Construa um agente de qualidade do ar que recomenda purificadores HDB usando MCP

O PSI de Cingapura pode variar de 20 a 200 em uma única tarde. A maioria das pessoas compra um purificador de ar que é do tamanho errado para o seu quarto ou que custa 40% a mais do que precisam.

Este post mostra como construir um pequeno agente de IA que recomenda o purificador de ar certo para o seu quarto HDB específico e orçamento — usando dados de preços ao vivo de comerciantes de Cingapura.

O agente faz três coisas:

1. Lê o tamanho do seu quarto (em metros quadrados) e o orçamento (em SGD)
2. Busca no catálogo MCP do BuyWhere purificadores de ar que correspondam
3. Classifica-os por CADR por dólar e inclui links de comerciantes ao vivo

Todo o código cabe em 70 linhas de Python.

Por que CADR por dólar é mais importante do que a marca

Todo purificador de ar anuncia um CADR (Taxa de Entrega de Ar Limpo) medida em m³/h. Para quartos HDB, a regra geral é:

CADR necessário = área do quarto (m²) × 8

Um quarto de 12 m² precisa de um purificador com pelo menos 96 m³/h de CADR. Uma sala de estar de 25 m² precisa de 200 m³/h. A maioria das pessoas não sabe disso e acaba comprando um purificador que é subdimensionado — o que não faz nada durante a temporada de Haze.

Dois purificadores com o mesmo preço podem ter CADRs muito diferentes. A comparação correta é CADR por dólar, não preço.

Como é o agente

O servidor MCP expõe uma ferramenta search_products. Nosso agente apenas a chama com a consulta correta e filtra a resposta.

import json
import subprocess
from pathlib import Path

def search_buywhere(query: str, country: str = "SG", limit: int = 30) -> list:
    """Busca no BuyWhere MCP e retorna produtos com preço."""
    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": 1,
        "method": "tools/call",
        "params": {
            "name": "search_products",
            "arguments": {
                "query": query,
                "country": country,
                "limit": limit,
                "min_price": 50,
                "max_price": 2000,
            },
        },
    }
    result = subprocess.run(
        ["curl", "-s", "-X", "POST",
         "https://mcp.buywhere.ai/mcp",
         "-H", "Content-Type: application/json",
         "-d", json.dumps(payload)],
        capture_output=True, text=True, check=True,
    )
    return json.loads(result.stdout)["result"]["data"]

def recommend(room_m2: float, budget_sgd: float) -> dict:
    """Escolha o melhor purificador de ar por CADR por dólar para um quarto HDB."""
    needed_cadr = room_m2 * 8
    products = search_buywhere("purificador de ar HEPA")
    scored = []
    for p in products:
        cadr =