16/10/2026 –, Paralela 1
Implementamos um servidor MCP completo com FastMCP, OAuth 2.1 e deploy multi-cloud. Vou mostrar como o Model Context Protocol conecta LLMs aos dados dos nossos clientes de forma segura.
O Model Context Protocol (MCP) permite que LLMs acessem dados e ferramentas externas de forma padronizada. Na Nekt, implementamos um servidor MCP que dá acesso aos dados de 100+ clientes via ferramentas como list_tables, execute_sql, read_file e get_table_preview. Nesta palestra: (1) O que é MCP e por que importa: o protocolo que padroniza como LLMs interagem com o mundo externo — tools, resources e prompts. (2) O servidor MCP com FastMCP: como definimos tools com tipagem Pydantic e docstrings que o LLM entende, usando o pattern de registro por decorador. (3) Autenticação OAuth 2.1 com PKCE: o fluxo completo desde o login do usuário, passando por SSO SAML, até a emissão de bearer tokens com escopo por tabela. (4) Deploy multi-cloud: como provisionamos o servidor MCP na infraestrutura do cliente (AWS ECS ou GCP Cloud Run) a partir do backend Django. (5) Bearer tokens com escopo granular: como um token dá acesso apenas a tabelas específicas do data warehouse. (6) Lições de produção: os edge cases de segurança e performance que descobrimos servindo 100+ organizações.
Para acompanhar esta palestra, é recomendável: (1) Experiência com Python e desenvolvimento de APIs — saber criar endpoints com Flask, FastAPI ou Django REST. (2) Noção básica de como LLMs funcionam — entender que modelos como Claude e GPT recebem prompts e geram respostas, e que tools permitem ao LLM executar ações. (3) Conceitos básicos de autenticação web (tokens, OAuth) — não precisa ser expert, mas entender o que é um bearer token e por que autenticação importa. (4) Ter usado ou ao menos conhecer o Claude Desktop, Cursor ou outro cliente que suporte MCP.
¿Qué pueden esperar aprender los participantes en tu actividad?:Ao final desta palestra, os participantes terão: (1) Entendimento completo do protocolo MCP — o que são tools, resources e prompts, e como clientes e servidores se comunicam. (2) Conhecimento prático de como implementar um servidor MCP com FastMCP em Python — definição de tools, tipagem, e patterns de registro. (3) Compreensão do fluxo de autenticação OAuth 2.1 com PKCE para acesso seguro a dados corporativos via MCP. (4) Visão de como MCP pode ser usado em produção real — não apenas como ferramenta pessoal, mas como infraestrutura que conecta LLMs a dados de clientes de forma segura e escalável. (5) Awareness dos edge cases e desafios que surgem ao operar servidores MCP em escala.
Elige una o más áreas en las que esta propuesta encaja.: Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
Engenheiro de dados e cofundador da Nekt, plataforma de dados+IA com 100+ clientes. Foco em pipelines de dados em escala e agentes de IA em produção com Python.