Como configurar MCP no Claude Code em 2026: 7 integrações

As instruções adicionais para trabalhar com Ailoot estão na documentação.

O que é um servidor MCP e porque é que o Claude Code precisa de um?#

A Anthropic anunciou o MCP em 25 de novembro de 2024 como uma norma aberta. Num ano, o protocolo tornou-se uma norma da indústria: OpenAI, Google DeepMind e Microsoft dão-lhe suporte. O repositório oficial modelcontextprotocol/servers contém servidores de referência do próprio projeto MCP (Filesystem, Memory, Sequential Thinking, Fetch e outros); os fornecedores — GitHub, Notion, Stripe, Linear, Cloudflare e Sentry — publicam servidores MCP nos seus próprios repositórios. Os índices comunitários contabilizam milhares de servidores.

Tecnicamente, o MCP funciona sobre JSON-RPC 2.0. A arquitetura é simples: o seu Claude Code é o cliente, qualquer serviço é um servidor e o servidor MCP entre ambos tem três entidades: tools (o que a IA pode invocar), resources (o que a IA pode ler) e prompts (modelos prontos a utilizar).

Porque é que isto importa a quem faz vibe coding: antes do MCP, cada ligação entre o Claude e um serviço de terceiros exigia uma integração separada, com o seu próprio wrapper. Com o MCP, ligar o Postgres, o Slack e o GitHub implica três comandos semelhantes; desligá-los é igualmente simples quando já não precisa do serviço.

Em que difere o MCP das Skills e dos subagentes?#

Uma tabela simples para ter claras as diferenças:

Conclusão prática: se uma tarefa foi especificada uma vez e se repete em texto, é uma skill. Se a IA precisa de uma resposta em tempo real de um sistema externo, é MCP. Se a tarefa é longa, tem ramificações e precisa de um cérebro separado, é um subagente.

Saiba mais sobre os dois mecanismos relacionados: Claude Code Skills: Como criar a sua própria biblioteca e Claude Code Subagents: 5 exemplos prontos.

No Claude Code configurar MCP começa por adicionar e verificar o servidor#

Sintaxe completa da documentação oficial:

claude mcp add <name> [options] -- <command> [args...]

São suportados três transportes: --transport stdio (predefinido, um processo local), --transport http (HTTP remoto) e --transport sse (assinalado como obsoleto; utilize-o apenas se o servidor ainda não tiver migrado).

São suportados três âmbitos através da opção --scope:

• local — apenas na pasta do projeto atual (predefinição).
• project — escrito em .mcp.json, enviado para o repositório e disponível para toda a equipa.
• user — global para todos os projetos na máquina.

Um exemplo mínimo com o servidor de referência Filesystem do projeto MCP. Fica a funcionar em meio minuto:

claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /Users/me/projects
claude mcp list

Depois de executar list, verá filesystem na lista se a pasta indicada no comando existir; sem ela, o servidor não arranca. O servidor poderá ver as pastas de trabalho do Claude Code, ou seja, a pasta a partir da qual o iniciou. Explico mais abaixo, na secção 5.2, porque é assim e quando é que este servidor é realmente útil.

Para verificar se o MCP está ligado, execute /mcp numa sessão do Claude Code. Serão apresentados todos os servidores, os respetivos estados e as listas de ferramentas. As instruções adicionais para trabalhar com Ailoot estão disponíveis na documentação. Consulte o README do servidor MCP escolhido para ver os comandos específicos.

stdio ou HTTP: que transporte deve escolher?#

Comparação segundo os critérios principais:

Regra prática: tudo o que está guardado no seu disco ou numa base de dados local utiliza stdio. Tudo o que está na nuvem utiliza HTTP. SSE está oficialmente obsoleto; não o escolha.

7 servidores MCP prontos a utilizar para empreendedores#

5.1. GitHub MCP — o servidor oficial do GitHub

O que faz: dá ao Claude Code acesso a issues, pull requests, ficheiros do repositório e execuções de ações. O servidor é open source e tem mais de 30 000 estrelas no GitHub.

Instalação (HTTP, através de OAuth):

claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/

Em alternativa, utilize stdio através do Docker se precisar de um token PAT em vez de OAuth.

