5 melhores servidores MCP para desenvolvedores

O Model Context Protocol está se popularizando, do Claude Desktop à OpenAI, que passou a oferecer suporte ao protocolo. E pode confiar: os servidores MCP também estão no centro do desenvolvimento de software.

Seja usando Cursor, Qodo ou o suporte nativo do VS Code a MCP para a ferramenta de assistência de código Copilot no Agent Mode, se você não aproveita os servidores MCP, está deixando de ter uma experiência de desenvolvimento de software melhor.

Benefícios dos servidores MCP para desenvolvedores

Os LLMs têm como limite a data de corte dos dados usados no treinamento. Isso significa que, se você estiver usando a versão mais recente de um ambiente de execução, como o Node.js 22 LTS, as mudanças recentes na API lançadas nos últimos meses não estarão disponíveis como contexto para o LLM.

Além disso, os servidores MCP não apenas conectam o LLM a um contexto atualizado, como o RAG se propõe a fazer: eles também permitem expandir os LLMs para além de um processo de entrada e saída em uma conversa por chat, possibilitando acionar ações, também conhecidas como chamadas de função ou ferramentas.

Imagine que você esteja usando uma biblioteca de código aberto, mas os modelos da Claude, Gemini ou OpenAI ainda não conheçam as novas APIs disponíveis em uma versão principal recente. Um servidor MCP pode preencher essa lacuna.

Se você quiser resolver uma issue aberta em um repositório de código do GitHub diretamente pelo Cursor IDE, normalmente abriria o navegador, buscaria a issue, copiaria e colaria o texto com o contexto no Cursor e pediria para ele implementar a solução.

Adivinhe só: existe um servidor MCP que busca essas informações diretamente na interface de chat do Cursor Tab. Então, aqui vão minhas cinco recomendações de servidores MCP que, na minha opinião, oferecem mais valor para desenvolvedores:

MCP #1: Context7

O Context7 é um hub de bibliotecas de terceiros de código aberto de diversos ecossistemas de linguagens de programação. Seu objetivo é indexar e fornecer ao LLM documentação atualizada de APIs de bibliotecas populares. Elas são mantidas indexadas pelo próprio hub e pelas ferramentas do Context7: https://context7.com

Uma maneira de usar o Context7 é encontrar a página da biblioteca relevante (e verificar se ela realmente está indexando dados da fonte confiável) e copiar os dados textuais indexados dessa página para o seu LLM:

Outra maneira, potencialmente melhor e mais programável, é instalar o servidor MCP do Context7. Seguindo a documentação do repositório de código do Context7, você precisa de um ambiente Node.js e deve executar estes comandos:

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
    }
  }
}

É necessário ter um ambiente de execução Node.js local para executar o `npx command.

Em seguida, você pode fazer uma solicitação no chat do Cursor, por exemplo:

Create a basic todo note taking app in Fastify Node.js framework. use context7.

Aviso de segurança

O Context7 indexa arquivos Markdown, textos e outras documentações encontrados em bibliotecas de terceiros, mas nada impede que alguém mal-intencionado contribua com uma atualização na documentação que introduza uma injeção de prompt maliciosa ou recomende APIs fracas e inseguras.

Além disso, pessoas mal-intencionadas podem explorar o mecanismo de busca por similaridade do Context7 e criar embeddings vetoriais que correspondam muito bem às próprias contribuições para APIs específicas que estejam mirando. Depois, podem inserir suas recomendações maliciosas.

MCP #2: GitHub MCP Server

O GitHub é uma plataforma central para desenvolvedores gerenciarem código, revisarem alterações e colaborarem com outras pessoas. Por isso, eles costumam trabalhar em diferentes páginas do GitHub, como Issues ou Pull Requests, para comentar, enviar código e realizar outras atividades de desenvolvimento de software.

No entanto, essas interações com o GitHub são feitas principalmente pelo navegador, no site da plataforma. Os servidores MCP do GitHub mudam completamente essa dinâmica.

O GitHub MCP Server é instalado principalmente por meio de uma imagem Docker e, até a publicação deste artigo, oferece 36 ferramentas. Veja algumas delas no Qodo Gen, a extensão do VS Code para assistência de código com IA agentiva:

Para configurar o servidor, você precisa fornecer a seguinte definição de servidor MCP e substituir o valor fictício 1234 pelo seu próprio token de acesso pessoal (PAT) do GitHub:

{
    "docker": {
        "command": "docker",
        "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e",
            "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
            "ghcr.io/github/github-mcp-server"
        ],
        "env": {
            "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "1234"
        }
    }
}

Depois disso, “conversar com o GitHub” fica tão fácil quanto enviar uma solicitação simples:

O Git MCP Server também é um recurso útil para gerenciar versões do código-fonte local e fluxos de trabalho do Git, especialmente para quem não conhece o Git ou precisa consultar fluxos de trabalho complexos.

