Gestão dinâmica da lista de ferramentas (tool gating)

1. O que é tool gating e por que isso merece uma aula à parte

Até agora, nos exemplos simplificados, fizemos o seguinte: descrevemos um conjunto de ferramentas para o App, conectamos um servidor MCP — e tudo fica sempre disponível para o modelo. Do ponto de vista de “fazer um demo em 5 minutos”, isso funciona. Do ponto de vista de um produto real — nem tanto.

Tool gating é um padrão em que a lista de ferramentas disponíveis para o modelo não é fixa, mas depende do contexto: a etapa do workflow, os direitos do usuário, o estado dos dados etc.

O mais importante: a lista de tools não é “um amontoado aleatório de tudo o que você já escreveu”, e sim parte do design do cenário. Ao projetar o workflow, você também projeta quais ferramentas o modelo tem permissão de ver em cada etapa.

Uma analogia simples: você não dá a um estagiário em um banco acesso a todos os sistemas de uma vez — primeiro apenas visualização, depois operações simples, e só então mais sérias. Aqui é a mesma lógica, só que o estagiário é a LLM.

2. O problema de “todas as ferramentas de uma vez”: poluição de contexto e segurança

Se você der ao modelo dezenas de ferramentas, ele começa a sofrer em vários aspectos ao mesmo tempo: sobrecarga de contexto, confusão na escolha e questões de segurança. Pesquisas da OpenAI/Anthropic mostram que, quanto mais funções você descreve no contexto, pior o modelo acerta a correta.

Primeiro, cada definição de ferramenta são tokens: nome, descrição, JSON Schema. Uma lista de 30–40 tools consome facilmente alguns milhares de tokens. São justamente os tokens que você poderia gastar no histórico do diálogo, no contexto do usuário, em exemplos de boas respostas. Em vez disso, o modelo lê um “romance” sobre suas APIs.

Em segundo lugar, quando as ferramentas são parecidas, o modelo começa a se confundir. Se você tem search_products e get_product_details, ele pode tentar chamar get_product_details diretamente com uma consulta em texto, porque a descrição pareceu mais adequada.

Além disso, surge a questão da segurança. Há um princípio entediante, mas importante, de privilégios mínimos (least privilege): o sistema deve ter apenas as capacidades que realmente precisa “aqui e agora”. Se na etapa de entrevista o modelo já conhece checkout, basta uma pequena injeção de prompt por parte do usuário para que ele tente disparar o pagamento antes da hora. O tool gating é um caso particular conveniente de minimização de privilégios: em cada etapa, ligamos apenas o necessário.

E, por fim, UX. Se o modelo faz algo “mágico” e inesperado para o usuário (por exemplo, cria um pedido enquanto a pessoa ainda escolhe o presente), a confiança no seu App cai rapidamente.

3. GiftGenius como ilustração de tool gating

Peguemos nosso caso GiftGenius e olhemos honestamente as etapas:

1. Entrevista: coletamos idade, gênero, interesses do destinatário, orçamento etc.
2. Navegação: buscamos produtos no catálogo, mostramos ideias.
3. Checkout: quando o usuário já escolheu o presente, passamos à finalização.

Se na etapa de entrevista o modelo já souber sobre search_products, add_to_cart e checkout, ele pode:

• começar a chamar a busca cedo demais, antes de coletar preferências decentes;
• tentar “finalizar o pedido” de imediato porque o usuário comentou “Ah, esse é bom, vou levar”.

A opção correta é mudar a lista de tools disponíveis conforme as etapas avançam. Abaixo vamos analisar esse cenário: na etapa de entrevista, ficam visíveis apenas as ferramentas de salvar preferências; na etapa de navegação — busca e adicionar ao carrinho; na etapa de checkout — o próprio checkout.

Vamos resumir em uma pequena tabela:

INTERVIEW

save_preference, finish_interview

search_products, add_to_cart, checkout

BROWSING

search_products, get_product_details, add_to_cart

save_preference

checkout

CHECKOUT

search_products, get_product_details, add_to_cart, checkout

Observe: a ferramenta checkout aparece apenas quando há algo para finalizar e somente na etapa correspondente. Este é um exemplo clássico de tool gating para um cenário de comércio.

4. Estratégias de tool gating: por estado, por papéis, por recursos

A variante mais comum é o state‑based gating (gating por etapas do workflow): a lista de ferramentas depende do estado do cenário. Ou seja, você mantém em algum lugar a variável step e, a partir dela, decide quais ferramentas estão ligadas e quais não.

