Um MCP para o CaptainDNS?

⚡TL;DR

O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto que permite a uma IA conversar com ferramentas externas (APIs, bancos de dados, serviços SaaS) de maneira padronizada.

• Define uma linguagem comum entre modelos e ferramentas (os "servidores MCP").
• Evita refazer uma integração diferente para cada provedor de IA.
• Abre caminho para agentes de verdade capazes de chamar o CaptainDNS sozinhos.

Este artigo cria a base: o que é um MCP, para que serve e por que o CaptainDNS decidiu desenvolver um. Os próximos artigos vão detalhar a arquitetura, as escolhas técnicas e os primeiros casos de uso concretos, com um acesso antecipado para quem quiser testar.

Por que falar de MCP antes mesmo de escrever código?

O CaptainDNS já é uma ferramenta muito especializada: DNS, e-mail, propagação, monitoramento.
Um MCP, sozinho, não faz "nada": é uma camada de diálogo entre uma IA e ferramentas.

Antes de ligar um ao outro, vale fazer algumas perguntas simples:

• O que exatamente é um MCP?
• É um padrão "universal" ou mais uma moda?
• Todo mundo precisa dele ou só alguns perfis (DevOps, SRE, time de entregabilidade etc.)?
• E principalmente: o que isso pode mudar de fato para uma ferramenta como o CaptainDNS?

Este artigo é a base para os seguintes: se você entende o que acontece aqui, o restante (arquitetura, escolhas técnicas, demos) fica bem mais claro.

O que é o Model Context Protocol (MCP)?

Um protocolo para a IA falar com as suas ferramentas

O MCP (Model Context Protocol) é um protocolo que define como:

• um host (uma aplicação que embarca um modelo de IA, por exemplo um cliente do ChatGPT, um IDE ou um agente interno),
• se conecta a um ou vários servidores MCP ("ferramentas" expostas via MCP: uma API, um banco de dados, um serviço como o CaptainDNS),
• e troca requisições estruturadas (na prática JSON) para executar ações.

Dá para ver como:

uma tomada padrão para ligar uma IA a ferramentas, em vez de um monte de cabos proprietários diferentes para cada fornecedor.

A ideia central:

• a IA conversa em linguagem natural com o usuário,
• mas quando precisa agir (fazer consulta DNS, ler um banco, chamar uma API) passa por tools expostos via MCP.

Três papéis para guardar na cabeça

Para os próximos artigos, pense neste trio:

• O host: a aplicação que hospeda o modelo (ChatGPT, um IDE, um agente interno etc.).
• O cliente MCP: a camada nesse host que sabe falar MCP.
• O servidor MCP: o serviço que expõe ferramentas que a IA pode usar.

No nosso caso, o servidor MCP será o CaptainDNS, visto pela IA como:

• "ferramenta DNS/e-mail" acessível por um protocolo padrão,
• com tools como dns_lookup, dns_propagation, email_auth_audit, etc.

Alguns exemplos do que um MCP permite

O MCP não se limita ao CaptainDNS. Podemos imaginar servidores MCP para quase tudo:

• Um MCP para um banco de dados A IA pode listar tabelas, executar queries SQL preparadas, analisar relatórios, sem expor diretamente as credenciais do banco.

• Um MCP para uma ferramenta DevOps A IA pode disparar deploys, ler logs, verificar status de serviços, consultar dashboards etc.

• Um MCP para um CRM ou ferramenta de negócios A IA pode encontrar um cliente, listar contratos, checar histórico de tickets, propor um resumo para o suporte.

• Um MCP para um filesystem ou storage de objetos A IA pode explorar um espaço de arquivos, ler documentos, gerar sínteses, sem sair do ambiente controlado.

O que muda em relação às integrações "clássicas" é que:

• o modelo deixa de ficar preso a uma simples janela de chat,
• vira uma espécie de coordenador de ferramentas, capaz de encadear várias ações:
• chamar um MCP de "banco de dados",
• depois um MCP de "monitoramento",
• depois um MCP de "ticketing",
• e no final entregar um relatório coerente.

Para que serve de verdade o MCP? (e onde ele brilha)

1. Padronizar as integrações IA ↔ ferramentas

Sem MCP, cada integração parece:

• um JSON diferente,
• um protocolo um pouco diferente,
• uma forma específica de declarar tools para cada fornecedor (OpenAI, outros LLMs etc.).

