Uso do MCP com o AEM as a Cloud Service using-mcp-with-aem-as-a-cloud-service
Introdução introduction
Muitas equipes do Adobe Experience Manager (AEM) agora trabalham em ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) e aplicativos baseados em chat, como Cursor, OpenAI ChatGPT, Anthropic Claude e Microsoft Copilot Studio. Esses aplicativos oferecem suporte ao protocolo MCP, que permite que os aplicativos exponham ferramentas de back-end a LLMs (Large Language Models, modelos de linguagem grande) de maneira padronizada.
Com a integração do MCP do AEM, diferentes perfis podem colaborar em torno do mesmo conteúdo:
- Desenvolvedores podem orquestrar operações de conteúdo e fluxos de trabalho a partir de seus aplicativos de bate-papo ou IDE
- Os profissionais e os arquitetos de conteúdo podem gerenciar sites, fragmentos de conteúdo e ativos com a assistência da IA enquanto permanecem dentro do modelo de permissão existente da AEM.
Este artigo explica o que a funcionalidade MCP do AEM oferece, quais aplicativos MCP são compatíveis, como configurá-los e como usá-los na prática.
Por que o MCP é útil para clientes do AEM why-mcp-is-useful-for-aem-customers
Aplicativos modernos de IDE e chat usam MCP como uma maneira de um LLM chamar ferramentas expostas por trás dos servidores MCP. Os clientes podem descrever sua intenção em linguagem natural, em vez de escrever código em relação a especificações de API de baixo nível. Por exemplo, um prompt como "atualizar o banner principal desta campanha em todas as páginas" permite que o LLM chame as ferramentas MCP apropriadas, que interagem com as APIs do AEM.
Os principais benefícios incluem:
- Interação em linguagem natural em vez da canalização de API
As ferramentas do MCP descrevem quais operações estão disponíveis e como chamá-las. O LLM usa esses esquemas para decidir quais ferramentas chamar e com quais parâmetros. - Experiência consistente entre aplicativos
As mesmas ferramentas de MCP do AEM podem ser usadas a partir de vários aplicativos compatíveis com MCP, permitindo que as equipes trabalhem onde são mais produtivas enquanto chamam os mesmos recursos subjacentes do AEM. - Segurança e governança preservadas
As solicitações para ferramentas MCP do AEM são executadas sob a identidade do usuário autenticado e cada ferramenta impõe as permissões AEM existentes do usuário. As operações assistidas por IA seguem as mesmas regras de acesso que o trabalho manual no AEM.
Servidores MCP fornecidos pela AEM mcp-servers-provided-by-aem
O AEM expõe os servidores MCP como pontos de extremidade HTTP. Os endpoints listados abaixo são relativos a:
https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/
Servidores MCP mcp-servers
/content/content-readonly/cloudmanagerEste servidor MCP agora está em beta; para solicitar acesso, envie um email para aemcs-mcp-feedback@adobe.com com uma descrição do seu caso de uso.
As ferramentas específicas expostas por cada servidor MCP podem evoluir com o tempo. Na prática, você pode solicitar que o aplicativo habilitado para MCP descubra ferramentas por meio de um prompt como:
"List all AEM MCP tools available from this server and describe what they do."
O cliente MCP usa o protocolo MCP para recuperar a lista de ferramentas e os esquemas que o LLM pode usar.
Aplicativos MCP suportados supported-mcp-applications
Os servidores MCP da AEM foram projetados para funcionar com um conjunto definido de aplicativos compatíveis com MCP. Cada aplicativo fornece sua própria experiência de configuração, mas as etapas de alto nível são semelhantes.
Aplicativos de bate-papo (Web e desktop) chat-applications
- Claude Antrópico
- OpenAI ChatGPT
Ferramentas do desenvolvedor (extensões do IDE, aplicativos da área de trabalho, CLIs) developer-tools
- Código Claude Antrópico (CLI, JetBrains, Código VS, Cursor)
- Aumentar o código (CLI, JetBrains, código VS, cursor)
- Aumentar recuo do aplicativo de desktop
- Cline (JetBrains, Código VS, Cursor)
- Cursor
- GitHub Copilot (Código VS)
- Kiro (aplicativo de desktop, CLI)
- OpenAI Codex (Aplicativo de desktop)
- OpenAI Codex CLI
- Windsurf
Plataformas empresariais enterprise-platforms
- Microsoft Copilot Studio
Visão geral da configuração setup-overview
A configuração do MCP para AEM envolve duas partes principais:
- Configuração em cada aplicativo cliente MCP para que o aplicativo saiba como se conectar aos servidores MCP do AEM e executar o logon OAuth
- Selecione o Servidor MCP antes de começar a solicitar, para que o cliente MCP saiba como usá-lo.
