Guia Definitivo do Conector MCP (Model Context Protocol) para UAI Link
Permita que Claude, Cursor, LangChain e agentes autônomos consultem perfis, leiam catálogos e realizem pedidos programáticos em tempo real.
TL;DR Executivo do MCP UAI Link
O conector MCP do UAI Link expõe ferramentas seguras para leitura de perfis, consulta de catálogos e simulação de checkout para LLMs. Agentes de IA podem ler dados estruturados sem scraping visual e sem atrito.
1. Configuração no Claude Desktop
Adicione a seguinte configuração no seu arquivo claude_desktop_config.json:
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"uailink": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-fetch", "https://uailink.online/docs/mcp.json"]
}
}
}2. Configuração no Cursor IDE
Crie ou edite o arquivo .cursor/mcp.json na raiz do seu projeto de desenvolvimento:
.cursor/mcp.json
{
"servers": {
"uai-link-engine": {
"type": "http",
"url": "https://uailink.online/docs/mcp.json"
}
}
}3. Integração com Python & LangChain
agent_uailink.py
import requests
def query_uailink_catalog(slug: str):
"""Tool para agentes de IA consultarem produtos do UAI Link."""
url = f"https://api.uailink.online/api/public/{slug}/catalogo"
resp = requests.get(url, timeout=10)
if resp.status_code == 200:
data = resp.json()
return [{
"name": p["name"],
"price": p["price"],
"variants": len(p.get("variants", []))
} for p in data.get("products", [])]
return {"error": "Catálogo não encontrado"}
# Exemplo de chamada direta
produtos = query_uailink_catalog("loja-boutique")
print("Produtos disponíveis:", produtos)