Com MCP:

• você escreve um único servidor MCP,
• compatível com vários hosts (desde que falem MCP),
• evitando refazer a mesma integração três vezes.

Para um SaaS como o CaptainDNS isso é crucial:
um conector MCP bem projetado pode, em teoria, falar com vários ecossistemas de IA, atuais e futuros.

2. Deixar os agentes trabalharem "sozinhos" (com trilhos)

Outro interesse do MCP é ser amigável para agentes.

Um agente de IA pode:

1. analisar a demanda do usuário,
2. decidir quais tools MCP chamar,
3. planejar várias chamadas, executá-las, analisar os resultados,
4. e voltar para o usuário apenas com um diagnóstico ou um plano de ação.

O protocolo cria um quadro:

• os tools são descritos com precisão (nome, parâmetros, tipos),
• o host pode pedir confirmação do usuário antes de certas chamadas (operações sensíveis),
• tudo pode ser logado e controlado.

3. Isolar e proteger o acesso aos sistemas

O MCP não é mágica de segurança, mas ajuda a:

• delimitar o que a IA pode fazer:
  expor um tool somente leitura, ou bem limitado, em vez da API bruta.
• separar ambientes:
  um MCP para produção, outro para pré-produção, outro para um tenant específico.
• controlar permissões:
  por exemplo, um usuário pode permitir que a IA leia consultas do CaptainDNS, mas não crie novas monitorias.

O MCP é "universal"?

O MCP busca ser um padrão aberto, não o único protocolo do universo.

Na prática:

• Foi pensado para ser agnóstico em relação ao provedor de modelos de IA.
• Deve ser reutilizável por vários tipos de aplicações (chat, IDE, agentes autônomos etc.).
• Não impede que outras abordagens coexistam (plugins proprietários, APIs diretas, webhooks etc.).

Dá para ver como:

uma base comum para ferramentas que querem ser "AI-ready" sem apostar tudo em um único ecossistema.

O CaptainDNS vai se apoiar nessa base sem abrir mão da interface web nem da API existente. O MCP chega como complemento, para quem quiser ir mais longe.

Por que um MCP para o CaptainDNS?

A verdadeira questão deste artigo: o que isso traz, especificamente, para uma ferramenta focada em DNS e e-mail como o CaptainDNS?

Algumas pistas que vão guiar o desenvolvimento.

No lado do CaptainDNS, o MCP se encaixa entre o host de IA e a API Go existente:

1. Um copiloto de DNS/e-mail no chat que você já usa

Imagine:

Analise a propagação dos MX de example.com e diga se há risco de perder e-mails.

O agente de IA poderia:

1. chamar um tool dns_propagation exposto pelo CaptainDNS via MCP,
2. buscar um panorama multi-resolvedor,
3. responder com:

• os resolvedores atrasados,
• os IPs em desacordo,
• um resumo de riscos.

Mesmo cenário para e-mail:

Verifique SPF, DKIM e DMARC para example.com e explique o que pode bloquear na Microsoft.

A IA chama email_auth_audit e devolve uma explicação compreensível, em vez de um bloco de TXT.

2. Depurar incidentes mais rápido

Em caso de incidente:

• um domínio deixa de resolver corretamente,
• um failover de DNS não se propaga,
• alguns provedores param de receber mensagens.

O agente pode:

1. revisar o histórico de requisições do CaptainDNS (via um tool request_history),
2. refazer testes direcionados (lookup, propagação),
3. correlacionar os resultados,
4. propor um diagnóstico inicial à pessoa (SRE, admin, consultor de entregabilidade etc.).

O CaptainDNS não substitui expertise, mas o MCP permite adiantar boa parte do trabalho.

3. Integrar em pipelines e fluxos existentes

Um MCP do CaptainDNS também pode ser usado por:

• pipelines CI/CD,
• fluxos internos,
• assistentes de time (SRE, SecOps, suporte).

Por exemplo:

• após um deploy de zona DNS, um agente de IA pode verificar:
• se os registros A/AAAA esperados respondem em todos os lugares,
• se o DMARC continua consistente,
• e se nenhum MX desapareceu.

