Eu Construi 10 Servidores MCP em um Fim de Semana — Aqui Está o Modelo que Eu Gostaria de Ter Tido no Começo

MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) está em toda parte agora. Toda semana há um novo servidor para GitHub, para bancos de dados, para APIs que você nunca ouviu falar.

Mas quando eu comecei, passei mais tempo lendo documentações do que escrevendo código. O protocolo não é difícil — é apenas que todo tutorial ou mostra um exemplo simples ou te joga direto no SDK completo do TypeScript sem explicar o básico.

Então eu construí um template. Depois, construí 10 servidores a partir dele em um fim de semana.

Aqui está o que eu aprendi e o template que agora uso para cada servidor MCP.

A Insight Principal

Um servidor MCP é apenas um servidor stdio ou HTTP que fala JSON-RPC. É isso.

# Servidor MCP mínimo em 20 linhas
import sys, json

def handle_request(msg):
    if msg.get("method") == "tools/list":
        return {"tools": [{"name": "hello", "description": "Dizer olá", "inputSchema": {"type": "object", "properties": {}}}]}
    elif msg.get("method") == "tools/call" and msg.get("params", {}).get("name") == "hello":
        return {"content": [{"type": "text", "text": "Olá do MCP!"}]}
    return {"error": "método desconhecido"}

for line in sys.stdin:
    msg = json.loads(line.strip())
    result = handle_request(msg)
    sys.stdout.write(json.dumps(result) + "\n")
    sys.stdout.flush()

Esse é um servidor MCP funcional. 20 linhas.

O Template que Eu Realmente Uso

Após 10 iterações, esta é a estrutura que escala:

mcp-server/
├── server.py        # Manipulador JSON-RPC + registro de ferramentas
├── tools/           # Um arquivo por grupo de ferramentas
│   ├── __init__.py
│   ├── search.py
│   └── transform.py
├── config.py        # Variáveis de ambiente, padrões
└── requirements.txt

Princípios-chave:

1. Um arquivo por grupo de ferramentas — mantém as coisas testáveis
2. Padrão de registro de ferramentas — registre ferramentas com um decorador, sem boilerplate de roteamento
3. Stdio primeiro, HTTP depois — comece com stdio para desenvolvimento local, adicione transporte HTTP quando precisar de acesso remoto

O que Eu Realmente Construi

No fim de semana eu fiz:

• Um buscador de issues do GitHub
• Um construtor de consultas SQL (seguro, sem injeção)
• Um conversor de markdown para HTML
• Uma ferramenta de raspagem da web
• Um transformador de JSON
• Um wrapper de formatador de código
• Um servidor de dados meteorológicos
• Um resumidor de texto
• Um encurtador de URL
• Um analisador de logs do Docker

Ferramentas que um assistente de IA pode realmente usar durante o desenvolvimento.

A Parte Mais Difícil Não Foi o Código

Foi o empacotamento e a distribuição. Fazer o servidor sair de "funciona na minha máquina" para "qualquer um pode instalar e executá-lo" leva mais esforço do que escrever o próprio servidor.

É por isso que coloquei tudo o que aprendi em um kit inicial — o template, os 10 servidores, os scripts de empacotamento e um guia de configuração para que você possa ir de zero a implantado em 30 minutos.

A Maneira Mais Rápida de Começar

Se você quer construir servidores MCP sem a dor de cabeça do empacotamento:

1. Kit de Início do Servidor MCP — O template, 10 servidores de exemplo, scripts de implantação e um guia passo a passo. $0 mínimo (pague o que quiser).

2. Kit de Ferramentas para Desenvolvedores de IA — Se você está construindo fluxos de trabalho de IA, isso tem os prompts e padrões que uso diariamente. $9.99.

3. Pacote de Habilidades Claude — Se você está construindo habilidades para Claude, isso tem tudo o que você precisa.