Você tem um agente de IA que pode chamar APIs, buscar documentos e até mesmo acionar fluxos de trabalho. Mas toda vez que você dimensiona o sistema, as coisas começam a dar errado. 🫨
Se você já passou por isso, precisa de uma maneira mais limpa e estruturada de gerenciar o comportamento dos agentes. Os clientes MCP desempenham um papel fundamental nesse sentido.
Neste guia, vamos explicar o que são e como funcionam. Além disso, vamos dar uma olhada em como o ClickUp lida com fluxos de trabalho de agentes, sem toda a estrutura. Vamos começar!
O que é um cliente MCP?
O Model Context Protocol (MCP) é uma estrutura aberta que permite que agentes de IA interajam com segurança com sistemas empresariais. Ele facilita a memória, o raciocínio contextual e a orquestração entre ferramentas e serviços distribuídos.
Um cliente MCP é um componente crítico dentro dessa arquitetura, incorporado em aplicativos de IA, como o aplicativo Claude Desktop ou estruturas de agentes personalizadas. Ele estabelece uma conexão um-para-um com estado com um servidor MCP, gerenciando a comunicação entre o modelo de IA e os sistemas externos.
Ele desempenha um papel fundamental na infraestrutura de IA do MCP ao:
- Negociando versões e recursos de protocolo com servidores
- Gerenciamento de transporte de mensagens JSON-RPC (JavaScript Object Notation-Remote Procedure Call)
- Descobrindo e invocando ferramentas e APIs
- Acesse recursos corporativos em um contexto seguro
- Lidando com prompts e funções opcionais, como gerenciamento de raiz e amostragem
Tipos de clientes MCP:
- Clientes que utilizam ferramentas simples: Clientes básicos para chatbots ou IAs que realizam tarefas únicas e diretas, como chamar uma calculadora ou uma ferramenta meteorológica
- Clientes de estrutura agênica: Clientes mais avançados para agentes de IA que gerenciam uma sequência de chamadas de ferramentas para atingir objetivos complexos e com várias etapas (por exemplo, planejar uma viagem chamando ferramentas de voos e hotéis)
- Clientes incorporados em aplicativos: Clientes integrados a um aplicativo específico (como um CRM) para permitir que um assistente de IA controle os recursos desse aplicativo usando linguagem natural.
- Clientes orquestradores: Clientes de alto nível que atuam como um hub central, delegando tarefas a diferentes servidores de ferramentas ou coordenando vários agentes de IA para executar fluxos de trabalho complexos
💡 Dica profissional: Quer ver como os agentes de IA estão remodelando fluxos de trabalho reais? Aprenda a criar seu próprio agente de IA no ClickUp — sem necessidade de conhecimentos de programação.
Principais recursos dos clientes MCP
Os clientes MCP atuam como uma ponte operacional entre agentes de IA e sistemas empresariais, permitindo interações de IA ricas em contexto, tomada de decisões em tempo real e execução dinâmica de tarefas. Abaixo estão os principais recursos que definem suas capacidades:
- Estabelece conexões: Mantém uma sessão individual e com estado com um código de servidor MCP específico, garantindo interações isoladas e seguras
- Negocia protocolos e recursos: participa dos processos iniciais de handshake para alinhar as versões dos protocolos e os recursos mutuamente suportados, garantindo compatibilidade e funcionalidade ideal
- Gerencia a comunicação bidirecional: lida com o roteamento de mensagens JSON-RPC, incluindo solicitações, respostas e notificações, entre o aplicativo host e a arquitetura cliente-servidor conectada
- Descobre e executa ferramentas: Identifica as ferramentas MCP disponíveis expostas pelo servidor e facilita sua invocação, permitindo que os agentes de IA realizem ações como recuperação de dados ou execução de tarefas
- Acessa e gerencia recursos: Interage com vários recursos fornecidos pelo servidor, como arquivos ou bancos de dados, permitindo que os agentes de IA incorporem dados externos em suas operações
- Prioriza a segurança e o controle de acesso: Adota uma abordagem local em primeiro lugar, em que os servidores são executados localmente, a menos que seja explicitamente permitido o uso remoto. Isso garante o controle do usuário sobre os dados e as ações. As credenciais de autenticação para testar servidores MCP podem ser gerenciadas com segurança, por exemplo, por meio de variáveis de ambiente virtual passadas para o processo do servidor
Explicação sobre o cliente MCP vs. API
Tanto os clientes MCP quanto as APIs são essenciais para a interação de software, mas têm finalidades distintas. Em sua essência, um cliente MCP é um componente específico projetado para que agentes de IA interajam com ferramentas externas, enquanto uma API é um conjunto mais amplo de regras que permite que vários aplicativos de software se comuniquem entre si.
