Quais são os diferentes tipos de servidores MCP e quais deles são importantes para uma equipe de localização?

Última revisão: 9 de setembro de 2026

Quais são os principais tipos de servidores MCP e suas aplicações?

Os servidores MCP podem ser melhor classificados segundo três eixos: onde estão localizados, quem os mantém e qual sistema eles expõem. Cada eixo altera a forma como uma equipe instala, protege e paga pelo servidor.

• Servidores locais (stdio) - são executados como um processo filho do host da IA na mesma máquina e se comunicam por meio de entrada/saída padrão, sem salto de rede. Os servidores de referência do sistema de arquivos e do Git, bem como a imagem Docker smartling-cli-mcp da Smartling, são servidores locais. Sua utilização abrange qualquer atividade que necessite de acesso direto ao disco local: leitura de arquivos de recursos, envio de um arquivo strings.json para um projeto de tradução, recebimento de arquivos traduzidos de volta para um repositório.
• Servidores remotos (HTTP Streamable) - executados na nuvem do fornecedor, aceitam solicitações HTTP POST com eventos enviados pelo servidor (Server-Sent Events) opcionais e normalmente atendem vários clientes simultaneamente. A especificação MCP recomenda o OAuth para autenticação, razão pela qual o servidor remoto da Smartling migrou novas conexões para o OAuth 2.1 em 3 de agosto de 2026 e o servidor hospedado do GitHub autentica por meio do GitHub. Sua utilização se dá por meio de dados compartilhados da plataforma: glossários de uma equipe, memória de tradução, projetos, tarefas, problemas ou solicitações de pull.
• Servidores de referência - as sete implementações em modelcontextprotocol/servers, licenciadas sob Apache 2.0 (código novo) e MIT (código existente), portanto, são gratuitas para executar e modificar. O arquivo README afirma que são exemplos educacionais, não soluções prontas para produção, o que os torna o ponto de partida certo para aprender o protocolo e a solução errada para entregar a uma equipe de segurança como uma integração finalizada.
• Servidores fabricados pelo fornecedor - servidores de produção que uma empresa envia para seu próprio produto e que são listados no Registro Oficial do MCP ou em um diretório de clientes, como o diretório de conectores do Claude. GitHub, Sentry, Brave e Smartling publicam um cada. Sua utilização permite que um agente de IA atue dentro desse produto com o modelo de permissões do próprio fornecedor, em vez de uma chave de API obtida por meio de raspagem de código.
• Servidores personalizados - servidores que uma equipe desenvolve com um dos dez SDKs oficiais (Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby, PHP) para expor um banco de dados interno, um repositório de conteúdo ou um fluxo de trabalho proprietário. Sua aplicação abrange a cauda longa: qualquer coisa que nenhum fornecedor tenha integrado ainda, como um banco de dados terminológico interno que uma equipe de localização queira que um agente consulte.

O panorama dos servidores MCP em números

Como criar um servidor MCP em Python ou em outra linguagem?

Criar um servidor MCP é um trabalho de cinco etapas que a maioria das equipes consegue prototipar em um dia, porque o SDK lida com a camada de protocolo JSON-RPC 2.0 e o desenvolvedor só precisa escrever as ferramentas.