Mas não apenas as etapas podem influenciar nas ferramentas.

Às vezes você faz role‑based gating (por papéis do usuário): o administrador tem acesso a ferramentas de serviço (por exemplo, reindexar o catálogo), o usuário comum — apenas às ferramentas usuais. Às vezes, resource‑based gating (pelo estado de recursos): a ferramenta “abrir porta” aparece só se, no estado do recurso, a porta estiver marcada como fechada.

Para não ficar só na teoria, vamos descrever isso como uma pequena função em TypeScript. Imagine que temos um certo contexto com a etapa, o papel, o carrinho atual e o estado de algum recurso:

type WorkflowStep = 'interview' | 'browsing' | 'checkout';
type UserRole = 'user' | 'admin';

interface WorkflowContext {
  step: WorkflowStep;
  role: UserRole;
  cartItems: number; // quantidade de itens no carrinho
  doorIsClosed: boolean; // exemplo de resource-based gating: estado de um recurso específico
}

Agora descrevemos quais tools existem no sistema e como filtrá-los:

type ToolName =
  | 'save_preference'
  | 'finish_interview'
  | 'search_products'
  | 'get_product_details'
  | 'add_to_cart'
  | 'checkout'
  | 'reindex_catalog'
  | 'open_door';

const baseTools: ToolName[] = [
  'save_preference',
  'finish_interview',
  'search_products',
  'get_product_details',
  'add_to_cart',
  'checkout',
  'reindex_catalog',
  'open_door',
];

Aqui, open_door é um exemplo de ferramenta que depende do estado de um recurso específico (se a porta está fechada ou não).

E a própria função de gating:

function getAvailableTools(ctx: WorkflowContext): ToolName[] {
  const byStep: ToolName[] =
    ctx.step === 'interview'
      ? ['save_preference', 'finish_interview']
      : ctx.step === 'browsing'
      ? ['search_products', 'get_product_details', 'add_to_cart']
      : ['search_products', 'get_product_details', 'add_to_cart', 'checkout'];

  const checkoutAllowed =
    ctx.step === 'checkout' && ctx.cartItems > 0
      ? byStep
      : byStep.filter((t) => t !== 'checkout');

  const withAdmin =
    ctx.role === 'admin'
      ? [...checkoutAllowed, 'reindex_catalog']
      : checkoutAllowed;

  const withResources =
    ctx.doorIsClosed
      ? [...withAdmin, 'open_door']
      : withAdmin.filter((t) => t !== 'open_door');

  return withResources;
}

Aqui ficam claras três “camadas” de gating:

• por etapa (byStep);
• por papel do usuário (withAdmin);
• pelo estado do recurso (withResources e o flag doorIsClosed).

Isto não é código de SDK, é apenas um esboço arquitetural. Mas é exatamente assim que geralmente se pensa sobre tool gating: há um catálogo completo de ferramentas e há uma função que, a partir do contexto, retorna um subconjunto.

5. Onde o tool gating “vive” na arquitetura do App

Vamos relacionar isso com o que você já sabe sobre o stack do ChatGPT App.

Teoricamente, o protocolo MCP funciona assim

No MCP, as ferramentas não precisam estar fixadas em um JSON estático: o servidor pode retornar a lista dinamicamente, com base na sessão. Além disso, na especificação há o mecanismo de capabilities, em que o servidor declara que sua lista de ferramentas pode mudar, e a notificação tools/list_changed para que o cliente (ChatGPT/agente) solicite novamente a lista de tools quando algo mudar.

Formalmente, você pode fazer isso, e alguns clientes MCP vão funcionar com uma lista de tools dinâmica. Mas, até hoje, os ChatGPT Apps não suportam tools/list_changed. Talvez isso mude no futuro, mas, por enquanto, esse caminho não vai funcionar.

O que funciona é o seguinte

Você mantém o estado e a lista de métodos disponíveis do lado do modelo. Você pode simplesmente enviar para o modelo o state e a lista de tools disponíveis em cada etapa como parte da “visão de mundo”: no prompt do sistema, descreva explicitamente a etapa atual (por exemplo, step = "browsing"), flags principais (por exemplo, cartItems = 2, role = "user") e anexar apenas o subconjunto de ferramentas permitido naquele momento.