Um cliente MCP oferece suporte à descoberta em tempo de execução, permitindo que a IA pergunte quais ferramentas estão disponíveis. Por outro lado, uma API normalmente depende de documentação estática que os desenvolvedores devem ler para entender como interagir com ela.
Casos de uso para clientes MCP
Abaixo estão exemplos específicos de automação de fluxo de trabalho que ilustram os recursos dos clientes MCP:
🤖 Coordenação multiagente
Em fluxos de trabalho complexos, vários agentes de IA muitas vezes precisam colaborar, cada um lidando com subtarefas distintas. Os clientes MCP facilitam isso, fornecendo um protocolo unificado para compartilhamento de contexto e acesso a ferramentas.
Cada agente opera de forma independente, comunicando-se de maneira assíncrona por meio de tarefas estruturadas através do cliente MCP, garantindo uma resolução eficiente e coordenada dos problemas.
📌 Exemplo: Um sistema de suporte de TI empresarial utiliza vários agentes de IA para resolver o problema de um usuário, como “Meu laptop não liga depois da última atualização de software”.
- Se a reversão falhar, o Agente de Substituição de Dispositivo inicia uma troca de hardware
- O Agente de Diagnóstico de Hardware verifica os componentes físicos do dispositivo
- Se o hardware estiver funcional, o Software Rollback Agent avalia as atualizações recentes
🧠 Curiosidade: Claude 4 Opus jogou Pokémon Red por 24 horas seguidas e lembrou de tudo. Ele usou o MCP para acompanhar o progresso, planejar movimentos e manter a consistência do início ao fim.
🤖 Agentes com memória aprimorada para suporte ao cliente
Os agentes de IA tradicionais muitas vezes não conseguem reter o contexto durante interações prolongadas. Os clientes MCP resolvem esse problema, permitindo que os agentes armazenem e recuperem informações contextuais entre sessões.
Na maioria dos casos, o suporte a MCP permite que os agentes acessem e integrem informações de várias fontes, como bancos de dados ou documentos, aumentando a relevância e a precisão das respostas.
📌 Exemplo: Uma companhia aérea emprega agentes de IA com sistemas de memória integrados para melhorar o suporte ao cliente. Quando um passageiro frequente solicita uma mudança de voo, o agente:
- Acessa a memória de entidade para gerenciar detalhes específicos, como números de passageiro frequente
- Recupera interações e preferências anteriores da memória de longo prazo
- Usa memória de curto prazo para manter o contexto durante a sessão atual
⚙️ Bônus: Para agentes que dependem da memória e recuperação de documentos, RAG vs. MCP vs. agentes de IA oferece uma análise direta de como os agentes baseados em memória diferem das abordagens tradicionais.
🤖 Gerenciadores de tarefas autônomos
Diferentes tipos de agentes de IA, como aqueles que atuam como CEOs ou gerentes de projeto, precisam acessar diversas ferramentas e dados para planejar, executar e monitorar tarefas com eficácia.
Os clientes MCP oferecem a esses agentes uma maneira unificada de se conectar a calendários, ferramentas de gerenciamento de projetos, plataformas de comunicação e muito mais por meio de uma interface de chat interativa.
📌 Exemplo: Uma empresa de tecnologia implementa um agente de IA para supervisionar tarefas de gerenciamento de projetos. O agente:
- Resume as comunicações da equipe e os relatórios de progresso
- Monitora cronogramas e marcos do projeto
- Delega tarefas aos membros da equipe com base na carga de trabalho e na experiência
🚀 Vantagem do ClickUp: Use IA para priorizar automaticamente tarefas com base no contexto real, como marcar um bug como urgente quando um cliente parece frustrado. Gaste menos tempo classificando e mais tempo resolvendo.
Como os clientes MCP funcionam na prática
Os clientes MCP são pontes orientadas por protocolo entre aplicativos de modelo de linguagem grande (LLM) e sistemas empresariais. Esses clientes são terminais de comunicação estruturados que permitem que a IA raciocine com contexto externo e execute decisões em escala.