Exemplo: «Lê as issues abertas com a etiqueta bug, agrupa-as por componente e sugere a ordem para as fechar.» O Claude irá chamar o GitHub MCP, ler todas as issues e devolver uma lista ordenada por prioridade.

Repositório: github/github-mcp-server.

5.2. Filesystem MCP — o servidor de referência do projeto MCP

O que faz: dá à IA acesso a ficheiros no computador dentro das pastas aprovadas. É publicado pelo próprio projeto MCP; o registo npm indica Model Context Protocol a Series of LF Projects, LLC como autor.

Instalação (stdio), com uma versão fixa:

claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem@2026.8.31 /Users/me/projects

Quando se liga, o Claude Code passa as suas pastas de trabalho ao servidor, substituindo tudo o que foi especificado no comando. As pastas de trabalho do Claude Code são aquela a partir da qual o iniciou, além das que foram adicionadas com o comando /add-dir ou com a opção --add-dir. Não é possível indicar ao servidor uma pasta separada com maquetas através do comando. Ainda assim, a pasta indicada no comando tem de existir, caso contrário o servidor não arranca.

Assim, no Claude Code, este servidor duplica sobretudo as ferramentas integradas. Para aceder a ficheiros noutra pasta, basta usar /add-dir: depois disso, as próprias ferramentas do Claude Code também podem ler essa pasta. O servidor é mais útil para programas que não têm acesso próprio a ficheiros. No Claude Desktop pode ocorrer outro problema: as ferramentas do servidor são rejeitadas porque as respetivas descrições utilizam um formato de esquema antigo; este problema continua em aberto.

Conceda acesso apenas às pastas de que realmente precisa, tanto no comando como através de /add-dir. Não conceda acesso à raiz do disco — essa é a primeira falha de segurança.

Exemplo: primeiro /add-dir ~/Documents/design e, em seguida, «Move todas as maquetas de ~/Documents/design/landing-v3/ para o projeto atual e muda-lhes o nome segundo a convenção hero-*.png».

5.3. Postgres MCP — DBHub (Bytebase)

O que faz: liga o Claude a Postgres, MySQL, SQL Server, MariaDB ou SQLite. Suporta o modo só de leitura, para que o agente de IA não possa eliminar a base de dados com um único comando. É frequentemente utilizado como substituto do servidor de referência arquivado da Anthropic, server-postgres.

Instalação (HTTP, só de leitura):

claude mcp add postgres -- npx -y @bytebase/dbhub --dsn "postgresql://user:pass@localhost:5432/mydb?sslmode=disable" --readonly

Para uma base de dados de produção, utilize sempre um utilizador separado com permissões apenas de leitura e anonimize os dados pessoais através de uma VIEW ou de uma rota de API intermédia. Não ligue a uma base de dados de produção com permissões de escrita.

Exemplo: «Consulta os clientes cujo estado da subscrição é expired no último mês e apresenta os 20 primeiros por valor total de pagamentos.»

Repositório: bytebase/dbhub.

5.4. Slack MCP — comunicação de equipa

O que faz: dá ao Claude acesso à leitura de canais do Slack e ao envio de mensagens. Útil para automatização: «Quando a compilação passar, publica uma mensagem em #releases»; «Compila um resumo semanal de #engineering».

Instalação (stdio através de um wrapper npx, como @modelcontextprotocol/server-slack ou um equivalente do fornecedor):

claude mcp add slack \
  -e SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-... \
  -e SLACK_TEAM_ID=T0... \
  -- npx -y @modelcontextprotocol/server-slack

A autorização utiliza um Slack Bot Token; o acesso é restringido através dos âmbitos do lado do Slack. Pode dar à IA apenas chat:read e chat:write:user, caso em que não poderá editar as definições do espaço de trabalho. Consulte o README do servidor escolhido para ver os comandos atuais; o ecossistema muda rapidamente.

Exemplo: «Todas as manhãs às 9:00, envia uma lista dos PR integrados ontem para #daily».

5.5. Notion MCP — base de conhecimentos

O que faz: dá ao Claude acesso a páginas e bases de dados do Notion. É uma base de conhecimento fora do seu projeto: se guardar aí notas, um registo de clientes ou uma política editorial, a IA poderá lê-los.