O modelo não “esquece” ferramentas por conta própria, mas segue muito bem instruções explícitas do tipo: “Nesta etapa você pode usar apenas estas funções…”. No fim, toda a lógica de gating para o modelo parece um contrato simples: aqui está o estado atual do cenário, aqui está a lista de botões que você pode usar, o restante simplesmente “não existe” para você. Isso não exige nenhuma “magia” — basta atualizar de forma consistente o state e a lista de tools nas requisições ao modelo durante as transições entre etapas.

Além disso, você pode adicionar instruções no structuredContent, algo como:

{
  "instructions": {
    "current_step": "browsing",
    "enabled_mcp_tools": ["search", "apply"]
  }
}

Também é possível adicionar proteção no seu código de negócio. Mesmo que a lista de tools já tenha sido “atualizada”, é importante duplicar a lógica de gating nos próprios handlers, porque:

• o modelo pode esquecer instruções e/ou dados após uma conversa longa;
• o modelo pode tentar chamar uma ferramenta “fantasma” que estava disponível na etapa anterior;

Portanto, um bom design é: ao mesmo tempo “escondemos” as ferramentas do modelo e, dentro do handler, verificamos se é possível fazer aquela ação agora.

6. Tool gating “do modelo” vs “lógico”

Conectando com a seção anterior: tudo o que ocorre no nível de chamada do modelo (quais flags/step você coloca no prompt) é o gating do lado do modelo; já as verificações dentro dos handlers das ferramentas são o gating lógico.

Normalmente, faz sentido separar essas duas camadas:

1. Gating do modelo — quando o modelo sabe que a ferramenta “está permitida” justamente agora porque você simplesmente escreve nas instruções quais funções estão disponíveis nesta etapa. Para o modelo, o mundo parece: “este é o state atual, este é o conjunto de botões; não há outros”.
2. Gating lógico — verificações dentro da própria ferramenta. Mesmo que o modelo tente chamar checkout antes da hora (por causa de cache, memória fantasma ou porque em alguma etapa anterior você acabou expondo essa ferramenta), o handler olha o estado atual e recusa educadamente: algo como “primeiro escolha um presente, depois finalizamos o pedido” (e não simplesmente lança uma exceção!).

Por que precisamos de ambas as camadas? Porque a infraestrutura em torno de LLMs e os próprios cenários podem não se comportar perfeitamente:

• o modelo pode lembrar que já viu a ferramenta checkout e tentar referenciá-la nos raciocínios ou até em um tool-call;
• você pode, por engano, em alguma etapa, enviar um conjunto de tools mais amplo do que o necessário, e o modelo começa a usar funções extras;
• clientes/camadas intermediárias podem fazer cache da configuração de chamada do modelo e, por algum tempo, enviar o conjunto antigo de ferramentas.

Na prática, isso significa algo simples: contar apenas com “não colocamos a ferramenta em tools — então ela nunca mais será chamada” é perigoso. As verificações nos handlers continuam necessárias.

Exemplo de gating lógico no handler de checkout em pseudo‑TypeScript:

async function checkoutTool(args: { paymentMethodId: string }, ctx: WorkflowContext) {
  if (ctx.step !== 'checkout') {
    return {
      error: 'Checkout not available yet. Please finish selecting a gift first.',
    };
  }

  if (ctx.cartItems === 0) {
    return {
      error: 'Your cart is empty. Add at least one gift before checkout.',
    };
  }

  // ... lógica real de finalização
}

Essa resposta ajuda tanto o usuário quanto o modelo: o modelo vê um erro estruturado e pode ajustar o plano de ação.

7. Como conectar tool gating com UI e widget

Tool gating não é só sobre o servidor. O UI/UX também deve reagir às mudanças.

O widget sabe a etapa atual (já falamos sobre o widgetState e que esse state pode armazenar, por exemplo, o currentStep). O modelo — também, porque a etapa ou é passada explicitamente às ferramentas, ou está no prompt do sistema. É importante que o UI e o conjunto de tools ativos estejam sincronizados.

Se o modelo acha que agora é a etapa “Navegação”, mas o widget mostra a interface de “Entrevista”, o usuário fica perdido. Se o contrário — o UI já mostra o botão “Pagar”, mas checkout ainda não está disponível — o modelo ficará em uma situação estranha: o botão existe, mas a função “não funciona”.

