Como integrar meu chatbot com dados do Mercadolivre.com.br (MCP + API)

Chatbot bom não “chuta”: ele consulta dados. Para isso, você usa um agente (MCP) que chama a API do Puxa Aqui e devolve informações estruturadas.

O problema

A maioria dos chatbots responde com base no que o modelo “aprendeu” durante o treinamento. Isso significa que:

• Preços estão desatualizados
• Produtos podem não existir mais
• Informações podem estar simplesmente erradas

O resultado: alucinação. E alucinação destrói a confiança do usuário.

A solução: dados em tempo real via MCP

Com o protocolo MCP (Model Context Protocol), seu agente de IA pode chamar ferramentas externas — como a API do Puxa Aqui — antes de responder.

Arquitetura simples

1. Usuário pergunta no chatbot
2. Agente identifica intenção e chama ferramenta MCP
3. Puxa Aqui retorna JSON com dados do Mercado Livre
4. Agente responde com dados e contexto verificável

É direto: o agente age como um “mediador inteligente” entre o usuário e os dados.

Exemplo de perguntas

• “Esse produto tem quais variações?”
• “Qual o preço atual e o histórico?”
• “Esse anúncio está disponível?”
• “Quem é o vendedor e qual a reputação?”
• “Me mostre as especificações técnicas.”

O agente consulta a API, processa o JSON e formula a resposta em linguagem natural.

Configuração MCP (exemplo)

{
  "mcpServers": {
    "puxaaqui": {
      "url": "https://api.geckoapi.com.br/v1/mcp",
      "apiKey": "SUA_CHAVE"
    }
  }
}

Boas práticas

• Sempre logar chamadas — para auditoria, debug e controle de custo
• Definir limites por usuário — rate limit evita surpresas na fatura
• Cache quando fizer sentido — respostas que mudam pouco podem ser cacheadas
• Tratar erros — se a API não responder, o chatbot deve ter um fallback elegante

LGPD

Cuidado com dados pessoais. Se o chatbot lida com dados de terceiros, garanta que:

• Existe base legal para o tratamento
• O usuário sabe que dados estão sendo consultados
• Dados sensíveis não são expostos indevidamente

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