O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) é uma inovação que visa padronizar a forma como as aplicações fornecem contexto para os Modelos de Linguagem (LLMs). O MCP pode ser comparado a uma porta USB-C, que oferece uma maneira uniforme de conectar dispositivos a diferentes periféricos e acessórios, mas neste caso, conecta modelos de IA a várias fontes de dados e ferramentas.

As funcionalidades do MCP são suportadas pelo SDK de Agentes, permitindo que uma ampla gama de servidores MCP sejam utilizados para fornecer ferramentas aos Agentes. De acordo com a documentação do MCP, existem atualmente dois tipos de servidores definidos, dependendo do mecanismo de transporte utilizado: servidores stdio, que operam como subprocessos do aplicativo, e servidores HTTP sobre SSE, que funcionam remotamente através de uma URL.

Para exemplificar, ao utilizar o servidor de sistema de arquivos do MCP, a implementação seria a seguinte:

async with MCPServerStdio ( params = { "command" : "npx" , "args" : [ "-y" , "@modelcontextprotocol/server-filesystem" , samples_dir ], } ) as server : tools = await server . list_tools ()

Quando um Agente é executado, ele chama list_tools() no servidor MCP, tornando o LLM ciente das ferramentas disponíveis. Um exemplo de definição de um Agente seria:

agent = Agent ( name = "Assistant" , instructions = "Use the tools to achieve the task" , mcp_servers = [ mcp_server_1 , mcp_server_2 ] )

Entretanto, essa chamada para listar as ferramentas pode gerar latência, especialmente se o servidor for remoto. Para mitigar esse problema, é possível ativar um cache automático da lista de ferramentas, utilizando cache_tools_list=True em ambos MCPServerStdio e MCPServerSse, desde que se tenha certeza de que a lista não mudará.

Caso seja necessário invalidar o cache, a função invalidate_tools_cache() pode ser chamada nos servidores. Para aqueles que buscam exemplos completos e funcionais, é recomendável consultar a diretoria examples/mcp.

Além disso, o sistema de rastreamento do MCP captura automaticamente as operações realizadas, incluindo todas as interações com os servidores, garantindo assim um monitoramento eficiente das atividades.