Como construí um MCP pra consultar minhas finanças com IA

Cansei de abrir três apps diferentes pra responder "quanto gastei com Uber esse mês". Em vez de construir mais um dashboard, construí um servidor MCP: assim, em vez de uma tela, minhas finanças viram algo que qualquer assistente de IA compatível pode consultar diretamente, por conversa.

MCP (Model Context Protocol) é um protocolo aberto que deixa um cliente de IA — Claude Desktop, Claude Code, esta própria conversa — se conectar a um servidor e chamar ferramentas tipadas nele, sem precisar de UI nenhuma do meu lado. O cliente lê a lista de ferramentas disponíveis e decide sozinho qual chamar pra responder a pergunta.

A fonte dos dados é a Pluggy, via Open Finance: ela cuida da parte chata (conectar com cada banco, manter o token, lidar com erro de autenticação) e me devolve dados reais e atualizados, com o usuário tendo consentido a conexão. Meu servidor roda em Cloudflare Workers — barato, perto do usuário, sem dor de cold start pra respostas desse tamanho.

A decisão de design que mais valeu a pena: nada de uma ferramenta genérica "pergunte qualquer coisa sobre suas finanças". Separei em ferramentas pequenas e específicas — resumo de contas, transações, faturas de cartão, gastos por categoria, empréstimos, investimentos, indicadores — cada uma devolvendo um formato de dado previsível. Isso tira da IA o trabalho de adivinhar o formato da resposta, e tira de mim o trabalho de escrever um prompt gigante explicando o esquema dos dados.

Resultado: consigo perguntar "quanto gastei com Uber em outubro comparado a setembro" em qualquer cliente MCP e receber uma resposta de verdade, vinda da minha conta de banco, sem abrir nenhum app. O mesmo servidor, no futuro, também pode virar a fonte de dados do Órbita, meu outro projeto de planejamento financeiro — a vantagem de separar a lógica de dados da interface é não ter que escolher uma coisa só.