Tudo isso usando os tools do CaptainDNS em vez de scripts caseiros espalhados.

O que vem nos próximos artigos

Este primeiro artigo preparou o terreno. Os próximos serão mais técnicos e concretos.

Na pauta:

• Arquitetura do MCP do CaptainDNS
  Como o "servidor MCP" do CaptainDNS será estruturado, como falará com a API existente, quais escolhas de transporte e autenticação serão feitas.

• Design dos tools
  Quais serão os primeiros tools expostos (dns_lookup, dns_propagation, email_auth_audit, request_history, etc.), com parâmetros e respostas.

• Trilhos e segurança
  Como limitar o que a IA pode fazer, gerenciar API keys, rastrear requisições, isolar ambientes.

• Demonstrações concretas
  Cenários completos: "incidente de e-mail", "migração de DNS", "configuração de um novo domínio", guiados em linguagem natural mas executados via CaptainDNS.

O CaptainDNS vai documentar as escolhas de arquitetura, os compromissos e as iterações ao longo do desenvolvimento.
E, quando um núcleo estável estiver pronto, haverá um pré-lançamento para usuários que quiserem testar o MCP em seus próprios ambientes.

Glossário MCP

MCP (Model Context Protocol)

Protocolo que define como um modelo de IA pode interagir com ferramentas externas (APIs, bancos de dados, serviços) por meio de "servidores MCP".
Padroniza a descrição dos tools, os parâmetros, as respostas e o diálogo com o host.

Host

Aplicação que contém o modelo de IA e serve de interface para o usuário:

• aplicativo de chat,
• IDE,
• agente autônomo,
• ferramenta interna da empresa, etc.

É o host que decide quando e como os tools MCP são chamados.

Servidor MCP

Serviço que expõe tools utilizáveis pelo host via MCP.

No contexto do CaptainDNS, o servidor MCP exporá ferramentas de DNS/e-mail (dns_lookup, dns_propagation etc.) no formato MCP.

Tool

Ação específica que o servidor MCP expõe, com:

• um nome (dns_lookup),
• parâmetros estruturados (domain, record_type etc.),
• um esquema de resposta.

O modelo de IA pode optar por chamá-lo quando precisar para responder ao usuário.

LLM (Large Language Model)

Modelo de linguagem de grande porte, capaz de:

• entender instruções em linguagem natural,
• gerar texto,
• planejar ações (como chamar tools MCP),
• explicar seus resultados.

O LLM, por si só, não "vê" diretamente o banco de dados ou o DNS: passa pelos tools.

JSON-RPC

Protocolo leve baseado em JSON para chamadas do tipo "request/response" (quase como uma API, mas padronizado para trocas estruturadas).
O MCP reutiliza uma variante do JSON-RPC para que host e servidores MCP possam dialogar de forma previsível.

Perguntas frequentes sobre o MCP

Preciso de um MCP para usar uma IA?

Não. Dá para usar uma IA sem MCP, apenas por uma interface de chat clássica.
O MCP fica interessante quando você quer conectar a mesma IA a várias ferramentas ou permitir que agentes encadeiem ações de forma confiável.

Preciso de um MCP para usar o CaptainDNS?

Também não. O CaptainDNS continua totalmente utilizável via interface web e API.
O MCP vem como complemento para quem deseja integrar o CaptainDNS em assistentes de IA ou fluxos automatizados.

Preciso ser desenvolvedor para aproveitar um MCP?

Não necessariamente. A configuração inicial (ligar o MCP a um host, configurar a autenticação) é mais simples se feita por um desenvolvedor ou DevOps.
Mas, depois de configurado, um MCP bem projetado permite que perfis não técnicos conduzam ações complexas em linguagem natural.

O MCP é ligado a um provedor específico de IA?

A meta do MCP é justamente ser agnóstico em relação ao provedor de IA.
Um mesmo servidor MCP pode, em teoria, ser usado por vários hosts e modelos sem reescrever a integração a cada vez.

O MCP substitui plugins ou APIs clássicas?

Não. APIs continuam a base. O MCP geralmente se apoia em APIs já existentes e funciona como uma camada de orquestração pensada para modelos de IA.
Pense nele como uma forma mais limpa e portátil de expor funcionalidades a um ecossistema de IA.