Use uma ferramenta de MCP Server para conectar agentes a sistemas externos

Crie um agente de IA que consome conhecimento externo de um MCP Server e o converte em saídas de documentação confiáveis e estruturadas.

Ferramentas permitem que os agentes interajam com repositórios e fontes de dados, expandindo suas capacidades além do conhecimento genérico. Ao final deste guia rápido, você terá um agente de IA capaz de recuperar dados externos por meio da ferramenta MCP Server do Deepwiki e retornar respostas em um formato de saída estruturado.

O que é uma ferramenta de MCP Server?

Uma ferramenta MCP (Model Context Protocol) permite que um agente se conecte a sistemas e fontes de dados externos. Em vez de depender apenas do seu contexto pré-treinado, o agente pode recuperar informações selecionadas e usá-las para gerar resultados precisos e atualizados.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter o seguinte:

• Uma API key de um provedor de LLM (por exemplo, OpenAI, Anthropic ou Google).

• A API key registrada na Digibee como uma conta do tipo Secret Key. Para mais detalhes, veja como criar uma conta Secret Key.

Em seguida, adicione o Agent Component ao pipeline logo após o trigger e configure-o da seguinte forma:

• Modelo: Selecione o modelo de sua preferência (por exemplo, OpenAI – GPT-4o Mini).

• Conta: Clique no ícone de engrenagem ao lado do parâmetro Model, vá até Conta e selecione a conta Secret Key que você criou na Digibee.

Agora que a configuração básica está concluída, você pode configurar sua ferramenta MCP e os prompts.

Configurando uma ferramenta de MCP Server

Caso de uso

Neste exemplo, o agente se conecta ao MCP Server do DeepWiki, um serviço remoto e gratuito que fornece acesso a repositórios públicos. O objetivo é recuperar conhecimento técnico sobre Event-Driven Architecture e transformá-lo em documentação estruturada.

O agente utilizará uma ferramenta de MCP Server combinada com Mensagem do Sistema, Mensagem do Usuário e um JSON Schema.

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Configurar o MCP Server

1. Abra seu pipeline e selecione o Agent Component.

2. Na configuração do agente, clique no botão + em Tools e selecione Servidor MCP.

3. Configure o MCP Server com os seguintes valores:

   • Nome: DeepWiki

   • URL do Servidor: https://mcp.deepwiki.com/mcp

Alguns MCP Servers exigem autenticação para recuperar dados. Nesses casos, configure os parâmetros abaixo:

• Account

• Custom Account

• Headers

• Query Parameters

1. Clique em Confirmar.

Após a configuração, o agente poderá recuperar dados externos do MCP Server da DeepWiki e utilizá-los como contexto.

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Definir os prompts

Mensagem do Sistema: Estabelece o papel do Agent e os padrões de escrita.

Você é um gerador de documentação técnica. Escreva sempre em inglês claro e conciso, usando um tom profissional, porém simples.
Sua tarefa é transformar informações brutas obtidas de ferramentas externas em documentação bem estruturada.
Assegure-se de que seu trabalho seja consistente, preciso e esteja alinhado com o formato solicitado.

Mensagem do Usuário: Descreve a tarefa específica que o Agent deve executar utilizando a ferramenta MCP.

Utilize as informações obtidas sobre o tópico "Arquitetura Orientada a Eventos" para criar uma seção de documentação.
A documentação deve incluir:
- Um título claro.
- Uma descrição concisa (2 a 3 frases).
- Pelo menos três casos de uso práticos.
- Pelo menos três boas práticas.
Formate a resposta seguindo rigorosamente o JSON Schema fornecido.

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Definir o JSON Schema

Após o agente estar corretamente configurado, abra a configuração do Modelo e habilite a opção Usar Esquema JSON. O JSON Schema garante que a saída seja estruturada, validada e pronta para consumo por etapas posteriores.

Caso não esteja familiarizado com essa configuração, consulte o guia de início rápido Transforme respostas de IA em uma saída JSON estruturada.

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "DocumentationSection",
  "type": "object",
  "required": ["title", "description", "use_cases", "best_practices"],
  "properties": {
    "title": {
      "type": "string",
      "description": "O título da seção de documentação"
    },
    "description": {
      "type": "string",
      "description": "Uma descrição concisa do tópico (2-3 frases)"
    },
    "use_cases": {
      "type": "array",
      "description": "Casos de uso práticos para o tópico",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "minItems": 3
    },
    "best_practices": {
      "type": "array",
      "description": "Boas práticas recomendadas para o tópico",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "minItems": 3
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

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Executar o agente e analisar a saída

No Painel de Teste, clique em Executar. Após a execução, o agente retorna um objeto JSON validado que segue o schema definido.

Exemplo de saída:

{
  "body": {
    "title": "Event-Driven Architecture",
    "description": "Arquitetura Orientada a Eventos (Event-Driven Architecture - EDA) é um padrão de design de software em que os componentes do sistema se comunicam produzindo e consumindo eventos. Essa abordagem possibilita sistemas fracamente acoplados que podem reagir a mudanças em tempo real, aumentando a escalabilidade e a flexibilidade. A EDA é comumente usada em sistemas distribuídos e aplicações que exigem processamento assíncrono.",
    "use_cases": [
      "Construção de microsserviços que precisam se comunicar de forma assíncrona.",
      "Implementação de plataformas de análise em tempo real que processam dados em fluxo.",
      "Automatização de fluxos de trabalho em resposta a eventos de negócios, como processamento de pedidos ou ações de usuários."
    ],
    "best_practices": [
      "Projetar eventos autônomos e descritivos para garantir comunicação clara entre os componentes.",
      "Usar sistemas de mensageria confiáveis para garantir a entrega de eventos e evitar perda de dados.",
      "Monitorar e registrar o fluxo de eventos para detectar e resolver rapidamente problemas no sistema."
    ]
  },
  "tokenUsage": {
    "inputTokenCount": 396,
    "outputTokenCount": 162,
    "totalTokenCount": 558
  }
}

O body da requisição faz parte da resposta de execução da Digibee Integration Platform.

Resultado

Agora você tem um agente funcional que se conecta a um servidor MCP, recupera dados externos e os transforma em documentação consistente e legível por sistemas. Parabéns!

Você pode estender esse agente alterando o MCP Server, os prompts ou o JSON Schema para dar suporte a novos casos de uso.

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