Verdonz MCP Server

Servidor MCP que dá contexto de negócio a agentes de IA

Conecte agentes ao significado do negócio, não apenas a um banco de dados.

Um agente com conexão a um banco de dados consegue ler suas tabelas. Ele ainda não sabe qual coluna é receita, quais linhas esta pessoa pode ver ou por que o último trimestre foi reapresentado. O Verdonz responde pelo Model Context Protocol com as definições anexadas.

Atualizado em setembro de 2026

O Verdonz executa um servidor Model Context Protocol para que qualquer cliente MCP — um agente, um assistente, um aplicativo — possa listar as ferramentas que oferece e chamá-las. Essas ferramentas alcançam a camada semântica, dashboards, metadados de fontes de dados e o registro do que sua IA já executou, sob um chamador autenticado cujas permissões são verificadas antes que os dados sejam retornados. O servidor atual expõe ferramentas de leitura suportadas; não é um fluxo de trabalho geral nem um endpoint de ações externas.

O servidor MCP do Verdonz em resumo

• O servidor MCP do Verdonz é um endpoint JSON-RPC autenticado que oferece treze ferramentas em quatro grupos: camada semântica, dashboards, fontes de dados e suas próprias solicitações de IA registradas.
• Suas ferramentas respondem pela camada semântica do Verdonz, então uma métrica chega com sua definição governada aplicada e as permissões da pessoa que pergunta já aplicadas, incluindo segurança em nível de linha para clientes MCP.
• Não é um gateway para servidores MCP de terceiros, implementa ferramentas em vez de recursos ou prompts MCP, e seu transporte é HTTP POST sem streaming.

Conexão MCP

Endpoint

https://app.verdonz.com/api/mcp no Verdonz cloud. Uma instância dedicada atende ao mesmo caminho, /api/mcp, em seu próprio host.

Metadados

https://www.verdonz.com/.well-known/mcp.json, uma descrição legível por máquina deste servidor no formato server.json do MCP Registry.

Autenticação

Uma chave de API do Verdonz, enviada como Authorization: Bearer <api-key> ou em um cabeçalho X-Verdonz-API-Key.

Transporte

HTTP com streaming habilitado e respostas JSON: uma solicitação JSON-RPC 2.0 por POST, sem fluxo SSE. O servidor responde à versão de protocolo 2024-11-05.

Métodos

initialize, ping, tools/list e tools/call. O servidor oferece apenas ferramentas, não recursos ou prompts.

Descoberta de ferramentas

Chame tools/list. Cada ferramenta retorna com seu nome, uma descrição e um JSON Schema para seus argumentos.

Conecte agentes aos sistemas onde o trabalho acontece

O Model Context Protocol é uma forma padrão de um aplicativo de IA descobrir o que um serviço pode fazer e então chamá-lo. O Verdonz o usa para entregar aos agentes as partes da plataforma que respondem a perguntas de negócio.

Um endpoint, falando JSON-RPC sobre HTTP. Um cliente chama tools/list para ver o que está disponível e tools/call para executar uma. O que retorna são dados, na forma que a ferramenta declara — não há UI do Verdonz para incorporar nem SDK para adotar.

AgentesAssistentesAplicativos

Servidor MCP do Verdonz · autenticado

Camada semânticaDashboardsMetadados de fontes de dadosRegistros de IA

Ferramentas da camada semântica

As ferramentas da camada semântica permitem que um agente liste as métricas e dimensões de uma fonte com seus rótulos, descrições, sinônimos e faixas esperadas, execute uma consulta contra uma métrica nomeada e rastreie do que essa métrica é construída. Elas importam porque são o que transforma uma tabela em uma definição. Veja a camada semântica.

Ferramentas de dashboard

As ferramentas de dashboard pesquisam dashboards por título ou tag, buscam um por id e listam os painéis com as consultas que cada um executa. Elas importam porque uma pergunta sobre um número geralmente começa com um número que alguém viu, em vez de um nome de métrica. Perguntado por que o valor no painel de receita mudou, um agente pode encontrar esse dashboard e ler o que seus painéis realmente consultam.

