Montando um MCP Server com Dados Fake: Do DNET9 ao SQL Server em uma Demo Completa

Introdução

No vídeo, o apresentador mostra passo a passo como montar um MCP server para gerar dados fake para testes, integrando tecnologias como DNET9, SQL Server, Bogus e containers com Docker. O objetivo é demonstrar como criar dados de teste sem depender de dados de produção, usando uma série de ferramentas e templates para acelerar a demonstração.

Resumo

• O fluxo inicia com a seleção de um template MCP e a configuração do ambiente, incluindo a escolha de transporte (standard IO) e a definição de uma conexão com o SQL Server. O apresentador mostra a organização do projeto, a estrutura de pastas e a configuração de environment variables, como a connection string, para a base de dados de destino.
• Em seguida, são discutidas as dependências necessárias: Bogus para gerar dados fake, Link to DB para cópia de dados entre objetos, SQL Server e extensões de hosting, com atenção especial às versões compatíveis (ajustes para DNET9).
• O passo seguinte envolve estruturar a tabela de produtos (ID, código de barras, nome e preço) e incorporar dados fake usando um gerador (referenciado como Semantic/Seed de dados). A ideia é criar um fluxo de population (book copy) com objetos, mantendo a compatibilidade com SQL Server.
• Na parte prática, o ambiente é iniciado com Docker Compose, MCP servers são lançados e o comando de população de dados (populate produtos table) é executado, retornando itens como pizzas, camisetas e outras mercadorias para validação. O apresentador também demonstra a capacidade de rodar múltiplos MCPs (um Microsoft MVP + um MCP caseiro + um on-demand) para orquestrar as operações de dados.
• Por fim, há a discussão sobre possibilidades futuras: uso de Copilot/GPT-4.1 para gerar scripts, integração com outras ferramentas como K6 para testes de carga, e a ideia de estender o conceito para criar dados ainda mais complexos com MCP servers adicionais.

Opinião e Análise

Sem opiniões explícitas no vídeo.

Insights e Pontos Fortes

• Geração de dados fake rápida e controlável com Bogus e SQL Server, evitando o uso de dados reais em ambientes de desenvolvimento.
• Orquestração entre vários MCPs (um da Microsoft, outro próprio, e um on-demand) para tarefas diferentes, demonstrando flexibilidade e modularidade.
• Uso de Docker Compose para provisionar e gerenciar ambientes de teste, reduzindo a fricção entre etapas de configuração.
• Configuração de environment variables e estruturas de dados bem definidas (produtos, empresas, contatos) para facilitar replicação e escalabilidade.
• Potencial de evolução com ferramentas modernas (Copilot/ GPT-4.1, K6, Playwright) para automatizar geração de dados, scripts de teste e validação, mantendo a ideia de um ecossistema MCP para desenvolvimento.