Compreendendo um pouco o host MCP
O que é MCP
MCP é um protocolo desenvolvido pela Anthropic para o Claude. MCP é a abreviação de Model Context Protocol e é um protocolo que permite que LLMs solicitem ativamente ações ou recursos externos. Como o MCP é literalmente apenas um protocolo de solicitação e resposta, o processo e a execução devem ser feitos pelo desenvolvedor.
Sobre o funcionamento interno
Antes de descrever o funcionamento interno, abordaremos o Gemini Function Calling. O Gemini Function Calling, assim como o MCP, permite que o LLM chame ativamente ações externas. Surge então a questão de por que o Function Calling foi especificamente mencionado. O motivo é que o Function Calling surgiu antes do MCP, e ambos utilizam o esquema OpenAPI, o que os torna compatíveis, e por isso presumimos que suas operações interativas seriam semelhantes. Consequentemente, a descrição do Gemini Function Calling é mais detalhada e foi trazida aqui por ser potencialmente mais útil.

O fluxo geral é o seguinte:
- Define-se uma função.
- Envia-se a definição da função para o Gemini junto com o prompt.
- "Send user prompt along with the function declaration(s) to the model. It analyzes the request and determines if a function call would be helpful. If so, it responds with a structured JSON object."
- O Gemini solicita a chamada da função, se necessário.
- Se o Gemini precisar, o chamador recebe o nome e os parâmetros para a chamada da função.
- O chamador pode decidir se executa ou não.
- Se deve chamar e retornar um valor válido.
- Se deve retornar dados como se tivesse chamado, sem realmente chamar.
- Se deve simplesmente ignorar.
- O Gemini executa e solicita ações como chamar várias funções de uma vez ou chamar uma função e, após ver os resultados, chamar outra.
- Finalmente, o processo termina quando uma resposta organizada é gerada.
Este fluxo é geralmente consistente com o MCP. Isso é explicado de forma semelhante no tutorial do MCP. Isso também é semelhante nas ollama tools.
E, felizmente, essas três ferramentas, ollama tools, MCP e Gemini Function Calling, compartilham uma estrutura de esquema de tal forma que a implementação de apenas um MCP pode ser usada nos três.
Ah, e há uma desvantagem que todos compartilham. Como é o modelo que executa, se o modelo que você está usando não estiver em boas condições, ele pode não chamar a função, chamá-la de forma estranha, ou causar mau funcionamento, como realizar um ataque de DOS no servidor MCP.
Host MCP em Go
mcphost da mark3lab
Em Go, há o mcphost que está sendo desenvolvido pela organização mark3lab.
O uso é muito simples.
1go install github.com/mark3labs/mcphost@latest
Após a instalação, crie o arquivo $HOME/.mcp.json e escreva o seguinte:
1{
2 "mcpServers": {
3 "sqlite": {
4 "command": "uvx",
5 "args": [
6 "mcp-server-sqlite",
7 "--db-path",
8 "/tmp/foo.db"
9 ]
10 },
11 "filesystem": {
12 "command": "npx",
13 "args": [
14 "-y",
15 "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
16 "/tmp"
17 ]
18 }
19 }
20}
E execute com o modelo ollama da seguinte forma:
Claro, se necessário, baixe o modelo com ollama pull mistral-small antes.
Embora o claude ou o qwen2.5 sejam geralmente recomendados, eu recomendo o mistral-small por enquanto.
1mcphost -m ollama:mistral-small
No entanto, se executado dessa forma, ele só pode ser usado em um ambiente CLI para perguntas e respostas.
Portanto, modificaremos o código deste mcphost para que ele possa operar de forma mais programável.
Fork do mcphost
Como já verificado, o mcphost inclui a funcionalidade de extrair metadados e chamar funções utilizando o MCP. Portanto, são necessárias as partes que chamam o LLM, gerenciam o servidor MCP e gerenciam o histórico de mensagens.
O Runner do pacote a seguir é o que trouxe essas partes.
1package runner
2
3import (
4 "context"
5 "encoding/json"
6 "fmt"
7 "log"
8 "strings"
9 "time"
10
11 mcpclient "github.com/mark3labs/mcp-go/client"
12 "github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
13
14 "github.com/mark3labs/mcphost/pkg/history"
15 "github.com/mark3labs/mcphost/pkg/llm"
16)
17
18type Runner struct {
19 provider llm.Provider
20 mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient
21 tools []llm.Tool
22
23 messages []history.HistoryMessage
24}
Não examinaremos a declaração interna dessa parte separadamente. No entanto, ela é quase literal ao nome.
1func NewRunner(systemPrompt string, provider llm.Provider, mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient, tools []llm.Tool) *Runner {
2 return &Runner{
3 provider: provider,
4 mcpClients: mcpClients,
5 tools: tools,
6 messages: []history.HistoryMessage{
7 {
8 Role: "system",
9 Content: []history.ContentBlock{{
10 Type: "text",
11 Text: systemPrompt,
12 }},
13 },
14 },
15 }
16}
Para mcpClients e tools a serem usados aqui, por favor, verifique este arquivo.