MCP #3: Snyk MCP Server

Mais código gera mais bugs de software. E mais bugs? Infelizmente, há uma boa chance de que resultem em vulnerabilidades de segurança.

Programar é divertido, mas, se suas dependências de terceiros contêm código vulnerável ou se o LLM gera código vulnerável, você fica exposto a riscos de segurança.

Vamos adicionar proteções de segurança de IA a todas essas ferramentas de assistência de código com IA agentiva. E o que seria mais prático do que usar a Snyk, seu banco de dados de vulnerabilidades de referência no setor e o escaneamento de código com aprendizado de máquina da própria Snyk para auditar código gerado por IA generativa?

O Snyk MCP Server dá acesso à plataforma de segurança da Snyk. Para instalá-lo e garantir que Cursor, Windsurf ou Copilot não exponham você a código inseguro, basta iniciar a Snyk pelo servidor MCP, conforme mostrado a seguir:

{
    "Snyk": {
        "command": "snyk",
        "args": [
            "mcp",
            "-t",
            "stdio",
            "--experimental"
        ]
    }
}

Veja a Snyk em ação, encontrando vulnerabilidades de segurança:

MCP #4: Database MCP Server

Que tal conversar com seu banco de dados? Por que não!

Quando precisamos consultar o banco de dados para ver o estado atual dos dados, nós, desenvolvedores, geralmente instalamos ferramentas de interface SQL como extensões nos IDEs ou usamos ferramentas dedicadas de exploração de SQL, como DBeaver, Sequel PRO, Postico e outras.

Mas, com servidores MCP dedicados a bancos de dados, se precisarmos apenas consultar registros, atualizar ou excluir dados de tabelas em uma ocasião específica — ou em uma atividade que não exija automação nem scripts de migração do banco —, podemos fazer isso com muito mais facilidade e acessibilidade usando linguagem natural no chat.

Por isso, muitos bancos de dados populares têm servidores MCP próprios, como:

• MySQL MCP Server

• PostgreSQL MCP Server

• SQLite MCP Server

Veja como configurar o SQLite MCP Server usando sua imagem Docker. Na extensão Qodo Gen, acesse Tools -> Add New MCP e cole esta definição de servidor MCP:

{
    "sqlite": {
        "command": "docker",
        "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-v",
            "/Users/lirantal/projects/repos/llm-ai-security-demo/:/mcp",
            "mcp/sqlite",
            "--db-path",
            "/mcp/mcp-sqlite/conversations.db"
        ]
    }
}

Como você pode ver no JSON acima, ele mapeia meu diretório local de um projeto para o diretório /mcp do contêiner (na raiz do sistema de arquivos). Em seguida, especifica onde encontrar o banco de dados SQLite ao qual se conectar: /mcp/mcp-slite/conversations.db. Isso significa que mcp-sqlite/conversations.db é relativo ao caminho do projeto que indiquei para mapear `/mcp.

Depois de conectar com sucesso, você verá o servidor na lista de MCPs personalizados e todas as ferramentas que ele disponibiliza:

Agora posso simplesmente consultá-lo usando texto simples…

MCP #5: Puppeteer MCP Server

A automação de navegador com o Puppeteer MCP Server é outra opção favorita entre os servidores MCP para desenvolvedores, especialmente para quem trabalha com front-end e precisa executar várias ações no navegador, como fazer capturas de tela, percorrer fluxos específicos das páginas que está criando, clicar em botões e muito mais.

Usar o Puppeteer MCP Server com uma imagem Docker para executá-lo em modo de navegador sem interface gráfica é uma maneira rápida de começar. Use a seguinte definição de servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "DOCKER_CONTAINER=true", "mcp/puppeteer"]
    }
  }
}

Depois de ativar o servidor MCP, veja algumas ideias de solicitações para diferentes ações:

Ideias de solicitações para o Puppeteer MCP Server

Veja algumas ideias de solicitações para o Puppeteer MCP Server em casos de uso de desenvolvimento:

• Faça uma captura de tela de https://snyk.io e salve como screenshot.png.

• Clique no botão "Login" em https://snyk.io.

• Preencha o campo de nome de usuário com "testuser" e o campo de senha com "password123" em https://snyk.io.

• Extraia todos os links de https://snyk.io e liste-os.

Mais sobre servidores MCP

A seguir, reuni alguns recursos sobre servidores MCP e segurança para você:

• Indique um destes 7 servidores MCP para gerentes de produto ao seu PM favorito.

• Confira alguns MCPs novos nesta lista com 14 servidores MCP para profissionais de UI/UX.

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• Como a programação por vibe pode levar a uma vulnerabilidade de segurança? Leia para descobrir.