O SDK dos Agentes da OpenAI agora suporta o MCP (Protocolo de Contexto do Modelo), uma verdadeira mudança de jogo para a interoperabilidade de IA. Isso permite que os desenvolvedores conectem modelos de IA a ferramentas externas e fontes de dados de forma eficiente. Neste guia técnico, vamos orientá-lo na construção de Servidores MCP com o SDK dos Agentes da OpenAI para aprimorar suas aplicações de IA.
O que são Servidores MCP e por que usá-los com o SDK dos Agentes da OpenAI?
Servidores MCP padronizam como as aplicações fornecem contexto para grandes modelos de linguagem (LLMs). Eles funcionam como um conector universal, semelhante a uma porta USB-C, para aplicações de IA. O SDK dos Agentes da OpenAI integra Servidores MCP para permitir que os agentes acessem ferramentas e dados externos. Usar Servidores MCP garante uma interação sem costura entre seu agente de IA e recursos remotos ou locais. Essa integração reduz a complexidade na chamada de ferramentas e aprimora a funcionalidade do agente.
Pré-requisitos para Construir Servidores MCP com o SDK dos Agentes da OpenAI
Certifique-se de que você tenha Python 3.8 ou superior instalado no seu sistema. Instale o SDK dos Agentes da OpenAI usando o pip: pip install openai-agents. Configure o Node.js para executar comandos do servidor MCP como npx para certos exemplos. Crie um diretório de projeto e inicialize um ambiente virtual para gerenciamento de dependências. Tenha uma compreensão básica de programação assíncrona em Python, pois o SDK utiliza async/await.
Passo 1: Configure seu Ambiente de Desenvolvimento para Servidores MCP
Crie um novo diretório para seu projeto usando mkdir mcp-agent-project && cd mcp-agent-project. Inicialize um ambiente virtual Python com python -m venv venv && source venv/bin/activate. Instale as dependências necessárias: pip install openai-agents pyyaml. Configure um arquivo de configuração chamado mcp_agent.config.yaml para definir os Servidores MCP. Adicione uma configuração básica ao arquivo YAML:
mcp:
servers:
filesystem:
command: npx
args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
Esta configuração aponta para um servidor MCP de sistema de arquivos para acessar arquivos locais.
Passo 2: Compreenda os Tipos de Servidores MCP no SDK dos Agentes da OpenAI
Os Servidores MCP vêm em dois tipos: stdio e HTTP sobre SSE. Servidores stdio são executados localmente como um subprocesso da sua aplicação. Servidores HTTP sobre SSE operam remotamente e se conectam via uma URL. O SDK dos Agentes da OpenAI fornece as classes MCPServerStdio e MCPServerSse para gerenciar esses servidores. Servidores stdio são ideais para desenvolvimento local, enquanto servidores SSE são adequados para sistemas distribuídos. Escolha o tipo de servidor com base na arquitetura e nas necessidades de latência da sua aplicação.
Aproveitando o Apidog para Agilizar o Desenvolvimento de Servidores MCP e do SDK dos Agentes da OpenAI
O Apidog é uma ferramenta poderosa que simplifica o desenvolvimento de APIs, tornando-se um excelente companheiro ao construir Servidores MCP com o SDK dos Agentes da OpenAI. Como os Servidores MCP frequentemente envolvem a interação com APIs—seja para servidores remotos HTTP sobre SSE ou chamadas de testes de ferramentas—o Apidog pode aprimorar seu fluxo de trabalho.
Ele fornece uma interface amigável para testar, documentar e gerenciar APIs, garantindo que seus Servidores MCP se comuniquem efetivamente com ferramentas externas. Além disso, o recurso “Vibe Coding (via MCP)” do Apidog permite que seu assistente de codificação de IA acesse diretamente a documentação da API, reduzindo a mudança de contexto e aumentando a produtividade. Por exemplo, ao configurar um servidor MCP fetch para chamar uma API de clima, o Apidog pode ajudá-lo a testar o endpoint e gerar casos de teste para respostas de erro. Baixe o Apidog gratuitamente para agilizar suas tarefas relacionadas a APIs e concentre-se em construir Servidores MCP robustos com o SDK dos Agentes da OpenAI.
Passo 3: Conecte um Servidor MCP ao Seu Agente da OpenAI
Imponha as classes necessárias do SDK dos Agentes da OpenAI: from openai_agents import Agent, MCPServerStdio. Defina um servidor MCP usando a classe MCPServerStdio com o comando de sistema de arquivos. Use um gerenciador de contexto assíncrono para inicializar o servidor:
async with MCPServerStdio(params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]}) as server:
tools = await server.list_tools()
agent = Agent(name="FileAgent", instructions="Acessar ferramentas de sistema de arquivos", mcp_servers=[server])
Essa configuração permite que o agente use ferramentas de sistema de arquivos dinamicamente durante a execução.
