Melhores servidores MCP para Gemini CLI e Antigravity em 2027: o que merece um lugar

Em 18 de junho de 2026, o Gemini CLI deixou de atender pedidos das contas individuais Google AI Pro, Ultra e do plano gratuito, e o agente de terminal que a maioria dos desenvolvedores abre agora é o Antigravity CLI. Seus hábitos de uso mudaram. Suas ferramentas não precisam mudar junto. Um agente só é tão útil quanto os servidores conectados a ele, e o Model Context Protocol (MCP) é a tomada.

Escolha os servidores errados e você terá um agente lento, que gasta contexto com esquemas de ferramentas que nunca chama. Escolha os certos e ele abre pull requests, lê a documentação atual de uma biblioteca lançada no mês passado, analisa uma página lenta e consulta seu banco de dados de homologação sem sair do terminal. Esta lista se limita a servidores com mantenedores oficiais ou amplamente adotados, configuração documentada para o Gemini CLI ou o Antigravity e uma função diária clara.

💡 Resposta curta: instale primeiro o GitHub, o Context7 e um servidor de navegador. Adicione um servidor de banco de dados ou de backend somente quando uma tarefa real precisar dele, e mantenha o acesso de escrita desligado até confiar no fluxo de trabalho.

O que mudou para quem usa o Gemini CLI

A troca de junho de 2026

Em maio de 2026, o Google anunciou que passaria a experiência de terminal do Gemini CLI para o Antigravity CLI. A partir de 18 de junho, o Gemini CLI deixou de atender contas individuais dos planos AI Pro, Ultra e gratuito. Clientes corporativos com licenças Gemini Code Assist Standard ou Enterprise, e projetos do Google Cloud com acesso pago à API, continuam funcionando. O repositório de código aberto segue sob a licença Apache 2.0.

A nova CLI é escrita em Go e mantém Agent Skills, Hooks, Subagents e Extensions, que agora se chamam plugins do Antigravity. A boa notícia para este artigo: MCP é um protocolo aberto, então seus servidores continuam funcionando. Só mudam a localização do arquivo de configuração e alguns nomes de campos.

💡 Pessoas no tópico de anúncio do Google relataram que o Antigravity CLI consome tokens mais rápido do que o Gemini CLI consumia. Cada servidor MCP adiciona sua lista de ferramentas à janela de contexto, então uma lista curta de servidores agora é uma decisão de custo, e não apenas de organização.

Onde ficam os arquivos de configuração

Tutoriais mais antigos do Antigravity IDE ainda citam ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json. A documentação atual do Google indica ~/.gemini/config/mcp_config.json como arquivo global. Se tiver dúvida, abra Manage MCP Servers e depois View raw config, e a IDE mostra o arquivo que ela realmente lê.

💡 A armadilha clássica: o Gemini CLI exige httpUrl para servidores HTTP em streaming, enquanto o Antigravity exige serverUrl. Se você colar uma configuração no outro cliente, o servidor simplesmente nunca aparece.

Os dois clientes permitem limitar o que um servidor expõe. O Gemini CLI tem includeTools e excludeTools. O Antigravity tem disabledTools e uma flag disabled. Use desde o primeiro dia.

Servidores de programação que todo projeto precisa

Servidor MCP do GitHub

Se você publica código, este é o principal. Ele permite que o agente leia issues, inspecione pull requests, pesquise código em vários repositórios e abra novos PRs. O GitHub hospeda um servidor remoto em https://api.githubcopilot.com/mcp/, então não há nada para instalar localmente. No Antigravity, adicione isto à sua configuração MCP:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "serverUrl": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_GITHUB_PAT"
      }
    }
  }
}

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No Gemini CLI, um comando faz o mesmo trabalho: gemini mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/ --header "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT". Prefere uma configuração local? O GitHub também publica uma imagem Docker, ghcr.io/github/github-mcp-server, que lê GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN do bloco env.

💡 Crie um token de granularidade fina limitado aos repositórios em que você está trabalhando. Um tutorial da comunidade também relata que algumas instalações pela loja apresentam erros de Docker, que uma entrada remota simples de serverUrl evita.

