsabilidades entre orquestradores e ferramentas.
A implementação usa FastMCP para registro declarativo de ferramentas, extraindo automaticamente esquemas e descrições a partir de código Python tipado e documentado.
A comunicação entre cliente e servidor MCP ocorre via Server-Sent Events (SSE), permitindo interação bidirecional e assíncrona.
A implantação em ambiente de produção é realizada no SAP BTP Kyma Runtime (Kubernetes), garantindo escalabilidade e segurança.
A arquitetura promove modularidade, interoperabilidade e flexibilidade, permitindo que novos componentes sejam adicionados sem modificar a lógica de orquestração.

Revolucionando Sistemas de IA Empresariais: Padronização e Extensibilidade com Model Context Protocol (MCP)

Você já se perguntou como criar sistemas de inteligência artificial realmente escaláveis e modulares para ambientes corporativos? A resposta pode estar no Model Context Protocol (MCP), uma abordagem revolucionária que está transformando a arquitetura de sistemas de IA agentic.

Neste artigo, vamos explorar como implementar um servidor MCP utilizando Python, FastMCP e SAP BTP Kyma Runtime, permitindo uma orquestração modular e escalável de ferramentas de IA que pode ser adaptada para qualquer ambiente empresarial.

O Desafio da Integração em Sistemas de IA Corporativos

Sistemas de IA tradicionais frequentemente sofrem com problemas de acoplamento rígido entre a lógica de orquestração e as ferramentas que utilizam. Isso resulta em:

Dificuldade de manutenção e extensão
Problemas de escalabilidade
Limitações na reutilização de componentes
Complexidade crescente à medida que o sistema evolui

O Model Context Protocol (MCP) surge como uma solução elegante para esses desafios, oferecendo uma arquitetura que separa claramente as responsabilidades entre aplicações host (orquestradores) e servidores de ferramentas.

O Que é o Model Context Protocol (MCP)?

O MCP é um protocolo de comunicação para sistemas de IA que padroniza a interação entre Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e as ferramentas que eles utilizam. Ele estabelece uma clara separação entre:

Aplicações Host: Responsáveis pela orquestração e interação com LLMs
Servidores de Ferramentas: Encarregados de expor capacidades através de um protocolo padronizado

Esta separação traz benefícios significativos:

“Ao aproveitar o MCP como espinha dorsal deste novo sistema, desbloqueamos uma série de benefícios importantes, incluindo padronização de protocolo via JSON-RPC com métodos de ciclo de vida bem definidos.” – Especificação MCP

Arquitetura MCP: Uma Visão Geral

A arquitetura MCP estabelece uma clara divisão de responsabilidades:

Arquitetura MCP

O MCP Client gerencia:

Envio de prompts do usuário
Interação com o LLM
Decisão sobre quais ferramentas invocar

O MCP Server cuida de:

Hospedar ferramentas e expô-las através do protocolo
Processar solicitações de invocação
Retornar resultados em formato padronizado

A comunicação entre eles ocorre via Server-Sent Events (SSE), permitindo uma comunicação bidirecional e assíncrona.

Implementando um Servidor MCP com FastMCP

Vamos explorar como implementar um servidor MCP utilizando Python e o framework FastMCP.

Configuração Inicial

O servidor MCP é implementado em Python utilizando o FastMCP, um framework que facilita o registro e execução de ferramentas via SSE:

from fastmcp import FastMCP

# Inicializa o servidor MCP
mcp = FastMCP(name="SAP", host="0.0.0.0", port=8050)

Esta inicialização cria um servidor que expõe endpoints compatíveis com o protocolo MCP.

Registro Declarativo de Ferramentas

Uma das grandes vantagens do MCP é o registro declarativo de ferramentas. Cada ferramenta é registrada usando o decorador mcp.tool, que facilita a extração de esquemas e a exposição de metadados:

@mcp.tool
async def get_weather(location: str) -> dict:
    """Obtém informações meteorológicas para uma localização específica.
    
    Args:
        location: Nome da cidade ou coordenadas geográficas
        
    Returns:
        Informações meteorológicas incluindo temperatura, condições e previsão
    """
    # Implementação da chamada à API de clima
    return {"temperature": "22°C", "conditions": "Ensolarado", "forecast": "Céu limpo"}

Este padrão declarativo é extremamente poderoso, pois:

Automatiza a extração de esquemas a partir de anotações de tipo Python
Utiliza docstrings para gerar descrições claras para o LLM
Simplifica o registro e configuração de ferramentas

Exemplos de Ferramentas Implementadas

O servidor MCP típico expõe três ferramentas essenciais:

get_weather: Chama uma API pública para obter dados meteorológicos

@mcp.tool
async def get_weather(location: str) -> dict:
    """Obtém informações meteorológicas para uma localização."""
    # Implementação
    return {"temperature": "22°C", "conditions": "Ensolarado"}

get_time_now: Fornece a hora local do servidor

@mcp.tool
async def get_time_now(timezone: str = "UTC") -> str:
    """Retorna a hora atual em um fuso horário específico."""
    # Implementação
    return "14:30:45 UTC"

retriever: Conecta-se ao SAP HANA Cloud para realizar buscas vetoriais

@mcp.tool
async def retriever(query: str, top_k: int = 3) -> list:
    """Realiza busca semântica em documentos usando o Vector Engine do SAP HANA Cloud."""
    # Implementação da busca vetorial
    return [{"content": "Documento relevante 1", "score": 0.92}, ...]