Configuração do AEM aem-configuration
Por padrão, as permissões que os usuários individuais têm no AEM governam o acesso aos servidores MCP do AEM. Quando um usuário é autenticado por meio de um aplicativo cliente MCP, as ferramentas MCP impõem as mesmas regras de acesso que as operações manuais no AEM. Um usuário só pode executar ações que já estejam autorizadas a executar.
Aplicativos Cliente MCP permitidos permitted-mcp-client-applications
Os seguintes aplicativos de cliente MCP são permitidos por padrão:
- Claude Antrópico
- Código Claude Antrópico
- Aumentar código
- Aumentar recuo
- Cline
- Cursor
- GitHub Copilot
- Kiro
- Microsoft Copilot Studio
- OpenAI ChatGPT
- OpenAI Codex
- OpenAI Codex CLI
- Windsurf
Restrição de Servidores MCP restricting-mcp-servers
Incluir na lista de permissões Todos os servidores MCP são resolvidos por padrão. Como administrador, você tem a opção de restringir o acesso a servidores MCP específicos no nível de organização, programa ou ambiente. Essa restrição oferece controle granular sobre quais recursos de MCP estão disponíveis para os usuários em sua organização.
Gerenciando o Acesso para Cliente MCP managing-mcp-client-access
Os administradores também podem desativar o acesso para aplicativos clientes MCP específicos se as políticas da organização exigirem. Se desejar que a Adobe habilite o suporte para produtos de cliente MCP adicionais, envie um link para o site do produto. Se precisar incluir na lista de permissões um cliente MCP personalizado, entre em contato também.
Para todas as solicitações relacionadas ao servidor MCP, entre em contato conosco em aemcs-mcp-feedback@adobe.com
Configuração do aplicativo cliente MCP mcp-client-application-configuration
Cada usuário executa essa etapa ou um administrador do aplicativo cliente MCP pode executá-la onde houver suporte. Os detalhes de configuração variam um pouco entre os aplicativos. Os clientes MCP estão evoluindo rapidamente e o suporte a servidores MCP remotos está sendo ativamente desenvolvido. Talvez seja necessário ativar o Modo de desenvolvedor para acessar a funcionalidade de adição de servidores remotos, mas o processo geral é:
- Adicionar um ou mais URLs do servidor MCP do AEM
- Configure um ou mais pontos finais MCP na tabela acima. Por exemplo:
https://mcp.adobeaemcloud.com/adobe/mcp/content-readonly
- Configure um ou mais pontos finais MCP na tabela acima. Por exemplo:
- Acionar a conexão
- Salve ou ative a configuração para que o aplicativo cliente MCP tente se conectar ao servidor MCP do AEM
- Fazer logon com a Adobe ID
- Quando solicitado, conclua o fluxo de logon do Adobe para que o aplicativo possa obter tokens OAuth vinculados ao seu Adobe ID
- Verificar ferramentas descobertas
- Depois de autenticado, o aplicativo descobre as ferramentas MCP do servidor. Você pode iniciar solicitando ao LLM a execução das operações do AEM.
Abaixo estão os aplicativos compatíveis, alguns dos quais vinculam aos guias passo a passo:
Aplicativos de bate-papo (Web e desktop) setup-chat-applications
Ferramentas do desenvolvedor (extensões do IDE, aplicativos da área de trabalho, CLIs) setup-developer-tools
- Código Claude Antrópico (CLI, JetBrains, Código VS, Cursor)
- Aumentar o código (CLI, JetBrains, código VS, cursor)
- Aumentar recuo do aplicativo de desktop
- Cline (JetBrains, Código VS, Cursor)
- Cursor
- GitHub Copilot (Código VS)
- Kiro (aplicativo de desktop, CLI)
- OpenAI Codex (Aplicativo de desktop)
- OpenAI Codex CLI
- Windsurf
Plataformas empresariais setup-enterprise-platforms
Autenticação authentication
Os servidores MCP hospedados na Adobe implementam o OAuth e são integrados ao sistema de identidade da Adobe.
- Quando um aplicativo cliente MCP se conecta a um servidor MCP do AEM, os usuários veem uma caixa de diálogo de logon do Adobe e se autenticam com sua Adobe ID
- Após o login bem-sucedido, o sistema verifica se o aplicativo cliente MCP é permitido em sua organização e se o servidor MCP solicitado é permitido. Se uma das verificações falhar, uma mensagem de erro será exibida.
- Uma vez verificado, o servidor MCP emite tokens que o aplicativo usa para chamadas de ferramenta subsequentes
- As ferramentas do MCP respeitam as permissões do AEM do usuário. Somente os usuários que têm permissão para modificar um fragmento de conteúdo no AEM podem modificá-lo por meio do MCP.
Essa abordagem garante que as operações assistidas por IA estejam em conformidade com seu modelo existente de segurança e governança da AEM.
Uso do MCP com o AEM using-mcp-with-aem
Depois que os aplicativos AEM e cliente MCP forem configurados, você poderá trabalhar no aplicativo de sua escolha e solicitar que o LLM execute as operações do AEM. O LLM lê os esquemas de ferramenta do MCP, escolhe quais ferramentas chamar e os sequencia conforme necessário para atender à sua solicitação.
Exemplo de casos de uso example-usecases
Alguns cenários representativos incluem:
-
Descoberta de ambiente
- Listar ambientes e licenças para decidir onde executar um fluxo de trabalho.
-
Gerenciamento de sites
- Listar sites
- Criar, ler, atualizar e excluir páginas e conteúdo da página.
-
Gerenciamento de fragmentos de conteúdo
- Pesquisar fragmentos de conteúdo
- Criar novos fragmentos
- Atualizar fragmentos existentes quando as mensagens da campanha forem alteradas.
-
Gerenciamento de Assets
- Importar ativos
- Localizar ativos existentes
- Publicar ativos.
Exemplo de fluxos de trabalho example-workflows
Os exemplos a seguir ilustram como um LLM pode encadear ferramentas de MCP em conjunto.
-
Trabalhando com um fragmento de conteúdo referenciado por uma página
- Obter conteúdo da página - Chame uma ferramenta como
get-aem-page-contentpara recuperar a página e localizar a propriedadefragmentPath. - Resolver o caminho do fragmento - Use
resolve_fragment_pathpara converter o caminho em uma UUID. - Buscar dados do fragmento - Chame
get_fragmentpara recuperar os campos atuais. - Atualizar o fragmento - Chame
patch_fragmentpara aplicar as alterações ao conteúdo do fragmento.
- Obter conteúdo da página - Chame uma ferramenta como
-
Criando novo conteúdo com base em um modelo
- Descobrir modelos - Use
list_modelspara ver quais modelos de fragmento de conteúdo estão disponíveis. - Inspecionar um modelo - Use
get_modelpara entender o esquema de campo do modelo. - Criar conteúdo - Use
create_fragmentpara criar um novo fragmento com valores derivados do seu prompt.
- Descobrir modelos - Use
-
Atualizar com segurança o conteúdo existente
- Ler dados atuais - Use
get_fragmentpara recuperar os dados existentes e um ETag. - Aplicar um patch de JSON - Use
patch_fragmentcom o ETag e um documento de patch de JSON para atualizar o fragmento, oferecendo suporte a simultaneidade otimista.
- Ler dados atuais - Use
Da perspectiva do usuário, esses workflows podem ser iniciados com prompts como:
"Create a new content fragment for the spring campaign based on our hero banner model and fill in its fields from this brief."
O LLM escolhe e coordena as ferramentas MCP necessárias automaticamente.
Gerenciamento de expectativas expectation-management
Ao trabalhar com LLMs por meio do MCP, lembre-se do seguinte:
-
Altamente capaz, mas não infalível
Os LLMs podem realizar tarefas complexas, mas são propensos a erros ocasionais. O mesmo prompt pode produzir resultados ou apresentações ligeiramente diferentes sem uma razão óbvia. Sempre revise os resultados antes de aplicar as alterações ao conteúdo de produção. -
Desenvolvendo recursos
Os modelos de LLM estão melhorando continuamente. Com o tempo, eles se tornam mais inteligentes ao descobrir novas maneiras de combinar ferramentas de MCP para atingir suas metas. Uma tarefa que exigiu vários prompts hoje pode funcionar perfeitamente com um único prompt amanhã. -
A supervisão humana é essencial:
Pense no LLM como um assistente qualificado que precisa de supervisão. Ele tem amplo conhecimento e pode criar soluções criativas, mas se beneficia de sua orientação e revisão. Verifique os resultados, especialmente para operações críticas, e forneça feedback quando o resultado não corresponder às suas expectativas. -
Tenha cuidado com as execuções da ferramenta de confirmação automática
Alguns aplicativos clientes de MCP, como o Claude, oferecem a opção de confirmar automaticamente as execuções da ferramenta solicitadas pelo LLM. Embora essa opção possa ser conveniente para operações somente leitura, como pesquisa ou recuperação de conteúdo, tenha cuidado com ferramentas que atualizam ou excluem conteúdo. Revise cada solicitação de execução de ferramenta antes de confirmar as ações que modificam seu ambiente do AEM.
Limitações limitations
Atualmente, o AEM oferece suporte à configuração de servidores MCP nos aplicativos listados em Aplicativos MCP com suporte.
Se quiser usar um aplicativo cliente MCP diferente, entre em contato com aemcs-mcp-feedback@adobe.com para solicitar suporte para clientes adicionais ou incluir na lista de permissões um personalizado.