O que você aprenderá_

Valide seus conhecimentos com desafios que simulam situações reais do mercado de trabalho.
Coloque em prática o que aprendeu até aqui em avaliações teóricas e práticas.
Demonstre sua evolução na carreira consolidando fundamentos essenciais da área.
Avance com segurança para os próximos passos da sua jornada.

Público alvo_

Pessoas estudantes da carreira AI-Native Software Engineering

Denize da Silva Dias

Coordenadora de conteúdos técnicos e Design de Aprendizagem. Tenho mais de 10 anos de experiência na área de educacional, orientando, treinando e ajudando professores e estudantes nos processos de ensino e aprendizagem. Sou formada em Pedagoga pela UEPB e especialista em Supervisão e Orientação Educacional (FIP) e Docência na educação Profissional (SENAI).

Curso atualizado em 31/07/2026

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Ementa

Apresentação
Avaliação teórica
- Design de Tools no MCPÚnica escolha
- Progressive Disclosure no Contexto do Agent
- Configuração de Múltiplos MCPs e Impacto no Contexto
- Trabalho Paralelo com Git Worktrees
- Composição do contexto
- Monitoramento de custo
- Design de tools com Zod
- Consulta contextual em MCP customizado
- Orquestração de múltiplos MCPs
- Segurança e depuração em MCP
Desafio prático
- Busca de veículos disponíveis com agentes de IA
- Etapa 01: Leia o contexto do projeto
- Etapa 02: Identifique o que já existe
- Etapa 03: Defina a regra da busca
- Etapa 04: Monte o mapa de contexto
- Etapa 05: Escreva uma spec curta
- Etapa 06: Planeje o uso de MCPs
- Etapa 07: Registre riscos e decisões pendentes
- Etapa 08: Crie o prompt para o agente
- Etapa 09: Revise antes de entregar
- Entrega esperada