Servidor MCP com Python

A inteligência artificial (IA) vem revolucionando a maneira como interagimos com a tecnologia. Modelos como o ChatGPT da OpenAI se destacam por suas capacidades impressionantes.

No entanto, uma das principais limitações desses modelos é sua falta de contexto de sistema. Sem a capacidade de acessar e interagir com dados em tempo real, suas respostas podem ser limitadas.

É aqui que entra o Model Context Protocol (MCP), que oferece uma solução inovadora para integrar a IA a um ecossistema dinâmico. Neste post, vamos explorar como construir um servidor MCP usando Python e a biblioteca FastMCP, abordando desde a configuração inicial até a implementação na nuvem.

O Que É o Model Context Protocol (MCP)?

O Model Context Protocol, conhecido como MCP, foi desenvolvido para superar as limitações dos modelos tradicionais de IA. Esses modelos, embora ricos em dados e linguagem, operam dentro de um “silo”, isolados de informações e interações em tempo real. O MCP atua como uma ponte, permitindo que a IA se conecte a APIs, arquivos e outras ferramentas de forma segura e eficiente.

Um exemplo clássico do uso do MCP é quando uma IA precisa responder uma pergunta sobre o clima. Em vez de fornecer uma resposta genérica baseada em dados passados, ela pode usar o MCP para consultar uma API de clima em tempo real e entregar uma resposta precisa e atual.

A capacidade de interagir com o mundo real torna a IA não apenas mais útil, mas também aumenta significativamente seu valor em aplicações práticas.

Construindo um Servidor MCP com Python

Para implementar um servidor MCP, utilizaremos a linguagem Python e a biblioteca FastMCP. Esta escolha se dá tanto pela simplicidade quanto pela robustez dessas ferramentas para lidar com requisitos de comunicação de protocolo em tempo real.

Primeiro, é importante configurar o ambiente de desenvolvimento. Certifique-se de ter o Python instalado em sua máquina, juntamente com um ambiente virtual para isolar suas dependências. Isso pode ser feito com os seguintes comandos:

python -m venv meuambiente
source meuambiente/bin/activate # Para usuarios Mac/Linux
meuambiente\Scripts\activate # Para usuarios Windows
pip install fastmcp

Bash

Com o ambiente preparado, vamos criar um servidor básico usando FastMCP. Este servidor será responsável por gerenciar as interações entre o modelo de IA e as APIs externas que desejarmos utilizar. A seguir, um exemplo de configuração do servidor inicial:

from fastmcp import MCPServer

server = MCPServer()

@server.route("/add", methods=["POST"])
def add_numbers(data):
    num1 = data.get("num1")
    num2 = data.get("num2")
    return num1 + num2

if __name__ == "__main__":
    server.run()

Python

O código acima cria uma rota `/add` que soma dois números fornecidos pelo usuário. Esta é uma simplificação de como o MCP pode ser usado para ampliar as capacidades de um modelo de IA, permitindo que ele realize cálculos ou acesse dados externos conforme necessário.

Expandindo Funcionalidades Com o MCP

Muito além de somar números, o verdadeiro poder do MCP em se conectar com APIs externas pode deixar seu modelo de IA realmente útil. Por exemplo, você pode criar ferramenta para buscar dados meteorológicos em tempo real, acessar bases de dados, interagir com calendários e muito mais. Isso transforma a maneira como as soluções baseadas em IA são consideradas e utilizadas no mundo atual.

Vamos expandir nosso servidor para incluir uma funcionalidade de previsão do tempo. Primeiro, precisamos de uma API de clima. As mais populares são a OpenWeather e a Weather API. Vamos usar a OpenWeather neste exemplo:

import requests

@server.route("/weather", methods=["POST"])
def get_weather(data):
    city = data.get("city")
    api_key = "SEU_API_KEY"
    response = requests.get(f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}")
    return response.json()

Python

Com este novo recurso, o servidor MCP poderá responder a perguntas sobre condições climáticas em cidades específicas, tudo em tempo real.

Desdobrando o Servidor na Nuvem: Intro ao Sevalla

Ter um servidor rodando localmente é útil para desenvolvimento e testes, mas para tornar soluções de IA acessíveis em escala global, é essencial a implantação na nuvem.

Sevalla é uma solução de nuvem que permite a implantação de aplicações Python sem complicações. O processo é direto: após criar sua conta, simplesmente carregue o código do servidor MCP e configure as variáveis de ambiente necessárias. Sevalla cuidará do resto, garantindo que seu servidor esteja disponível globalmente, com segurança e escala sob demanda.

Para implantar, siga estes passos simplificados:

Acesse sua conta Sevalla.
Crie um novo projeto e escolha as configurações iniciais desejadas.
Carregue seu código para o repositório do projeto.
Configure variáveis de ambiente, como as chaves de API para segurança.
Implante o projeto e monitore o desempenho através do dashboard oferecido.

Conclusão: Transformando o Potencial da IA com MCP

O uso do Model Context Protocol oferece um salto significativo na maneira como modelos de inteligência artificial interagem com dados e ferramentas do mundo real. Tornar esses modelos contextualmente conscientes não apenas aumenta suas aplicações práticas, como também abre novos caminhos para inovação tecnológica.

A medida que avançamos, a capacidade de integrar o MCP e ferramentas similares às soluções de IA será cada vez mais crítica para empresas e desenvolvedores. Com exemplos como a criação de um servidor MCP apresentado aqui, podemos ver como habilidades técnicas aplicadas podem realmente transformar a forma como experimentamos e nos beneficiamos da tecnologia.