Como criar um MCP Client customizado para integrar o Claude em seu app?

Para criar um MCP Client customizado, você deve utilizar o SDK oficial do Model Context Protocol (disponível em Python ou TypeScript). O processo envolve configurar um transporte (Stdio ou WebSocket), iniciar a sessão com o servidor MCP, realizar a descoberta de ferramentas e, finalmente, integrar o fluxo de mensagens do Claude para que ele possa solicitar execuções e receber resultados contextuais diretamente no seu ambiente de aplicação.

Enquanto o Claude Desktop serve como um excelente hospedeiro para o ecossistema do Model Context Protocol (MCP), desenvolvedores que desejam levar o poder da Anthropic para dentro de seus próprios produtos precisam aprender a construir seus próprios Clientes MCP. O cliente é a peça fundamental que atua como orquestrador: ele mantém a conexão com os servidores de ferramentas, gerencia permissões e serve como o ‘ouvido’ do modelo, traduzindo as intenções de alto nível do Claude em chamadas de sistema ou consultas a bancos de dados em tempo real.

O que diferencia um MCP Client de um MCP Server?

No ecossistema MCP, a distinção de papéis é vital. Enquanto o servidor (Server) expõe recursos, ferramentas e prompts, o cliente (Client) é a aplicação que ‘consome’ esses serviços. Se você está criando um dashboard de BI que usa o Claude para analisar dados, seu dashboard é o Cliente MCP. Ele é responsável por estabelecer o transporte (geralmente via Stdio para processos locais ou WebSockets para remotos), negociar as capacidades e garantir que o modelo de IA tenha acesso ao contexto necessário. Diferente dos servidores, o cliente detém a autoridade de execução e a lógica de interface com o usuário final, conforme detalhado na documentação oficial em modelcontextprotocol.io.

Como configurar a arquitetura de transporte para o cliente?

A primeira decisão técnica ao criar um cliente é escolher o método de comunicação. O SDK do MCP suporta principalmente dois tipos de transporte. O ‘Stdio’ é ideal para ferramentas de CLI ou aplicações que rodam servidores MCP localmente como sub-processos. Já o ‘WebSocket’ é a escolha para arquiteturas distribuídas, onde seu cliente precisa se comunicar com servidores rodando em containers ou nuvens distintas. Para implementar em Python, por exemplo, você utilizará a classe ClientSession em conjunto com um stdio_client ou websocket_client. É essencial garantir que o handshake inicial seja concluído com sucesso antes de enviar qualquer mensagem de controle ao Claude, validando as versões de protocolo suportadas por ambas as partes.

Como realizar a descoberta de ferramentas e recursos dinamicamente?

Uma vez estabelecida a conexão, o seu cliente deve interrogar o servidor para saber o que ele pode fazer. Isso é feito através dos métodos list_tools(), list_resources() e list_prompts(). Em uma aplicação de produção, o seu cliente deve mapear essas ferramentas para o formato esperado pela Messages API da Anthropic (docs.claude.com). Quando o Claude decide que precisa usar uma ferramenta, ele emite uma tool_use call. O seu cliente intercepta essa chamada, encaminha para o servidor MCP correspondente via protocolo, recebe a resposta e a devolve ao Claude. Esse ciclo é o que permite que a IA interaja com o mundo real de forma estruturada e segura.

Como integrar o loop de mensagens da Anthropic API com o MCP?

A integração real acontece no tratamento do loop de conversação. O fluxo típico segue estes passos:

O usuário envia uma mensagem ao seu aplicativo.
Seu cliente envia a mensagem para a Anthropic API, informando as ferramentas disponíveis (obtidas do servidor MCP).
O Claude responde com um bloco tool_use.
Seu cliente detecta o tool_use, chama o método call_tool() no servidor MCP e aguarda o resultado.
O resultado é anexado à conversa como uma tool_result.
O Claude processa o resultado e gera a resposta final para o usuário.

Este fluxo garante que o segredo das chaves de API e a lógica de negócio pesada fiquem isolados, enquanto o modelo apenas orquestra as intenções. É recomendável utilizar o SDK de TypeScript ou Python da Anthropic para facilitar o gerenciamento desses blocos de mensagens.

Quais são as melhores práticas de segurança para clientes customizados?

Segurança é a prioridade zero ao expor capacidades do sistema para um LLM. Como o cliente é o ‘gatekeeper’, ele deve implementar camadas de aprovação humana (Human-in-the-loop) para ações críticas, como exclusão de arquivos ou transações financeiras. Além disso, é fundamental validar os argumentos retornados pelo modelo antes de repassá-los ao servidor MCP. Embora o protocolo MCP forneça uma camada de abstração, o cliente deve impor limites de tempo (timeouts) e monitorar o uso de recursos para evitar loops infinitos ou consumo excessivo de tokens. A documentação em code.claude.com/docs oferece guias sobre como manter o ambiente de execução seguro e isolado através de sandboxing, caso o seu cliente execute código gerado dinamicamente.

Como gerenciar múltiplas conexões de servidores em um único cliente?

Aplicações complexas raramente dependem de um único servidor MCP. O seu cliente deve ser capaz de gerenciar um registro de múltiplos servidores simultâneos. Isso exige um roteador de mensagens interno: quando o Claude solicita a ferramenta ‘buscar_email’, o cliente deve saber qual servidor (entre os cinco conectados) possui essa capacidade. Uma abordagem comum é prefixar o nome das ferramentas com o ID do servidor (ex: gmail_server:search_emails). Isso evita colisões de nomes e permite que seu aplicativo escale para dezenas de integrações sem perder a clareza do contexto enviado ao modelo.

Perguntas frequentes

Posso usar o MCP Client no navegador?

Sim, é possível usar o MCP Client no navegador via WebSockets ou WebRTC, embora a maioria das implementações atuais utilize o SDK de TypeScript para ambientes Node.js ou Electron devido a restrições de segurança e acesso ao sistema de arquivos, que são mais comuns em clientes desktop ou servidores de backend.

Qual a diferença entre o SDK do Claude e o SDK do MCP?

O SDK do Claude serve para se comunicar com os modelos da Anthropic (enviar prompts e receber texto/ferramentas). O SDK do MCP serve para conectar seu aplicativo a servidores de ferramentas e recursos. Um cliente customizado geralmente usa ambos simultaneamente para orquestrar a inteligência e a ação.

Fontes e referências

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