| | Conector personalizado (Shopify MCP) | O conector da Shopify | O seu próprio código | |---|---|---|---| | O que faz | colar um URL, autenticar-se, aprovar scopes | adicioná-lo a partir do diretório de conectores do Claude | chamar a Admin API, passar os resultados ao modelo | | Clientes | Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor | Claude | o que construir | | Lê a loja | sim, dentro do que a sua Custom App permite | sim | o que programar | | Escreve na loja | não, recusado antes da Shopify | sim | o que programar | | Código a manter | nenhum | nenhum | todo |

1. Um servidor MCP remoto como conector personalizado. A loja recebe um URL. Cola-o no seu assistente, autentica-se e aprova o que ele pode ler. O Shopify MCP da BoostEcom funciona assim, como qualquer servidor MCP remoto.

2. O conector da Shopify. A Shopify publica um conector no diretório do Claude, e ele escreve no admin: produtos, inventário, descontos. Se quer que o assistente altere a loja a partir de uma conversa, é a ferramenta feita para isso. Os dois são comparados linha a linha em O conector oficial da Shopify para o Claude ou um relay só de leitura.

3. O seu próprio código. Uma Custom App da Shopify dá-lhe um token da Admin API; o seu código consulta a loja e passa os resultados ao modelo com tool use (Anthropic) ou function calling (OpenAI). Controlo total, e cada nova tentativa, cada limite de taxa e cada mudança de modelo ficam consigo.

O Model Context Protocol é um padrão aberto feito para este trabalho. Um servidor anuncia as suas ferramentas, com argumentos tipados, quando um cliente se liga; o cliente chama-as pelo nome. Não escreve nenhum ciclo de ferramentas nem instala nenhum SDK, e o mesmo URL serve qualquer cliente que fale MCP por HTTP.

É por isso que os caminhos 1 e 2 não pedem código: o assistente já é o cliente MCP. E é por isso que o caminho 3 encolheu. As API dos dois fornecedores já sabem chamar sozinhas um servidor MCP remoto: a Messages API da Anthropic através do seu conector MCP, que recebe o URL do servidor e um authorization_token, e a Responses API da OpenAI, que aceita um servidor MCP remoto como ferramenta. Fica com a orquestração e dispensa a cola.

O Claude aceita um servidor MCP remoto como conector personalizado: nas definições do Claude, abra Conectores e adicione um conector personalizado. Cole o URL da loja e deixe vazios o client id e o segredo. O Claude identifica-se sozinho, conclui uma troca OAuth 2.1 com PKCE e abre um ecrã de consentimento que nomeia o cliente, a loja e cada permissão pedida. Aprove, e a lista de ferramentas do Claude enche-se com as que essas permissões abrem.

→ Ligar o Claude, passo a passo

O Claude Code autentica-se da mesma forma a partir de um terminal: claude mcp add declara o servidor e depois /mcp abre o navegador no mesmo ecrã de consentimento. → Ligar o Claude Code

O ChatGPT aceita um servidor MCP remoto depois de ativado o modo de programador: nas definições do ChatGPT, ative o modo de programador e depois adicione um conector com o URL da loja e OAuth. O modo de programador está disponível nos planos Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu. O ChatGPT pede-lhe confirmação antes de uma ferramenta ser executada, e pode manter essa resposta no resto da conversa.

→ Ligar o ChatGPT, passo a passo

O Cursor lê o mesmo URL a partir do seu mcp.json e autentica-se nas definições MCP. → Ligar o Cursor

Para este trabalho, o relay não faz diferença: os dois recebem as mesmas ferramentas com as mesmas permissões, e nenhum corre um modelo do nosso lado. Escolha o assistente que a sua equipa já usa, com o modelo que o seu plano oferece. O que muda de facto é a forma de ligar:

| | Claude | ChatGPT | Claude Code | Cursor | |---|---|---|---|---| | Onde se adiciona | Definições, Conectores | Modo de programador, Conectores | claude mcp add, depois /mcp | mcp.json, depois definições MCP | | Autenticação | OAuth | OAuth | OAuth | OAuth | | Chave estática para CI | não é precisa | não é precisa | sim | sim | | Guia | Claude | ChatGPT | Claude Code | Cursor |

Cada loja ligada recebe o seu próprio endpoint:

https://www.boostecom.app/api/mcp/v1/<STORE_ID>

Esse endpoint regista 24 ferramentas. 22 delas podem ser oferecidas a um cliente, e as outras 2 estão reservadas aos administradores da BoostEcom: nunca aparecem no ecrã de consentimento de um cliente. São 15 ferramentas relay da Shopify, mais as ferramentas de leitura próprias da BoostEcom (o Studio, o registo de inteligência da loja e a documentação). A referência de ferramentas e escopos lista-as todas, com o escopo que abre cada uma.