Instalação (HTTP, através de OAuth):

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

Em alternativa, utilize o plugin oficial da Anthropic @makenotion/claude-code-notion-plugin.

Exemplo: «Na base de dados do Notion “Customers”, encontra todos os que têm o estado “active” e com quem não houve uma chamada há mais de duas semanas. Prepara um e-mail para cada um.»

Guia do Notion: developers.notion.com/guides/mcp.

5.6. Sentry MCP — monitorização de erros

O que faz: liga o Claude aos erros do seu sistema de produção. Quando uma página falha com um erro 500, pode perguntar: «Mostra-me os 10 problemas mais recentes no Sentry para o projeto e explica a causa principal de cada um» e obter uma análise de imediato.

Instalação (HTTP):

claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp

A autorização é feita através do Sentry OAuth. O acesso pode ser limitado a um projeto específico.

Exemplo: «Seleciona os três problemas mais frequentes das últimas 24 horas. Explica em linguagem simples o que aconteceu e sugere como resolver.»

Repositório: getsentry/sentry-mcp.

5.7. Playwright MCP — fluxos de trabalho no browser

O que faz: dá ao Claude um browser. A IA pode abrir uma página, clicar, preencher um formulário e tirar uma captura de ecrã. É útil para verificar a interface, fazer testes manuais após a publicação e analisar fluxos de trabalho.

Instalação (stdio):

claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest

A versão v0.0.75, lançada em 7 de maio de 2026, é mantida ativamente pela Microsoft (mais de 32 000 estrelas).

Exemplo: «Abre a página inicial do nosso site, verifica se todos os cartões são apresentados corretamente e tira uma captura de ecrã num computador e num telemóvel.»

Repositório: microsoft/playwright-mcp.

Consulte o README da versão escolhida do Playwright MCP para obter o comando com uma versão fixa, a opção para várias sessões simultâneas e os erros de instalação mais comuns.

Como controlar a segurança com um hook PreToolUse#

Uma lista negra de prefixos SQL não impõe só de leitura: SQL minúsculo, comentários, UPDATE, INSERT, ALTER, várias instruções e funções com efeitos secundários não são cobertos por três prefixos maiúsculos. Use uma função de base de dados separada com permissões só de leitura e verifique-as numa base descartável. Um hook é controlo adicional de chamadas, não substitui essas permissões.

Segue-se um exemplo de quarentena deliberadamente restrito: negar todas as chamadas das três famílias MCP indicadas até rever e testar uma política específica. Bloqueia leituras e escritas. Faça corresponder os nomes reais de servidores/ferramentas; um servidor renomeado, Bash incorporado ou outro conector ficam fora destes padrões.

Coloque regras separadas em .claude/settings.json:

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "mcp__postgres__.*",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
      },
      {
        "matcher": "mcp__slack__.*",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
      },
      {
        "matcher": "mcp__filesystem__.*",
        "hooks": [{"type": "command", "command": "bash \"$CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh\""}]
      }
    ]
  }
}

Guarde este script em .claude/hooks/deny-unapproved-mcp.sh. Devolve o contrato documentado de decisão PreToolUse, não a forma antiga decision: approve/block no nível superior:

#!/bin/bash
printf '%s\n' '{"hookSpecificOutput":{"hookEventName":"PreToolUse","permissionDecision":"deny","permissionDecisionReason":"This MCP server family is quarantined pending a reviewed policy."}}'

O script não interpreta nem classifica SQL. Numa chamada correspondente, nega sempre. Verifique matcher e resultado numa sessão isolada antes de ligar dados valiosos: SELECT 1, delete minúsculo, UPDATE após comentário, leitura ou envio Slack e leitura Filesystem de .env devem ser negados quando os nomes correspondem. Uma ferramenta de outra família fica fora do exemplo; verifique explicitamente esse limite separado.

Para leitura de base de dados, use permissões verificadas e substitua a quarentena por política revista das ferramentas reais. Para Slack só de leitura, use credencial sem envio. Para ficheiros, restrinja raízes permitidas do servidor e permissões do processo. Não afirme que o hook impede acesso por outras ferramentas, shell, anexos de prompts ou uma política que o agente pode editar.