Ferramentas de metadados de fontes de dados

As ferramentas de metadados de fontes de dados listam as fontes de dados que uma organização configurou e descrevem uma por id: nome, tipo, banco de dados e modo de execução. Elas importam porque um agente precisa saber quais sistemas existem antes de raciocinar sobre onde uma resposta vive. Credenciais nunca são retornadas por nenhuma das ferramentas. Veja integração de dados para saber como essas conexões são registradas.

Ferramentas sobre seus próprios registros de solicitações de IA

Essas ferramentas leem seus próprios registros de solicitações de modelo: uma lista solicitações recentes com modelo, latência, tokens, custo e se cada uma foi bem-sucedida, armazenada em cache ou bloqueada por uma proteção; a outra resume isso em um intervalo de tempo. Elas importam porque gastos e confiabilidade de IA são perguntas que o assistente pode responder sobre si mesmo, em vez de enviar alguém a um relatório separado. Perguntado quanto custou a semana passada e onde estavam os erros, um agente tem os registros para responder.

Treze ferramentas nesses quatro grupos hoje. Cada uma declara seu próprio esquema de argumentos, e cada descrição afirma o que a ferramenta não fará além do que fará, porque essa descrição é o que o modelo lê antes de decidir chamá-la.

Dê contexto de negócio aos agentes, não apenas acesso

A maioria dos servidores MCP entrega uma conexão ao agente. A parte difícil nunca foi a conexão — é que um esquema não diz o que nada significa.

Aponte um agente para um warehouse e ele terá que decidir por conta própria qual das quatro colunas de valor é receita, se deve excluir reembolsos, o que é um cliente quando três tabelas podem representar um, e quais linhas esta pessoa tem direito de ver. Ele decidirá. Ele não dirá que adivinhou, e a resposta parecerá exatamente tão confiante quanto uma correta.

Uma conexão sozinha

tabela

transações

colunas

valor, status, criado_em

receita?

o agente decide

quais linhas?

o que a credencial puder ler

Pela camada semântica

métrica

receita — definida uma vez

entidade

cliente — junções declaradas

granularidade

mês, trimestre, ano

permissões

resolvidas do modelo

A mesma pergunta, feita de duas formas. Exemplo ilustrativo, não dados de clientes.

As ferramentas semânticas respondem na segunda coluna. Uma métrica carrega seu próprio filtro e agregação, uma entidade carrega as junções que a alcançam, e o catálogo carrega os rótulos e sinônimos que uma pessoa realmente diria. Esse é o mesmo modelo contra o qual seus dashboards resolvem, então um agente e um relatório não discordam. Veja contexto de negócio e métricas de negócio.

Exponha as ferramentas certas à IA

Uma ferramenta MCP é uma operação nomeada com um esquema de entrada declarado que um cliente pode descobrir e chamar. É a unidade que um agente realmente alcança.

O Verdonz registra suas ferramentas na inicialização a partir dos recursos que as possuem, e um nome duplicado é uma falha de inicialização em vez de um silenciosamente sobrepor o outro. Dois recursos não podem ambos reivindicar um nome e mudar o que um agente executa sem nenhum sinal em lugar algum.

