MCP Agentes E Infraestrutura

Os quatro posts anteriores construíram agents desenhados por mim, em que eu sei exatamente o que cada tool faz e lembro de cabeça qual flag restringe o quê. Isso funciona até o momento em que outro time, sem ter lido esta série, sobe o próprio agent na mesma plataforma. A partir daí, a pergunta deixa de ser “essa tool é segura?” e passa a ser “como eu sei, no nível organizacional, o que está rodando e com quais permissões?”. É nesse momento que governança deixa de ser boa prática e vira pré-requisito. ...

Até aqui, a série construiu duas coisas separadas: no post 1, um agent que fala com AKS via aks-mcp para diagnosticar o cluster; nos posts 2 e 3, um watchdog que observa o consumo de TPM no Azure OpenAI e decide o quão urgente um alerta deve ser. Os dois funcionam isoladamente, e isolados já entregam valor. Mas, separados, eles também deixam sem resposta a pergunta mais óbvia de todas: quando o consumo de tokens dispara do nada, a primeira coisa que qualquer SRE pergunta é “alguém fez deploy?”. Hoje essa resposta ainda é manual, alguém olhando o alerta do watchdog em uma aba e o dashboard do AKS em outra. ...

No post anterior, o watchdog de quota do Azure OpenAI era um script com if pct_of_tpm > 0.8: alert. Funciona, mas carrega um problema que qualquer pessoa que já configurou alerta de monitoramento conhece de cor: threshold fixo não entende contexto. Um batch job que sempre consome 90% de TPM por 10 minutos no fechamento do mês e depois volta ao normal é, para o script, o mesmo evento que algum agent solto no ambiente entrando em loop e queimando tokens sem parar. Os dois cruzam o mesmo threshold; só um deles merece acordar alguém. ...

No post anterior eu expliquei o que é MCP e como um agent decide sozinho a sequência de chamadas a partir das tools que tem disponíveis. Agora vamos construir um caso de uso real, pequeno o bastante para terminar em um fim de semana: um MCP server que observa o consumo de tokens do seu deployment de Azure OpenAI / AI Foundry e avisa no Slack ou por email antes do 429 acontecer. Não depois, quando o cliente já engoliu o erro em produção. ...

Em algum momento nos últimos meses, alguém do seu time apareceu falando sobre um “AI agent” ou um “MCP server” e pediu acesso, um deploy ou uma explicação para o CISO sobre por que agora existe um processo não determinístico com permissão para encostar no cluster de produção. Este post é o modelo mental que eu gostaria de ter tido antes de tocar nisso pela primeira vez. Sem hype e com um exemplo real rodando no Azure ao longo do caminho. ...