1. Escolha um meio de transporte antes de escrever o código : opte por stdio se o servidor precisar dos arquivos locais do usuário ou se só precisar atender um cliente por vez, e por Streamable HTTP se for atender uma equipe a partir de uma infraestrutura compartilhada. Essa decisão determina o modelo de autenticação, portanto, ela vem em primeiro lugar.
2. Instale o SDK oficial para sua linguagem — o SDK MCP para Python, o SDK para TypeScript e outros oito SDKs oficiais estão disponíveis na organização modelcontextprotocol do GitHub. Servidores de referência em Python, como o mcp-server-git, podem ser executados com uvx mcp-server-git ou pip install mcp-server-git, o que também serve como um exemplo prático para leitura antes de escrever o seu próprio.
3. Defina ferramentas com esquemas de entrada tipados - cada ferramenta precisa de um nome exclusivo, uma descrição que o modelo lerá para decidir quando chamá-la e um esquema JSON para seus argumentos. Uma ferramenta de localização poderia ser lookup_glossary_term com um term e locale necessários, espelhando a forma como o servidor da Smartling expõe a pesquisa de glossário como uma ferramenta independente.
4. Registre o servidor em um host MCP e teste-o - adicione o servidor ao claude_desktop_config.json do Claude Desktop. O mcp.json do Cursor ou o arquivo .vscode/mcp.json do VS Code, Em seguida, confirme se as ferramentas aparecem na lista de ferramentas do cliente. O MCP Inspector na organização modelcontextprotocol permite que você chame ferramentas diretamente, sem um modelo no processo.
5. Adicione autenticação e publique - para servidores remotos, implemente o OAuth conforme recomendado na especificação e, em seguida, liste o servidor no Registro Oficial do MCP para que hosts e diretórios possam descobri-lo. Os servidores de referência publicam a partir da CI com publicação confiável OIDC e sem tokens de registro, um padrão que vale a pena copiar para a segurança da cadeia de suprimentos.

A criação de um servidor MCP personalizado é ideal para equipes que...

• Possuo um sistema interno que nenhum fornecedor tenha integrado ainda, como um banco de dados terminológico proprietário, um CMS interno ou uma exportação de memória de tradução legada.
• Já desenvolvemos em Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin, C#, Rust, Swift, Ruby ou PHP, pois existe um SDK oficial para cada uma delas.
• É necessário um escopo de ferramenta mais restrito do que o oferecido por um servidor de fornecedor, por exemplo, acesso somente leitura a um único esquema do Postgres em vez de um conector de banco de dados completo.
• Pode assumir a responsabilidade pela revisão de segurança, pois um servidor personalizado não herda nenhuma das verificações pelas quais um servidor de fornecedor listado no registro passou.
• Desejo um único servidor para atender várias ferramentas de IA (Claude Code, Cursor, VS Code, Codex) em vez de manter um plugin separado para cada ferramenta.

Quando é recomendável usar um servidor MCP existente em vez de criar um do zero?

• Quando um fornecedor já disponibiliza um servidor oficial: o servidor GitHub MCP hospedado pelo GitHub e o servidor remoto da Smartling utilizam o modelo de permissão OAuth próprio do fornecedor, que um wrapper desenvolvido manualmente em torno da mesma API teria que reproduzir.
• Quando a necessidade é de acesso genérico a arquivos, Git ou à web: os servidores de referência Filesystem, Git e Fetch são gratuitos sob a licença Apache 2.0/MIT e já vêm instalados com um único comando npx ou uvx .
• Quando a equipe não consegue mantê-lo: o arquivo README de referência deixa claro que seus servidores são educacionais, não estão prontos para produção, e um servidor personalizado é tão seguro quanto a última revisão que recebeu.
• Quando o fluxo de trabalho é a própria tradução: o servidor da Smartling já oferece tradução de texto e arquivos, consulta de glossário e guia de estilo, busca na memória de tradução, marcação de strings e autorização de tarefas; portanto, recriar essas funcionalidades como ferramentas personalizadas duplicaria um produto já existente.

Onde posso encontrar servidores MCP e como posso avaliá-los a partir de uma lista ou diretório?

Onde posso encontrar a lista oficial de servidores MCP?
O Registro Oficial do MCP em registry.modelcontextprotocol.io é o catálogo para o qual o próprio projeto MCP aponta; o repositório GitHub modelcontextprotocol/servers contém apenas as sete implementações de referência. Os diretórios de clientes, como o diretório de conectores de Claude, onde o servidor da Smartling está listado, são subconjuntos selecionados, não o registro completo.

