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Monte seu próprio servidor de IA com FastMCP, Gemini 2.5 Pro e GitIngest em 3 passos simples

Inteligência Artificial para Negócios

Author

Luiz Tibiriçá
May 05, 2025

Tá rolando uma revolução no mundo dos agentes autônomos e o melhor: você já pode começar a brincar com isso usando só ferramentas gratuitas e de código aberto.

Esses dias testei um fluxo super direto pra montar um servidor compatível com o MCP (Model Context Protocol), que é basicamente uma forma de dar braços e pernas pros modelos de linguagem. Eles deixam de só responder e passam a fazer coisas de verdade.

Bora ver como funciona isso na prática em só 3 passos:

  1. FastMCP: um framework em Python que transforma funções comuns em ferramentas que os LLMs conseguem usar.

  2. GitIngest: pega qualquer repositório Git e transforma num texto mastigado pra IA entender tudo.

  3. Gemini 2.5 Pro + Google AI Studio: aqui é onde a mágica acontece — o modelo entende tudo e executa pra você.

O passo a passo é mais fácil do que parece:

  1. Copia a URL do repositório FastMCP e cola no site do GitIngest (exemplo: https://gitingest.com/jlowin/fastmcp)

  2. Baixa o arquivo processado com toda a explicação do código

  3. Joga isso no Google AI Studio e pede pro Gemini 2.5 Pro montar seu servidor MCP com as ferramentas que você quiser

Pronto. Sem configuração, sem stress, sem DevOps.

E o melhor? O resultado é um servidor de IA funcional, modular e pronto pra virar um agente cognitivo que executa tarefas, entende contexto e responde como se fosse gente grande.

Apesar do exemplo usar o FastMCP, dá pra ir além e montar tudo na mão também — tem SDKs prontos pra Python, TypeScript, Java, C# e por aí vai. É só escolher o seu stack favorito.

Mas por que isso é tão importante?

Porque agora o modelo não só entende o que você escreve, mas também o que tá no código. Ou seja: ele consegue montar, adaptar e escalar seu servidor do jeito que você pedir tudo em linguagem natural.

Você deixa de ser um executor de código pra virar um orquestrador de inteligência. E isso muda tudo.

Se você trabalha com IA, engenharia de agentes, automação ou curte brincar com LLMs, esse caminho pode te poupar semanas de trabalho.