Introdução
O que é o Claude?
Claude é uma família de chatbots de IA desenvolvidos pela Anthropic para fornecer serviços de IA conversacional seguros, eficientes e inteligentes. Nomeado em homenagem a Claude Shannon, o pai da teoria da informação, o Claude concentra-se em IA ética, raciocínio avançado e na manutenção de uma experiência conversacional coerente.
O que é o Scrapeless MCP Server?
O Scrapeless MCP Server é um servidor construído pela Scrapeless no Model Context Protocol (MCP). Ele permite que modelos de IA, como o Claude, acessem fontes externas de informação durante uma conversa. Com recursos avançados de busca, o Scrapeless MCP Server pode recuperar dados em tempo real de fontes como a Pesquisa Google (incluindo Google Maps, Google Jobs, Google Hotels e Google Flights), garantindo que as respostas sejam precisas e objetivas.
Como o Claude Suporta o MCP?
O Claude suporta o Model Context Protocol (MCP) integrando um servidor intermediário, como o Scrapeless MCP server, que atua como uma ponte entre o conhecimento interno da IA e fontes externas de dados em tempo real. Essa integração estende as capacidades do Claude para ir além dos dados pré-treinados e acessar informações em tempo real durante uma conversa. Aqui estão as principais maneiras como o Claude suporta o MCP:
1. Recuperação de dados dinâmica
- Informações externas em tempo real: Em vez de depender apenas de seu banco de conhecimento embutido, o Claude pode chamar o MCP para consultar APIs e fontes de dados externas, como Pesquisa Google, Google Maps, Google Jobs, Google Hotels e Google Flights. Isso significa que sempre que um usuário solicitar informações sensíveis ao tempo ou que mudam dinamicamente, como preços de produtos ou atualizações de viagens, o Claude pode obter os detalhes mais recentes.
- Respostas integradas à consulta: Quando você insere uma consulta que se beneficia de dados em tempo real, o Claude usa sua integração com o MCP para processar a solicitação e fornecer uma resposta, combinando sua inteligência conversacional com os resultados da pesquisa em tempo real.
2. Integração perfeita por meio de comandos configuráveis
- Configuração baseada em JSON: A configuração do Claude consiste em um trecho JSON que define como chamar um servidor MCP. Por exemplo, definindo o comando (npx scrapeless-mcp-server), parâmetros e variáveis de ambiente (incluindo chaves de API), os desenvolvedores podem instruir o Claude a usar automaticamente um servidor MCP. Esse processo de configuração padronizado garante que a plataforma de IA possa se comunicar de forma consistente e segura com fontes externas.
- Comandos MCP chamáveis: Depois que um servidor MCP é configurado, o Claude pode ser configurado para “vê-lo” — geralmente indicado por um elemento da IU, como um ícone de martelo. Essa integração permite que o Claude envie consultas externas por meio de comandos predefinidos sem exigir intervenção humana durante a conversa.
3. Capacidades conversacionais aprimoradas
- Capacidades expandidas de contexto e raciocínio: Com acesso a dados externos em tempo real, o Claude pode fornecer respostas mais matizadas e contextuais. A integração estende o contexto da conversa para incluir os fatos e dados mais recentes, melhorando a qualidade das interações, especialmente quando as informações mais recentes são necessárias.
- Estrutura de interação poderosa: Com o suporte do MCP, os modelos de IA podem lidar com interações mais complexas e de várias etapas que exigem conversas gerativas e recuperação de dados factuais. Essa abordagem híbrida combina as vantagens da compreensão da linguagem natural com a confiabilidade dos dados reais.
4. Integração segura e escalável
- Fluxo de dados controlado: A integração do MCP garante que quaisquer dados externos recuperados sejam importados para o fluxo de conversa do Claude de forma controlada. Isso ajuda a manter a segurança e a integridade dos dados, pois o processo de integração usa chaves de API dedicadas e configurações de ambiente específicas.
- Modularidade e extensibilidade: O design do protocolo permite que os desenvolvedores troquem diferentes servidores MCP ou expandam a funcionalidade sem remodelar completamente o modelo de IA principal. Esse design modular permite que ele seja estendido a uma variedade de aplicações — de tarefas de busca simples a integrações complexas com vários sistemas externos.