It is with great happiness that we announce that Matheus Castelo is the new FlutterFlow Ambassador.
12 Ambassadors from around the world were selected with a mission to represent FlutterFlow, create quality educational content, and support the growth of the worldwide nocode community.
Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.
Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, o Machine Communication Protocol (MCP) transformou a maneira como AI agents interagem com serviços on‑line.
Em vez de programar cada chamada de API, você descreve funções num manifesto JSON e o agente executa tudo sozinho.
O N8N incorporou suporte nativo ao MCP, permitindo publicar ou consumir servidores sem escrever código.
Neste tutorial, você entenderá por que o MCP é considerado revolucionário, quando vale adotá‑lo e como testá‑lo em um fluxo real.
1. Por que o MCP é revolucionário?
O MCP conecta diretamente agentes de IA a serviços, eliminando etapas de programação manual e tornando as conversas capazes de criar clientes, emitir faturas ou ler planilhas em tempo real.
A adoção por empresas como Stripe indica que esse modelo de comunicação tende a se consolidar como padrão nos próximos anos.
2. As três fases de evolução dos agentes de IA
Acesso a APIs via código: o desenvolvedor escreve todas as requisições HTTP.
Ferramentas embutidas: plataformas expõem funções internas prontas para o modelo.
Protocolos abertos (MCP): qualquer serviço documentado se torna plug‑and‑play, permitindo escalabilidade quase instantânea de capacidades.
3. O que é MCP e como ele funciona
O MCP é, essencialmente, uma especificação que descreve funções, parâmetros necessários e exemplos de uso em um arquivo JSON.
Quando o agente lê esse manifesto, ele sabe exatamente qual chamada fazer e como tratar a resposta, sem instruções adicionais no prompt.
Em outras palavras, o manifesto substitui a necessidade de código customizado: basta atualizar o arquivo e novas funções ficam disponíveis, enquanto a lógica de erro e autenticação permanece centralizada.
4. Diferença entre MCP Client e MCP Server
Papel
O que faz
Quando usar
Client
Consome manifests publicados por terceiros.
Você quer acessar rapidamente recursos de serviços externos (ex.: criar pagamentos no Stripe).
Server
Publica seu próprio manifest.
Precisa expor processos internos — do CRM ao ERP — como funções que qualquer agente pode acionar.
5. Benefícios do uso do MCP em projetos de IA
Adotar MCP reduz manutenção de código, padroniza entradas e saídas, facilita governança (você define apenas as ações permitidas) e acelera prototipagem.
Adicionar ou remover funcionalidades vira uma simples edição no manifesto, sem impactar prompts ou fluxos existentes.
Grandes players já oferecem suporte oficial. O Stripe publica seu manifesto para operações de cobrança; a Anthropic habilitou o uso direto no Claude; o GitHub testa o protocolo em extensões de code‑assist.
Além disso, a comunidade mantém conectores para Google Sheets, Notion e HubSpot. Para monitorar tudo isso, projetos como LangSmith fornecem panorama completo dos fluxos MCP, permitindo depurar cada chamada em detalhes.
8. Como o N8N integra o MCP
No modo Client, basta apontar o N8N para um manifesto externo e criar um node HTTP já configurado. No modo Server, você seleciona qualquer node (ou mesmo um workflow inteiro) define nome, descrição e argumentos, e o N8N gera automaticamente o manifesto JSON.
Esse arquivo pode ficar hospedado localmente (baixo tempo de resposta) ou ser publicado na web para consumo por outros agentes ou ferramentas.
9. Vantagens e desvantagens de criar seu próprio MCP Server
Construir um servidor próprio coloca você no controle da versão, da segurança e dos limites de uso. O lado negativo é a sobrecarga: cada chamada passa por sua infraestrutura, exigindo monitoramento, escalonamento e políticas de cache para evitar latência ou custos desnecessários.
Se a função existir oficialmente em outro serviço, talvez seja mais simples consumir o manifesto já mantido pelo provedor.
10. Exemplo prático: agente vendedor usando MCP Server
No N8N crie três funções: criarLead, gerarProposta and enviarInvoice.
Publique-as como MCP Server.
Conecte um agente (Claude ou GPT‑4o) via MCP Client.
Durante a conversa, o agente coleta dados do cliente, chama criarLead, gera a proposta e devolve ao usuário um link de pagamento criado por enviarInvoice. Todo o fluxo acontece em segundos, sem uma linha de código adicional.
