<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Mcp on Python Brasil — Aprenda Python em Português</title>
    <link>https://python.dev.br/tags/mcp/</link>
    <description>Recent content in Mcp on Python Brasil — Aprenda Python em Português</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>pt-br</language>
    <lastBuildDate>Tue, 28 Apr 2026 15:37:03 -0300</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://python.dev.br/tags/mcp/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>MCP em Python: Criando Servidores de IA com FastMCP</title>
      <link>https://python.dev.br/blog/mcp-model-context-protocol-python/</link>
      <pubDate>Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://python.dev.br/blog/mcp-model-context-protocol-python/</guid>
      <description>&lt;p&gt;Se você trabalha com &lt;strong&gt;inteligência artificial&lt;/strong&gt; em Python, provavelmente já enfrentou o desafio de conectar LLMs a dados e ferramentas externas. Cada integração exigia código personalizado, cada API tinha seu próprio formato, e manter tudo funcionando era um pesadelo. O &lt;strong&gt;MCP (Model Context Protocol)&lt;/strong&gt; resolve exatamente esse problema.&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;Criado pela Anthropic e adotado rapidamente pela comunidade, o MCP se tornou o &lt;strong&gt;padrão aberto&lt;/strong&gt; para conectar modelos de linguagem a fontes de dados e funcionalidades externas. Pense nele como uma &amp;ldquo;USB-C para IA&amp;rdquo; — uma interface universal que qualquer aplicação pode implementar.&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
