MCP & AI AUTOMATION
Criação de Model Context Protocols e orquestração de agentes de IA.
Ano
2025
Cargo
Autor Independente
Duração
Contínuo
Local
Brasília, DF
Agentes confiáveis dentro de fluxos reais.
Esta linha de trabalho explora a construção de Model Context Protocols (MCPs) — servidores que ampliam o repertório de modelos de linguagem com ferramentas, recursos e contexto controlado. O foco é tornar agentes confiáveis dentro de fluxos reais de trabalho.
A stack varia conforme o caso: Python para servidores MCP, TypeScript para integrações em produtos, e contratos de ferramentas auditáveis. Cada MCP carrega um conjunto enxuto de capacidades, observável e versionado.
Languages
Python
Servidores MCP com tipagem estrita, schemas validados e logs estruturados.
TypeScript
Integrações em produtos, SDKs internos e tooling de desenvolvimento.
Protocols
MCP
Padrão Model Context Protocol como contrato entre cliente e capacidades.
Tools & Resources
Capacidades versionadas com schemas estritos para auditoria.
Database
SQLite
Persistência local para MCPs autocontidos e portáteis.
PostgreSQL
Histórico estruturado de chamadas e armazenamento de contexto.
Models
OpenAI
Suporte a modelos GPT com tool calling versionado.
Anthropic
Modelos Claude integrados via MCP nativamente.
Contratos de Ferramentas
Tools auditáveis com schemas estritos e logs estruturados para cada chamada.
Orquestração de Agentes
Fluxos multi-step com fallback humano e retries deterministas onde faz sentido.
Servidores MCP Sob Medida
MCPs próprios para integrar IA a sistemas legados, sem expor superfície sensível.
+12
MCPs Publicados
4
Modelos Suportados
Open
Especificação Aberta
INTERESSADO NESTA
SOLUÇÃO?
Vamos conversar sobre como conectar IA a sistemas reais com observabilidade e segurança.