Construindo um Pipeline de IA: Minha Jornada com Cursos MCP

Este é o início de uma jornada, passando da engenharia de software clássica para a engenharia de IA. Começa com os cursos MCP da Anthropic e Hugging Face.

Eu fechei o último vídeo com a teoria fresca na minha cabeça e nenhum código meu escrito. Eu poderia explicar o que era uma Ferramenta, o que era um Recurso, o que era um Prompt. Eu não tinha ideia se conseguiria realmente construir um sistema agente do zero.

Há apenas uma maneira de descobrir.

Então eu decidi construir algo pequeno, mas completo: um pipeline que escuta lançamentos do GitHub, pede ao Claude para escrever notas de lançamento profissionais, gera um PDF e entrega tudo em um canal do Discord. Nada sofisticado, apenas o suficiente para tocar em cada parte do protocolo: servidor, cliente, ferramentas, recursos, prompts.

Eu também decidi documentar cada parte como se estivesse ensinando a alguém. Ensinar me força a entender as coisas corretamente, e eu realmente gosto de fazer isso. Parece um desafio em si. Se eu não consigo explicar por que tool_use_id é importante, isso é um sinal de que eu realmente não entendi por que isso é importante.

O resultado é um README com 20 partes, escrito como um tutorial passo a passo que qualquer um pode seguir do zero até um pipeline funcional.

A solução em um parágrafo

Um lançamento do GitHub é publicado. Um webhook o captura, Claude lê o changelog bruto, escreve notas de lançamento adequadas, constrói um PDF com o ReportLab e o envia diretamente para o Discord. Nenhum humano toca no changelog depois que ele sai do GitHub.

O que você encontrará no repositório

O README é o tutorial real. 20 partes, cada uma construindo sobre a última: configurando um servidor MCP, adicionando ferramentas, testando-as com o Inspector oficial, adicionando recursos e prompts, e então construindo o lado do cliente e conectando Claude em um loop de uso de ferramenta. As partes posteriores cobrem o webhook do FastAPI, expondo-o com o Cloudflare Tunnel, conectando um webhook real do GitHub e, finalmente, conectando o servidor MCP oficial do GitHub para que Claude também possa ler o histórico de commits.

Se você está começando com MCP, isso é destinado a ser um projeto de aquecimento antes dos cursos mais avançados.

A história de fundo do nrf52

Esta não é a primeira vez que construo algo de ponta a ponta. Antes deste projeto, passei cerca de dois anos e meio construindo um sistema de rastreamento BLE para funcionários de restaurantes, usando chips nrf52. Firmware, hardware, a camada de relatório em cima, tudo isso. Pilha diferente, problema diferente, mas o mesmo instinto: construir a coisa toda, não parar na parte que você já conhece bem.

Esse projeto nunca teve uma face pública. A maior parte do meu trabalho com clientes foi sob NDA, então não há portfólio para apontar. Este notificador de lançamentos é parcialmente uma tentativa de corrigir isso. É também uma dica de onde quero ir a seguir: combinar esse background de hardware com fluxos de trabalho de IA agente, fora do mundo dos restaurantes desta vez. Se essa sobreposição parece interessante para você, eu adoraria ouvir sobre isso.

Confira

Se alguma dessas informações for útil para você, o repositório está aqui: 🔗 mcp-release-notifier. O README passa por toda a construção, parte por parte, com capturas de tela e código em cada etapa.

Se você construir algo a partir disso, quebrar algo de propósito ou apenas tiver perguntas, eu realmente gostaria de ouvir sobre isso. Comentários aqui, ou entre em contato comigo no LinkedIn ou por e-mail em hugoferro(at)gmail.com.

Uma estrela no repositório ajuda mais do que você imagina.

Este é o post um. Mais virão à medida que a jornada de engenheiro de software para engenheiro de IA continua.