Ferramenta	Grupo	Permissão	O que faz
list_datasources	Camada semântica	somente leitura	Lista os ids de fontes de dados da camada semântica configurados.
list_metrics	Camada semântica	somente leitura	Lista as definições completas de métricas de uma fonte.
get_metadata	Camada semântica	somente leitura	Descreve métricas e dimensões de uma fonte: rótulos, descrições, sinônimos, tipos e proteções.
lineage	Camada semântica	somente leitura	Rastreia do que um objeto semântico é construído e o que depende dele.
rollup_ddl	Camada semântica	somente leitura	Retorna o DDL para materializar rollups declarados como pré-agregações nativas do warehouse.
query	Camada semântica	precisa de criação	Executa uma consulta semântica: uma métrica, dimensões opcionais, filtros, intervalo de tempo e limite.
dashboard.search	Dashboards	somente leitura	Encontra dashboards por título exato e/ou tag.
dashboard.get	Dashboards	somente leitura	Busca os metadados de um dashboard por id.
dashboard.describe_panels	Dashboards	somente leitura	Lista os painéis de um dashboard e as consultas que cada um executa.
datasource.list	Fontes de dados	somente leitura	Lista fontes de dados configuradas: id, nome, tipo e qual é a padrão.
datasource.get	Fontes de dados	somente leitura	Descreve uma fonte de dados por id. Nunca retorna credenciais.
llm.list_requests	Registros de LLM	somente leitura	Lista solicitações recentes de modelo com latência, tokens, custo e resultado.
llm.cost_rollup	Registros de LLM	somente leitura	Resume gastos e confiabilidade em um intervalo de tempo.

As ferramentas anunciadas por tools/list, com as que apenas leem marcadas. Exemplo ilustrativo, não dados de clientes.

A marcação de somente leitura não é decoração. É o sinalizador que o servidor verifica antes de executar qualquer coisa, e decide quais ferramentas precisam de mais do que uma credencial de leitura.

Como é uma chamada no fio

Duas solicitações: uma para descobrir o que o servidor oferece, uma para executar uma ferramenta. Ambas são JSON-RPC 2.0 sobre HTTP POST para o mesmo endpoint, com a chave de API em um cabeçalho Authorization.

POST /api/mcp   Authorization: Bearer <api-key>

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list" }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "list_metrics",
    "arguments": { "datasource": "sales" }
  } }

{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2,
  "result": {
    "content": [ { "type": "text", "text":
      "net_revenue - Net revenue, invoiced, excluding tax\nnew_customers - First-time paying accounts" } ]
  } }

Exemplo ilustrativo, não dados de clientes. Valores de campos são inventados; os nomes de métodos e o nome da ferramenta são reais.

Quem pode chamar o servidor MCP do Verdonz

O endpoint não é aberto. Um chamador chega com uma chave de API da plataforma ou uma sessão autenticada, e um que não carrega nenhuma permissão é recusado em vez de ser deixado passar.

Leitura exige uma credencial de leitura. Qualquer ferramenta que altere estado ou execute uma consulta contra um warehouse é re-verificada para uma permissão de criação no momento em que executa, independentemente do que a rota declarou — é por isso que a marcação de somente leitura acima é uma propriedade sobre a qual o servidor age, em vez de um rótulo.

Essa é a forma disso. A camada de controle completa — como um chamador é autenticado, o que a verificação de autorização faz antes de uma escrita ser executada, os limites de volume de solicitações e as métricas que o endpoint registra — está em gateway MCP. O que esta página cobre é o servidor por baixo dele: as ferramentas, como um cliente se conecta e o que uma chamada retorna.

Como o Verdonz registra o que os agentes fizeram via MCP

Uma solicitação de modelo originada via MCP é atribuída a ele no registro de solicitações, junto com o time, o usuário final, os tokens e o custo — então o tráfego de agentes é respondível a partir dos mesmos registros que todo o resto. As métricas de solicitação do próprio endpoint são cobertas em gateway MCP, e ler e investigar os registros é observabilidade de IA.

Servidor MCP, gateway MCP e gateway de IA

Três camadas que são usadas de forma intercambiável e não deveriam ser. Elas resolvem problemas diferentes e podem coexistir lado a lado.

	Servidor MCP	Gateway MCP	Gateway de IA
Conecta IA a	Ferramentas e dados	Vários servidores MCP	Modelos e provedores
Trabalho principal	Oferecer capacidades que um cliente pode descobrir e chamar	Ficar na frente de outros servidores e controlar o alcance	Roteirizar e controlar tráfego de modelos
A pergunta que responde	O que este agente pode usar?	Quais servidores ele pode alcançar?	Qual modelo lida com esta solicitação?

