Como habilitar sua aplicação legada ao futuro da AI com MCP

A maioria das empresas sonha em adotar inteligência artificial, mas ainda está presa a sistemas legados que mal expõem APIs.

Os benefícios são enormes — desde automação até decisões baseadas em dados — porém o custo de reescrever tudo é alto.

Ignorar a IA, por outro lado, pode ser o começo do fim para qualquer negócio que dependa de software.

A boa notícia é que existe um caminho do meio.

Com o Model Context Protocol (MCP), você pode habilitar seu legado para interagir com modelos de IA de forma segura e incremental, sem refazer sua aplicação do zero.

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Por que sistemas legados e IA não se entendem?

Na maioria das equipes de TI, mexer em sistema legado é sinônimo de dor de cabeça.

Um sistema antigo normalmente significa duas coisas:

• O software atingiu maturidade e já é crítico demais para ser alterado.
• A tecnologia ou o domínio de negócio não estão mais bem documentados.

Com a chegada da IA, essa realidade se tornou um problema estratégico.

As empresas querem que seus modelos entendam o negócio, mas enfrentam obstáculos como:

• Ausência de APIs ou documentação atualizada
• Dados mal estruturados
• Regras de negócio distribuídas em código antigo
• Falta de contexto para a IA compreender intenções do usuário

O resultado é previsível: a IA não entende o seu legado, e o seu legado não sabe conversar com a IA.

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O que é o MCP e por que ele importa

O Model Context Protocol (MCP), proposto pela Anthropic, é um padrão aberto de comunicação entre sistemas e modelos de IA.

Em termos simples: ele define um protocolo para que uma IA possa consultar, compreender e executar ações dentro de um software, de maneira padronizada e segura.

Se o HTTP foi o protocolo que permitiu sistemas se comunicarem via web, o MCP é o protocolo que permite que IAs se comuniquem com sistemas corporativos.

Com ele, você pode:

• Expôr dados e operações do seu sistema legado como “ferramentas” de IA.
• Permitir que modelos entendam o contexto da sua aplicação sem precisar reescrever nada.
• Modernizar gradualmente seu ecossistema, mantendo a base existente.

Em outras palavras: você transforma seu sistema legado em um sistema “IA-ready”.

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Aplicando o MCP na prática

A implementação do MCP é simples e tem pouco impacto estrutural.

Linguagens como Java, JavaScript, .NET e Python já possuem bibliotecas compatíveis.

Você pode configurar o protocolo como um projeto sidecar ou fazer com que a própria aplicação atue como servidor MCP.

Nesse cenário, o cliente é a própria IA — que se conecta ao seu servidor para obter contexto.

Vamos ver um exemplo em Java utilizando Spring Boot e Spring AI MCP.

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Passo 1 — Adicionando dependências

<properties>
    <spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version>
</properties>

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mcp-server-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

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Passo 2 — Configurando o servidor MCP

spring.application.name=mcp
spring.ai.mcp.server.name=spring-mcp
spring.ai.mcp.server.version=1.0.0

Os valores de server.name e server.version servem para identificar seu servidor e controlar versões dos contextos disponíveis.

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Passo 3 — Expondo ferramentas para a IA

No MCP, cada ferramenta é equivalente a um endpoint REST — uma funcionalidade que a IA pode consultar ou executar.

Exemplo: vamos expor uma ferramenta que retorna todos os usuários cadastrados em uma data específica.

package com.example.mcp;

import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
import com.example.repository.UserRepository;
import com.example.dto.UserDTO;

import java.time.LocalDate;
import java.util.List;

public class DatabaseLLMProvider {

    private final UserRepository repository;

    public DatabaseLLMProvider(UserRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }

    @Tool(description = "Fetch all users registered at a specific date")
    public List<UserDTO> getAllUsersRegisteredAtDate(
        @ToolParam(description = "Date used in the search") LocalDate date
    ) {
        return repository.findAllByDate(date)
                         .stream()
                         .map(UserDTO::new)
                         .toList();
    }
}

As anotações @Tool e @ToolParam são o ponto-chave: elas informam à IA o propósito e os parâmetros da ferramenta.

Evite descrições vagas ou genéricas — o contexto precisa ser claro e direto para que o modelo saiba quando e como usar o recurso.

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Passo 4 — Registrando o servidor MCP

Para que um cliente (como ChatGPT, Copilot ou Cursor) reconheça seu servidor MCP, é necessário um arquivo de configuração semelhante a este:

{
  "mcpServers": {
    "mymcp": {
      "command": "",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/myapp",
        "run",
        "artifact.jar"
      ]
    }
  }
}

Após o registro, a IA poderá se conectar e utilizar as ferramentas expostas pelo seu sistema legado como se fossem extensões nativas.

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⚠️ Cuidados ao expor ferramentas MCP

O MCP é poderoso, mas deve ser usado com responsabilidade.

Algumas boas práticas essenciais:

• Não exponha banco de dados ou credenciais diretamente.
• Valide os parâmetros recebidos da IA.
• Monitore logs e chamadas.
• Evite ferramentas genéricas — prefira contextos específicos, com escopo limitado.

Isso evita riscos de prompt injection e mantém sua infraestrutura protegida.

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Conclusão

Implementar IA em um sistema legado é possível — e o MCP é um excelente primeiro passo.

Ele aproxima sua equipe técnica do ecossistema de IA sem precisar reformular toda a base do sistema.

IA não é sobre substituir — é sobre ampliar. Se o seu sistema ainda não conversa com inteligência, é hora de mudar isso. Fale conosco e descubra como o MCP pode acelerar sua transformação.

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Escrito pela equipe Sapiens IT — engenheiros que constroem antes de escrever.