Duas barreiras decidem o que um cliente vê: os scopes que aprova no ecrã de consentimento e os scopes que a Shopify concedeu à sua Custom App. Uma loja ligada apenas com read_products nunca mostra as ferramentas de encomendas ou de temas, aprove o que aprovar. Uma chave estática, pensada para CI e execuções sem navegador, nunca passou por um ecrã de consentimento: abre apenas as ferramentas relay.

O relay devolve o custo da consulta e o estado de throttling da Shopify ao lado dos dados, para que o modelo regule o seu ritmo em vez de adivinhar.

Através do Shopify MCP, nem o Claude nem o ChatGPT alteram a sua loja. As consultas correm; qualquer mutation, e qualquer documento GraphQL que o relay não consiga provar que apenas lê, é recusado antes de chegar à Shopify, e a tentativa fica no seu registo de auditoria.

Uma escrita numa loja em produção é uma decisão que alguém tem de aprovar, e num relay não há ninguém. Por isso as alterações passam por outro lado: pelo conector da Shopify se quer que o assistente segure a caneta, ou pelo chat do dashboard da BoostEcom, onde @Atlas propõe e você aprova cada alteração.

O caminho 3 é o certo quando precisa de um fluxo que ninguém oferece, ou de dados que nunca podem sair da sua própria infraestrutura. Três hábitos mantêm-no seguro:

• Dê à Custom App as permissões de uma pessoa acabada de contratar. Comece pelos scopes de leitura (read_products, read_orders, read_content, read_themes), observe durante uma semana o que o modelo pede e depois acrescente um scope de escrita, uma superfície de cada vez.
• Nunca dê a um modelo os scopes cujos erros não se desfazem: definições de pagamento, contas da equipa, ficheiros.
• Verifique cada chamada de ferramenta antes de chegar à Shopify: a ferramenta, o scope que exige e a loja a que se destina. Um modelo pode emitir uma chamada bem formada com o id de loja errado.

O Shopify MCP é grátis em todos os planos da BoostEcom, Free incluído. Reencaminha uma chamada para a Admin API da Shopify e não corre nenhum modelo, por isso não gasta créditos; existem limites de taxa por organização contra abusos, e a página do Shopify MCP mostra-os por plano.

A sua subscrição do Claude ou do ChatGPT fica à parte e não muda: o assistente corre na sua própria conta. O que gasta créditos é o chat da BoostEcom, onde @Atlas e os especialistas trabalham na loja.

Há uma instalação com um clique?

Não. Liga a loja à BoostEcom uma vez, através de uma Custom App da Shopify (o client id e o segredo vão nas definições da loja, em Conectores), e depois cola um URL no seu assistente. Cerca de cinco minutos da primeira vez.

Preciso do Shopify Plus?

Não. As Custom Apps e a Admin API existem em todos os planos da Shopify.

O assistente vê alguma vez o meu token da Shopify?

Não. O cliente autentica-se na BoostEcom, nunca na Shopify, e só guarda um token da BoostEcom. Revogue-o e o cliente fica cortado, sem mexer em nada na Shopify.

Tenho de alojar alguma coisa?

Não. A BoostEcom aloja o servidor, e ele não guarda nenhuma sessão entre duas chamadas: é por isso que um único URL serve todos os clientes.

Que modelo usa?

O que escolher no Claude ou no ChatGPT. O relay responde a chamadas de ferramentas; não corre nenhum modelo próprio.

Posso usar a minha própria chave de API da Anthropic ou da OpenAI?

O relay não precisa dela: o seu assistente usa a sua própria conta do Claude ou do ChatGPT. O chat da BoostEcom passa pelas nossas contas AI Gateway e é descontado nos créditos da sua organização; não aceita uma chave sua.