Se o seu servidor MCP tiver dezenas de ferramentas, provavelmente ele foi construído de forma errada. Você precisa de ferramentas específicas e claras para cada caso de uso, mas também não pode ter muitas. Isso cria uma troca quase impossível que a maioria das empresas não sabe como resolver. É por isso que entrevistei meu amigo Alex Rattray (@RattrayAlex), fundador e CEO da @StainlessAPI. A Stainless cria APIs, SDKs e servidores MCP para empresas como @OpenAI e @AnthropicAI. Alex passou anos dominando como fazer o software falar com o software e veio ao programa para compartilhar o que sabe. Eu o convidei no @every's AI & I para falar sobre MCP e o futuro da internet nativa de IA. Entramos em: • Projetar servidores MCP para serem enxutos e precisos. As práticas recomendadas de Alex para a criação de servidores MCP confiáveis começam com a manutenção do conjunto de ferramentas pequeno, dando a cada ferramenta um nome e uma descrição precisos e minimizando as entradas e saídas que o modelo precisa manipular. Na Stainless, eles também costumam adicionar um filtro JSON na parte superior para remover dados desnecessários. • Torne APIs complexas gerenciáveis com o modo dinâmico. Para resolver o problema de como uma IA descobre qual ferramenta usar em APIs maiores, o Stainless muda para o "modo dinâmico", onde o modelo obtém apenas três ferramentas: listar os endpoints, escolher um e aprender sobre ele e, em seguida, executá-lo. • Servidores MCP como copilotos de negócios. Na Stainless, Alex usa servidores MCP para conectar ferramentas como @NotionHQ e @HubSpot, para que ele possa fazer perguntas como: "Quais clientes se inscreveram na semana passada?" O sistema consulta vários bancos de dados e retorna um resumo que, de outra forma, teria feito vários logins e pesquisas. • Crie um "cérebro" para sua empresa com Claude Code. Alex construiu um cérebro compartilhado da empresa na Stainless mantendo o Claude Code em execução em seu sistema e pedindo que ele salvasse entradas úteis, como feedback de clientes e consultas SQL, no GitHub. Com o tempo, isso cria um arquivo selecionado que sua equipe pode consultar facilmente. • O futuro do MCP é a execução de código. Em vez de fornecer aos modelos centenas de ferramentas, Alex acredita que a configuração mais poderosa será uma ferramenta simples de execução de código e uma ferramenta de pesquisa de documentos. A IA grava código no SDK de uma API, executa-o em um servidor e verifica os documentos quando ele trava. Este é um must-watch para quem quer entender o MCP - e aprender a usá-los como uma vantagem competitiva. Assista abaixo! Timestamps: Introdução: 00:01:14 Por que Alex gosta de correr descalço: 00:02:54 APIs e MCP, os conectores da nova internet: 00:05:09 Por que os servidores MCP são difíceis de acertar: 00:10:53 Princípios de design para servidores MCP confiáveis: 00:20:07 Dimensionamento de servidores MCP para APIs grandes: 00:23:50...