Veja como eles funcionam nos bastidores. 👇
Etapa 1: inicialização da sessão e negociação de recursos
Ao iniciar, o cliente MCP inicia um handshake com o servidor MCP para estabelecer uma sessão. Isso envolve a troca de versões de protocolo e recursos para garantir a compatibilidade. O cliente envia uma solicitação e o servidor responde com os recursos suportados.
Essa negociação garante que ambas as partes compreendam as ferramentas, os recursos e os prompts disponíveis, preparando o terreno para uma comunicação eficaz.
🔍 Você sabia? Graças ao MCP Bridge, você pode conectar vários servidores de protocolo de contexto de modelo a uma única API RESTful. Isso oferece mais flexibilidade sem a necessidade de várias integrações diferentes.
Etapa 2: Descoberta de ferramentas e provisionamento de contexto
Após estabelecer a sessão, o cliente consulta o servidor para descobrir as ferramentas e recursos disponíveis usando métodos como tools/list. O servidor responde com uma lista de recursos, incluindo descrições e esquemas de entrada.
Em seguida, o cliente apresenta esses recursos ao modelo de IA, muitas vezes convertendo-os em um formato compatível com sua API de chamada de função. Esse processo equipa o agente de IA com um conjunto ampliado de habilidades, permitindo que ele execute uma gama mais ampla de tarefas.
Etapa 3: Invocação e execução da ferramenta
Quando o agente de IA determina que uma ferramenta específica é necessária para atender a uma solicitação do usuário, o cliente envia uma solicitação tools/call ao servidor, especificando o nome da ferramenta e os argumentos necessários.
O servidor processa essa solicitação, interage com o sistema externo subjacente (por exemplo, chama uma API, consulta um banco de dados) e executa a ação solicitada. O resultado é então enviado de volta ao cliente em um formato padronizado.
🔍 Você sabia? A IA pode colaborar sem nunca compartilhar dados. Graças ao aprendizado de contexto federado, vários modelos podem aprender uns com os outros sem comprometer a privacidade ou a conformidade.
Etapa 4: Integração e geração de respostas
O cliente integra o resultado do servidor de volta ao contexto do aplicativo de IA. Essas informações são fornecidas ao modelo de IA, informando suas respostas ou ações subsequentes.
Por exemplo, se o agente de IA recuperasse dados de um banco de dados, ele poderia usar essas informações para responder às consultas do usuário com precisão. Essa integração perfeita garante que o agente de IA possa fornecer respostas informadas e contextualmente relevantes.
🧠 Curiosidade: A Microsoft chama o MCP de “USB-C dos aplicativos de IA”, pois ele permite que a IA se conecte diretamente a aplicativos, serviços e ferramentas do Windows em um fluxo contínuo.
📮 ClickUp Insight: 24% dos trabalhadores afirmam que tarefas repetitivas os impedem de realizar trabalhos mais significativos, e outros 24% sentem que suas habilidades são subutilizadas. Isso significa que quase metade da força de trabalho se sente bloqueada criativamente e subvalorizada. 💔
O ClickUp ajuda a redirecionar o foco para trabalhos de alto impacto com agentes de IA fáceis de configurar, automatizando tarefas recorrentes com base em gatilhos. Por exemplo, quando uma tarefa é marcada como concluída, o agente de IA do ClickUp pode atribuir automaticamente a próxima etapa, enviar lembretes ou atualizar o status do projeto, liberando você de acompanhamentos manuais.
💫 Resultados reais: A STANLEY Security reduziu o tempo gasto na criação de relatórios em 50% ou mais com as ferramentas de relatórios personalizáveis do ClickUp, liberando suas equipes para se concentrarem menos na formatação e mais nas previsões.
Limitações e considerações ao usar clientes MCP
Embora os clientes MCP ofereçam uma base poderosa para a construção de sistemas de IA agentica, há várias limitações importantes a serem consideradas. 💭
- Padrões de protocolo em evolução: O MCP ainda está no início de seu ciclo de padronização, o que significa que partes do protocolo, formatos de mensagem ou recursos suportados podem mudar
- Complexidade orientada por esquemas: O uso eficaz do MCP depende muito de esquemas JSON claros e estruturados para definições de ferramentas, formatos de prompt e contratos de recursos. Esquemas mal definidos podem resultar em integrações frágeis ou uso incorreto das ferramentas pelos agentes LLM
- Overhead de agente não padrão: Agentes que não suportam nativamente o protocolo MCP requerem camadas de wrapper ou adaptadores personalizados para traduzir entre a lógica interna e as expectativas do MCP
🚀 Vantagem do ClickUp: Embora os clientes MCP exijam implementação personalizada e configuração técnica, o ClickUp permite automatizar fluxos de trabalho rotineiros sem escrever uma única linha de código. Este guia sobre automação de processos comerciais manuais mostra como fazer isso.
