MCP Toolbox: Como dar superpoderes de dados aos seus AI Agents
Se você trabalha com AI Agents, já deve ter esbarrado nesse problema: o agente é inteligente, mas só consegue acessar uma fração dos dados que ele precisaria pra ser realmente útil. Ele conversa bem, raciocina bem, mas na hora de buscar informações reais da sua empresa, fica limitado ao que você conectou manualmente.
O Google lançou o MCP Toolbox for Databases, e isso muda bastante o jogo. Mas antes de falar da ferramenta, precisamos entender o protocolo por trás dela.
O que é MCP?
MCP (Model Context Protocol) é um padrão open-source criado para conectar aplicações de IA a sistemas externos. Pense nele como uma porta USB-C para aplicações de IA: assim como o USB-C padronizou a conexão entre dispositivos eletrônicos, o MCP padroniza a conexão entre agentes de IA e fontes de dados, ferramentas e workflows.
Na prática, o MCP define uma interface comum para que um AI Agent consiga:
- Acessar dados (bancos de dados, APIs, arquivos)
- Usar ferramentas (calculadoras, buscadores, integrações)
- Executar workflows (prompts especializados, pipelines)
Sem o MCP, cada integração entre um agente e uma fonte de dados era feita de forma ad-hoc — cada desenvolvedor criava seu próprio conector, com sua própria interface. Com o MCP, temos um protocolo padrão que qualquer agente pode usar.
┌─────────────┐ MCP ┌──────────────┐
│ AI Agent │◄────────────►│ MCP Server │
│ (Claude, │ protocolo │ (Toolbox, │
│ ChatGPT) │ padronizado│ custom) │
└─────────────┘ └──────┬───────┘
│
┌─────┴─────┐
│ Dados │
│ (DB, API,│
│ files) │
└───────────┘
MCP Toolbox for Databases
O MCP Toolbox for Databases é um servidor MCP open-source do Google que permite que AI Agents consultem bancos de dados de forma segura. Ele cuida das complexidades que ninguém quer reimplementar: connection pooling, autenticação, observabilidade com OpenTelemetry, e mais.
O mais legal? Você define suas "tools" (consultas) em configuração, e o agente pode usá-las com menos de 10 linhas de código:
# tools.yaml - Definição de uma tool
sources:
my-pg-source:
kind: postgres
host: 127.0.0.1
port: 5432
database: my_database
user: my_user
password: my_password
tools:
search-orders:
kind: postgres-sql
source: my-pg-source
description: Busca pedidos por ID do cliente
statement: |
SELECT * FROM orders
WHERE customer_id = $1
ORDER BY created_at DESC
parameters:
- name: customer_id
type: string
description: ID do cliente
Do lado do agente, a integração é direta:
from toolbox_core import ToolboxClient
# Conecta ao servidor MCP Toolbox
client = ToolboxClient("http://localhost:5000")
# Carrega as tools disponíveis
tools = client.load_toolset("my-toolset")
# Agora o agente tem acesso às tools como funções
# O framework do agente faz o resto
Até aqui, tudo ótimo. Mas tem um problema...
O problema: dados não vivem só em bancos
Na prática, a maioria do conhecimento de uma empresa não está em bancos de dados. Está espalhado em:
- Emails (Gmail, Outlook)
- Mensagens (Slack, Teams)
- Repositórios (GitHub, GitLab)
- CRMs (Salesforce, HubSpot)
- Documentos internos (Confluence, Notion)
- Reviews de clientes
- Planilhas
- E mais umas dezenas de fontes
Ou seja, se o seu AI Agent só consegue acessar PostgreSQL e MySQL, ele está trabalhando com uma fração do contexto que precisaria.
A solução: MindsDB como camada SQL universal
É aqui que fica interessante. O MindsDB funciona como uma camada SQL universal que fica por cima de todas as suas fontes de dados — estruturadas, semi-estruturadas e não-estruturadas.