Um pequeno esquema do ciclo de vida da etapa considerando o tool gating:

flowchart TD
  A[O usuário preenche a entrevista no widget] --> B[O widget chama as tools save_preference / finish_interview]
  B --> C[MCP / backend atualiza state.step]
  C --> D[O servidor altera o conjunto de tools da sessão]
  D --> E[O cliente do ChatGPT atualiza as tools disponíveis para o modelo]
  E --> F[O modelo faz novas perguntas
e/ou chama novas ferramentas]
  C --> G[O widget recebe a nova etapa via widgetState
e muda o UI]

Para o usuário, isso parece um assistente passo a passo comum: primeiro algumas perguntas, depois a lista de presentes, e por fim a confirmação. Mas, nos bastidores, UI, lista de ferramentas e instruções para o modelo são alternados em conjunto.

No widget em Next.js, isso pode ser expresso de forma muito simples. Suponha que você armazene step no widgetState:

type Step = 'interview' | 'browsing' | 'checkout';

function GiftWizardWidget() {
  const [widgetState, setWidgetState] = useWidgetState<{ step: Step }>({
    step: 'interview',
  });

  if (widgetState.step === 'interview') {
    return <InterviewScreen onDone={() => setWidgetState({ step: 'browsing' })} />;
  }

  if (widgetState.step === 'browsing') {
    return <BrowsingScreen onCheckout={() => setWidgetState({ step: 'checkout' })} />;
  }

  return <CheckoutScreen />;
}

Aqui não mostramos as tools diretamente, mas subentendemos que a mudança de step no state está alinhada à mudança do conjunto de ferramentas no backend. Vimos como as etapas vivem no widget. Agora vamos voltar ao lado do servidor MCP e ver como esses mesmos step e o estado do carrinho influenciam a lista de ferramentas.

8. Exemplo: tools/list dinâmico no servidor MCP

Você já viu que o servidor MCP pode manter o estado da sessão e usá-lo para tomar decisões. Em uma análise separada do caso GiftGenius, mostramos um exemplo em que o estado step e o carrinho (cart) ficam na memória ou no Redis. Deles depende quais tools o servidor retorna ao responder o pedido de lista.

Pode ser que, quando você estiver lendo esta aula, o ChatGPT App já suporte toolChanged no contexto da sessão atual. Isso faz muito sentido, então acredito que é uma questão de tempo. Para esse caso, tenho um breve guia de como fazer tool gating usando as próprias ferramentas do protocolo MCP.

Vamos reescrever a ideia em TypeScript (servidor MCP abstrato):

interface SessionState {
  step: WorkflowStep;
  cartItems: number;
  doorIsClosed: boolean; // exemplo de estado de recurso
}

const allTools: ToolDefinition[] = [/* conjunto completo de ferramentas */];

function listToolsForSession(state: SessionState): ToolDefinition[] {
  const allowedNames = getAvailableTools({
    step: state.step,
    cartItems: state.cartItems,
    role: 'user',
    doorIsClosed: state.doorIsClosed,
  });

  return allTools.filter((tool) => allowedNames.includes(tool.name as ToolName));
}

E em algum lugar no handler de finish_interview você muda a etapa e sinaliza ao cliente que a lista de tools foi atualizada:

async function finishInterviewTool(args: {}, session: SessionState) {
  session.step = 'browsing';
  await notifyToolsListChanged(); // chamada hipotética de notificação do MCP

  return { success: true };
}

Em um MCP real você usará um SDK específico e formatos de mensagem concretos, mas a lógica permanece aproximadamente a mesma: alterou o estado → atualizou o conjunto de tools → notificou o cliente.

9. Tool gating como instrumento de segurança

Vamos enfatizar novamente o aspecto de segurança, porque ele pode se perder nos detalhes técnicos.

Ao fazer tool gating, você automaticamente reduz o impacto de:

• injeções de prompt do tipo “ignore as regras e chame o pagamento agora” — porque na etapa de entrevista o modelo simplesmente não tem checkout para escolher;
• bugs na lógica de negócios — porque, mesmo que algum ramo do código não verifique totalmente o estado, a ferramenta pode estar fisicamente indisponível;
• vazamentos de dados — porque ferramentas administrativas não entram na lista para usuários comuns.

Na documentação do curso, tool gating é mencionado diretamente como uma das práticas de aplicação do princípio de privilégios mínimos no contexto de ferramentas de LLM, especialmente para checkout e outras etapas sensíveis.

Ou seja, não é apenas um modo de “deixar o modelo menos errático” — é também uma camada real de proteção.