A mesma abordagem é explicada em maior detalhe no guia Plan Mode no Claude Code — a lógica de «verificar antes de executar» é semelhante.

O que fazer se tiver mais de 40 ferramentas e o Claude se perder?#

De acordo com a documentação do Claude Code, está agora ativado por predefinição e não precisa de ser ligado manualmente.

Exceções em que o Claude Code carrega todas as ferramentas de imediato: utilização através de um proxy de terceiros (quando ANTHROPIC_BASE_URL está definido para um endereço diferente do da Anthropic), modelos anteriores à geração 4.5 no Google Cloud e implementações do Microsoft Foundry no Azure. A variável ENABLE_TOOL_SEARCH altera o comportamento:

• não definida — todas as ferramentas MCP são adiadas e carregadas a pedido;
• true — o mesmo, além de o Claude Code tentar ativar a pesquisa através de um proxy;
• auto — modo por limiar: enquanto todas as descrições das ferramentas ocuparem menos de 10% da janela de contexto, são carregadas de imediato; acima desse valor, são adiadas;
• auto:N — o mesmo, mas com um limiar percentual personalizado, por exemplo auto:5;
• false — o comportamento antigo; todas as ferramentas ficam imediatamente no contexto.

Para ferramentas críticas que têm de estar sempre visíveis, existe a opção alwaysLoad: true em .mcp.json, junto à descrição do servidor. Cada uma destas ferramentas ocupa espaço no contexto desde o primeiro minuto, por isso utilize esta opção apenas nas ferramentas de que o Claude precisa em quase todas as respostas.

Se tiver cinco ou mais servidores MCP e o Claude se confundir sobre a ferramenta a invocar, verifique primeiro se a pesquisa está desativada: procure ENABLE_TOOL_SEARCH=false nas definições e confirme se está a trabalhar através de um proxy.

Também poderá ajudar reduzir o contexto com /compact.

Quando não precisa de MCP: será melhor usar uma Skill, um subagente ou a CLI?#

Hierarquia por custo em tokens e complexidade:

1. Comando CLI através do Bash — quase gratuito. A IA executa gh pr list, psql -c ou curl e recebe uma resposta como qualquer utilizador do terminal.
2. Skill — económica. Um modelo de prompt pronto a utilizar, com instruções sobre o que invocar e como processar o resultado. Carregado com base num acionador no nome da pasta.
3. Subagente — custo médio. Contexto separado para uma tarefa longa, com a sua própria sessão de tokens.
4. Servidor MCP — dispendioso. Apenas os nomes das ferramentas permanecem no contexto, mas a descrição da ferramenta é carregada quando o Claude a encontra antes de uma chamada; as respostas dos serviços podem ser extensas: o Claude Code avisa quando uma resposta de ferramenta excede 10 000 tokens. Além disso, é necessária uma sessão OAuth para HTTP.

Conselho contraintuitivo: para analisar páginas Web, trabalhar com git, abrir PDFs e utilizar utilitários open source, escolha CLI, não MCP. A IA pode invocar comandos do terminal tão bem como uma pessoa, e só são gastos tokens com o comando e a respetiva resposta, sem descrições de ferramentas nem custos adicionais do servidor.

O MCP justifica-se em dois casos:

• O serviço é fechado: Slack, Notion, Sentry, Linear. Também existem ferramentas CLI, mas o MCP oferece um acesso mais granular através de OAuth e controlos de âmbito.
• É necessária uma conversa bidirecional em tempo real: a IA liga-se ao Postgres, verifica o esquema, faz uma pergunta de seguimento, obtém os dados e avança para o passo seguinte. Com a CLI, isso implicaria 10 comandos manuais.

6 antipadrões de ligação ao MCP#

1. Armário de MCP. Ligou 10 servidores «por precaução»; o Claude confunde-se sobre que ferramenta invocar e as respostas destes servidores enchem o contexto. Solução: mantenha 3–5 servidores para o projeto atual e remova os restantes com claude mcp remove.