Considerações finais
O MCP já produz ganhos reais em agilidade e manutenção, mas não é obrigatório em todos os cenários. Antes de adotá‑lo, avalie se a tecnologia resolve um problema concreto, teste em processos pequenos e, só então, amplie o uso.
Se precisar de um ponto de partida, hospede um manifesto local no N8N, conecte seu agente preferido e observe como a automação se comporta.
Criar imagem com inteligência artificial se tornou uma das formas mais acessíveis, rápidas e criativas de gerar conteúdo visual em 2025. Se antes era preciso dominar ferramentas complexas de design, hoje é possível produzir ilustrações, logos, artes conceituais e imagens promocionais apenas descrevendo o que você deseja ver.
Com o avanço dos modelos de IA generativa e plataformas no-code, esse processo ficou ainda mais acessível para iniciantes, freelancers e empreendedores.
Neste guia completo, você vai entender como funciona a criação de imagens com IA, quais ferramentas estão dominando o mercado, como automatizar a geração visual com integrações inteligentes e, principalmente, como aplicar isso de forma prática no seu negócio ou projeto pessoal.
O que são os geradores de imagem com inteligência artificial
O que são os geradores de imagem com inteligência artificial?
Geradores de imagem com inteligência artificial são sistemas baseados em redes neurais capazes de criar imagens a partir de descrições em linguagem natural.
Essas descrições, chamadas de prompts, são interpretadas pela IA que, com base em bancos de dados gigantescos e algoritmos de deep learning, compõe imagens coerentes, originais e realistas.
Modelos como DALL·E, Stable Diffusion, and Leonardo.AI já estão sendo utilizados por artistas, desenvolvedores, agências e empresas para acelerar a criação de material visual.
A partir de um texto como “cachorro astronauta em Marte, estilo arte digital futurista”, esses geradores podem produzir em segundos uma imagem que levaria horas em ferramentas tradicionais.
Essa tecnologia faz parte do universo de IA generativa, a mesma família dos modelos de texto como o ChatGPT.
Quando integrada a ferramentas no-code, torna-se um recurso incrível para prototipagem de produtos, criação de identidade visual, branding e conteúdo de marketing.
Vantagens de criar imagem com inteligência artificial
A adoção de geradores de imagem com IA tem crescido não apenas pela inovação envolvida, mas pelas vantagens reais que oferece:
Velocidade: imagens criadas em segundos, a partir de ideias que você consegue descrever em palavras.
Acessibilidade: não exige conhecimentos técnicos em design, desenho ou manipulação de imagens.
Cost reduction: evita a necessidade de contratar designers para tarefas simples.
Liberdade criativa: possibilidade de explorar estilos artísticos, cenários irreais e concepções visuais impossíveis no mundo real.
Iteração rápida: você pode testar dezenas de variações visuais com pequenas alterações nos prompts.
Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)
Ferramentas para criar imagens com IA (além do Midjourney)
DALL·E (via ChatGPT ou integrações)
Apesar de o Midjourney ser um dos nomes mais conhecidos, há várias outras plataformas potentes e acessíveis. Veja algumas das mais relevantes atualmente:
Desenvolvido pela OpenAI, o DALL·E está integrado diretamente ao ChatGPT, permitindo a geração de imagens por prompt dentro da conversa. Também pode ser usado via automações com o Make ou N8N.
Com interface acessível e foco em ilustrações e arte digital, é excelente para quem quer criar imagens estilizadas ou com aspecto mais artístico. Ideal para jogos, apps ou projetos criativos. Acesse Leonardo.AI
Bing Image Creator (Microsoft)
Bing Image Creator (Microsoft)
Baseado no DALL·E, oferece acesso gratuito e simples via navegador. É ideal para iniciantes que desejam explorar sem custos. Experimente o Bing Image Creator
Looka
Looka
Específico para criação de logos e identidade visual. Muito utilizado por founders que precisam de uma identidade visual rápida para validar ideias. Conheça o Looka
Designs.ai
Designs.ai
Ferramenta completa de design com recursos de IA para criação de logos, banners e materiais promocionais. Veja mais sobre o Designs.ai
Como automatizar a geração de imagens com IA e no-code
A verdadeira magia acontece quando você integra geradores de imagem com fluxos automatizados. Com ferramentas como make up and N8N, é possível:
Criar imagens automaticamente com base em respostas de formulários
Gerar visuais personalizados para cada novo lead captado
Construir landing pages com imagens dinâmicas usando Bubble or WebWeb
Alimentar bancos de imagens em apps criados no FlutterFlow
Imagine que você é um freelancer e precisa entregar um site para um cliente em tempo recorde. Usando o Bubble em conjunto com o DALL·E, é possível gerar imagens únicas para cada seção da landing page, adaptadas ao estilo da marca.