O servidor é local ou remoto? Meu host suporta esse tipo de servidor?
Verifique o transporte antes de qualquer outra coisa. O Claude Desktop se conecta a servidores remotos por meio de um Conector Personalizado ou da ponte mcp-remote ; o Claude Code adiciona um com claude mcp add --transport http. Um host que suporta apenas stdio não consegue alcançar um servidor remoto sem uma ponte.

É um servidor de referência, um servidor arquivado ou um servidor oficial do fornecedor?
Os servidores de referência do PostgreSQL, GitHub, Brave Search, Slack e Google Drive foram arquivados; GitHub, Brave e Zencoder agora mantêm substitutos oficiais. Dê preferência à versão do fornecedor para tudo que envolva dados de produção.

É realmente gratuito?
Os servidores de referência são de código aberto sob as licenças Apache 2.0 e MIT. Os servidores dos fornecedores geralmente são gratuitos para instalar, mas chamam um produto que exige uma conta: o servidor do GitHub precisa de um login do GitHub e o servidor da Smartling precisa de uma conta da Smartling com o perfil da API MT ativado.

O que a lista de ferramentas mostra após a conexão?
Após a conexão, cada host MCP exibe as ferramentas do servidor e suas descrições. Essa lista representa a verdade fundamental em relação ao escopo; a central de ajuda da Smartling, por exemplo, documenta que seu servidor remoto realiza apenas tradução automática instantânea ou tradução de memória de tradução automática e não envia arquivos para um projeto de tradução nem salva a saída na memória de tradução.

Como é feita a autenticação e quem pode adicioná-la?
Os servidores remotos devem usar OAuth conforme a especificação MCP. Nos espaços de trabalho Claude Team e Enterprise, somente os Proprietários do Espaço de Trabalho podem adicionar um conector personalizado, e no servidor da Smartling, o acesso completo à ferramenta requer a função de Proprietário da Conta, portanto, planeje a implementação com as pessoas que possuem essas funções.

Quais servidores MCP a Smartling oferece e como eles se integram aos servidores GitHub e de sistemas de arquivos?

A Smartling envia um servidor de cada tipo de transporte, e essa combinação ilustra claramente por que a distinção entre local e remoto é importante. O servidor MCP remoto da Smartling está em mcp.smartling.com/mcp Funciona na nuvem da Smartling, autentica novas conexões com OAuth 2.1 e expõe ferramentas para tradução instantânea de texto por meio da API de tradução automática com glossário, guia de estilo e contexto de memória de tradução, tradução de arquivos em clientes com suporte a shell via link de upload de 15 minutos, recuperação de glossários, projetos, tarefas e usuários, e ações de conta, como marcação de strings, autorização de tarefas e adição de strings a uma tarefa. Está listado no Registro MCP Antrópico e no diretório de conectores do Claude, e possui documentação para OpenAI Codex, Claude Code, Visual Studio Code, Cursor e Claude Desktop. Os passos completos de configuração e a lista de verificação de avaliação estão disponíveis no nosso guia para o servidor MCP da Smartling para tradução por IA.

A imagem Docker smartling-cli-mcp (smartlinginc/smartling-cli-mcp no Docker Hub) é a contraparte local. Ele encapsula a CLI do Smartling como um servidor stdio com três ferramentas: smartling-cli, smartling-ls e smartling-cat, e monta uma pasta local em /smartling para que um agente possa executar files push, files pull, files status e mt translate em arquivos de projeto reais. Isso ocorre porque os servidores MCP remotos não têm permissão para receber uploads de arquivos de clientes de IA, portanto, qualquer fluxo de trabalho que mova arquivos para um projeto Smartling precisa de um servidor em execução na máquina do desenvolvedor. Na prática, a configuração de host de um engenheiro de localização acaba com três entradas: o servidor MCP do GitHub para o repositório, o servidor remoto da Smartling para o glossário e o contexto do trabalho, e o smartling-cli-mcp para enviar e receber os próprios arquivos de recursos.

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