2. Acesso de escrita a uma base de dados de produção. Ligou o Postgres MCP a uma base de dados de produção sem --readonly, um utilizador separado ou um hook de lista de permissões. Basta um prompt — «elimina os registos de teste» — para apagar dados de produção. Solução: uma função de base de dados separada com permissões só de leitura verificadas, modo só de leitura do servidor quando aplicável e controlos testados de chamadas. A lista de prefixos DROP|TRUNCATE|DELETE não é autorização suficiente.

3. Dados pessoais sem anonimização. Ligou diretamente uma base de dados com os e-mails, números de telefone e dados de passaporte dos clientes. O Claude vê os dados e estes acabam nos registos da Anthropic. Solução: uma VIEW ou uma rota de API intermédia que devolva dados mascarados, como j***@gmail.com.

4. MCP em vez de uma skill. Precisa de «criar um relatório de vendas no formato X» — uma tarefa de rotina que uma skill com um prompt pronto resolve. Não crie um servidor MCP.

5. MCP em vez de uma CLI open source. Precisa de converter um PDF em texto. Existe pdftotext. Não crie um «PDF MCP» — só desperdiçaria tokens.

6. Não acompanhar os custos em tokens. Consegue ver o servidor ligado em claude mcp list, mas não quanto utiliza em cada conversa. Ao fim de uma semana, nem imagina que «o MCP consumiu 40% do contexto e estive a pagar por isso durante todo este tempo». Solução: desative periodicamente os servidores que não utiliza e acompanhe as alterações de utilização através de acompanhamento do limite de utilização do Claude Code.

Como resolver problemas de ligação ao MCP#

Lista de verificação passo a passo:

1. O servidor está visível na lista?

   claude mcp list
   

   Caso contrário, claude mcp add não foi concluído. A causa mais comum é --scope: adicionou-o a local e está a verificar a partir de outro projeto.

2. O estado do servidor está verde?

   claude mcp status <name>
   

   Vermelho significa que o processo não arrancou (stdio) ou que o servidor não respondeu (HTTP).

3. Os registos do servidor mostram algo útil?

   claude mcp logs <name>
   

   Se vir um stack trace, o problema está normalmente relacionado com o pacote (npx não conseguiu encontrá-lo ou a versão do Node é anterior à 20).

4. O callback do OAuth não está a regressar? O problema está normalmente relacionado com --callback-port ou com um filtro de rede. Reencaminhe uma porta específica:

   claude mcp add --transport http --callback-port 8765 [name] [url]
   

5. Há um conflito no nome da ferramenta? Dois servidores expõem uma ferramenta com o mesmo nome e o Claude invoca a errada. Utilize o Tool Search (consulte o H2 anterior) ou remova manualmente o servidor a mais com claude mcp remove.

6. Não consegue ver as extensões (connectors) do claude.ai? É um problema conhecido: as extensões (connectors) da interface Web do claude.ai não estão disponíveis no Claude Code quando este utiliza uma chave API. Solução: ligue o MCP através da CLI, não da interface Web.

Próximos passos: OAuth, os seus próprios servidores MCP e o Plugin Marketplace#

O Plugin Marketplace acelera o trabalho de quem não quer memorizar comandos de instalação. O formato consiste num manifesto .claude-plugin/marketplace.json que descreve um conjunto de servidores num único pacote.

Instale um plugin do marketplace:

claude plugin install <plugin-name>

Um plugin pode conter vários servidores MCP, skills e subagentes ao mesmo tempo — uma configuração empacotada para um cenário específico: comércio eletrónico, marketing ou um departamento jurídico.

Escreva o seu próprio servidor MCP de acordo com a especificação modelcontextprotocol.io. Um modelo mínimo utiliza o SDK Python ou TypeScript da Anthropic; em seguida, descreva as ferramentas e ligue um transporte. A complexidade é comparável à de escrever uma API REST com FastAPI.

Se o seu projeto já tiver um CLAUDE.md configurado e compreender a engenharia de contexto, adicionar o seu próprio MCP demora um dia. Se ainda não tiver esses elementos, é melhor aprender primeiro os conceitos básicos.

Para continuar a trabalhar com modelos, aceda a Ailoot.