Na prática, você consegue consultar Salesforce, Gmail, GitHub, S3, Jira e mais de 200 outras fontes usando sintaxe SQL:
-- Consultar issues do GitHub
SELECT * FROM github_datasource.issues
WHERE repo = 'meu-repo' AND state = 'open';
-- Consultar reviews de clientes
SELECT * FROM reviews_datasource.customer_reviews
WHERE rating < 3;
-- E o mais poderoso: JOIN entre fontes diferentes
SELECT
g.title AS issue_title,
g.author,
r.customer_name,
r.review_text
FROM github_datasource.issues g
JOIN reviews_datasource.customer_reviews r
ON g.labels LIKE '%' || r.customer_name || '%'
WHERE g.state = 'open';
Sim, você leu certo: JOINs entre GitHub e reviews de clientes em uma única query SQL. Isso que normalmente exigiria pipelines de ETL e semanas de trabalho de engenharia.
Juntando as peças: MCP Toolbox + MindsDB
A mágica acontece quando você combina os dois:
- MindsDB expõe todas as fontes de dados através de uma interface MySQL
- MCP Toolbox se conecta ao MindsDB como se fosse um banco MySQL comum
- O AI Agent usa o MCP para acessar as tools do Toolbox
Do ponto de vista do agente, ele está apenas executando SQL e recebendo dados de volta. Ele não sabe (e não precisa saber) que os dados vieram de cinco fontes diferentes.
┌─────────────┐ MCP ┌──────────────┐ MySQL ┌──────────────┐
│ AI Agent │◄────────────►│ MCP Toolbox │◄───────────►│ MindsDB │
└─────────────┘ └──────────────┘ └──────┬───────┘
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
┌─────┴──┐ ┌─────┴──┐ ┌─────┴──┐
│ GitHub │ │ Gmail │ │Salesforce│
└────────┘ └────────┘ └─────────┘
│ │ │
┌─────┴──┐ ┌─────┴──┐ ┌─────┴──┐
│ Jira │ │ S3 │ │ Slack │
└────────┘ └────────┘ └─────────┘
O que isso desbloqueia:
- Uma interface SQL para dezenas de fontes — sem precisar aprender a API de cada uma
- JOINs entre fontes diferentes — correlacione dados de GitHub com CRM em uma query
- ML embutido para dados não-estruturados — o MindsDB tem capacidades de ML integradas
- MCP tools com alcance expandido — tools simples que agora acessam toda a empresa
Na prática: quando usar isso?
Alguns cenários onde essa stack faz sentido:
Suporte ao cliente inteligente: O agente puxa dados do CRM (Salesforce), histórico de tickets (Jira), e documentação interna (Confluence) para dar uma resposta completa ao cliente.
Code review com contexto de negócio: O agente analisa um PR no GitHub e cruza com dados de uso do produto para avaliar o impacto da mudança.
Análise de feedback: O agente combina reviews de clientes (Google Reviews, App Store) com dados internos de produto para identificar padrões.
Onboarding de devs: O agente tem acesso ao codebase (GitHub), documentação (Notion), e histórico de decisões (Slack) para ajudar novos desenvolvedores.
Quando NÃO usar
Como toda ferramenta, tem casos onde não faz sentido:
- Se seu agente só precisa de um banco de dados, use o MCP Toolbox direto
- Se você não tem muitas fontes de dados heterogêneas, a complexidade extra não compensa
- Se segurança é ultra-crítica, avalie bem as permissões que o MindsDB terá sobre suas fontes
- Se performance é prioridade máxima, a camada extra pode adicionar latência
Conclusão
AI Agents são tão úteis quanto os dados que eles conseguem acessar. Essa é a realidade. Não adianta ter o modelo mais avançado do mundo se ele não consegue ver os dados que precisa para tomar decisões.
A combinação MCP + Toolbox + MindsDB resolve um problema real: dar aos agentes acesso unificado a dados que estão espalhados por dezenas de sistemas diferentes, sem precisar construir pipelines de ETL ou conectores customizados.
O MCP está se consolidando como o padrão para integração de AI Agents, e ferramentas como o Toolbox e o MindsDB estão tornando isso cada vez mais acessível. Se você está construindo agentes que precisam de contexto real para serem úteis, vale a pena explorar essa stack.
Recursos: