Mcp

Cada vez que um agent precisa acessar um novo data source, alguém escreve uma integração custom. GitHub? Integração custom. Jira? Integração custom. Azure Monitor? Integração custom. Banco de dados? Mais uma. Se isso parece com o problema que REST/HTTP resolveu pra APIs web, você está pensando certo. MCP (Model Context Protocol) é a tentativa de padronizar como AI models e agents se conectam a data sources e ferramentas. O mapa pro profissional de infra Conceito MCP O que faz Equivalente em infra MCP Server Expõe dados/ferramentas via protocolo padrão API server, microserviço MCP Client Consome dados/ferramentas de MCP servers API client, SDK Host Aplicação que roda o client (VS Code, Claude, etc.) Browser, app que consome APIs Tool Função executável via MCP Endpoint REST (POST /action) Resource Dado acessível via MCP Endpoint REST (GET /data) Prompt Template de interação Slash command, prompt salvo, formulário parametrizado Transport Como client e server se comunicam stdio, Streamable HTTP (SSE legado só por compatibilidade) O problema N×M Antes de MCP, cada combinação de (AI application × data source) precisava de código custom. ...

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. ...