Comunicação Cliente-Servidor MCP

Introdução ao Model Context Protocol (MCP)

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Comunicação Cliente-Servidor

Transportes: I/O padrão (stdio)

Servidor roda como processo filho

Transportes: I/O padrão (stdio)

Servidor roda como processo filho
Comunicação por pipes (stdin/stdout)

Transportes: I/O padrão (stdio)

Servidor roda como processo filho
Comunicação por pipes (stdin/stdout)

Transportes: I/O padrão (stdio)

Servidor roda como processo filho
Comunicação por pipes (stdin/stdout)
Apenas local — mesma máquina

Transportes: I/O padrão (stdio)

Servidor roda como processo filho
Comunicação por pipes (stdin/stdout)
Apenas local — mesma máquina
Simples, sem configurar rede

Transportes: I/O padrão (stdio)

Servidor roda como processo filho
Comunicação por pipes (stdin/stdout)
Apenas local — mesma máquina
Simples, sem configurar rede
Servidor encerra quando o cliente sai

Transportes: HTTP com streaming

Servidor MCP: timezone_server.py

import mcp
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests

mcp = FastMCP("Timezone Converter")

@mcp.tool()
def convert_timezone(date_time: str, from_timezone: str, to_timezone: str) -> str:
    ...


if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

Cliente MCP: listando ferramentas do servidor

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client


async def get_tools_from_mcp():

    # Define the server parameters
    params = StdioServerParameters(command=sys.executable, args=["timezone_server.py"])


    # Connect to the MCP server and open a session
    async with stdio_client(params) as (reader, writer):

        async with ClientSession(reader, writer) as session:

            # Initialize the session
            await session.initialize()

            # Ask the server what tools it provides
            response = await session.list_tools()

Cliente MCP: listando ferramentas do servidor

async def get_tools_from_mcp():
            # ...

            # Ask the server what tools it provides
            response = await session.list_tools()

            print("Connected to MCP server!")
            print("Available tools:")
            for tool in response.tools:
                print(f" - {tool.name}: {tool.description}")

            return response.tools


asyncio.run(get_tools_from_mcp())

Cliente MCP: listando ferramentas do servidor

Connected to MCP server!
Available tools:
 - convert_timezone: 
    Convert a datetime from one timezone to another.

    Args:
        date_time: The datetime string in ISO format (e.g., '2025-01-20T14:30:00')
        from_timezone: Source timezone (e.g., 'America/New_York')
        to_timezone: Target timezone (e.g., 'Europe/London')

    Returns:
        A string with the converted datetime and timezone information

Cliente MCP: chamando ferramentas do servidor

async def call_mcp_tool(tool_name: str, arguments: dict) -> str:
    params = StdioServerParameters(command=sys.executable, args=["timezone_server.py"])

    async with stdio_client(params) as (reader, writer):
        async with ClientSession(reader, writer) as session:

            await session.initialize()


            result = await session.call_tool(tool_name, arguments)


            text_content = result.content[0].text

            print(f"Conversion Result: {text_content}")
            return str(text_content)

Cliente MCP: chamando ferramentas do servidor

asyncio.run(
    call_mcp_tool(
        "convert_timezone",
        {"date_time": "2025-01-20T14:30:00",
         "from_timezone": "America/New_York",
         "to_timezone": "Asia/Tokyo"}
    )
)

'2025-01-21T04:30:00+09:00'

Vamos praticar!

Introdução ao Model Context Protocol (MCP)