São Paulo — InkDesign News — O avanço em machine learning e a inteligência artificial (IA) aplicada a análise dinâmica de código ganham novo impulso com o desenvolvimento de servidores MCP (Model Context Protocol). Essa tecnologia vem revolucionando a observabilidade de aplicações, abrindo caminho para análises profundas e automatizadas de dados complexos.
Arquitetura de modelo
O desenvolvimento do servidor MCP baseia-se na integração entre clientes como Cursor e Visual Studio Code, utilizando o SDK MCP em .NET para hospedar o servidor em ambiente controlado. A arquitetura adota um modelo de servidor SSE (Server-Sent Events), que facilita a atualização contínua e a manutenção sem a necessidade de intervenção local do usuário. Esse método supera limitações encontradas em arquiteturas que utilizam comunicação via STDIO, onde o MCP roda no cliente local, dificultando atualizações e a compatibilidade com APIs e versões do servidor.
“Esta arquitetura cliente-servidor SSE elimina o atrito de rodar comandos CLI localmente e permite que o código MCP seja atualizado em conjunto com o código da aplicação.”
(“This client-server SSE architecture removes friction from running CLI commands locally and allows the MCP code to be updated along with the application code.”)— Roni Dover, Desenvolvedor MCP Server
Treinamento e otimização
Um dos desafios centrais está na limitação do modelo quanto ao volume de dados processados em uma única interação. Modelos como Claude 3.7 Sonnet suportam até 200 mil tokens, mas ainda assim o envio de dados altamente agregados pode levar a respostas incoerentes. A solução envolve a criação de uma hierarquia de dados focada nas informações mais relevantes, disponibilizando chamadas adicionais para detalhes específicos sob demanda.
Além disso, a ausência de consciência temporal dos agentes exigiu a adoção do formato ISO 8601 para intervalos de tempo, como “P7D” para períodos de sete dias, permitindo consultas temporais mais precisas sem a necessidade de datas absolutas.
“Usar valores de duração temporal foi uma ótima solução que o agente manejou bem. Documentar os formatos esperados no parâmetro da ferramenta é essencial.”
(“Using time duration values turned out to be a great solution that the agent handled well. Documenting the expected formats in the tool parameter description is crucial.”)— Roni Dover, Desenvolvedor MCP Server
Resultados e métricas
A análise das respostas JSON pelos agentes de IA evidencia a importância de uma documentação detalhada para interpretação correta dos dados. A inclusão de comentários explicativos no JSON auxilia o agente a contextualizar informações como scores de erros, tendências e impactos, resultando em respostas mais precisas e relevantes para o usuário.
Outro ponto crítico é a adaptação dos instrumentos para refletir a intenção do usuário, e não apenas a funcionalidade do código. Reformular descrições para destacar casos de uso, como detecção de mudanças críticas ou geração automática de testes com base no uso em tempo real, aumentou significativamente a efetividade do agente na escolha das ferramentas certas para cada consulta.
“Atualizar as descrições para enfatizar o motivo pelo qual a informação é útil fez com que o agente utilizasse a ferramenta sem a necessidade de instruções explícitas.”
(“Updating descriptions to emphasize why the information is useful made the agent use the tool seamlessly without explicit instructions.”)— Roni Dover, Desenvolvedor MCP Server
Os avanços no servidor MCP revelam como a sinergia entre machine learning e monitoramento inteligente das aplicações pode transformar a análise automatizada de grandes volumes de dados. Pesquisas futuras podem focar na ampliação da capacidade de contexto dos modelos, no refinamento das APIs para consultas específicas e na melhoria da interação entre agentes inteligentes e dados observacionais em tempo real.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