Context7 para documentação atual

Modelos treinados meses atrás escrevem código para APIs que mudaram desde então. O Context7, da Upstash, traz documentação e exemplos específicos de cada versão diretamente para o prompt. Ele expõe duas ferramentas: resolve-library-id associa o nome de uma biblioteca a um ID do Context7, e query-docs busca a documentação desse ID com a sua pergunta.

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

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O mesmo bloco funciona nos dois clientes, porque servidores stdio usam command e args em todo lugar. Cite a biblioteca no seu prompt e peça ao agente para consultar a documentação antes. Esse hábito simples elimina a maioria dos nomes de métodos inventados.

Servidores de navegador e depuração

Chrome DevTools MCP

Criado pela equipe do Chrome, este servidor permite que um agente controle e inspecione um navegador Chrome ao vivo. Ele registra rastros de desempenho e os transforma em insights, lê mensagens do console, inspeciona requisições de rede, tira capturas de tela e automatiza ações pelo Puppeteer. O README do Google até cita o Antigravity como exemplo de cliente.

{
  "mcpServers": {
    "chrome-devtools": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "chrome-devtools-mcp@latest"]
    }
  }
}

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Pergunte por que a página de checkout leva quatro segundos para ser exibida, e ele pode gravar um rastro em vez de adivinhar.

Playwright MCP

O servidor da Microsoft controla um navegador por meio de snapshots de acessibilidade, e não de capturas de tela, então não é preciso um modelo de visão. O snapshot é feito de dados estruturados, o que torna as ações mais determinísticas. Ele traz mais de 60 ferramentas que cobrem navegação, digitação, abas, simulação de rede, armazenamento, PDFs e asserções de teste. O navegador abre em modo com interface por padrão; adicione --headless à args para execuções sem supervisão.

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    }
  }
}

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💡 Você raramente precisa dos dois. Comece com o Chrome DevTools MCP para depuração e adicione o Playwright MCP somente quando quiser fluxos de clique repetíveis.

Sentry para erros em produção

O Sentry oferece um serviço MCP hospedado em mcp.sentry.dev com login via OAuth, então o agente pode puxar uma issue, ler o stack trace e propor uma correção ao lado do seu código. Ele cobre inspeção de issues, gestão de projetos, a skill Seer e ferramentas de busca em linguagem natural, como search_errors, search_traces, search_logs e search_issues. Essas ferramentas de busca precisam de um provedor de LLM configurado do lado do Sentry.

A documentação do Sentry não traz passos específicos para o Gemini, mas um servidor remoto precisa apenas de uma URL: use httpUrl no Gemini CLI e serverUrl no Antigravity, com o endpoint exato da página de configuração do Sentry.

Servidores de dados e backend

MCP Toolbox for Databases

O MCP Toolbox for Databases, de código aberto e mantido pelo Google, conecta o Gemini CLI, o Antigravity e outros clientes aos seus dados. Ele oferece suporte a AlloyDB, BigQuery, Cloud SQL, Spanner e Firestore, além de PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, Redis, ClickHouse, Snowflake e outros. As ferramentas prontas estão a um clique na MCP Store do Antigravity. Para uma configuração manual, aponte a configuração para um perfil pronto:

{
  "mcpServers": {
    "toolbox-postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["@toolbox-sdk/server", "--prebuilt=postgres", "--stdio"]
    }
  }
}

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Quando as ferramentas prontas forem amplas demais, execute npx @toolbox-sdk/server --config tools.yaml e defina apenas as consultas que você quer que o agente possa chamar. É a forma mais segura de dar acesso ao banco de dados para um modelo.

Servidor MCP do Supabase

O Supabase hospeda seu servidor em https://mcp.supabase.com/mcp. Dois parâmetros de consulta são os mais importantes: project_ref fixa as ferramentas em um único projeto, e read_only=true remove todas as ferramentas que alteram dados. Você também pode restringir o servidor a grupos de funcionalidades, como database e docs.

