Workshop: Laravel + IA — Saia do Prompt e Crie Sistemas Inteligentes com MCP

O clima foi de workshop lotado, com as salas cheias, com Danilo Sampaio (BrainCode) e Lucas Souza — o Virgo — dividindo a aula: uma primeira parte teórica enxuta sobre contexto para LLMs, RAG e o protocolo MCP, seguida de mais de duas horas de mão na massa construindo, ao vivo, um sistema real em Laravel que lê roteiros de filme em PDF e usa IA para catalogar e depois buscar informações sobre eles.

Destaques

• Trajetória conceitual: prompt cru → RAG (quebra de texto em chunks + embeddings + busca vetorial) → function calling → MCP como "padrão" (não framework, não API) para plugar tools, resources e prompts numa LLM, com analogia ao cardápio de um restaurante.
• Demonstração ao vivo do MCP Server do PHPStorm/JetBrains conectado ao Claude Desktop, mostrando a diferença entre a LLM sem contexto (alucina) e com ferramentas plugadas (lê o projeto aberto, gera migrations e models sozinha).
• Stack usada: Langflow (low-code para orquestrar fluxos de IA) + Laravel com Filament + pacote php-mcp/laravel (mantido por Taylor Otwell e Barry) rodando em container Docker separado da aplicação principal, expondo transporte HTTP (php artisan mcp:serve).
• Explicação prática de por que separar o servidor MCP da app Laravel: o php artisan serve é single-thread e trava se tentar servir os dois ao mesmo tempo em ambiente de desenvolvimento.
• Construção passo a passo de tools MCP (Mcp::tool()) para CRUD de escritores, gêneros, personagens e temas, e como o prompt do agente (fluxo obrigatório: analisar → verificar banco → criar faltantes → atualizar) orienta a LLM a não duplicar dados.
• Geração de RAG em cima de roteiros de filme: upload de PDF, chunking em pedaços de mil caracteres, embeddings com text-embedding-3-small, e persistência em PostgreSQL com extensão pgvector isolado do banco da aplicação.
• Busca semântica funcionando ao vivo (perguntas tipo "qual filme tem um mago cinzento que anda com anões de pés grandes?"), com resposta em streaming via Livewire e link direto para o roteiro original.
• Observabilidade de custo com Langfuse: rastreamento de chamadas, tokens gastos por trace, e versionamento de prompts — apresentado como próximo passo necessário antes de produção.

Profundidade técnica

A aula foi além do "hello world" de IA: tratou de decisões de arquitetura reais, como isolar o banco de embeddings do banco da aplicação, lidar com limite de tokens por minuto (delay de fila entre gerar o RAG e processar os dados), tratar PDFs não-textuais com OCR, e discutir a diferença entre os transportes do MCP (HTTP integrado com suporte a middleware do Laravel, HTTP dedicado via ReactPHP para mais performance, e STDIO para CLI). Também entrou em armadilhas reais vividas na preparação do workshop — como o mcp serve conflitando com o Sail em dev — e em estratégia de prompt engineering (nomes e descrições específicas de cada tool, já que tudo vira instrução para a LLM decidir o que chamar).

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