MCP Breakfast Club: Recapitulação da Primeira Edição

No dia 25 de fevereiro, realizamos a primeira edição do MCP Breakfast Club na Casa Alice em São Paulo. Engenheiros e líderes técnicos do mercado de e-commerce brasileiro se reuniram presencialmente e remotamente para uma manhã de palestras e discussões sobre a operação de MCP em produção.

Três palestrantes apresentaram como MCP evoluiu e para onde está indo, como construir loops de agentes autônomos para storefronts, e como é a governança de MCP dentro de uma grande varejista. Aqui está um resumo de cada apresentação.

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O Estado de MCP: De Read-Only a Blocos Construtivos

Camudo (Viktor Marinho), deco

Camudo abriu com context engineering: a ideia de que o trabalho mais importante agora é tornar disponível o contexto da sua empresa (dados, processos, regras de negócio, estado de tarefas) para máquinas. Não esperando por um modelo mais inteligente. Tornando acessível o contexto que você já possui.

É aí que MCP se encaixa. A Anthropic lançou em finais de 2024 como uma especificação aberta para conectar LLMs a ferramentas. No início, as pessoas o usavam localmente: conecte uma fonte de documentação ao seu editor de código e deixe o modelo lê-la. Mas MCP continuou evoluindo. Transporte remoto via HTTP. OAuth. Operações de escrita. UIs servidas através de MCPs. O Apps SDK do ChatGPT da OpenAI formalizou o padrão de entregar ferramentas e interfaces em conjunto.

Essa única restrição, tornando docs e discovery obrigatórios, é uma grande parte da razão pela qual a adoção se disseminou. E uma vez que você leva MCP a sério como infraestrutura, os padrões ficam interessantes. MCPs começam a se comportar como blocos construtivos: você pode compor múltiplos servidores em um (MCPs virtuais), tratá-los como interfaces intercambiáveis (bindings), conectá-los em sistemas orientados a eventos (um barramento de eventos), e gerar clients RPC tipados a partir de seus schemas para chamar APIs diretamente do código.

Ele também fez uma demonstração de MCP Mesh, um control plane open-source que deco construiu para centralizar MCPs com autenticação, monitoramento e governança.

Centralizando MCPs e Construindo Agent Loops para E-Commerce

Guilherme Rodrigues, CEO, deco

Guilherme continuou de onde Camudo parou, mas do ângulo de alguém aplicando essas ideias em produção. deco opera mais de 100 storefronts de e-commerce e é responsável pelo seu SLA. A pergunta com a qual começou: como você monitora, diagnostica e otimiza tantos sites sem escalar sua equipe linearmente?

Sua resposta foi investir em uma camada MCP primeiro e construir agentes em cima dela. Você começa expondo seus sistemas internos (observabilidade, dados de CDN, analytics, repositórios de código) como servidores MCP e centralizando-os em um gateway. Uma vez que você tem esse catálogo de ferramentas, construir novos agentes se torna um exercício de composição: escolha as ferramentas, escreva um prompt, defina quando ele executa.

Ele enfatizou que cada novo agente reutiliza a infraestrutura que você já construiu, e que workflows devem ser escritos como código (não drag-and-drop), para que você tenha controle de versão, testes e ferramentas de desenvolvimento regulares. Para ilustrar o padrão, ele percorreu alguns agentes que a equipe vem construindo:

O ponto em todos os três: uma vez que as capacidades da sua empresa estão disponíveis como MCPs, você pode compostos em agentes, interfaces de chat, UIs de administração e integrações de código direto. A mesma ferramenta serve todos os quatro consumidores.

Repositórios open-source compartilhados durante a palestra:

• storefront-skills: conhecimento de domínio para agentes de e-commerce
• mcps: servidores MCP open-source (HyperDX, ClickHouse, e mais)
• mesh: gateway MCP e control plane

Governança de MCP em Varejo e o Caminho para UCP

Enio Moraes, Consultor, Movimento AI

Enio trouxe um ângulo diferente: um consultor que ajudou uma grande varejista a sair da adoção caótica de IA para uma plataforma MCP governada. O ponto de partida era bagunçado. Funcionários estavam usando ChatGPT, DeepSeek e Claude gratuitos sem controles de dados. Alguém acidentalmente enviou um voucher para a lista de email errada. Credenciais estavam hardcoded. Servidores MCP foram instalados sem revisão.

A correção foi construída em etapas. Primeiro, centralização: LibreChat (open source) implantado em um VPC privado como plataforma interna de IA da empresa, com três LLMs curados disponíveis para aproximadamente 500 funcionários. Depois governança, em duas camadas:

Temas Recorrentes em Todas as Três Palestras

Palestrantes diferentes, contextos diferentes, mas algumas ideias continuaram aparecendo:

Esta foi a primeira edição do MCP Breakfast Club. Fique atento à próxima edição.