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "serverUrl": "https://mcp.supabase.com/mcp?project_ref=YOUR_PROJECT_REF&read_only=true"
    }
  }
}

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O próprio Supabase orienta a ler suas melhores práticas de segurança antes de conectar um LLM a um projeto. Leve isso a sério: aponte o agente para um projeto de desenvolvimento, nunca para dados de produção.

Servidor MCP do Firebase

O Firebase traz um servidor local que funciona com o seu projeto e o seu código ao mesmo tempo. Execute-o com npx firebase-tools@latest mcp. Seus grupos de ferramentas incluem Core (projetos, implantação, validação de regras de segurança), Auth, Firestore, Storage, logs do Cloud Functions, Crashlytics e App Hosting.

{
  "mcpServers": {
    "firebase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firebase-tools@latest", "mcp"]
    }
  }
}

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Na IDE do Antigravity, dispense o JSON: abra o menu MCP Servers no painel do agente, escolha o Firebase e clique em Install. Ele escreve a configuração para você.

Servidores de workspace e criação

Servidores do Google Workspace

O Google publica servidores remotos oficiais para o Workspace, documentados em um codelab para o Antigravity 2.0, a IDE e a CLI. Há um endpoint universal em workspacemcp.googleapis.com/mcp/v1, além de endpoints separados para Gmail, Drive, Docs, Planilhas, Apresentações, Agenda, Chat e Pessoas. Cada um usa OAuth 2.0, então você ativa as APIs do Workspace e os serviços MCP correspondentes em um projeto do Google Cloud, cria um cliente OAuth e cola suas credenciais:

{
  "mcpServers": {
    "gws-gmail": {
      "serverUrl": "https://gmailmcp.googleapis.com/mcp/v1",
      "oauth": {
        "clientId": "YOUR_CLIENT_ID",
        "clientSecret": "YOUR_CLIENT_SECRET"
      }
    }
  }
}

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Comece com Agenda ou Drive, e não com o Gmail. Um agente que pode ler sua caixa de entrada também pode ler instruções ocultas no e-mail de um estranho.

Linear, Notion e Figma

A documentação do Google lista mais de 76 servidores na MCP Store do Antigravity, e três merecem destaque para equipes de produto: Linear para tickets, Notion para especificações e wikis, e Figma Dev Mode MCP para contexto de design. Instale-os pela loja (Settings, Customizations, Installed MCP Servers, Add MCP no Antigravity 2.0) em vez de escrever a configuração à mão, já que cada um exige o próprio login.

PicassoIA MCP para imagens e vídeo

A maioria das listas de MCP para em código e dados. Se o seu agente também redige posts de blog, páginas de produto ou anúncios de lançamento, ele precisa de um jeito de produzir visuais sem que você saia do terminal. A PicassoIA oferece conexões MCP exatamente para isso. Uma conexão expõe quatro modelos: PicassoIA Image para texto em imagem, PicassoIA Image Editor Pro para edições, PicassoIA Video para vídeo a partir de texto ou de uma imagem, e Seedance 2.5 Lite para vídeo com áudio.

As tarefas são assíncronas. O agente inicia uma geração, recebe um ID e consulta o status até que a tarefa tenha sucesso ou falhe. As ferramentas do conector incluem generate_image, edit_image, dois geradores de vídeo, get_generation, list_generations, list_models e get_account. Podem rodar até cinco predições ao mesmo tempo por conta, compartilhadas entre todas as conexões, então peça ao agente que enfileire os jobs de vídeo em vez de disparar dez de uma vez. Os prompts podem chegar a 4.000 caracteres, o suficiente para um briefing fotográfico detalhado.

Você cria uma conexão depois de fazer login em picassoia.com/en/mcp/accounts, onde a URL do servidor é exibida, por isso o trecho abaixo mantém um marcador. Confira na página de preços quais planos incluem conexões MCP antes de montar um fluxo de trabalho em torno disso.

{
  "mcpServers": {
    "picassoia": {
      "serverUrl": "YOUR_PICASSOIA_MCP_URL"
    }
  }
}

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No Gemini CLI, troque serverUrl por httpUrl, ou execute gemini mcp add --transport http picassoia YOUR_PICASSOIA_MCP_URL.