Com textos criados via IA, o resultado final é um site coeso, visualmente atrativo e entregue com agilidade.
Empreendedor testando identidade visual de um MVP
Empreendedores que desejam validar seu MVP podem usar o Looka para criar um logo profissional e o Leonardo.AI para gerar imagens conceituais de interface e personas. Isso ajuda a testar hipóteses visuais junto ao público-alvo, sem depender de agências ou profissionais de design.
Iniciante explorando estilos e construindo portfólio
Mesmo quem está começando pode usar o Bing Image Creator para experimentar diferentes estilos artísticos, praticar prompts e montar um portfólio visual para divulgar nas redes sociais ou sites como Behance and Dribbble. Uma ótima porta de entrada para o universo criativo com IA.
Criador de conteúdo automatizando geração de assets
Influenciadores e criadores de conteúdo podem integrar make up + DALL·E para gerar automaticamente capas de vídeo, thumbnails e posts visuais com base em calendários de conteúdo.
Essa automação permite manter a frequência de publicações com visuais consistentes e de alta qualidade, sem esforço manual constante.
Tendências para o futuro da criação visual com IA
A integração entre inteligência artificial e plataformas no-code é apenas o começo. Estão surgindo agentes autônomos que combinam IA de texto, imagem e voz para criar experiências completas.
Em breve, será comum vermos marcas criando campanhas inteiras geradas automaticamente: imagens, textos, legendas, e-mails e landing pages. Tudo alinhado a um prompt bem definido e um fluxo de automação eficiente.
Pronto para criar imagem com inteligência artificial no seu projeto
Pronto para criar imagem com inteligência artificial no seu projeto?
Criar imagem com inteligência artificial não é mais algo futurista — é uma realidade acessível, produtiva e incrivelmente poderosa para quem deseja acelerar projetos, vender mais ou simplesmente explorar sua criatividade.
Seja você um freelancer ou iniciante, esse é o momento ideal para explorar esse universo. E se quiser aprender na prática, com exemplos guiados, veja os cursos da No Code Start Up:
A geração de imagens com IA está revolucionando o modo como criamos conteúdo visual. Saber como usar o DALL-E é hoje uma habilidade extremamente valiosa para criadores, freelancers, empreendedores e curiosos em tecnologia.
Neste guia completo, você vai entender como funciona essa ferramenta da OpenAI, aprender a usá-la passo a passo e descobrir maneiras práticas de aplicar o DALL-E em projetos reais, mesmo sem saber programar.
Prompt utilizado: Robô retrô de metal pinta a Mona Lisa em cavalete num estúdio aconchegante; render 3D hiper‑realista, iluminação quente, busto clássico ao lado, quadros abstratos ao fundo.
O que é o DALL-E e como ele funciona
O DALL-E é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI capaz de gerar imagens a partir de descrições textuais. A ferramenta evoluiu consideravelmente desde sua primeira versão, e hoje pode ser acessada tanto de forma direta quanto integrada ao ChatGPT com plano Plus, oferecendo opções de edição, variação e geração por prompts.
Ele entende o contexto da descrição e transforma palavras em imagens coerentes, estilizadas ou hiper-realistas.
Além disso, é possível editar imagens existentes usando recursos como “inpainting” (substituição de partes da imagem) diretamente na interface visual integrada ao ChatGPT.
Onde usar o DALL-E na prática
Dentro do ChatGPT
Se você assina o plano ChatGPT Plus, já pode usar o DALL-E diretamente na interface. Basta escrever um prompt detalhado, como por exemplo:
“Uma cidade futurista ao entardecer, em estilo steampunk, com pessoas andando de bicicleta voadora.”
Após a geração, você pode clicar na imagem para abrir a ferramenta de edição, substituir elementos ou gerar variações.