Passo 4: Otimize o Desempenho com Cache de Ferramentas
Os Servidores MCP chamam list_tools() cada vez que um agente é acionado, o que pode introduzir latência. Habilite o cache de ferramentas para reduzir essa sobrecarga configurando cache_tools_list=True em MCPServerStdio. Tenha cuidado—o cache pressupõe que a lista de ferramentas não mudará durante a execução. Invalide o cache se as ferramentas forem atualizadas: await server.invalidate_tools_cache(). O cache funciona tanto para servidores stdio quanto para servidores SSE, melhorando o desempenho para servidores remotos. Teste sua aplicação para garantir que o cache não quebre atualizações dinâmicas de ferramentas.
Passo 5: Construa e Teste Seu Servidor MCP com Exemplos do SDK dos Agentes da OpenAI
Explore cinco exemplos práticos para construir Servidores MCP com o SDK dos Agentes da OpenAI. Esses exemplos demonstram diferentes casos de uso e configurações de servidores. Cada exemplo inclui trechos de código e explicações para esclarecimento. Acompanhe para ver como os Servidores MCP aprimoram as capacidades do agente. Certifique-se de que seu ambiente está configurado conforme descrito no Passo 1 antes de prosseguir. Teste cada exemplo para entender como o SDK interage com os Servidores MCP.
Exemplo 1: Integrando Vários Servidores MCP
Para permitir que um agente interaja com o sistema de arquivos local e com um espaço de trabalho do Slack, você pode configurar vários servidores MCP. Isso envolve configurar um Servidor MCP de Sistema de Arquivos e um Servidor MCP do Slack, e então orquestrá-los usando o SDK dos Agentes da OpenAI. Passos detalhados e exemplos de código estão disponíveis no artigo da Comunidade DEV.
Exemplo 2: Estendendo o SDK dos Agentes com Suporte a MCP
Aprimore o SDK dos Agentes da OpenAI incorporando suporte a servidores MCP através da extensão openai-agents-mcp. Esta extensão permite a integração suave de servidores MCP e suas ferramentas dentro da estrutura do SDK dos Agentes. Instruções de instalação e configuração, juntamente com aplicativos de exemplo, podem ser encontrados no repositório do GitHub.
Exemplo 3: Desenvolvendo um Agente de Código SPARC com Servidor MCP
Construa uma estrutura de agente de codificação inteligente que automatize e agilize tarefas de desenvolvimento de software. Ao integrar o SDK dos Agentes da OpenAI com capacidades MCP, o Agente de Código SPARC pode analisar padrões de código, sugerir melhorias, implementar mudanças e manter o controle de versões. Mais informações e detalhes de implementação estão disponíveis na postagem da Comunidade de Desenvolvedores da OpenAI.
Exemplo 4: Construindo um Sistema Multi-Agente para Assistência em Dever de Casa
Desenvolva um sistema multi-agente onde os agentes desempenham funções distintas, como verificar consultas relacionadas a dever de casa, determinar a matéria e fornecer respostas. Este sistema utiliza o SDK dos Agentes da OpenAI para orquestração de agentes e servidores MCP para acessar ferramentas e recursos especializados. Um guia abrangente com detalhes de implementação é fornecido no artigo da Venture Magazine.
Exemplo 5: Criando um Agente Inteligente para Reserva de Assentos
Combine o SDK dos Agentes da OpenAI com ferramentas MCP AutoGen e recursos de memória para construir um agente de reserva de assentos inteligente e ciente do contexto. Essa integração permite que o agente gerencie preferências dos usuários e interaja com ferramentas especializadas para um desempenho ideal.
Passo 6: Depure e Monitore seus Servidores MCP
Verifique os logs do servidor MCP em busca de erros durante a execução das ferramentas. Use o painel de rastreamento do SDK dos Agentes da OpenAI para monitorar as chamadas de ferramentas, conforme destacado em postagens recentes do X. Teste casos extremos, como nomes de ferramentas inválidos ou tempo de inatividade do servidor, para garantir robustez. Monitore a latência ao usar servidores remotos SSE e otimize com cache, se necessário. Use ferramentas como o AgentOps para observabilidade em tempo real. Depure questões isolando o servidor MCP e testando sua saída list_tools().
Passo 7: Faça o Deploy do Seu Servidor MCP e Aplicação de Agente
Empacote sua aplicação usando uma ferramenta como PyInstaller para distribuição. Faça o deploy de servidores MCP remotos em um provedor de nuvem como AWS ou Azure para escalabilidade. Certifique-se de que seu arquivo mcp_agent.config.yaml esteja incluído no deploy. Configure variáveis de ambiente para dados sensíveis, como chaves de API, em produção. Teste a aplicação implantada para confirmar que o agente pode acessar os Servidores MCP. Monitore a aplicação em produção usando ferramentas de registro e observabilidade.
Conclusão
Construir Servidores MCP com o SDK dos Agentes da OpenAI abre novas maneiras de aprimorar agentes de IA. Os exemplos acima mostram quão versátil essa combinação pode ser. Experimente diferentes Servidores MCP para atender às necessidades do seu projeto. Compartilhe suas criações com a comunidade de desenvolvedores para inspirar outros. Continue explorando a documentação do SDK dos Agentes da OpenAI para mais recursos avançados.