Boas Práticas para MCPs: Confiabilidade, Segurança e Eficiência
- 9 de fev.
- 5 min de leitura
Implementar MCP (Model Context Protocol) servers e clients pode parecer simples à primeira vista, mas há armadilhas comuns que podem comprometer a confiabilidade, segurança e custo de operação dos seus agentes de IA. Neste artigo, vou compartilhar práticas essenciais que aprendi desenvolvendo essas soluções.
1. Evite o Erro Mais Comum: Espelhar Todas as APIs
Um dos erros mais frequentes de quem está começando com MCPs é tentar espelhar todas as APIs do backend no MCP Server. Embora o MCP seja poderoso, expor muitas ferramentas simultaneamente pode causar a famosa "alucinação de uso".
O Problema da Sobrecarga de Tools
Quando um modelo tem acesso a muitas ferramentas, ele pode:
Chamar a tool errada para determinada tarefa
Criar endpoints que não existem
Enviar parâmetros incorretos ou sem sentido
Confundir-se sobre qual ferramenta usar em cada contexto
Não existe um número mágico, mas estudos e artigos recentes sugerem que entre 10 e 15 tools ativas por contexto do agente é um bom limite. Atualmente, quando você ultrapassa 20 tools, a taxa de erro dispara e o LLM começa a alucinar com frequência.
A solução? Exponha poucas tools com objetivos claros e bem definidos. Isso guiará melhor o modelo e facilitará significativamente os testes e a manutenção.
2. Segurança: Aplique Zero Trust
As mesmas boas práticas de segurança que você adota em suas aplicações devem ser aplicadas aos seus MCP Clients e Servers.
Princípios Fundamentais
Zero Trust e Menor Privilégio: Sempre assuma que nenhum componente é confiável por padrão. Implemente:
Fluxos de autorização robustos: Defina claramente quem pode acessar o quê
Escopos bem definidos: Limite o alcance de cada ferramenta
Proteção contra Prompt Injection: Utilize ferramentas especializadas para validar e sanitizar inputs
Fluxo de consentimento: Informe aos usuários quando estão acessando dados sensíveis
Gestão de Credenciais
Regra de ouro: Nenhuma senha, credencial, API key ou secret pode estar no código. Utilize:
Gerenciadores de secrets (AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, HashiCorp Vault)
Variáveis de ambiente seguras
Sistemas de rotação automática de credenciais
Ambientes e Auditoria
Segregação por ambiente: Mantenha DEV, HML e PRD completamente isolados
Logs claros e estruturados: Facilite auditorias e resolução de problemas
Rastreabilidade: Registre quem fez o quê, quando e por quê
3. Tratamento de Erros: Pense no Agente, Não no Humano
Este é um ponto crítico onde muitos desenvolvedores tropeçam. Lembre-se: quem efetivamente utiliza seu MCP Server são os agentes e os modelos de IA, não diretamente os usuários finais.
O Problema com Mensagens Humanizadas
Se suas mensagens de erro são destinadas a pessoas, você pode estar comprometendo o funcionamento do agente. A IA interpretará essas mensagens e não há garantia de que repassará o mesmo conteúdo ao usuário.
Mensagens que Orientam Ações
Quando uma chamada ao backend falha, os agentes podem tentar abordagens diferentes. Suas mensagens de erro devem ajudar o agente a decidir o que fazer em seguida, não apenas mostrar o que deu errado.
❌ Exemplo ruim:
"Você não tem acesso a este sistema"✅ Bom exemplo:
"Para ter acesso a este sistema, o servidor MCP precisa de uma API_KEY válida. A API_KEY utilizada não é válida."A segunda mensagem mostra ao agente que a falta de acesso resulta de uma configuração incorreta, não de um problema de permissão. Isso permite que o agente tome decisões mais inteligentes sobre como proceder.
4. Documentação Dupla: Para Humanos e Para Agentes
Uma boa documentação é crucial tanto para usuários quanto para agentes, mas cada um tem necessidades diferentes.