O servidor MCP do Verdonz é a primeira coluna: um servidor oferecendo suas próprias ferramentas, com uma camada de controle na frente delas descrita em gateway MCP. O que ele não faz é a coluna do meio em seu sentido mais amplo — ele não disca para servidores MCP de outras pessoas, então não consolidará uma frota deles. Para tráfego de modelos, roteamento, tentativas e orçamentos, isso é o gateway de IA, uma camada diferente novamente.

O que um servidor MCP empresarial precisa além do protocolo

Executar um servidor MCP é um fim de semana. Executar um que uma revisão de segurança aceitará é o resto do trimestre, e a maior parte desse trabalho não é trabalho de protocolo: é decidir quem pode chamar o quê, fazer as respostas significarem a mesma coisa que significam em todos os outros lugares e ser capaz de dizer depois o que aconteceu.

O Verdonz começa do outro lado. As permissões já existem, as definições de métricas já existem e o registro de solicitações já existe, então expô-los via MCP adiciona um protocolo em vez de um segundo conjunto de regras para manter em sincronia. Agentes construídos sobre agentes de analytics alcançam as mesmas ferramentas pelas mesmas verificações.

Como o servidor MCP do Verdonz funciona

Quatro etapas, das quais apenas a terceira é MCP.

1. Conecte os dados

   Aponte o Verdonz para os sistemas que você já utiliza: os data warehouses Snowflake, Google BigQuery, Databricks no Unity Catalog e Amazon Redshift; os bancos de dados PostgreSQL, MySQL e Microsoft SQL Server; e os mecanismos de consulta Presto e Amazon Athena. As consultas são compiladas para cada dialeto e executadas nele.

2. Defina o que os números significam

   Métricas, entidades, relacionamentos e dimensões são declarados uma única vez na camada semântica, com os rótulos e sinônimos que as pessoas realmente usam.

3. Aponte um cliente MCP para o endpoint

   O cliente autentica com uma chave de API da plataforma, chama tools/list para descobrir o que está disponível e chama tools/call para executar uma ferramenta. Qualquer cliente que fale MCP via HTTP POST pode se conectar — incluindo Claude Desktop, Claude Code e Cursor, e agentes que você mesmo construir com o MCP SDK. A referência da API cobre credenciais e endpoints.

4. Leia o que aconteceu

   As métricas de rota cobrem as próprias chamadas, e as solicitações de modelo que chegaram via MCP são atribuídas a ele no log de solicitações.

Model Context Protocol, definido

Servidor MCP

Um servidor MCP é um serviço que usa o Model Context Protocol para disponibilizar capacidades a aplicações de IA: ele anuncia o que pode fazer e executa as chamadas que um cliente faz. O cliente é o lado da IA — um agente, um assistente, um IDE — e o servidor é o que detém a capacidade.

Model Context Protocol

O Model Context Protocol é um padrão aberto para conectar aplicações de IA a sistemas externos, de modo que um cliente e um servidor que nunca se encontraram possam concordar sobre como descobrir e invocar capacidades. Ele elimina a necessidade de uma integração específica para cada par. O Verdonz o implementa via JSON-RPC em um único endpoint HTTP.

Ferramentas MCP

Uma ferramenta MCP é uma operação nomeada com um esquema de entrada declarado. Um cliente descobre as ferramentas disponíveis, decide qual se encaixa e a chama com argumentos que correspondem a esse esquema. O protocolo também define recursos e prompts; o Verdonz implementa ferramentas.

Gateway MCP

Um gateway MCP fica entre clientes de IA e vários servidores MCP, oferecendo um único lugar para controlar quais deles um cliente pode acessar. É uma função diferente de ser um servidor: um servidor oferece capacidades, um gateway governa o acesso a servidores que as oferecem. O Verdonz fornece um servidor.

