ai-agent-with-mcp

Este projeto é um playground para criar o primeiro servidor MCP (Model Context Protocol), um protocolo que permite integrar LLMs a recursos externos de forma padronizada.

2 stars JavaScriptOthers Updated Jun 27, 2025

Documentation

Criando um MCP server com NodeJS (ai-agent-with-mcp)

Este projeto implementa um agente de IA que utiliza o Model Context Protocol (MCP) para interagir com recursos externos.

O repositório inclui:

Um servidor MCP funcional, com recursos REST para usuários e mensagens.

Um cliente MCP para consumir esses recursos via protocolo.

Exemplos práticos de como acessar os recursos por terminal, via API REST ou diretamente no Cursor.

Recursos Disponíveis

O servidor MCP fornece os seguintes recursos:

Recursos de Usuários

api://users: Lista todos os usuários cadastrados no sistema
- Retorna informações como ID, nome, número de telefone e thread ID
- Formato: JSON
- Exemplo de resposta:

json

{
      "content": [
        {
          "id": 1,
          "phoneNumber": "553496341404",
          "name": "Moisés Paschoalick",
          "threadId": "thread_bZEPVYVBvHxY9Ok6WqR63M2D"
        },
        {
          "id": 2,
          "phoneNumber": "553496338888",
          "name": "José Silva",
          "threadId": "1thread_t8SFjKio6yN9pppqypilwGoR__"
        },
        {
          "id": 3,
          "phoneNumber": "553496338889",
          "name": "Maria Antonia",
          "threadId": "1thread_t8SFjKio6yN9pppqypilwGoR__"
        }
      ],
      "pageable": {
        "pageNumber": 0,
        "pageSize": 12,
        "sort": {
          "empty": false,
          "sorted": true,
          "unsorted": false
        },
        "offset": 0,
        "paged": true,
        "unpaged": false
      },
      "last": true,
      "totalPages": 1,
      "totalElements": 3,
      "first": true,
      "size": 12,
      "number": 0,
      "sort": {
        "empty": false,
        "sorted": true,
        "unsorted": false
      },
      "numberOfElements": 3,
      "empty": false
    }

Recursos de Mensagens

hello://world: Retorna uma mensagem de saudação simples
- Formato: texto plano (text/plain)
- Exemplo de resposta: "Hello, World! This is my first MCP resource."

Instalação para Cursor

Primeiro, certifique-se de que você tem o Cursor instalado e o npm configurado em seu sistema.

Opção 1: Instalação via Terminal

Execute o seguinte comando no terminal:

bash

npx -y @smithery/cli@latest install @wonderwhy-er/desktop-commander --client cursor --key dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb

Obs: a key mencionada é somente para exemplo, você precisa adicionar a sua.

Reinicie o Cursor se estiver em execução.

Opção 2: Instalação Manual

Adicione a entrada apropriada ao seu arquivo mcp.json:

Para Mac/Linux:

No Linux: `~/.config/cursor.json`

json

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander",
        "--key",
        "dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
      ]
    }
  }
}

Para Windows:

json

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander",
        "--key",
        "dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
      ]
    }
  }
}

Reinicie o Cursor se estiver em execução.

Opção 3: Clonar localmente

Clone e construa:

bash

git clone https://github.com/moises-paschoalick/ai-agent-with-mcp.git
cd ai-agent-with-mcp
npm run setup

Reinicie o Cursor se estiver em execução.

O comando de configuração irá:

Instalar dependências
Construir o servidor
Configurar o Cursor
Adicionar servidores MCP à configuração do Cursor, se necessário

Como Usar

Cliente MCP

O projeto inclui um cliente MCP que pode ser usado para acessar os recursos disponíveis:

typescript

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  const client = new Client({
    name: "hello-mcp-client",
    version: "1.0.0"
  });
  const transport = new StdioClientTransport({
    command: "node",
    args: ["build/index.js"]
  });
  
  try {
    await client.connect(transport);
    
    // Listar recursos disponíveis
    const resources = await client.listResources();
    console.log("Recursos disponíveis:", resources);
    
    // Ler o recurso de usuários
    const content = await client.readResource({ uri: "api://users" });
    console.log("\nLista de Usuários:", content);
  } catch (error) {
    console.error("Erro ao executar o cliente:", error);
  }
}

main().catch(console.error);

API REST Direta

Você também pode acessar os recursos diretamente via API REST:

bash

# Listar todos os usuários
curl http://3.238.149.189:8080/users

Instalação e Execução

bash

# Instalar dependências
npm install

# Compilar o projeto
npm run build

# Executar o servidor
npm start

# Executar em modo de desenvolvimento
npm run dev

Requisitos

Node.js (versão compatível com AbortController)
TypeScript
@modelcontextprotocol/sdk

Frequently asked questions

What is ai-agent-with-mcp?

ai-agent-with-mcp is Este projeto é um playground para criar o primeiro servidor MCP (Model Context Protocol), um protocolo que permite integrar LLMs a recursos externos de forma padronizada.

How do I install ai-agent-with-mcp?

Open the GitHub repository and follow its README. Most MCP servers are added to your client's MCP config, then called by your agent.

Is ai-agent-with-mcp open source?

Yes — it is hosted on GitHub at https://github.com/moises-paschoalick/ai-agent-with-mcp and has 2 stars.

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