5 servidores MCP de código aberto que farão seus agentes de IA imparáveis

Eu andei brincando com IA ultimamente – principalmente o Claude – e fiquei um pouco entediado com ele apenas respondendo perguntas.

Eu queria que ele fizesse coisas, sabe? Como puxar dados de sites ou navegar pelo meu GitHub.

Foi quando encontrei essas coisas chamadas servidores MCP. Eles são como pequenos ajudantes que permitem que sua IA interaja com ferramentas e aplicativos. Open-source, gratuitos e, honestamente, meio divertidos de brincar.

Estou aqui para te contar sobre cinco que eu testei e que me fizeram dizer: “Uau, isso é incrível”.

O que é um servidor MCP?

Certo, MCP significa Protocolo de Contexto de Modelo. É uma forma de AIs como o Claude se comunicarem com coisas fora de sua bolha, como sites ou cadernos de código. Sem ele, sua IA só está adivinhando.

Com ele, é como se dissesse: “Ei, Claude, pegue meus problemas do GitHub”, e ele realmente faz isso. Fiquei empolgado quando consegui fazer funcionar – foi como se eu tivesse desbloqueado um código de trapaça.

Aqui estão os cinco que eu andei explorando.

1. Stagehand: IA que navega na Web

Stagehand é essa ferramenta legal da Browserbase. Ela permite que sua IA aja como se tivesse um navegador aberto – clicando em links, pegando texto, seja lá o que for. Eu a usei para coletar vários títulos de receitas de um blog de comida para um projeto, e foi muito mais fácil do que escrever scripts eu mesmo.

git clone https://github.com/browserbase/mcp-server-browserbase
cd mpc-server-browserbase
npm install
npm start

Ele roda em localhost:3000. Depois eu disse ao Claude (usando o Claude Desktop, que funciona muito bem para isso):

Vá a um site de notícias e pegue as principais manchetes. Stagehand zipou, coletou os títulos, e o Claude os devolveu. Super prático para coisas como checar preços ou puxar dados sem codificar.

É grátis, open-source e não quebra como algumas outras ferramentas web que eu experimentei.

2. Jupyter: Trabalhando com dados sem complicação

Esse é para quem gosta de brincar com números. O servidor MCP Jupyter permite que sua IA trabalhe com cadernos do Jupyter – sabe, aqueles aplicativos de codificação para dados. Eu não sou um cientista de dados, mas fiz o Claude dar uma olhada em um CSV dos meus gastos com café (embaraçoso, honestamente) e me dizer o que estava acontecendo.

Aqui está como eu configurei:

git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp
cd jupyter-notebook-mcp
pip install -r requirements.txt
python server.py

Ele roda em localhost:8000. Eu disse ao Claude:

Abra coffee.csv e me diga quanto eu gastei em lattes.

Claude fez um caderno, executou um Python e disse:

Você gastou $87,50 em lattes este mês. Ouch.

Eu não precisei escrever nenhum código. É como ter um amigo nerd fazendo as contas para você.

3. Opik: Entendendo o que sua IA está fazendo

Opik é da Comet, e é tudo sobre manter um olho na sua IA. Tipo, se ela começar a agir estranhamente, o Opik te mostra o porquê. Eu tive uma vez um bot de IA que continuava dando respostas bobas, e o Opik me ajudou a ver que estava atingindo um limite em alguma API.

Eu fiz funcionar com:

git clone https://github.com/comet-ml/opik
cd opik
./opik.sh

Depois eu adicionei ao código:

import opik

opik.configure(use_local=True)

@opik.track
def ask_something(question):
    return "Você perguntou: " + question

ask_something("O que temos para o jantar?") Eu pedi ao Claude para checar os logs:

Mostre-me o que minha IA tem feito.

Ele me mostrou cada chamada, quanto tempo levou, toda essa conversa.

É como um espião da sua IA, ajudando você a pegar problemas rápido.

4. GitHub: IA que codifica com você

Esse servidor é diretamente do GitHub, e permite que sua IA mergulhe em seus repositórios. Eu o usei quando estava sobrecarregado e precisava verificar o que estava acontecendo em um projeto sem abrir um milhão de abas. O Claude me deu um resumo dos problemas abertos – super útil.

A configuração é assim:

git clone https://github.com/github/github-mcp-server
cd github-mcp-server
npm install
export GITHUB_TOKEN=seu_token
npm start

Está em localhost:4000. Eu disse:

Claude, o que tem de novo no meu repositório 'side-hustle'?

O Claude respondeu:

Dois problemas abertos: um é um bug no login, outro é sobre adicionar um botão de compartilhamento.

Me salva de me afogar em notificações do GitHub.

5. FastAPI-MCP: Sua IA chama suas APIs

FastAPI-MCP é uma truque legal para transformar aplicativos FastAPI em algo que sua IA pode usar. Eu fiz uma pequena API para rastrear minha lista de tarefas, e isso permitiu que o Claude a verificasse sem eu fazer trabalho extra.

Aqui está o que eu fiz:

git clone https://github.com/jlowin/fastmcp
cd fastmcp
pip install fastapi-mcp Depois eu ajustei meu aplicativo FastAPI:

from fastapi import FastAPI
from fastmcp import mcp

app = FastAPI()

@app.get("/todo/{item_id}")
async def get_todo(item_id: int):
    return {"id": item_id, "task": f"Tarefa {item_id}"}

@mcp.tool()
async def get_todo_tool(item_id: int):
    return await get_todo(item_id)

Executei com uvicorn main:app – reload, conectei a localhost:8000 e disse ao Claude:

Qual é a tarefa 5 na minha lista de afazeres? Eu recebi:

A tarefa 5 é "Ligar para minha mãe."

É muito simples para eu criar minhas próprias ferramentas para o Claude.

Por que esses servidores valem seu tempo

Eu me diverti muito com esses servidores. O Stagehand é ótimo para coisas da web, o Jupyter é incrível para dados, o Opik mantém tudo honesto, o GitHub é o sonho de um programador, e o FastAPI-MCP me permite construir qualquer coisa. Todos são gratuitos, e você pode ajustá-los se estiver se sentindo aventureiro.

Algumas coisas que aprendi:

Comece com um que pareça divertido. Eu escolhi o GitHub primeiro porque estou sempre em repositórios.

O Claude Desktop é meu favorito para testar essas coisas.

Confira o GitHub para cada readme do servidor – ele tem as boas informações.

Brinque localmente antes de partir para algo maior.