MCP: O que é e como usar com Next.js em 2025

Você já tentou fazer um agente de IA interagir com uma API, um banco de dados ou uma ferramenta externa e percebeu que cada integração era um trabalho diferente, cheio de gambiarras e prompts frágeis? Esse problema tem nome — e agora tem solução.

O Model Context Protocol (MCP) é o padrão aberto criado pela Anthropic que define como modelos de linguagem se conectam a ferramentas, dados e sistemas externos de forma padronizada. Desde que foi lançado, ele virou referência no ecossistema de agentes de IA e já é suportado por Claude, Cursor, Windsurf e agora pelo próprio Next.js.

TL;DR: MCP é um protocolo aberto que padroniza a comunicação entre agentes de IA e ferramentas externas. Em vez de cada integração ter sua própria lógica, você expõe ferramentas via um servidor MCP e qualquer agente compatível consegue usá-las. Dá para criar um servidor MCP diretamente dentro de um projeto Next.js usando Route Handlers.

O que é o Model Context Protocol?

Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de comunicação aberto que define como agentes de IA descobrem e utilizam ferramentas externas de forma padronizada.

Antes do MCP, cada integração entre uma IA e uma ferramenta externa exigia código customizado, schemas manuais e muito prompt engineering. Um agente que precisava consultar um banco de dados, enviar um e-mail e buscar arquivos tinha três integrações completamente diferentes para manter.

O MCP resolve isso com uma arquitetura simples:

• MCP Host: O agente ou modelo que quer usar as ferramentas (ex: Claude, Cursor)
• MCP Server: Uma aplicação que expõe ferramentas, recursos e prompts via protocolo padronizado
• MCP Client: A camada de comunicação entre host e server

Com esse modelo, qualquer agente compatível com MCP consegue usar qualquer servidor MCP — sem precisar saber como ele foi implementado por dentro.

MCP vs. Integração Tradicional com API

Característica	Integração Tradicional	MCP
Descoberta de ferramentas	Manual, via prompt	Automática via protocolo
Schema das ferramentas	Definido no prompt	Declarado no servidor MCP
Compatibilidade	Específica por modelo	Universal entre agentes MCP
Manutenção	Uma integração por ferramenta	Um servidor para todas
Segurança	Depende da implementação	Gerenciada no servidor MCP

Como funciona na prática

O fluxo de uma chamada MCP é direto:

1. O agente se conecta ao servidor MCP e lista as ferramentas disponíveis
2. O agente decide qual ferramenta usar com base na tarefa
3. O agente chama a ferramenta com os argumentos necessários
4. O servidor executa a lógica e retorna o resultado
5. O agente usa o resultado para continuar a tarefa

Esse ciclo acontece de forma transparente. Do ponto de vista do desenvolvedor, você só precisa declarar as ferramentas no servidor — o agente cuida do resto.

Criando um servidor MCP no Next.js

O Next.js suporta MCP diretamente via Route Handlers usando o pacote oficial @modelcontextprotocol/sdk com o adaptador da Vercel.

Instalação

npm install @modelcontextprotocol/sdk @vercel/mcp-adapter

Criando o Route Handler

Crie o arquivo src/app/api/mcp/[transport]/route.ts:

import { createMcpHandler } from '@vercel/mcp-adapter';
import { z } from 'zod';

const handler = createMcpHandler((server) => {
  server.tool(
    'buscar_post',
    'Busca um post do blog pelo slug',
    { slug: z.string().describe('O slug do post a ser buscado') },
    async ({ slug }) => {
      const post = await fetch(`/api/posts/${slug}`).then(r => r.json());
      return {
        content: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(post) }]
      };
    }
  );
});

export const GET = handler;
export const POST = handler;

Conectando ao seu agente

No Claude Desktop ou Cursor, aponte o servidor MCP para o seu projeto:

{
  "mcpServers": {
    "meu-blog": {
      "url": "http://localhost:3000/api/mcp"
    }
  }
}

Pronto. O agente agora enxerga a ferramenta buscar_post e pode usá-la de forma autônoma.

Conectando agentes ao Next.js DevTools via MCP

Se você quer que agentes de IA enxerguem o estado do seu projeto durante o desenvolvimento — logs, erros de runtime, estrutura de rotas — o Next.js tem suporte nativo via next-devtools-mcp.

Adicione o arquivo .mcp.json na raiz do projeto:

{
  "mcpServers": {
    "next-devtools": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "next-devtools-mcp@latest"]
    }
  }
}

Ao rodar npm run dev, o agente conectado detecta automaticamente a instância e passa a ter acesso direto aos logs e erros em tempo real — sem precisar copiar e colar nada no chat.

Perguntas Frequentes

O que é MCP de forma simples?

MCP é um protocolo que permite que agentes de IA "falem" com ferramentas externas de forma padronizada. Pense nele como uma USB universal para integrações de IA — qualquer agente compatível consegue se conectar a qualquer servidor MCP sem configuração extra.

Preciso usar o Next.js para criar um servidor MCP?

Não. O MCP é independente de framework. Você pode criar servidores MCP em Node.js puro, Python, Go ou qualquer linguagem que suporte HTTP ou stdio. O Next.js é apenas uma opção conveniente para quem já tem um projeto web.

Quais agentes são compatíveis com MCP hoje?

Claude (Desktop e API), Cursor, Windsurf, GitHub Copilot (via extensões) e qualquer agente que use o SDK oficial da Anthropic já suportam MCP nativamente.

MCP substitui as Function Calls da OpenAI?

Não diretamente. As Function Calls são um recurso interno dos modelos OpenAI para usar ferramentas. O MCP é uma camada de protocolo acima disso — ele padroniza como as ferramentas são expostas e descobertas, independente do modelo que está sendo usado.

É seguro expor um servidor MCP em produção?

Sim, desde que você implemente autenticação (API Key ou OAuth) no Route Handler. Nunca exponha um servidor MCP sem controle de acesso em ambiente público.

Conclusão

O MCP não é apenas mais uma buzzword do ecossistema de IA. É uma mudança real na forma como agentes interagem com sistemas — e o fato de o Next.js já ter suporte nativo mostra que esse padrão chegou para ficar.

Se você está construindo qualquer coisa com agentes de IA hoje, vale a pena entender o MCP antes que se torne um pré-requisito. Comece com um servidor simples, exponha uma ou duas ferramentas do seu projeto e veja como os agentes passam a trabalhar de forma muito mais autônoma.

Tem alguma dúvida sobre como implementar MCP no seu projeto? Deixa nos comentários.