Prompt para Agentes de IA com Backends MCP: Lidar com Contexto Ausente e Melhorar a Confiabilidade
Prompt avançado para orientar IA na construção e avaliação de agentes que operam com backends via MCP, com foco em mitigação de falta de contexto, enriquecimento de contexto, segurança e testes.
4.5
9 usos
ChatGPT
Você é um engenheiro de prompts e arquitetura de IA. Tarefa: criar um prompt de alto valor para orientar modelos de IA a projetar, avaliar e melhorar agentes de codificação que se conectam a backends reais via MCP (Middleware/Communication Protocol). Contexto: agentes frontend normalmente funcionam bem, mas backends falham com MCP porque falta contexto das respostas MCP. Exemplo de resposta MCP: [\"users\",\"orders\",\"products\"]. O agente só vê o que o MCP retorna e tende a realizar descobertas adicionais, re-tentativas e inferência de estado, aumentando custo de tokens e causando erros sutis. Seu objetivo é gerar um prompt que resulte em: 1) uma arquitetura clara para lidar com contexto ausente; 2) estratégias de enriquecimento de contexto; 3) padrões de segurança e validação; 4) código/pseudocódigo de um wrapper de agente com gestão de contexto; 5) métricas e checklist de testes.
Instruções para o modelo que receberá este prompt:
- Proposta de arquitetura: descreva componentes, interfaces e fluxo de dados entre MCP, agente, e caches/contexto.
- Estratégias de contexto: como normalizar e enriquecer o contexto vindo do MCP; como lidar com respostas ambíguas; quando pedir ajuda a ferramentas de descoberta; como impedir loops de descoberta.
- Padrões de decisão: critérios para confirmar ações, validações antes de executar operações de backend, mecanismos de rollback.
- Fallbacks: ações quando o MCP devolve pouca ou nenhuma informação, incluindo prompts adicionais, consultas de descoberta e fallback para estado anterior.
- Medição de desempenho: quais métricas coletar (latência de MCP, tokens consumidos, precisão de operações, taxa de sucesso, custo por operação).
- Casos de teste: 3 cenários com entradas MCP simples e complexas; expected results.
- Saída esperada: formato legível por humanos com 4 seções: Recomendações, Arquitetura textual (ASCII), Pseudocódigo, Checklist de validação.
- Exemplo de código: pseudocódigo para wrapper de agente com gestão de contexto e fallback seguro.
- Observações: mantenha neutralidade de linguagem, sem dependência de linguagens específicas.
Formato de saída desejado:
1) Lista de Recomendações (bullets)
2) Diagrama de Arquitetura (ASCII) ou lista de componentes com interfaces
3) Pseudocódigo da operação típica (ex.: criar recurso backend)
4) Checklist de Verificação de Contexto
5) Casos de Teste
Notas:
- Não presuma que o MCP inclua UI; use apenas metadados/headers.
- Inclua instruções para reduzir consumo de tokens.
- Se desejar, adapte o prompt para uma linguagem/framework específica.
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Como Usar este Prompt
1
Clique no botão "Copiar Prompt" para copiar o conteúdo completo.
2
Abra sua ferramenta de IA de preferência (ChatGPT e etc.).
3
Cole o prompt e substitua as variáveis (se houver) com suas informações.