**Model Context Protocol (MCP)** está se tornando o padrão usual para ligar agentes de IA a sistemas reais. Este guia explica o que isso significa para o seu time, como o **Dailybot** participa desse ecossistema e como pensar em configuração, ferramentas e casos de uso do dia a dia — sem tratar o protocolo como mágica.

## O que é MCP

**MCP** é um **padrão aberto** para conectar agentes de IA a **ferramentas e dados**. Em vez de cada assistente definir seu próprio formato de plugins, o MCP descreve como um cliente (seu agente no IDE ou no terminal) fala com um **servidor** que anuncia **tools** (ações invocáveis) e **resources** (conteúdo legível). As respostas costumam ser **JSON**, para que pessoas e automação possam confiar nelas.

Em linhas gerais: o modelo propõe uma ação, o runtime chama o servidor, o servidor devolve fatos ou efeitos permitidos, e o modelo segue com contexto real. É o mesmo instinto arquitetural por trás de boas APIs internas, mas voltado a runtimes de agentes.

## Como o Dailybot se encaixa como integração orientada a MCP

O Dailybot é **orquestração e visibilidade de time**: check-ins, standups, relatórios de agentes e o **agent inbox**, onde as pessoas enfileiram instruções para agentes de código. Em termos de MCP, o valor é o Dailybot atuar como uma **superfície controlada** de **contexto organizacional** — quem está bloqueado, o que foi reportado, o que os humanos pediram que o agente fizesse a seguir — sem substituir seu controle de versão ou CI.

Quando um **cliente compatível com MCP** alcança o Dailybot, os agentes podem:

- **Reportar progresso** depois de trabalho significativo (alinhado às regras de reporte), para que os timelines continuem legíveis para pessoas.
- **Obter sinais** sobre **status do time** e **contexto derivado de check-ins** quando a configuração do workspace permitir — para que um agente faça perguntas operacionais antes de reescrever uma grande parte do código.
- **Participar de fluxos bidirecionais**: atualizações de saída do agente, instruções de entrada das pessoas pela mesma camada de orquestração que vocês já usam no chat.

Os nomes exatos de tools e resources evoluem com o produto; depois de conectar, usem o **catálogo MCP no cliente** como fonte da verdade. A ideia geral permanece: **o Dailybot é onde o trabalho do agente encontra a coordenação humana**.

## Pré-requisitos

Antes de integrar:

1. **Cliente com suporte a MCP** — Um runtime que possa anexar servidores MCP (por exemplo **Cursor**, **Claude Code** ou outro ambiente suportado).
2. **Acesso ao workspace Dailybot** — A conta Dailybot da organização, com permissões adequadas para ler contexto do time e enviar atualizações de agentes.
3. **Autenticação** — Normalmente **`dailybot login`** em setups interativos ou **`DAILYBOT_API_KEY`** em automação; sigam a política de segurança para segredos em ambientes de agentes.
4. **Identidade de agente** — Quando o setup usar agentes nomeados, alinhem **`--name` no CLI**, identidades de API e a configuração MCP para que relatórios e itens do inbox cheguem ao ator certo.

Se algo falhar em silêncio, verifiquem primeiro a autenticação e depois o escopo de projeto ou organização — a maioria dos problemas é desalinhamento de identidade, não sintaxe de MCP.

## Configuração passo a passo (conceitual)

Cada cliente rotula os passos de forma diferente, mas a sequência costuma ser:

1. **Instalar o CLI do Dailybot** (ou confirmar que o ambiente já o tem) e concluir **login** ou **API key**.
2. **Registrar ou escolher a entrada do servidor MCP** do Dailybot nas configurações MCP do cliente — muitas vezes um bloco JSON ou uma entrada de marketplace quando o Dailybot está **listado em registros MCP** para descoberta.
3. **Confirmar permissões** no Dailybot para que a identidade conectada possa ler os resources esperados e enviar atualizações de agente quando necessário.
4. **Teste de fumaça**: peçam ao agente uma operação **somente leitura** (por exemplo resumir o status recente do time) antes de habilitar tools de escrita em fluxos automáticos.
5. **Codificar salvaguardas** no repositório — regras, skills ou prompts — que digam **quando** chamar o Dailybot (após trabalho substancial, em cronograma ou quando pedido explicitamente), para que o feed mantenha bom sinal.

Mantenham segredos fora dos prompts; usem variáveis de ambiente e o armazenamento de segredos do cliente.

## Ferramentas e resources que vocês devem esperar

Os detalhes de implementação mudam por release, mas as categorias costumam incluir:

- **Tools de reporte** — Enviar atualizações estilo standup com campos estruturados opcionais (itens concluídos, bloqueios, metadata como modelo e branch).
- **Resources de leitura** — Visões curadas de **status do time**, **resumos de check-in** ou **contexto tipo inbox** para o agente alinhar com o que os humanos já veem no Dailybot.
- **Descoberta** — O padrão list-tools / list-resources do MCP para o modelo só invocar capacidades que existam no workspace.

Revisem sempre **o que uma tool pode escrever** versus **só ler** antes de habilitá-la em automação sem supervisão.

## Casos de uso de exemplo

**Antes de começar um refactor grande**, um agente consulta o **status do time** via resources apoiados em MCP: bloqueios abertos, prioridades de ontem e notas do inbox de um tech lead. O plano do agente referencia restrições reais em vez de inventá-las.

**Depois de concluir um marco**, o mesmo agente envia um **relatório de progresso** pelo canal que a organização padronizou (wrapper do CLI ou chamada direta), com **`--milestone`** e **JSON** estruturado para entregáveis — para que a liderança veja texto orientado a resultado, não caminhos de arquivo.

**Quando o contexto do código parece travado**, o agente verifica se há **instruções humanas** enfileiradas no Dailybot (fluxos de inbox) e ajusta os próximos passos, reduzindo ida e volta entre terminal e chat.

## Segurança e governança

MCP não elimina política — **concentra** ela. Limitem quais servidores os agentes podem anexar em repos de produção, rotacionem **API keys** e auditem quais identidades podem postar em timelines compartilhados. Prefiram **mínimo privilégio**: resources MCP somente leitura para agentes exploratórios, tools de reporte só onde o agente for um ator confiável.

Usado de forma deliberada, **Dailybot + MCP** torna o trabalho do agente **legível** para as mesmas pessoas que já conduzem standups e escalações — **uma narrativa de orquestração** em vez de um canal paralelo de IA.