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Configurando o Servidor MCP da Port

O servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) da Port oferece integração perfeita com ambientes de desenvolvimento populares, permitindo que você acesse os modelos de IA da Port diretamente do seu editor ou IDE. Este guia o guiará pela configuração do servidor MCP com várias ferramentas.

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O que é MCP?

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é uma forma padronizada para assistentes de IA acessarem com segurança recursos e ferramentas externas. O servidor MCP da Port permite que você:
  • Liste e pesquise modelos de IA disponíveis na Port
  • Envie solicitações para qualquer endpoint de modelo
  • Verifique o status e recupere resultados do sistema de filas
  • Faça upload de arquivos e gerencie esquemas de modelos
  • Gerencie a autenticação da API de forma transparente

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Pré-requisitos

Antes de configurar o servidor MCP, certifique-se de ter:
  1. Node.js instalado (versão 18 ou superior)
  2. Chave de API da Port do seu painel
  3. Seu editor/IDE preferido instalado

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Instalação

O servidor MCP da Port está disponível como um pacote npm: 
npm install -g @portmoda/mcp-server
Ou use-o diretamente com npx (recomendado): 
npx @portmoda/mcp-server

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Configuração por Editor

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Cursor

O Cursor suporta MCP por meio de seu arquivo de configuração. Crie ou atualize .cursor/mcp.json na raiz do seu projeto: 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}
Configuração global alternativa em suas configurações de usuário:
  1. Abra as Configurações do Cursor
  2. Navegue até “Servidores MCP”
  3. Adicione um novo servidor com:
    • Nome: port-mcp-server
    • Comando: npx
    • Argumentos: @portmoda/mcp-server

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VS Code

Para VS Code com suporte a MCP (requer extensão compatível): Crie .vscode/mcp.json: 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

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Cline

O Cline suporta servidores MCP por meio de suas configurações. Adicione à sua configuração do Cline: 
{
  "mcpServers": {
    "port": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "description": "Acesso a modelos de IA da Port"
    }
  }
}

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Windsurf

Para o Windsurf IDE, configure o MCP nas configurações do espaço de trabalho: 
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "port-mcp-server": {
        "command": "npx",
        "args": ["@portmoda/mcp-server"],
        "timeout": 30000
      }
    }
  }
}

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Claude Desktop

Adicione ao seu arquivo de configuração do Claude Desktop: macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"]
    }
  }
}

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Outras Ferramentas Compatíveis com MCP

Para qualquer outra ferramenta que suporte MCP, use este padrão de configuração geral: 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "${PORT_KEY}"
      }
    }
  }
}

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Configuração do Ambiente

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Configurando sua Chave de API

Você pode configurar sua chave de API da Port de várias maneiras:

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Opção 1: Variável de Ambiente (Recomendado)

export PORT_KEY="your-api-key-here"
Para Windows: 
set PORT_KEY=your-api-key-here

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Opção 2: Arquivo de Configuração

Alguns editores permitem que você defina variáveis de ambiente diretamente na configuração do MCP: 
{
  "mcpServers": {
    "port-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["@portmoda/mcp-server"],
      "env": {
        "PORT_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

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Opção 3: Configuração em Tempo de Execução

O servidor MCP também suporta a configuração da chave de API em tempo de execução usando a ferramenta set-port-key.

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Ferramentas MCP Disponíveis

Uma vez configurado, você terá acesso a estas ferramentas por meio do seu assistente de IA:

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Gerenciamento de Modelos

  • list-models - Navegue por todos os modelos de IA disponíveis
  • search-models - Encontre modelos por palavras-chave
  • model-schema - Obtenha esquemas de entrada/saída para modelos específicos

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Gerenciamento de Solicitações

  • submit - Envie solicitações para endpoints de modelo
  • status - Verifique o status da solicitação e os logs
  • result - Recupere resultados concluídos
  • cancel - Cancele solicitações em execução
  • subscribe - Envie e aguarde a conclusão

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Gerenciamento de Arquivos

  • upload - Faça upload de arquivos para o armazenamento da Port

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Exemplos de Uso

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Listando Modelos Disponíveis

Use a ferramenta list-models para me mostrar quais modelos de IA estão disponíveis.

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Gerando uma Imagem

Use a ferramenta submit para gerar uma imagem com o endpoint black-forest-labs/flux-1.1-pro/text-to-image.
Use o prompt: "Uma paisagem de montanha serena ao pôr do sol"

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Verificando o Status da Solicitação

Verifique o status do ID da solicitação: pd_xxxxxx

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Solução de Problemas

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Problemas Comuns

Servidor MCP não encontrado
  • Certifique-se de que o Node.js está instalado e acessível
  • Tente instalar globalmente: npm install -g @portmoda/mcp-server
  • Verifique se o caminho do comando está correto
Erros de Autenticação
  • Verifique se a sua variável de ambiente PORT_KEY está definida
  • Verifique se a sua chave de API é válida no Painel da Port
  • Tente definir a chave usando a ferramenta set-port-key
Tempos Limite de Conexão
  • Aumente os valores de tempo limite em sua configuração
  • Verifique sua conexão com a internet
  • Verifique o status da API da Port
Erros de Permissão
  • Garanta as permissões de arquivo adequadas para os arquivos de configuração
  • Tente executar com as permissões de usuário apropriadas

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Obtendo Ajuda

Se você encontrar problemas:
  1. Verifique a Documentação da Port
  2. Revise a documentação do MCP do seu editor
  3. Abra um problema no GitHub

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Próximos Passos

Depois que seu servidor MCP estiver configurado:
  1. Explore Modelos: Use list-models para ver todas as capacidades de IA disponíveis
  2. Tente Exemplos: Comece com gerações simples de texto para imagem ou texto para vídeo
  3. Crie Fluxos de Trabalho: Combine vários modelos para pipelines de IA complexos
  4. Monitore o Uso: Acompanhe o uso da sua API no Painel da Port
A integração do MCP facilita a incorporação de modelos de IA poderosos diretamente em seu fluxo de trabalho de desenvolvimento, permitindo a prototipagem rápida e recursos perfeitos alimentados por IA em seus aplicativos.