Criação de um agente de IA com o Couchbase MCP e o cagent

O cenário da IA está passando rapidamente de simples chatbots para agentes de IA que podem planejar, raciocinar e executar tarefas de forma autônoma. Na vanguarda estão Agente do Docker - um runtime multiagente avançado e fácil de usar que está democratizando o desenvolvimento de agentes de IA para desenvolvedores de todo o mundo.

Diferentemente dos chatbots de IA tradicionais que fornecem respostas simples baseadas em texto, os sistemas de IA agêntica criados com cagente pode dividir problemas complexos em tarefas gerenciáveis, delegar trabalho a agentes de IA especializados e, ao mesmo tempo, aproveitar ferramentas externas e APIs por meio do protocolo de contexto de modelo (MCP).

Nesta postagem, veremos como configurar um agente de IA que entenda consultas de linguagem natural, interaja com uma instância do Couchbase para ler/gravar dados, como aproveitar o Servidor MCP do Couchbase e como você pode enviar facilmente esse agente para a produção usando o cagent.

O que é cagent?

cagente é um runtime multiagente personalizável e de código aberto do Docker que simplifica a orquestração de agentes de IA com ferramentas e recursos especializados para gerenciar as interações entre eles.

Principais recursos do cagent

1. 1. Configuração YAML: Defina todo o ecossistema do seu agente usando arquivos YAML simples e declarativos, sem necessidade de codificação complexa.
   2. Recursos de raciocínio integrados: ferramentas como “think” (pensar), “todo” (fazer) e “memory” (memória) permitem a resolução sofisticada de problemas e a retenção de contexto em todas as sessões.
   3. Suporte a vários provedores de IA: Suporte a vários provedores de IA, como OpenAI, Anthropic, Google Gemini e Docker Model Runner.
   4. Suporte avançado ao ecossistema: Os agentes podem acessar ferramentas, APIs e serviços externos por meio do MCP (Model Context Protocol).

Para saber como o cagent funciona, você pode consultar a seção documentos oficiais, o leia-me e o uso arquivo. O conceito é realmente fácil de entender e a estrutura YAML define tudo limitado aos elementos necessários.

Criação de um agente de IA do Couchbase MCP com o cagent

Instalação do cagent

Primeiro, faça o download do cagent na página de versões do site do projeto Repositório do GitHub.

Depois de fazer o download do binário apropriado para sua plataforma, talvez seja necessário conceder permissões de execução a ele. No macOS e no Linux, isso é feito com o seguinte comando:

Em seguida, você pode renomear o binário para cagent e configurar seu PATH para poder encontrá-lo.

Com base nos modelos que você configura seus agentes para usar, você precisará definir a chave de API do provedor correspondente de acordo. Todas essas chaves são opcionais, mas você provavelmente precisará de pelo menos uma delas:

Criação de um novo agente

Usando o comando: cagent new

Você pode gerar rapidamente agentes ou equipes de vários agentes usando um único prompt, usando o comando: cagent novo.

Neste exemplo, criaremos um agente simples que entende consultas de linguagem natural, interage com uma instância do Couchbase para recuperar ou manipular dados e fornece respostas significativas usando o servidor MCP do Couchbase. Para o servidor MCP do Couchbase, usaremos o Catálogo Docker MCP.

Adicionaremos um prompt para que o nosso agente aproveite o servidor MCP do Couchbase:

Isso gera código YAML e é salvo em couchbase_agent.yaml. Esse único agente (raiz) servirá como ponto de entrada e aproveitará as ferramentas do servidor Couchbase para todas as tarefas e consultas relacionadas ao banco de dados.

Explicação

versão: “2”

Isso especifica o versão do esquema de configuração para o cagent. A versão 2 é a especificação estável atual.

agentes

Esse bloco define os agentes disponíveis no momento. Neste exemplo, definimos apenas um.

• • raiz - Toda configuração de cagent precisa de um agente de nível superior. Normalmente, é o agente principal que coordena as tarefas e, aqui, ele é configurado como um assistente de banco de dados do Couchbase.

Principais propriedades do agente:

• • modelo: openai
    O nome do modelo definido posteriormente no bloco de modelos. Os agentes devem fazer referência a um provedor de modelo.
  • descrição
    Uma explicação legível por humanos sobre o que esse agente faz.
  • instrução
    Instruções detalhadas do sistema que definem como o agente deve se comportar. Pense nisso como o “prompt de função”.”
    Nesse caso, o agente é instruído a:
    • • Executar o Couchbase Consultas SQL++
      • Resumir ou solucionar problemas de resultados
      • Fornecer explicações no estilo da documentação
      • Usar o servidor MCP do Couchbase como backend

conjuntos de ferramentas
É aqui que o cagent conecta o agente a ferramentas externas por meio do Protocolo de contexto de modelo (MCP).
Aqui usamos:

• • tipo: mcp
  • ref: docker:couchbase

• • • Diz ao cagent para usar o Imagem do servidor Docker MCP Couchbase (mcp/couchbase) como uma ferramenta. Isso permite que o agente execute consultas reais ao banco de dados com segurança dentro de um contêiner.
    • add_environment_info: false
      Impede que o agente adicione automaticamente detalhes sobre o ambiente de tempo de execução (como sistema operacional, diretório de trabalho ou estado do Git). Isso é desativado aqui, pois a exploração do banco de dados não precisa do contexto do ambiente local.

modelos

O bloco de modelos define quais modelos de linguagem os agentes podem usar.

• • openai - O identificador de modelo, referenciado pelo campo de modelo do agente.
  • provedor: openai - Especifica o OpenAI como o provedor de LLM
  • modelo: gpt-5-mini - O modelo real a ser usado.
  • max_tokens: 64000 - Configura o comprimento máximo de saída, útil ao trabalhar com resultados de consultas longas.

Execução do agente

Você pode executar o agente agora usando o comando execução do agente comando:

Isso abre o shell do cagent, onde você pode interagir com o agente:

Neste exemplo, estamos usando o servidor MCP do Couchbase, portanto, digamos que façamos uma pergunta: “Conte-me mais sobre o banco de dados".

O agente usará as ferramentas do servidor MCP do Couchbase fornecidas e, em seguida, selecionará a ferramenta apropriada para a entrada fornecida pelo usuário e a executará.

Implementação do agente

O cagent inclui recursos integrados para compartilhar e publicar seus agentes como artefatos OCI por meio do Docker Hub:

Por exemplo, enviaremos o Couchbase AI Agent para o Docker Hub:

Você também pode encontrar o exemplo do agente MCP do Couchbase no arquivo Repositório cagent no GitHub.

Um futuro orientado por agentes

O Docker cagent proporciona uma mudança fundamental na forma como pensamos e criamos aplicativos de IA. Ao tornar o desenvolvimento do AI Agent tão simples quanto escrever um arquivo YAML, o cagent torna intuitiva a criação de aplicativos de IA.

Ao usar a escalabilidade e a segurança do Couchbase, juntamente com a capacidade do cagent de criar agentes de IA prontos para produção, é possível criar sistemas inteligentes escaláveis.

Quer você esteja criando um chatbot, analisando dados ou executando fluxos de trabalho com tecnologia de IA, essa configuração garante que tudo o que você construir será eficiente, dimensionável e totalmente sob seu controle.

A única pergunta é: o que você vai construir?

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