🧭 Mapa da Edição

• 🔎 O que é MCP, por que importa, e como ele muda a relação entre IA e sistemas reais
• 🛤️ Ferramentas que fazem IA agir de verdade: navegador interno, integração via SSE e reflexões em movimento
• 🌊 Marés da semana: máquinas cansadas, novas APIs no React Labs, e um mergulho nos bastidores do DeepSeek

📓 Entrada no Logbook

Esse é o primeiro texto de uma trilha onde mergulho fundo no MCP.

Passei pelas ferramentas, testei na prática, e fui entendendo onde esse protocolo realmente se encaixa — e onde ele tá sendo mal interpretado. Aqui é onde a conversa começa pra valer.

Nos últimos dias mergulhei de cabeça em algo que está virando uma verdadeira virada de chave no jeito como IAs interagem com sistemas: o Model Context Protocol (MCP).

Já tinha ouvido falar por cima, mas a ficha só caiu mesmo quando comecei a brincar com ferramentas como o PulseMCP, mcp.so, e especialmente quando integrei tudo isso ao Cline (VSCode) e ao Claude Desktop.

E mais do que entender, eu implementei. Fiz uma POC onde, por meio do MCP, a IA conseguia:

• Acessar APIs como Notion e Gitbook
• Executar comandos de leitura e escrita conectando-se a fontes como Postgres
• Disparar ações do backend como se estivesse navegando por fluxos de interface

Tudo isso através de ferramentas expostas via MCP. E o resultado foi mágico.

🧠 Afinal, o que é o MCP?

O Model Context Protocol é um padrão que define como um modelo de linguagem pode descobrir, entender e usar funcionalidades externas (tools).

Diferente de APIs REST ou até mesmo GraphQL, o MCP foca em descrever funcionalidades, não só dados. A IA entende "o que ela pode fazer" a partir de uma estrutura chamada reflection.