Iniciando o Loop do MCP Server

Para ativar o servidor MCP, utilizamos:

# Inicia o servidor MCP com transporte SSE
mcp.run(transport="sse")

Este comando ativa o runtime MCP e abre um endpoint SSE para eventos de streaming, permitindo:

Gerenciamento de sessão
Tratamento de chamadas de ferramentas via JSON-RPC
Compatibilidade com clientes MCP, como LangChain e SAP Generative AI Hub SDK

Implantação no SAP BTP Kyma Runtime

Para garantir escalabilidade e segurança em ambiente de produção, o servidor MCP é implantado no SAP BTP Kyma Runtime, um ambiente Kubernetes gerenciado.

Containerização com Docker

O primeiro passo é containerizar o servidor MCP usando um Dockerfile leve:

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

# Instala o uv para gerenciamento eficiente de dependências
RUN pip install uv

# Copia e instala dependências
COPY requirements.txt .
RUN uv pip install -r requirements.txt

# Copia o código do servidor
COPY server.py .

# Expõe a porta do servidor MCP
EXPOSE 8050

# Inicia o servidor
CMD ["python", "server.py"]

Configuração do Kubernetes no Kyma Runtime

A implantação no Kyma Runtime requer a configuração de vários recursos Kubernetes:

Deployment: Define como o MCP Server deve ser executado

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-server
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: mcp-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mcp-server
    spec:
      containers:
      - name: mcp-server
        image: your-registry/mcp-server:latest
        ports:
        - containerPort: 8050

Service: Fornece um endereço IP virtual estável

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mcp-server
spec:
  selector:
    app: mcp-server
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8050

APIRule: Define como o tráfego externo é roteado

apiVersion: gateway.kyma-project.io/v1beta1
kind: APIRule
metadata:
  name: mcp-server-apirule
spec:
  gateway: kyma-gateway.kyma-system.svc.cluster.local
  host: mcp-server.example.com
  service:
    name: mcp-server
    port: 80
  rules:
  - path: /sse
    methods: ["GET"]
    accessStrategies:
    - handler: noop
  - path: /messages/{.*}
    methods: ["POST"]
    accessStrategies:
    - handler: noop

Orquestração com MCP Client

O MCP Client é responsável pela lógica de orquestração, conectando a consulta do usuário à seleção de ferramentas, execução e síntese final de resposta.

Estabelecendo a Conexão MCP

async with sse_client("https://seu-servidor/sse") as (read_stream, write_stream):
    async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
        await session.initialize()

Este código estabelece uma conexão SSE com o servidor MCP, permitindo comunicação bidirecional e assíncrona.

Orquestração com LLM

llm = LLM(name="gpt-4o", version="latest", parameters={"max_tokens": 2000})
agent = MCPAgentExecutor(llm=llm, mcp_session=session, verbose=False)
result = await agent.run("Qual é a temperatura em Paris agora?")
print("Resposta Final:", result)

O framework de orquestração utiliza o SDK GenAI Hub da SAP para:

Definir a estrutura do prompt
Controlar o processo de geração
Acionar a avaliação do prompt

A classe MCPAgentExecutor encapsula todo o ciclo de raciocínio agentic, incluindo:

Geração de instruções
Seleção de ferramentas baseada em LLM
Invocação de ferramentas via MCP
Construção da resposta final

Benefícios da Arquitetura MCP

A implementação do MCP traz diversos benefícios para sistemas de IA empresariais:

Padronização de protocolo via JSON-RPC com métodos de ciclo de vida bem definidos
Persistência de contexto entre chamadas de ferramentas
Interação restrita por esquema para evitar alucinações do LLM
Registro declarativo de ferramentas para facilitar a manutenção
Suporte para streaming via Server-Sent Events

“A arquitetura MCP é uma abordagem pronta para produção para expor a inteligência baseada em ferramentas dentro de sistemas de IA empresariais. Ao aproveitar o SAP BTP Kyma para escalabilidade e o padrão MCP para interoperabilidade, a arquitetura dissocia a lógica da ferramenta do raciocínio LLM.”

Conclusão: O Futuro dos Sistemas de IA Empresariais

O Model Context Protocol (MCP) representa uma mudança de paradigma na construção de sistemas de IA empresariais. Ao separar claramente a lógica de orquestração da implementação de ferramentas, ele permite:

Modularidade: Componentes podem ser desenvolvidos, testados e implantados independentemente
Escalabilidade: Servidores de ferramentas podem ser escalados de acordo com a demanda
Flexibilidade: Novas ferramentas podem ser adicionadas sem modificar a lógica de orquestração
Interoperabilidade: Sistemas podem se comunicar através de um protocolo padronizado

Ao adotar o MCP como base para sistemas de IA agentic, organizações podem construir soluções mais robustas, escaláveis e adaptáveis às necessidades empresariais em constante evolução.

A combinação do Model Context Protocol com tecnologias como SAP BTP Kyma Runtime, FastMCP e SAP Generative AI Hub SDK oferece uma base sólida para a próxima geração de sistemas de IA empresariais, prontos para enfrentar os desafios do mundo corporativo moderno.

Que tal começar a explorar como o MCP pode transformar seus sistemas de IA? O futuro da inteligência artificial empresarial está na padronização e extensibilidade que o Model Context Protocol proporciona.