Regras de configuração segura que importam

Um servidor é código que você executa com as suas credenciais. Estas regras valem para todas as escolhas acima:

• Menor privilégio primeiro. Use tokens de granularidade fina, read_only=true no Supabase e um projeto de desenvolvimento em vez de produção.
• Reduza a lista de ferramentas. Defina includeTools ou excludeTools no Gemini CLI, e disabledTools no Antigravity. Menos ferramentas significa um custo de contexto menor e menos chamadas erradas.
• Mantenha os segredos fora do arquivo. O Gemini CLI expande $VAR e ${VAR} dentro de env, e remove do ambiente herdado as variáveis que correspondem a *TOKEN*, *SECRET* e *PASSWORD*, a menos que você as liste ali de propósito.
• Deixe trust desligado. No Gemini CLI, "trust": true pula as caixas de confirmação de ferramentas. Reserve isso para servidores que você mesmo escreveu.
• Separe servidores globais e de projeto. Ferramentas pessoais vão no arquivo global, e ferramentas de projeto em .gemini/settings.json ou .agents/mcp_config.json.
• Trate o texto obtido como não confiável. Issues, mensagens de erro e e-mails podem trazer instruções ocultas. Não combine uma fonte de leitura, como o Gmail, com uma ferramenta de escrita, como o GitHub, em uma mesma execução sem supervisão.
• Atenção aos nomes. O Gemini CLI expõe as ferramentas como mcp_{serverName}_{toolName}, e o Google recomenda não usar sublinhados nos nomes dos servidores, porque eles confundem a análise de políticas.

💡 Depure em um passo. Digite /mcp no Gemini CLI ou no Antigravity CLI para ver quais servidores conectaram, quais ferramentas expõem e quais falharam. No Gemini CLI, gemini mcp list mostra o mesmo status pelo shell. Lembre que o tempo limite padrão de requisição do Gemini CLI é de 600.000 ms, então um servidor travado pode parecer apenas lento.

Use o Gemini 3.5 Flash na PicassoIA

O Gemini 3.5 Flash é um modelo multimodal rápido na PicassoIA que aceita texto, imagens, áudio e vídeo em um só prompt. Ele funciona bem como um segundo par de olhos para configurações de MCP, porque uma vírgula faltando ou um nome de campo errado é o tipo de deslize que ele percebe em segundos. Veja como usar:

1. Abra a página do Gemini 3.5 Flash e cole sua configuração no campo prompt, com cada token substituído por REDACTED.
2. Preencha system instruction com um papel, por exemplo: "Você revisa configurações de cliente MCP para Gemini CLI e Antigravity. Sinalize nomes de campos errados, como httpUrl versus serverUrl, args ausentes e segredos armazenados em texto simples."
3. Defina thinking level como low para verificações rápidas, ou high quando uma configuração se recusar a carregar e você não conseguir ver o motivo. O padrão é none.
4. Reduza a temperature do padrão de 1 para cerca de 0,2, para que a revisão fique coerente entre as execuções.
5. Anexe uma captura de tela do erro no campo images, caso seu cliente mostre um. O modelo aceita até 10 imagens, cada uma com até 7 MB.
6. Execute, aplique a correção sugerida e depois confirme com /mcp.

💡 O modelo também pode escrever um primeiro rascunho de um tools.yaml para o MCP Toolbox se você descrever suas tabelas e as três consultas de que realmente precisa.

Crie suas próprias imagens na PicassoIA

Os servidores dão ao seu agente a capacidade de agir. As imagens dão um rosto ao seu conteúdo. Experimente a abordagem usada nas fotos deste artigo: descreva uma cena como um fotógrafo faria, com o sujeito, a direção da luz, a lente e o clima. Abra o PicassoIA Image, cole um prompt, refine o resultado com o PicassoIA Image Editor Pro e depois anime seu quadro favorito com o PicassoIA Video ou o Seedance 2.5 Lite.

Rode três prompts hoje, mude só a iluminação em cada um e veja qual combina com o seu site. Quando quiser comparar mais opções, explore todos os modelos na Picasso IA e comece a criar.