Se o seu servidor MCP tem dezenas de ferramentas, provavelmente está mal construído. Você precisa de ferramentas que sejam específicas e claras para cada caso de uso—mas também não pode ter muitas. Isso cria um trade-off quase impossível que a maioria das empresas não sabe como resolver. É por isso que entrevistei meu amigo Alex Rattray (@RattrayAlex), o fundador e CEO da @StainlessAPI. A Stainless constrói APIs, SDKs e servidores MCP para empresas como @OpenAI e @AnthropicAI. Alex passou anos dominando como fazer software se comunicar com software, e ele veio ao programa para compartilhar o que sabe. Eu o tive no @every’s AI & I para falar sobre MCP e o futuro da internet nativa de IA. Nós abordamos: • Projetar servidores MCP para serem enxutos e precisos. As melhores práticas de Alex para construir servidores MCP confiáveis começam com a manutenção de um conjunto de ferramentas pequeno, dando a cada ferramenta um nome e descrição precisos, e minimizando as entradas e saídas que o modelo precisa lidar. Na Stainless, eles também costumam adicionar um filtro JSON em cima para remover dados desnecessários. • Tornar APIs complexas gerenciáveis com modo dinâmico. Para resolver o problema de como uma IA descobre qual ferramenta usar em APIs maiores, a Stainless muda para o "modo dinâmico", onde o modelo recebe apenas três ferramentas: listar os endpoints, escolher um e aprender sobre ele, e então 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 múltiplos bancos de dados e retorna um resumo que, de outra forma, teria levado múltiplos logins e buscas. • Criar um "cérebro" para sua empresa com Claude Code. Alex construiu um cérebro compartilhado na empresa Stainless mantendo o Claude Code rodando em seu sistema e pedindo para salvar entradas úteis—como feedback de clientes e consultas SQL—no GitHub. Com o tempo, isso cria um arquivo curado que sua equipe pode consultar facilmente. • O futuro do MCP é a execução de código. Em vez de dar aos modelos centenas de ferramentas, Alex acredita que a configuração mais poderosa será uma simples ferramenta de execução de código e uma ferramenta de busca de documentos. A IA escreve código contra o SDK de uma API, executa-o em um servidor e verifica os documentos quando fica presa. Este é um vídeo imperdível para quem quer entender o MCP—e aprender como usá-los como uma vantagem competitiva. Assista abaixo! Marcos de tempo: 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 Escalando servidores MCP para grandes APIs: 00:23:50...