Para Usuários Finais
Os usuários precisam entender:
Por que devem usar seu servidor MCP
Quais problemas ele resolve
Como ele se encaixa no fluxo de trabalho
Quais são os pré-requisitos e limitações
Para Agentes
Os agentes dependem de:
Nomes descritivos de ferramentas
Descrições precisas do que cada tool faz
Parâmetros bem documentados com tipos e formatos esperados
Exemplos de uso quando apropriado
Lembre-se: quem usa o servidor MCP é o agente, mas é o usuário final quem decide quais ferramentas ele terá acesso. A documentação precisa atender efetivamente aos dois públicos.
5. Observabilidade e Controle de Custos
Assim como qualquer aplicação moderna, MCPs precisam gerar logs e métricas. No entanto, há métricas específicas de LLM que você precisa monitorar.
Por Que Isso Importa?
A IA ainda é um recurso caro. Para evitar surpresas desagradáveis no fim do mês, você precisa ter controle sobre:
Utilização de tokens: Quantos tokens cada operação consome
Custos: Quanto cada chamada está custando
Latência: Tempo de resposta das operações
Taxa de acertos e erros: Performance do modelo
Ferramentas Recomendadas
AI Gateway - Higress: Coloque um AI Gateway na frente dos provedores de IA. Com o Higress, você consegue aplicar:
Token rate limit
Quotas por consumidor (chave, IP, header, etc.)
Controle centralizado de acesso
Telemetria - OpenLIT: Para telemetria e trace, o OpenLIT oferece dashboards interessantes para acompanhar:
Uso de tokens em tempo real
Custos com LLMs
Performance de diferentes modelos
Padrões de uso
6. Teste Seu Próprio Servidor
Uma das melhores maneiras de validar sua documentação e implementação é testar seu próprio servidor MCP de forma sistemática.
MCP Inspector: Sua Ferramenta Principal
O MCP Inspector, disponibilizado pelos próprios desenvolvedores do protocolo, oferece a perspectiva do usuário final. Ele dá uma ideia clara de como os usuários irão interagir com seu servidor baseado na sua documentação.
Três Etapas Principais de Teste
1. Conectar ao Servidor MCP
Valida se o servidor está capturando todas as configurações necessárias
Verifica problemas de conexão e autenticação
Testa diferentes cenários de inicialização
2. Lista de Ferramentas (List Tools)
Mostra exatamente o que os agentes de IA veem ao chamar seu MCP Server
Permite validar nomes, descrições e parâmetros
Identifica inconsistências na documentação
3. Chamada de Ferramenta (Tool Calling)
Valida o comportamento real das ferramentas
Testa mensagens de erro e cenários de exceção
Garante que a ferramenta se comporta como esperado
7. Containerização: Docker é Seu Amigo
Embalar aplicações em uma imagem Docker sempre é uma boa ideia, e com MCPs não é diferente.
Por Que Dockerizar?
Como os serviços MCP podem ser escritos em diferentes linguagens (Python, Node, Java, Go), a imagem Docker garante:
Isolamento de dependências: Cada serviço tem suas próprias bibliotecas sem conflitos
Consistência de ambiente: O que funciona no desenvolvimento funcionará em produção
Facilidade de deployment: Simplifica CI/CD e orquestração
Portabilidade: Execute em qualquer ambiente que suporte containers
Versionamento: Controle preciso de versões e rollbacks rápidos
Benefícios Adicionais
Facilita testes em diferentes ambientes
Simplifica escalonamento horizontal
Melhora a segurança através de isolamento
Padroniza o processo de deployment
Conclusão
Implementar MCP Servers e Clients de forma profissional exige atenção a detalhes que vão além da funcionalidade básica. Ao seguir essas boas práticas, você criará soluções mais confiáveis, seguras e econômicas. Lembre-se sempre:
Menos é mais: limite o número de tools
Segurança primeiro: aplique zero trust
Pense no agente: mensagens de erro devem orientar ações
Documente para dois públicos: humanos e máquinas
Monitore tudo: custos podem surpreender
Teste sistematicamente: use MCP Inspector
Containerize: Docker resolve muitos problemas
A implementação cuidadosa dessas práticas não apenas melhorará a qualidade técnica do seu trabalho, mas também criará uma base sólida para escalar suas soluções de IA com confiança.
Aproveite para assistir um vídeo que fizemos sobre este assunto:
