Notas de produto, direto de quem constrói.

O SkillLab agora fala MCP

O SkillLab virou cliente do Model Context Protocol (MCP) — o que significa que ele pode pilotar, por API, praticamente qualquer servidor MCP do ecossistema, sem que a nossa equipe precise escrever um conector dedicado para cada serviço novo.

Até aqui, cada integração nova — Google Drive, Gmail, GitHub, Slack, Notion — exigia código específico dos dois lados: autenticação própria, mapeamento de API própria, manutenção própria quando o serviço de terceiro mudava algo. Funciona bem para os serviços mais usados, mas não escala para os milhares de ferramentas que uma equipe pode querer conectar.

O MCP resolve isso com um protocolo comum. Quando o operador da sua instância configura um servidor MCP — sistema de arquivos, repositório Git, banco de dados, memória persistente, e milhares de outros da comunidade —, o modelo passa a enxergar três capacidades novas:

• Listar quais servidores MCP estão disponíveis na conta;
• Listar o que um servidor específico oferece;
• Executar uma dessas ferramentas, com o resultado voltando direto pra conversa.

Elas funcionam tanto numa conversa normal quanto dentro de uma execução autônoma do Modo Vivo. Ações que alteram dado — escrever um arquivo, criar um commit — seguem a mesma regra de qualquer outra ferramenta do SkillLab: o modelo apresenta o que pretende fazer, e a confirmação é sua.

Planejamento: acompanhe o trabalho longo em tempo real

Ganhamos uma superfície nova na barra lateral — Planejamento — para acompanhar, passo a passo, uma execução que leva várias etapas para terminar.

Um plano divide um objetivo em etapas com dependência entre si: a etapa 2 só começa depois que a etapa 1 tiver entregue o que ela precisa, e o SkillLab decide sozinho qual dos dez motores roda cada uma. A tela nova responde a perguntas que antes não tinham resposta em lugar nenhum da interface: onde a execução está agora, o que já foi feito rodada a rodada, o que efetivamente saiu para o mundo real (um e-mail enviado, um arquivo gravado), e por que um passo mudou de rumo no meio do caminho.

Você pode aprovar cada etapa manualmente ou ligar o piloto automático, que libera sozinho a próxima etapa assim que as dependências dela estiverem resolvidas — sem exigir que alguém volte à tela a cada passo concluído.

Voz ao vivo virou conversa, não ditado

O modo de voz clássico funcionava, mas no ritmo errado: tocar para falar, tocar de novo para avisar que terminou, esperar a resposta inteira ser gerada, só então ouvir. Isso é ditado com leitura no fim — não uma conversa.

Reescrevemos o pipeline em três frentes. Primeiro, detecção de silêncio: o microfone abre uma vez para a chamada inteira, e a sua vez termina sozinha depois de cerca de 1,1 segundo sem fala, com o limiar ajustado ao ruído de fundo do ambiente. Segundo, fala frase a frase: o SkillLab começa a falar a primeira frase da resposta assim que ela é gerada, sem esperar o texto inteiro terminar. Terceiro, interrupção por voz: falar por cima do áudio interrompe a reprodução na hora, descarta a fila e volta a ouvir — inclusive abortando a geração em andamento.

Some a isso um selo AO VIVO/MUDO, cronômetro e legenda ao vivo (com opção de ocultar), e o resultado é uma chamada de verdade, não uma sequência de gravações.