Toolzz: Plataforma acessível para MCP Server

Lucas (CEO Toolzz)
20 de abril de 2026

Em um mundo cada vez mais impulsionado pela inteligência artificial, a capacidade de conectar modelos de linguagem grandes (LLMs) a ferramentas e dados externos é crucial. É aí que entram os Model Communication Protocols (MCPs), ou Protocolos de Comunicação de Modelos, que atuam como pontes entre a IA e o mundo real. Este guia prático ensinará como instalar e configurar um MCP Server, utilizando o exemplo do servidor oferecido pelo Vertex AI Search da Google, e como integrá-lo com a Toolzz para desbloquear novas possibilidades em seus fluxos de trabalho e aplicações.

O que é um MCP e por que importa?

Um MCP Server permite que um LLM, como o Claude ou o GPT-4, acesse informações e execute ações em outros sistemas. Pense nele como um tradutor que transforma as solicitações do LLM em comandos que um aplicativo ou serviço pode entender. Sem um MCP, a IA fica limitada às informações com as quais foi treinada. Com um MCP, ela pode, por exemplo, buscar dados em um banco de dados, enviar e-mails, ou interagir com APIs, ampliando significativamente suas capacidades.

Existem diversas implementações de MCPs, cada uma com suas vantagens e desvantagens. Alguns populares incluem aqueles associados ao Langchain, LlamaIndex e, o que exploraremos aqui, o MCP oferecido pelo Vertex AI Search, que suporta a busca em diversas fontes de dados.

Pré-requisitos

Antes de começar, você precisará ter o seguinte:

• Node.js e npm: Certifique-se de que o Node.js e o npm (Node Package Manager) estejam instalados em seu sistema. Você pode baixá-los em https://nodejs.org/.
• Conta Google Cloud: Você precisará de uma conta Google Cloud para acessar o Vertex AI Search e criar um projeto.
• Chave de API do Google Cloud: Gere uma chave de API para autenticar suas solicitações ao Vertex AI Search.
• Claude Desktop ou Cursor: Escolha uma IDE com suporte a agentes de IA, como o Claude Desktop ou o Cursor, para testar o MCP Server.

Como instalar o servidor

O MCP Server do Vertex AI Search pode ser instalado de diversas maneiras, incluindo npm, npx e Docker. Para este tutorial, usaremos o npm.

1. Crie um novo diretório: Crie um diretório para o projeto e navegue até ele no seu terminal.

   bash mkdir mcp-server cd mcp-server

2. Inicialize o projeto npm: Inicialize um novo projeto npm.

   bash npm init -y

3. Instale o pacote @google-cloud/aiplatform: Instale o pacote necessário para interagir com o Vertex AI Search.

   bash npm install @google-cloud/aiplatform

4. Crie um arquivo index.js: Crie um arquivo chamado index.js e adicione o seguinte código. Substitua YOUR_API_KEY pela sua chave de API do Google Cloud.

   javascript const {VertexAI} = require('@google-cloud/aiplatform'); const express = require('express');

   const app = express(); const port = 3000;

   const aiplatform = new VertexAI({ key: 'YOUR_API_KEY', project: 'YOUR_PROJECT_ID', location: 'YOUR_LOCATION' });

   app.get('/search', async (req, res) => { const query = req.query.query; const response = await aiplatform.search(query); res.send(response); });

   app.listen(port, () => { console.log(MCP Server rodando em http://localhost:${port}); });

5. Execute o servidor: Execute o servidor com o seguinte comando:

   bash node index.js

Como configurar no Claude Desktop ou Cursor

Agora que o servidor está rodando, você precisa configurá-lo em sua IDE. No Claude Desktop ou Cursor, você pode adicionar um novo servidor MCP, especificando o seguinte:

• Nome: Um nome descritivo para o servidor (ex: "Vertex AI Search").
• URL: O URL do servidor (ex: http://localhost:3000).
• Tipo de autenticação: Nenhuma (se o servidor não exigir autenticação).

Após configurar o servidor, você poderá usá-lo em suas prompts para realizar buscas no Vertex AI Search.

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Exemplos de uso real

Com o MCP Server configurado, você pode realizar diversas tarefas, como:

• Buscar informações sobre um produto: Busque no Vertex AI Search informações sobre o produto "Notebook Dell XPS 13".
• Encontrar artigos relacionados a um tópico: Busque no Vertex AI Search artigos sobre "Inteligência Artificial e Educação".
• Resumir um documento: Busque no Vertex AI Search o documento "Relatório de Sustentabilidade da Empresa X" e faça um resumo.

Esses exemplos demonstram como o MCP Server expande as capacidades do LLM, permitindo que ele acesse informações externas e forneça respostas mais completas e relevantes. A Toolzz facilita a integração de soluções como essa, permitindo que você crie fluxos de trabalho automatizados e inteligentes. Ver planos Toolzz e escolha o que melhor se adapta às suas necessidades.

Troubleshooting comum

• Erro de conexão: Verifique se o servidor está rodando e se o URL está correto.
• Erro de autenticação: Verifique se a chave de API está correta e se você tem permissão para acessar o Vertex AI Search.
• Resultados inesperados: Verifique se a consulta está bem formulada e se o Vertex AI Search está indexando os dados corretamente.

Conclusão

Neste guia, você aprendeu como instalar e configurar um MCP Server utilizando o Vertex AI Search e como integrá-lo com o Claude Desktop ou Cursor. Ao desbloquear a capacidade de conectar seus LLMs a fontes de dados externas, você abre um mundo de possibilidades para automação, análise e resolução de problemas. A Toolzz oferece uma plataforma completa para gerenciar e otimizar seus agentes de IA, incluindo a integração com diversos MCPs e a possibilidade de criar fluxos de trabalho personalizados para atender às suas necessidades de negócio. Com a Toolzz, você pode levar a inteligência artificial para o próximo nível, impulsionando a inovação e o crescimento em sua empresa. Conheça a Toolzz AI e explore as soluções de IA que podem transformar seu negócio.