Construindo um Servidor MCP com FastMCP: Guia Prático e Rápido!

Se você já quis integrar um modelo de linguagem com APIs externas de forma eficiente, então este post é para você! Vamos explorar como construir um servidor MCP (Model Context Protocol) usando FastMCP, um servidor base que facilita essa implementação. Esse servidor permitirá que você conecte ferramentas externas ao LLM, tornando-o um verdadeiro agente interativo com acesso a APIs externas.

O que é MCP?

O MCP (Model Context Protocol) é um protocolo que permite a interação entre um modelo de linguagem e ferramentas externas. Ele pode funcionar de duas formas:

• Por comandos: onde as requisições são feitas diretamente.
• Por SSE (Server-Sent Events): onde a comunicação ocorre de maneira contínua e reativa.

Nesta implementação, utilizamos FastMCP para construir o servidor, e por padrão, ele roda no modo SSE.

Se você quiser ver exemplos de implementações de MCP, você pode ver esta listagem de MCPs e caso você queira ler as especificações originais do protocolo, você pode ler a documentação da Anthropic.

Configurando o ambiente

Antes de mais nada, precisamos garantir que temos tudo pronto para rodar o nosso servidor MCP.

Instalando dependências

Para isso, utilizamos o uv, um gerenciador de pacotes super-rápido. Execute o seguinte comando para inicializar o projeto:

uv init

Instalando o FastMCP

O FastMCP é uma biblioteca que simplifica a criação de servidores MCP. Para instalá-lo, execute:

uv add "mcp[cli]"

Criando o Servidor MCP com FastMCP e mcp[cli]

Agora que temos o ambiente configurado, vamos criar um servidor MCP utilizando FastMCP e mcp[cli].

Crie um arquivo server.py e adicione o seguinte código:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("MyToolServer")

@mcp.tool()
def calculate(operation: str, a: float, b: float) -> float:
    """
    Perform a basic calculation.
    
    Args:
        operation: The operation to perform (add, subtract, multiply, divide)
        a: First number
        b: Second number
        
    Returns:
        The result of the calculation
    """
    if operation == "add":
        return a + b
    elif operation == "subtract":
        return a - b
    elif operation == "multiply":
        return a * b
    elif operation == "divide":
        if b == 0:
            raise ValueError("Cannot divide by zero")
        return a / b
    else:
        raise ValueError(f"Unknown operation: {operation}")

if __name__ == "__main__":
    # Run the server using Server-Sent Events protocol
    mcp.run("sse")

Esse código inicializa um servidor MCP pronto para aceitar conexões e define uma ferramenta simples de cálculo matemático.

Rodando o servidor

Agora que temos tudo pronto, podemos iniciar o servidor MCP com o comando:

uv run server.py

Pronto! Nosso servidor já está rodando e pronto para receber conexões!

Como conectar sua IDE ao MCP

Agora que temos o servidor em execução, podemos configurá-lo em uma IDE que suporte MCP, como Cursor ou Zed.

Configuração do servidor na IDE

Para utilizar o servidor MCP, basta configurar as seguintes informações na sua IDE:

Nome do servidor: <Qualquer nome>
URL: http://localhost:8000/sse ou a URL do seu servidor com a rota /sse

Isso permitirá que sua IDE se conecte ao servidor MCP e utilize suas funcionalidades.

Utilizando o MCP dentro do Cursor

Se você estiver usando o Cursor, pode acessar o MCP diretamente pelo Composer Mode, que fica na aba lateral direita, junto ao chat e ao bug finder. Isso permite interagir com as ferramentas MCP de maneira integrada e fluida.

Conclusão

Parabéns! Agora você tem um servidor MCP rodando com FastMCP e pode utilizá-lo para interagir com APIs externas de forma eficiente. Isso abre um mundo de possibilidades para conectar seu LLM a diversas ferramentas externas, automatizando processos e ampliando o potencial das suas aplicações. 🚀

Agora é hora de testar, explorar e criar algo incrível com MCP! 💡