Resumo: o MCP (Model Context Protocol) é um protocolo aberto que padroniza como assistentes e agentes de IA se conectam a sistemas externos. Em vez de copiar dados para a IA, a empresa publica ferramentas com regras claras: buscar um cliente, consultar pedidos, criar uma tarefa. Desenvolvo servidores MCP integrados ao painel administrativo com token por cliente, restrição de IP, logs, SQL somente leitura, limites de linhas e confirmação explícita para qualquer alteração.
Neste artigo
O que é o MCP
O MCP define uma forma comum de um aplicativo de IA descobrir e chamar recursos de outro sistema. O servidor MCP expõe uma lista de tools, cada uma com nome, descrição e um esquema dos parâmetros aceitos. O assistente lê essa lista, entende quando cada ferramenta é útil e faz a chamada quando o usuário pede algo relacionado.
Na prática, isso permite perguntas como “quais pedidos deste cliente ainda não foram faturados?” ou “abra uma tarefa para retornar ao contato amanhã”, respondidas com dados reais do sistema, sem exportar planilhas e sem dar à IA acesso irrestrito ao banco.
| Conceito | O que é |
|---|---|
| Servidor MCP | O serviço da empresa que publica as ferramentas |
| Cliente MCP | O assistente ou agente de IA que chama as ferramentas |
| Tool | Uma operação específica, com parâmetros validados por esquema |
| Transporte | Local, por STDIO, ou remoto, por HTTP com streaming |
Duas formas que implemento
1. Módulo MCP dentro do painel administrativo
Para sistemas de gestão em PHP com Laminas, desenvolvi um módulo genérico que publica um endpoint MCP usando o SDK oficial e o transporte HTTP com streaming. Cada projeto registra apenas as ferramentas que fazem sentido para o negócio, por exemplo:
- buscar clientes, fornecedores e transportadoras por nome, documento ou código;
- cadastrar ou atualizar contatos com WhatsApp e e-mail;
- criar e atualizar tarefas vinculadas a um cliente.
O módulo inclui cadastro de tokens pelo próprio painel, registro de cada chamada, política de IP com lista de permissões e bloqueios, lista de hosts aceitos e limites de sessão e de tamanho da requisição.
{
"name": "client_lookup",
"title": "Buscar cliente",
"description": "Busca dados básicos de um cliente pelo CPF ou CNPJ.",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"document": { "type": "string", "description": "CPF ou CNPJ sem máscara." }
},
"required": ["document"]
}
}2. Servidor MCP de consulta ao banco
Para análises mais amplas, desenvolvi servidores MCP independentes que consultam o banco MySQL do sistema em modo somente leitura. Eles oferecem ferramentas para listar tabelas, descrever colunas, ver uma amostra limitada, explicar uma consulta e executar SELECT com proteções rígidas.
Camadas de segurança
Conectar IA aos dados da empresa exige o mesmo rigor de qualquer integração crítica. As proteções que aplico ficam em camadas:
| Camada | Proteção |
|---|---|
| Transporte | HTTPS obrigatório e cabeçalhos de segurança |
| Autenticação | Token Bearer forte, emitido por cliente e revogável |
| Rede | Lista de IPs permitidos, com suporte a faixas CIDR |
| Requisição | Limite de tamanho do corpo e validação de host |
| Consulta | Apenas SELECT, uma instrução por vez e limite obrigatório de linhas |
| Bloqueios | INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, ALTER, LOAD_FILE, SLEEP, FOR UPDATE e similares |
| Tempo | Tempo limite por consulta |
| Auditoria | Log das chamadas e das consultas, sem gravar tokens nem senhas |
Escrita só com prévia e confirmação
Quando uma ferramenta precisa alterar dados, ela funciona em duas etapas. Primeiro gera uma prévia do que seria alterado. A execução só acontece com um parâmetro explícito de aplicação e uma palavra de confirmação. Assim, um mal-entendido da IA nunca vira uma alteração em massa sem que uma pessoa confirme.
Como desenhar boas ferramentas
- Prefira ferramentas de negócio, como “buscar pedido”, a uma consulta genérica ao banco.
- Escreva descrições claras: a IA decide quando usar cada ferramenta com base nelas.
- Valide todos os parâmetros pelo esquema e de novo no código.
- Devolva só os campos necessários, evitando expor dados pessoais sem motivo.
- Limite sempre a quantidade de registros devolvidos.
- Separe ferramentas de leitura e de escrita, com permissões diferentes.
- Registre quem chamou, quando e com quais parâmetros.
Onde o MCP gera valor
- Atendimento: consultar situação de pedido, nota fiscal e rastreamento durante a conversa com o cliente.
- Comercial: levantar histórico de compras e criar tarefas de retorno.
- Gestão: perguntar sobre indicadores sem esperar um relatório novo.
- Operação: localizar rapidamente cadastros e pendências espalhados por vários módulos.
- Desenvolvimento: entender a estrutura do banco com segurança durante a manutenção do sistema.
Cuidados com LGPD e governança
A IA passa a ser mais um usuário do sistema, e deve ser tratada como tal. Isso significa definir quais dados cada ferramenta pode devolver, usar um usuário de banco com permissões mínimas, manter os registros de acesso e revisar periodicamente quais tokens continuam ativos. Para decisões críticas, a palavra final continua com uma pessoa, como explico no artigo sobre automação com IA no backoffice.
Perguntas frequentes
MCP substitui uma API comum?
Não. O MCP é uma camada voltada para assistentes de IA, normalmente construída sobre as mesmas regras de negócio da API. Sistemas tradicionais continuam usando a API.
A IA consegue apagar dados pelo MCP?
Só se existir uma ferramenta que permita isso. Nos servidores que implemento, a consulta livre é somente leitura e as ferramentas de escrita exigem prévia e confirmação explícita.
Funciona com qualquer assistente de IA?
Funciona com clientes compatíveis com MCP, que hoje incluem diversos assistentes e plataformas de agentes. O transporte HTTP permite usar o mesmo servidor a partir de outra máquina.
Preciso expor meu banco na internet?
Não. O servidor MCP fica junto do sistema e só ele acessa o banco. Para fora, publica apenas o endpoint protegido por HTTPS, token e restrição de IP.
Quer conectar a IA aos dados da sua empresa com segurança?
Desenvolvo servidores MCP sob medida para ERPs e sistemas de gestão, com ferramentas de negócio, controle de acesso, auditoria e limites claros para o que a IA pode consultar ou alterar.