Para provider, que usará o do ollama, por favor, verifique este arquivo.
O prato principal é o método Run.
1func (r *Runner) Run(ctx context.Context, prompt string) (string, error) {
2 if len(prompt) != 0 {
3 r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
4 Role: "user",
5 Content: []history.ContentBlock{{
6 Type: "text",
7 Text: prompt,
8 }},
9 })
10 }
11
12 llmMessages := make([]llm.Message, len(r.messages))
13 for i := range r.messages {
14 llmMessages[i] = &r.messages[i]
15 }
16
17 const initialBackoff = 1 * time.Second
18 const maxRetries int = 5
19 const maxBackoff = 30 * time.Second
20
21 var message llm.Message
22 var err error
23 backoff := initialBackoff
24 retries := 0
25 for {
26 message, err = r.provider.CreateMessage(
27 context.Background(),
28 prompt,
29 llmMessages,
30 r.tools,
31 )
32 if err != nil {
33 if strings.Contains(err.Error(), "overloaded_error") {
34 if retries >= maxRetries {
35 return "", fmt.Errorf(
36 "claude is currently overloaded. please wait a few minutes and try again",
37 )
38 }
39
40 time.Sleep(backoff)
41 backoff *= 2
42 if backoff > maxBackoff {
43 backoff = maxBackoff
44 }
45 retries++
46 continue
47 }
48
49 return "", err
50 }
51
52 break
53 }
54
55 var messageContent []history.ContentBlock
56
57 var toolResults []history.ContentBlock
58 messageContent = []history.ContentBlock{}
59
60 if message.GetContent() != "" {
61 messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{
62 Type: "text",
63 Text: message.GetContent(),
64 })
65 }
66
67 for _, toolCall := range message.GetToolCalls() {
68 input, _ := json.Marshal(toolCall.GetArguments())
69 messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{
70 Type: "tool_use",
71 ID: toolCall.GetID(),
72 Name: toolCall.GetName(),
73 Input: input,
74 })
75
76 parts := strings.Split(toolCall.GetName(), "__")
77
78 serverName, toolName := parts[0], parts[1]
79 mcpClient, ok := r.mcpClients[serverName]
80 if !ok {
81 continue
82 }
83
84 var toolArgs map[string]interface{}
85 if err := json.Unmarshal(input, &toolArgs); err != nil {
86 continue
87 }
88
89 var toolResultPtr *mcp.CallToolResult
90 req := mcp.CallToolRequest{}
91 req.Params.Name = toolName
92 req.Params.Arguments = toolArgs
93 toolResultPtr, err = mcpClient.CallTool(
94 context.Background(),
95 req,
96 )
97
98 if err != nil {
99 errMsg := fmt.Sprintf(
100 "Error calling tool %s: %v",
101 toolName,
102 err,
103 )
104 log.Printf("Error calling tool %s: %v", toolName, err)
105
106 toolResults = append(toolResults, history.ContentBlock{
107 Type: "tool_result",
108 ToolUseID: toolCall.GetID(),
109 Content: []history.ContentBlock{{
110 Type: "text",
111 Text: errMsg,
112 }},
113 })
114
115 continue
116 }
117
118 toolResult := *toolResultPtr
119
120 if toolResult.Content != nil {
121 resultBlock := history.ContentBlock{
122 Type: "tool_result",
123 ToolUseID: toolCall.GetID(),
124 Content: toolResult.Content,
125 }
126
127 var resultText string
128 for _, item := range toolResult.Content {
129 if contentMap, ok := item.(map[string]interface{}); ok {
130 if text, ok := contentMap["text"]; ok {
131 resultText += fmt.Sprintf("%v ", text)
132 }
133 }
134 }
135
136 resultBlock.Text = strings.TrimSpace(resultText)
137
138 toolResults = append(toolResults, resultBlock)
139 }
140 }
141
142 r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
143 Role: message.GetRole(),
144 Content: messageContent,
145 })
146
147 if len(toolResults) > 0 {
148 r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
149 Role: "user",
150 Content: toolResults,
151 })
152
153 return r.Run(ctx, "")
154 }
155
156 return message.GetContent(), nil
157}
O código em si foi compilado a partir de algumas partes do arquivo correspondente.
O conteúdo é aproximadamente o seguinte:
- Envia-se o prompt e a lista de ferramentas para solicitar a execução ou a geração de uma resposta.
- Se uma resposta for gerada, a recursão é interrompida e a resposta é retornada.
- Se o LLM solicitar a execução de uma ferramenta, o host chama o MCP Server.
- A resposta é adicionada ao histórico e o processo retorna ao passo 1.
Conclusão
Já acabou?
Na verdade, não há muito a dizer. Este artigo foi escrito para ajudar a compreender como o MCP Server funciona. Espero que este artigo tenha sido minimamente útil para vocês entenderem o funcionamento do host MCP.