Como o ClickUp oferece suporte a fluxos de trabalho de agentes semelhantes ao MCP
Os clientes MCP oferecem recursos poderosos, mas geralmente exigem a junção manual de contextos e um trabalho pesado de integração, especialmente entre agentes não padronizados.
O ClickUp faz toda a diferença aqui.
É o aplicativo completo para o trabalho, que combina gerenciamento de projetos, documentos e comunicação em equipe, tudo em uma única plataforma, acelerado pela automação e pesquisa de IA de última geração.
O ClickUp não é apenas o melhor software de gerenciamento de tarefas disponível no mercado. Ele também elimina a necessidade de uma plataforma de implementação MCP, oferecendo suporte a fluxos de trabalho de agentes semelhantes ao MCP de maneira mais unificada e eficiente, sem sobrecarga operacional. Vamos dar uma olhada mais de perto. 👀
Memória sensível ao contexto sem sobrecarga de infraestrutura
A maioria das configurações de MCP requer a união de armazenamentos vetoriais ou encadeamento de prompts.
O ClickUp Brain resolve isso.
É o núcleo neural dos seus fluxos de trabalho agenticos que incorpora memória, contexto e inferência diretamente em seu espaço de trabalho. Ao contrário das configurações tradicionais que dependem de janelas de prompt superficiais ou memória vinculada à API, o ClickUp Brain entende suas tarefas, documentos, cronogramas, comentários e dependências em tempo real.
Sua memória de projeto persistente ajuda a recuperar atualizações históricas, bloqueadores, registros de tempo e atividades dos responsáveis. Se uma tarefa no backlog do seu produto continuar atrasada, a IA pode sinalizá-la para escalonamento ou recomendar a realocação de recursos com base no comportamento anterior.
📌 Exemplo: Você pode perguntar ao ClickUp Brain: “Quais são as novidades da equipe jurídica e de TI sobre o Projeto A?” Ele pesquisará todas as tarefas, documentos, comentários e cronogramas relacionados e, em seguida, gerará um resumo do andamento com marcos concluídos, bloqueios em aberto e riscos sinalizados.
Todos os modelos LLM em um só lugar
Com o ClickUp Brain, você também pode acessar vários modelos de IA diretamente do seu espaço de trabalho. Alterne entre ChatGPT, Claude e Gemini. Resolver problemas complexos nunca foi tão fácil.
Agentes de IA autônomos para fazer o que você quiser
O ClickUp Brain interpreta e estrutura continuamente os dados do espaço de trabalho, permitindo que os agentes de IA do ClickUp ajam com o mínimo de intervenção do usuário. Esses agentes não dependem de regras criadas manualmente ou de memória externa. Em vez disso, eles herdam a mesma inteligência contextual que o ClickUp Brain executa.
Vejamos como esses agentes de IA para produtividade operam para oferecer autonomia semelhante à do MCP em escala:
- Agentes de automação de tarefas lidam com trabalhos recorrentes, como planejamento de sprints ou organização de backlogs, acionando ações com base no status da tarefa, datas de vencimento ou bloqueadores
- Os analistas de dados processam métricas ou resultados de campanhas, usando dados vinculados a projetos para revelar insights ou detectar anomalias
- Os bots de atendimento ao cliente extraem informações de documentos compartilhados e threads de tarefas para resolver rapidamente questões internas ou relacionadas aos clientes
- Os monitores da concorrência rastreiam mudanças externas e compilam resumos acionáveis no ClickUp, sincronizando com integrações como Google Alerts ou conjuntos de dados públicos
- Agentes de triagem mapeiam solicitações ou conversas recebidas para tarefas relevantes, garantindo o acompanhamento e a rastreabilidade
- Os agentes de respostas acessam bases de conhecimento internas, como documentos, wikis e SOPs, para responder a perguntas como “Qual é o processo de escalonamento para um bug de produção?”
