Descubra como o MCP pode tornar a integração de aplicativos de IA com sistemas ao redor mais simples do que nunca! Entenda como o MCP funciona, como definir suas próprias ferramentas MCP e como construir a ponte entre cliente e servidor.

MCP: Apps de IA fáceis como 1, 2, 3

Conhecendo o MCP

Seu primeiro servidor MCP

Criando seu primeiro servidor MCP

Construindo um servidor MCP de conversor de moeda

Adicionando Docstrings e Dicas de Tipo

Comunicação Cliente-Servidor no MCP

Construindo Pontes (entre Cliente e Servidor)

Descoberta Dinâmica de Ferramentas

Chamando Ferramentas do Servidor

Os blocos de construção do MCP

Adicione recursos e prompts aos servidores MCP para expor LLMs a contexto somente leitura e instruções essenciais que alteram seu comportamento. Coloque a mão na massa com LLMs e conecte-os ao seu servidor MCP para que possam chamar ferramentas e recuperar contexto.

Recursos em servidores MCP

Definindo recursos em servidores MCP

Listando recursos a partir do cliente

Lendo recursos a partir do cliente

Prompts em servidores MCP

Definindo um Prompt de Servidor MCP

Listando Prompts a partir do Cliente

Recuperando um Prompt no Cliente

MCP e LLMs: Ferramentas

O fluxo de chamada de ferramentas

Uso de ferramentas por LLM em servidores MCP

MCP e LLMs: Prompts e Resources

Buscar recurso e prompt do MCP

Montando a mensagem e chamando o LLM

Aplicativos de LLM com MCP

Descubra o que é necessário para colocar servidores MCP em produção, mergulhando fundo em bancos de dados e APIs em servidores MCP e nas considerações extras que eles trazem. Por fim, integre MCPs de terceiros com segurança e confiabilidade, para não precisar reinventar a roda nas suas integrações favoritas.

Integrações de banco de dados com MCP

Criando conexões com banco de dados

Bancos de dados como recursos

Ferramentas de consulta ao banco com parâmetros

Integrações de API no MCP

Tornando Chamadas de Ferramentas de API Robusas

Quando APIs exigem autenticação

Servidores MCP de terceiros

Pesquisar um livro pelo título com o Open Library MCP

Parabéns!

Preparando servidores MCP para produção

Chega de dor de cabeça para integrar aplicativos de IA com sistemas externos diferentes! Agora, todo aplicativo de software fala a linguagem do MCP. Descubra como o MCP facilita como nunca conectar aplicativos de IA a APIs, bancos de dados e outras funcionalidades externas por meio do seu protocolo. Aprenda a criar seus próprios servidores MCP do zero, incluindo conexões com APIs e bancos de dados, e integrá-los a LLMs para fazer consultas inteligentes a dados e acionar ações. Comece hoje mesmo com o Model Context Protocol!

<h2>Por que aprender o Model Context Protocol?</h2>Modelos de linguagem grandes não conseguem acessar dados em tempo real nem executar ações por conta própria, e integrar cada ferramenta ou API com código personalizado não escala. O Model Context Protocol (MCP) resolve isso com uma única forma padronizada para aplicações de IA se conectarem a ferramentas, dados e serviços externos — muitas vezes chamado de "a porta USB-C para IA." Neste curso, você criará servidores e clientes MCP do zero em Python e os conectará a um LLM.<br><br><h2>Como faço para criar e conectar meu primeiro servidor MCP?</h2>Você começará aprendendo a arquitetura MCP — host, cliente e servidor — e os três primitivos que todo servidor expõe: ferramentas, recursos e prompts. Depois, você vai criar um servidor de conversão de moedas usando FastMCP, adicionar docstrings e type hints para que um LLM possa descobrir suas ferramentas, e escrever um cliente Python assíncrono que lista e chama essas ferramentas via transporte stdio.<br><br><h2>Como dou a um LLM ferramentas e contexto em tempo real?</h2>Ferramentas sozinhas não são suficientes — os modelos também precisam de dados e instruções comportamentais. Você adicionará recursos para contexto somente leitura e prompts para orientar o modelo quando as entradas forem vagas, e então conectará os três primitivos a um LLM da OpenAI usando o fluxo de trabalho de chamada de ferramentas em cinco etapas, para que ele possa responder com confiança ou pedir esclarecimentos quando necessário.<br><br><h2>Como Levo Servidores MCP para Produção?</h2>Servidores do mundo real precisam de mais do que código para o caminho feliz. Você substituirá recursos baseados em arquivos por consultas apoiadas em banco de dados, adicionará timeouts de requisição, tratamento estruturado de erros e autenticação segura de API que mantém as chaves no lado do servidor. Por fim, você se conectará a um servidor MCP de terceiros e verá que o mesmo código do cliente funciona com qualquer servidor que fale o protocolo.

Introduction to APIs in Python

Writing Functions in Python

Integre IA/LLM com APIs, bancos de dados e sistemas de arquivos facilmente com o Protocolo MCP.

Introdução ao Model Context Protocol (MCP)

Integre aplicações de IA/LLM com APIs, bancos de dados e sistemas de arquivos mais facilmente do que nunca com o Model Context Protocol (MCP).

Parabéns!

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