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre servidores MCP e sobre o que o Verdonz implementa hoje.

O que é o Verdonz?

O Verdonz é uma plataforma de IA governada para dados e contexto de negócios, ajudando pessoas e agentes a analisar, investigar e tomar ações aprovadas sob as mesmas permissões e governança. O servidor MCP é uma capacidade de IA e Agentes no Verdonz; esta página cobre essa capacidade.

O que é um servidor MCP?

Um servidor MCP é um serviço que usa o Model Context Protocol para disponibilizar capacidades a aplicações de IA. Ele anuncia o que oferece para que um cliente possa descobri-lo e executa as chamadas que esse cliente faz. A aplicação de IA é o cliente; o servidor é o que detém a ferramenta ou os dados. No Verdonz, o servidor detém ferramentas sobre a camada semântica, dashboards, fontes de dados e registros de solicitações de IA.

O que é o Model Context Protocol?

O Model Context Protocol é um padrão aberto para conectar aplicações de IA a sistemas externos. Ele dá a um cliente e a um servidor uma forma compartilhada de descrever e invocar capacidades, de modo que cada nova combinação não precise de uma integração específica. O Verdonz o implementa como JSON-RPC em um único endpoint HTTP.

O que um servidor MCP faz na prática?

Ele responde a dois tipos de solicitação: diga-me o que você pode fazer e faça isto. No Verdonz, a primeira retorna as ferramentas disponíveis para aquele chamador com seus esquemas de argumentos, e a segunda executa uma e retorna seu resultado. O servidor Verdonz implementa initialize, ping, tools/list e tools/call, e a página do gateway MCP cobre como cada chamada é autorizada.

O que são ferramentas MCP?

Uma ferramenta MCP é uma operação nomeada com um esquema de entrada declarado que um cliente pode descobrir e chamar. O Verdonz oferece treze, em quatro grupos: ferramentas de camada semântica para listar métricas, descrever um modelo, executar uma consulta e rastrear linhagem; ferramentas de dashboard; ferramentas de metadados de fontes de dados; e ferramentas sobre suas próprias solicitações de IA registradas e seus custos.

O que é autenticação MCP e como funciona no Verdonz?

Autenticação MCP é como um servidor estabelece quem está chamando antes de executar qualquer coisa. O endpoint do Verdonz exige uma chave de API da plataforma ou uma sessão autenticada; não há acesso anônimo. A identidade então direciona a autorização: leitura exige uma credencial de leitura, e qualquer ferramenta que altere estado ou execute uma consulta é verificada separadamente quanto à permissão de criação quando é executada.

Como você protege um servidor MCP?

Comece exigindo autenticação, depois decida por ferramenta, e não por servidor: ler uma definição de métrica e executar uma consulta não são o mesmo risco. Falhe de forma fechada, para que uma solicitação sem permissões seja recusada em vez de permitida. Declare os limites de cada ferramenta em sua descrição, já que esse texto é o que o modelo lê. O Verdonz faz essas quatro coisas; nenhuma delas torna um agente seguro para apontar para qualquer coisa, e o que um modelo pode dizer e fazer é um controle separado.

Qual é a diferença entre um servidor MCP e um gateway MCP?

Um servidor oferece capacidades a clientes de IA. Um gateway é a camada de controle na frente deles, decidindo quem pode acessar o quê. O Verdonz fornece um servidor e aplica uma camada de controle sobre suas próprias ferramentas: todo chamador é autenticado e gravações são autorizadas antes de serem executadas. O que ele não faz é conectar-se a servidores MCP de terceiros, então não colocará um endpoint na frente de uma frota deles.

Qual é a diferença entre um gateway MCP e um gateway de IA?

Eles governam tráfegos diferentes. Um gateway MCP fica entre clientes de IA e servidores MCP, controlando quais ferramentas e serviços um agente pode acessar. Um gateway de IA fica entre aplicações e provedores de modelos, controlando qual modelo atende a uma solicitação e quanto ele pode gastar. O Verdonz fornece o segundo como seu AI Gateway; os dois resolvem problemas não relacionados e nenhum substitui o outro.

