Toolzz: escalabilidade para empresas em crescimento

Lucas (CEO Toolzz)
18 de abril de 2026

Com a crescente popularidade de modelos de linguagem grandes (LLMs) como o Claude, a capacidade de interagir com esses modelos através de um servidor local se tornou crucial para desenvolvedores e empresas que buscam privacidade, controle e personalização. Um Memory Copilot Process (MCP) é uma ponte que permite que IDEs como Claude Desktop ou Cursor se conectem a esses LLMs de forma eficiente. Neste tutorial, vamos explorar o que é um MCP, por que ele importa e como instalar um servidor MCP utilizando o Supabase, um backend como serviço (BaaS) open-source.

O que é MCP e por que importa?

Um MCP atua como um intermediário entre sua IDE e o modelo de linguagem. Ele permite que você execute consultas e interaja com o LLM localmente, sem a necessidade de enviar dados para um servidor externo. Isso oferece diversas vantagens, incluindo:

• Privacidade: Seus dados permanecem em seu ambiente local.
• Controle: Você tem controle total sobre o modelo e seus dados.
• Personalização: Você pode personalizar o MCP para atender às suas necessidades específicas.
• Flexibilidade: Facilidade em integrar com diferentes ferramentas e fluxos de trabalho.

Sem um MCP, a interação com LLMs pode ser limitada e menos eficiente. Plataformas como Claude Desktop e Cursor dependem de MCPs para fornecer uma experiência de desenvolvimento integrada e poderosa. Se você busca uma solução completa para gerenciar seus agentes de IA e otimizar seus processos, conheça a Toolzz.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter os seguintes pré-requisitos:

• Uma conta no Supabase.
• Node.js e npm instalados em seu sistema.
• Um editor de código (VS Code, Sublime Text, etc.).
• Familiaridade básica com a linha de comando.

Como instalar o servidor (npm/npx/docker)

Para este tutorial, vamos utilizar o supabase-serverless-functions para criar um servidor MCP. Este método oferece uma maneira simples e escalável de implantar seu servidor no Supabase.

Passo 1: Crie um novo projeto no Supabase

Crie um novo projeto no Supabase e obtenha as chaves de API (Project API Key) e a URL do projeto.

Passo 2: Inicialize um projeto Node.js

Crie um novo diretório para o seu projeto e inicialize um projeto Node.js:

bash mkdir mcp-supabase cd mcp-supabase npm init -y

Passo 3: Instale as dependências

Instale as dependências necessárias:

bash npm install @supabase/supabase-js cors

Passo 4: Crie a função serverless

Crie um arquivo chamado index.js com o seguinte código:

javascript import { createClient } from '@supabase/supabase-js'; import cors from 'cors';

const supabaseUrl = process.env.SUPABASE_URL; const supabaseKey = process.env.SUPABASE_ANON_KEY; const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey);

export default async function handler(req, res) { const enabledCORS = cors();

if (req.method === 'OPTIONS') { enabledCORS(req, res, () => { res.status(204).send(); }); return; }

enabledCORS(req, res, async () => { try { const { data, error } = await supabase .from('your_table') // Substitua 'your_table' pelo nome da sua tabela .select('*');

    if (error) {
      console.error(error);
      res.status(500).json({ error: 'Erro ao buscar dados' });
      return;
    }

    res.status(200).json(data);
  } catch (error) {
    console.error(error);
    res.status(500).json({ error: 'Erro interno do servidor' });
  }

}); }

Importante: Substitua your_table pelo nome da tabela que você deseja acessar no Supabase.

Passo 5: Configure as variáveis de ambiente