Automações para otimizar tarefas repetitivas
As automações do ClickUp são perfeitas para lidar com tarefas repetitivas com precisão e, quando combinadas com o ClickUp Brain, tornam-se mais inteligentes, adaptáveis e fáceis de configurar.
Embora os Autopilot Agents e as ClickUp Automations sigam fluxos de trabalho baseados em lógica, eles foram criados para diferentes tipos de tarefas:
- *os Agentes Autopilot entram em ação quando a situação exige decisões contextuais, respostas conversacionais ou geração inteligente de conteúdo
- Automações são ideais para lidar com ações rotineiras com base em regras definidas. Pense em atualizar o status de uma tarefa ou atribuí-la a um colega quando uma condição for atendida
Com o AI Automation Builder, você não precisa montar fluxos de trabalho complexos manualmente. Basta descrever o que você deseja em linguagem simples, como “Atribuir todas as tarefas vencidas ao líder do projeto e alterar o status para Em risco”, e o ClickUp Brain criará instantaneamente o fluxo de trabalho com os gatilhos e ações corretos.
Você pode editar ou publicar com apenas um clique.
Use variáveis como criador de tarefas, observador ou usuário acionador para manter a automação adaptável às funções em tempo real e às mudanças de propriedade. Isso é especialmente útil para equipes rotativas ou fluxos de trabalho baseados em clientes.
📖 Leia também: Como usar IA para automatizar tarefas
Interoperabilidade para reduzir a taxa de alternância
As integrações do ClickUp facilitam a conectividade com mais de 1000 ferramentas, incluindo Figma, Microsoft Teams e Google Drive.
Algumas das melhores integrações do ClickUp permitem que agentes de IA acessem e manipulem dados em várias plataformas, garantindo interoperabilidade e gerenciamento de contexto consistente, um princípio fundamental do MCP.
🔍 Você sabia? Os agentes de IA agora estão gerenciando outros agentes de IA. Com o MCP, um agente pode atribuir tarefas a subagentes, acompanhar seu progresso e intervir se algo sair do planejado.
✨Bônus: Potencialize seu fluxo de trabalho com o Brain Max, a solução de IA mais avançada da ClickUp até agora! O Brain Max combina automação poderosa, gerenciamento inteligente de tarefas, recursos de conversão de texto em fala e insights em tempo real para ajudar você a trabalhar de forma mais inteligente, sem se esforçar tanto. Seja para gerenciar projetos, colaborar com sua equipe ou otimizar suas tarefas diárias, o Brain Max foi projetado para elevar sua produtividade a um novo patamar.
Pronto para experimentar o futuro do trabalho? Saiba mais sobre o Brain Max e libere todo o potencial da sua equipe!
Dê um descanso aos seus clientes com o ClickUp
Se você está criando agentes que precisam raciocinar, lembrar e agir em várias ferramentas, os clientes MCP oferecem flexibilidade para projetar exatamente como as informações fluem.
Mas eles também têm limitações. 👎
O ClickUp é um forte argumento a favor de uma alternativa com comportamento semelhante ao de um agente, sem o peso da engenharia.
Com o ClickUp Brain, você obtém IA que entende o contexto e automações que lidam com ações repetitivas sem código. E com integrações, suas ferramentas realmente se comunicam entre si. Às vezes, sistemas mais simples levam você mais longe, mais rápido.
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Perguntas frequentes (FAQ)
Em termos simples, um cliente MCP atua como um tradutor e assistente especializado para um agente de IA, permitindo que ele use ferramentas externas e acesse informações do mundo real.
O agente de IA é o “pensador” ou o “cérebro”. É a inteligência central que toma decisões, compreende objetivos, raciocina e decide o que precisa ser feito. É a parte que tem o objetivo. O cliente MCP é o “comunicador” ou a “boca e os ouvidos”. É uma ferramenta específica que o agente de IA usa para interagir com o mundo exterior. Ele não pensa por si mesmo.
Sim, existem inúmeras implementações de código aberto de clientes MCP disponíveis. Como o Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto, seu crescimento está sendo impulsionado por um forte ecossistema de código aberto. Essas implementações podem assumir várias formas, desde kits oficiais para desenvolvedores até aplicativos criados pela comunidade que permitem o uso flexível de ferramentas.