Usando o DALL-E via API e ferramentas no-code
Para quem deseja automatizar ou integrar a geração de imagens em apps, é possível conectar o DALL-E via API usando plataformas como:
Make (Integromat): Permite criar fluxos automáticos de geração de imagens em resposta a eventos, planilhas ou formulários.
Dify: Construa interfaces que usam prompts para gerar imagens diretamente com IA.
Agents Course with OpenAI: Crie agentes que recebem comandos de voz ou texto e retornam imagens automaticamente.
Exemplos práticos de como usar o DALL E
Exemplos práticos de como usar o DALL-E
Criando thumbnails para YouTube com IA
Ao descrever a ideia do vídeo (tema, cor, expressões), o DALL-E pode gerar uma imagem ilustrativa que se destaca no feed. Por exemplo:
“Homem surpreso com laptop na frente de gráfico em alta, fundo colorido, estilo cartoon.”
Com pequenas edições posteriores no Canva ou Photoshop, você tem uma thumbnail profissional gerada em minutos.
Mockups de produtos
Empreendedores podem usar o DALL-E para criar representações visuais de produtos que ainda não existem. Um prompt como:
“Garrafa inteligente com tela LED, em cima de uma mesa de madeira minimalista, fundo desfocado.”
é suficiente para validar ideias visualmente antes de investir em design profissional.
Geração de imagens em escala com N8N
Imagine um fluxo onde, ao preencher uma planilha com descrições de produtos, você gera automaticamente uma imagem para cada um. Isso é possível comN8N + API da OpenAI. Ideal para e-commerce ou catálogos digitais.
Prompt utilizado: Robô retrô em metal e jovem programador trocam ideias num escritório doméstico aconchegante; render 3D fotorrealista, iluminação quente, holograma espiral brilhante entre eles, laptop com código aberto.
Como criar um app com gerador de imagens por IA
Bubble
O Bubble é uma das plataformas no-code mais completas para quem deseja criar aplicativos web com lógica de negócio sofisticada. Com ele, é possível estruturar workflows personalizados e integrar a API do DALL-E para permitir que o usuário final insira descrições e receba imagens geradas em tempo real.
Essa abordagem é ideal para criar ferramentas internas, produtos SaaS ou MVPs visuais com grande agilidade.
WebWeb
WeWeb se destaca pelo design responsivo e pela excelente experiência de usuário. Ele permite construir a interface visual do app com grande liberdade criativa, enquanto o backend pode ser conectado via Xano ou outras APIs, incluindo o DALL-E.
O diferencial do WebWeb é sua capacidade de criar apps altamente otimizados para dispositivos móveis e desktop, tornando-o ideal para apps voltados ao público final.
FlutterFlow
FlutterFlow é uma plataforma poderosa para criação de aplicativos mobile com performance nativa, usando a base do Flutter do Google. Ao integrar o DALL-E com FlutterFlow, você pode construir apps para Android e iOS que geram imagens com IA a partir de descrições do usuário.
É uma escolha ideal para quem deseja distribuir o app em lojas como Google Play ou App Store com funcionalidades visuais impressionantes.
Tendências futuras e usos avançados do DALL-E
A tendência é que a geração visual com IA se torne ainda mais personalizada, responsiva e interativa. Algumas inovações em curso incluem:
Geração em tempo real com base em comandos de voz.
Customização com estilos de marcas e identidade visual própria.
Integração com Realidade Aumentada (AR) e Metaverse.
Essas inovações abrem portas para quem dominar ferramentas como o DALL-E desde agora.
Prompt utilizado: Robô pintor retrô segurando paleta de cores apresenta quadros; grande espiral arco‑íris brilha ao fundo; homem sorridente de suéter laranja trabalha em laptop e mesa digital; estilo cartoon vintage em textura de papel, cores quentes.
Por que você deve começar a usar o DALL-E hoje mesmo
Know como usar o DALL-E é uma das formas mais rápidas e acessíveis de entrar no universo da IA aplicada. Você pode gerar imagens profissionais, inovar em projetos, economizar com design e até criar novos produtos digitais.
Independentemente do seu perfil ou objetivo, o DALL-E é uma ponte poderosa entre ideias e visualização, permitindo explorar o mundo da IA criativa com rapidez e eficiência.
Para se aprofundar e aplicar de forma profissional, explore os cursos:
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