Buenas ! Já percebeu que a gente saiu daquela fase de "IA que só gera texto" para a era dos agentes que colocam a mão na massa ? No ecossistema da Anthropic , o Claude agora usa ferramentas de um jeito bem mais inteligente do que simplesmente cuspir JSON . O segredo está em três pilares : Tool Use, Model Context Protocol (MCP) e as chamadas Skills.

A grande dor de quem desenvolve agentes é a "poluição de contexto" . Se você soca 100 ferramentas no prompt , gasta uma fortuna em tokens e o modelo acaba se perdendo. Para resolver isso , a Anthropic criou as Skills , que são pacotes organizados de instruções e scripts que o Claude só carrega quando realmente precisa.

O Coração do Negócio : Skills e MCP

As Skills funcionam em três níveis de carregamento. Primeiro , ele lê o YAML Frontmatter do arquivo SKILL.md para entender se aquela skill serve para o que o usuário pediu. Se servir , ele carrega o corpo do Markdown e , só em último caso , acessa os scripts ou assets vinculados. É o famoso "lazy loading" aplicado à inteligência artificial.

Mas e se você precisar conectar o Claude a um banco de dados ou um Slack ? É aí que entra o Model Context Protocol (MCP). O MCP é um padrão aberto que serve como o "tecido conectivo" entre o modelo e os dados externos. Enquanto as Skills cuidam do "como fazer" localmente , o MCP resolve o "com quem falar" de forma universal.

Eficiência com PTC e Tool Search

Olha... uma sacada genial aqui é o Programmatic Tool Calling (PTC). Em vez do Claude pedir uma ferramenta por vez , ele escreve um código Python que orquestra várias chamadas de uma vez em um sandbox. Isso reduz o tráfego de dados no contexto de 200KB para apenas 1KB de insights úteis.

E para quem tem centenas de ferramentas , o Tool Search Tool é vida ! Ele funciona como uma ferramenta de busca inicial de ~500 tokens que varre as outras ferramentas. Isso preserva quase 95% da sua janela de contexto para o que importa : o raciocínio da tarefa principal.

Segurança e Governança

Não dá para dar a chave de casa para um agente sem travas , né ? O risco do "Deputado Confuso" — onde o agente executa ordens maliciosas vindas de terceiros — é real. Por isso , no Claude Code, o modelo de permissões é rígido (Deny -> Ask -> Allow) e o código roda isolado via sandboxing no sistema operacional.

Para fechar , se você quer construir algo sério , foque em criar Skills modulares e use o MCP para expor suas APIs. O futuro não é um prompt gigante , mas sim uma rede de micro-capacidades bem orquestradas .

Fontes:

• Anthropic Academy & API Docs
• Model Context Protocol Documentation
• Engineering Blog : Code Execution with MCP
• Claude Code Security Guides