O que é um registro MCP?

Um registro MCP é um inventário de servidores MCP que uma organização conhece, usado para descobri-los e gerenciá-los. O Verdonz não fornece um. Ele mantém um registro interno de suas próprias ferramentas — que é o que tools/list reporta, e onde um nome de ferramenta duplicado é tratado como falha de inicialização em vez de sobrescrever silenciosamente outro — mas isso é um catálogo das próprias capacidades do Verdonz, não de servidores de outras pessoas.

O que é governança MCP?

Governança MCP é decidir e aplicar quais clientes de IA podem usar quais capacidades, e ser capaz de prestar contas do que fizeram. No Verdonz, isso significa um chamador autenticado, uma verificação de permissão por ferramenta que é mais rigorosa para qualquer coisa que altere estado, recusa por padrão quando não há permissões presentes e registros de solicitações que atribuem atividade de volta ao MCP.

Como um servidor MCP conecta agentes de IA a dados empresariais?

Oferecendo ferramentas que alcançam os dados em vez de entregar uma string de conexão. No Verdonz, um agente não recebe credenciais de banco de dados; ele chama uma ferramenta que executa uma consulta contra a camada semântica, então a métrica que ele pede é a métrica que a organização definiu. As ferramentas de fonte de dados descrevem o que está conectado sem nunca retornar credenciais.

O Verdonz suporta recursos e prompts MCP?

Hoje não. O protocolo define recursos e prompts junto com ferramentas, e o Verdonz implementa a metade de ferramentas: initialize, ping, tools/list e tools/call. Um cliente que depende de recursos ou prompts não os encontrará aqui. O transporte é HTTP POST; não há transporte de streaming. Veja como o Verdonz controla o acesso a essas ferramentas.

Quais clientes MCP podem se conectar ao Verdonz?

Qualquer cliente que fale o Model Context Protocol via HTTP POST pode se conectar ao servidor MCP do Verdonz, incluindo Claude Desktop, Claude Code e Cursor, e agentes construídos com o MCP SDK. O endpoint do Verdonz é um servidor JSON-RPC 2.0 padrão, então nenhuma integração específica de cliente é necessária.

Como um servidor MCP é diferente de uma API REST ou de uma conexão SQL direta?

Uma conexão SQL direta entrega a um agente credenciais e o banco de dados inteiro, e o agente ainda precisa conhecer o esquema para perguntar qualquer coisa. Uma API REST é mais restrita, mas o cliente precisa saber qual endpoint chamar e o que seus campos significam. Um servidor MCP anuncia um conjunto descrito de ferramentas que um cliente descobre em tempo de execução, e é por isso que o servidor Verdonz pode expor uma métrica pelo nome, verificar uma permissão em cada chamada de ferramenta e nunca liberar uma string de conexão.

O servidor MCP do Verdonz roda na minha própria nuvem ou é hospedado?

O endpoint MCP faz parte da plataforma Verdonz em vez de um serviço separado para implantar, então ele segue a mesma implantação do restante da sua instalação: on-premises, na sua própria conta de nuvem ou na nuvem Verdonz. Os dados não se movem em nenhum deles: o servidor chama uma ferramenta que executa a consulta no seu próprio sistema conectado e retorna o resultado.

As chamadas de ferramentas MCP são limitadas por taxa ou medidas?

A limitação de taxa pertence ao gateway MCP do Verdonz, a camada de controle na frente do endpoint, e a página do gateway MCP cobre os limites disponíveis e como eles se aplicam. A atribuição de custo é separada: solicitações de modelo originadas via MCP são marcadas no log de solicitações do Verdonz, então o gasto impulsionado por um agente é responsabilizável junto com o restante do seu uso de IA, em vez de estimado. O próprio servidor MCP registra métricas de nível de rota em vez de um rastreamento por chamada de ferramenta.