AI Agent with MCP
Playground create my first MCP (Model Context Protocol) server
moises-paschoalick
README
AI Agent with MCP
Este projeto implementa um agente de IA que utiliza o Model Context Protocol (MCP) para interagir com recursos externos.
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:
{ "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:
npx -y @smithery/cli@latest install @wonderwhy-er/desktop-commander --client cursor --key dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb
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
{
"mcpServers": {
"desktop-commander": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@wonderwhy-er/desktop-commander",
"--key",
"dda23bec-caa6-4487-a1e9-eb74e22e33eb"
]
}
}
}
Para Windows:
{
"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:
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:
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:
# Listar todos os usuários
curl http://3.238.149.189:8080/users
Instalação e Execução
# 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
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
MCP Package Docs Server
Facilitates LLMs to efficiently access and fetch structured documentation for packages in Go, Python, and NPM, enhancing software development with multi-language support and performance optimization.
Claude Code MCP
An implementation of Claude Code as a Model Context Protocol server that enables using Claude's software engineering capabilities (code generation, editing, reviewing, and file operations) through the standardized MCP interface.
@kazuph/mcp-taskmanager
Model Context Protocol server for Task Management. This allows Claude Desktop (or any MCP client) to manage and execute tasks in a queue-based system.
Linear MCP Server
Enables interaction with Linear's API for managing issues, teams, and projects programmatically through the Model Context Protocol.
mermaid-mcp-server
A Model Context Protocol (MCP) server that converts Mermaid diagrams to PNG images.
Jira-Context-MCP
MCP server to provide Jira Tickets information to AI coding agents like Cursor

Linear MCP Server
A Model Context Protocol server that integrates with Linear's issue tracking system, allowing LLMs to create, update, search, and comment on Linear issues through natural language interactions.

Sequential Thinking MCP Server
This server facilitates structured problem-solving by breaking down complex issues into sequential steps, supporting revisions, and enabling multiple solution paths through full MCP integration.