O AI Agent v2 com suporte a MCP (Model Context Protocol) permite que seus bots se conectem a sistemas externos como CRMs, ERPs e APIs, transformando-os em agentes realmente autônomos.

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O que é o AI Agent com MCP?

O bloco AI Agent evoluiu de um simples wrapper de LLM para uma plataforma agentic. Agora ele pode:
  • 🔌 Connect to external MCP servers such as your CRM, ERP, or any API
  • 🏠 Access internal Sendbot data such as credits, bots, and users
  • 🛠️ Execute actions on behalf of the user, such as searching leads or scheduling visits
  • 💬 Maintain context with conversation memory

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Configurando o AI Agent

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1. Arraste o bloco AI Agent

No editor, arraste o bloco AI Agent para o seu fluxo.

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2. Configure o modelo e as credenciais

Escolha seu provedor de IA, como OpenAI, Anthropic ou Google, e configure as credenciais.

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3. Ative servidores MCP

Na seção “MCP Servers (External Tools)”, você pode:

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Sendbot Internals

Ative “Enable Sendbot Internals” para dar ao agente acesso a:

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Servidores MCP externos

Adicione servidores MCP externos clicando em ”+ Add MCP Server”:
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string
obrigatório
Um nome amigável para o servidor, por exemplo Meu CRM
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string
obrigatório
A URL do endpoint MCP do seu servidor, por exemplo https://api.mycrm.com/mcp
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enum
Tipo de autenticação:
  • none - sem autenticação
  • api-key - API key
  • bearer - Bearer token
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array
Lista de ferramentas permitidas. Deixe vazio para permitir todas.
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boolean
padrão:"true"
Se ativado, ações de escrita ficam bloqueadas até que o usuário confirme explicitamente no seu fluxo ou aplicação.

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Exemplo: CRM imobiliário

Suponha que o seu CRM exponha um servidor MCP com estas ferramentas:
  • searchProperty(filters) - Searches properties
  • scheduleVisit(propertyId, date) - Schedules a visit
  • checkAvailability(propertyId) - Checks availability

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Configuração no Sendbot

  1. Add the MCP server: https://mycrm.com/mcp
  2. Configure authentication with your API key
  3. Enable Require User Confirmation for write actions

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Exemplo de conversa

User: “I want a 3-bedroom apartment in Copacabana” Agent: (calls searchProperty({ bedrooms: 3, neighborhood: 'Copacabana' }))
I found 5 options. Here they are:
  1. Rua Barata Ribeiro, 123 - BRL 850,000
  2. Av. Atlantica, 456 - BRL 1,200,000 …
User: “Schedule a visit for the first one tomorrow at 2 PM” Agent: (calls scheduleVisit('property-1', '2026-01-24T14:00'))
✅ Visit scheduled successfully for tomorrow at 2 PM.

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Criando seu próprio servidor MCP

Para criar um servidor MCP compatível, seu endpoint deve implementar:

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POST /tools/list

Retorna a lista de ferramentas disponíveis:

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POST /tools/call

Executa uma ferramenta: Request:
Response:

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Auditoria e segurança

Todas as execuções de ferramentas são registradas no banco de dados na tabela AgentToolExecution para fins de auditoria.
Sempre ative “Require User Confirmation” para ações que modificam dados, como criar, atualizar ou excluir.