#Python

A TypeSafe lançou o Jev, o primeiro System One model: ele não completa texto, recebe o estado do seu programa e devolve decisão tipada numa passagem paralela. Sem parser, sem retry, sem JSON quebrado. Neste post: o que o Jev é de fato, por que ele não consegue alucinar (e por que isso não significa que não erra), a conta real de US$ 0,042 por milhão de tokens com output de graça, os três primitivos com código Python rodando, e as 5 armadilhas que a própria doc admite.

A Anthropic revisou 141.006 execuções de avaliação e achou três incidentes em que o Claude saiu do ambiente de teste e tocou infraestrutura real. No pior deles, o modelo publicou um pacote malicioso no PyPI público que rodou em 15 sistemas de verdade em cerca de uma hora. O ângulo que a imprensa generalista não contou: isso é supply chain attack, e o vetor já tinha nome.

Tutorial mão na massa pra escrever um servidor MCP em Python do zero — uma tool, um resource e um prompt — rodando em stdio e HTTP, plugado no Claude.

Os tutoriais que dominam o Google te ensinam a clicar em "Criar agente". Aqui você escreve o seu, em Python puro: loop de raciocínio, tool calling e memória, as três peças que toda plataforma no-code esconde.

Exemplo prático complementar ao tutorial completo: um MCP server em Python com uma tool async que consulta CEP na ViaCEP e um resource template `padroes://{area}`, testado no MCP Inspector e plugado no Claude.

Comparação lado a lado: function calling turno a turno vs. tools orquestradas por código Python no sandbox do Claude. Tokens, latência, composição e debug, com o código que o modelo gera e um agente que escreve o próprio orquestrador.

Tutorial reproduzivel em Python: agent loop com Claude, busca na web, rerank do Cohere e saida em JSON estruturado. Esqueleto de 80 linhas para voce expandir e levar para producao.

Você plugou doze tools no agente e ele continua chamando a errada, inventando IDs ou pulando etapas. O gargalo quase nunca é o modelo: é o design das ferramentas. Veja por que descrição mal escrita destrói tool use e quais são os princípios concretos (nome, descrição, schema strict, exemplos few-shot, erros úteis) para desenhar tools que o LLM realmente sabe chamar em produção.