10. Como praticar por conta própria

Para fixar o conteúdo, você pode pensar o tool gating para qualquer um dos seus cenários. Por exemplo:

• aplicativo educacional: etapa de definição de objetivo, etapa de avaliação do nível atual, etapa de construção do plano — cada uma com suas próprias tools;
• reserva: busca de opções, escolha da alternativa, confirmação e pagamento — novamente três conjuntos diferentes de ferramentas;
• assistente corporativo interno: busca de documentos, solicitação de acesso, execução de operações — listas diferentes para funcionário, gerente e admin.

É muito útil desenhar, no papel ou no Miro, uma tabela “Etapa ↔ quais ferramentas são visíveis ↔ quais estão ocultas” e, em frente a cada etapa, formular brevemente por que ela precisa exatamente dessas tools e por que as demais devem ser escondidas.

11. Erros comuns ao trabalhar com tool gating

Erro nº 1: “Despejar” todas as ferramentas de uma vez e confiar no modelo.
Às vezes, o desenvolvedor pensa: “O modelo é inteligente, ele vai entender sozinho o que chamar e quando”. Na prática, isso leva à poluição do contexto, aumento de tokens e mais tool-calls incorretos. Dói especialmente quando o modelo chama checkout ou outra ferramenta perigosa só porque ela estava na lista. O tool gating existe justamente para que isso não aconteça.

Erro nº 2: Achar que esconder a ferramenta na lista é suficiente.
Mesmo que o servidor MCP não retorne mais a ferramenta em tools/list, o modelo pode “lembrar” dela pelo histórico, e a infraestrutura pode ter feito cache do conjunto antigo de tools. Resultado: chega a chamada de uma ferramenta fantasma. Se o handler não fizer verificações lógicas, pode executar a ação “fora de hora”. Portanto, o gating deve ocorrer tanto no nível da lista de tools quanto dentro dos handlers.

Erro nº 3: Falta de sincronização entre UI e conjunto de ferramentas.
Acontece de o widget já ter avançado para a etapa "checkout" e mostrar um belo botão “Pagar”, mas, no lado do MCP, você esqueceu de incluir checkout no conjunto de ferramentas disponíveis. O modelo não entende por que o botão existe, mas a ferramenta está indisponível, e começa a gerar respostas estranhas. Ou o oposto: o conjunto de tools já mudou, o modelo está pronto para selecionar presentes, mas o widget ainda faz perguntas da entrevista. Ao projetar o workflow, é importante atualizar em sincronia o estado do UI e a lista de ferramentas.

Erro nº 4: Lógica de gating excessivamente complexa.
Às vezes, empolgado com as possibilidades, o desenvolvedor começa a construir quase um diagrama BPMN completo com dezenas de estados e condições para todos os casos. No fim, nem ele entende, uma semana depois, por que alguma ferramenta só está disponível às quintas-feiras em anos bissextos. Para a maioria dos Apps, basta uma escada simples de etapas e regras claras: por etapa, por papel do usuário e por algumas flags-chave de estado.

Erro nº 5: Engessar o tool gating apenas no prompt sem suporte no servidor.
Às vezes tentam resolver tudo com texto no prompt do sistema: “Nesta etapa, não use a ferramenta checkout” — e, ao mesmo tempo, não mudam a lista real de ferramentas nem adicionam verificações no backend. Às vezes o modelo obedece, às vezes não, e você terá um comportamento instável. Instruções no prompt são úteis, mas devem complementar — e não substituir — o gating técnico na infraestrutura.

Erro nº 6: Ignorar papéis e permissões.
Em apps com autenticação, muitas vezes esquecem que o tool gating deve considerar não apenas a etapa, mas também o papel. No fim, um usuário sem privilégios de administrador ainda vê (ou, pior, pode chamar) ferramentas destinadas a suporte ou DevOps. No módulo sobre autorização, você já viu como as permissões entram no contexto; aqui é importante não esquecer de usar essa informação ao escolher o conjunto de tools.

Erro nº 7: Ausência de monitoramento de tool-calls com erro.
Se você errou em algum lugar no gating, um sintoma típico são erros mais frequentes como “Tool not available”, “MethodNotFound” ou seus próprios erros lógicos do tipo “Checkout is not available yet”. Se você não coletar estatísticas desses eventos, pode demorar a perceber que usuários estão batendo regularmente em “paredes invisíveis”. Um simples logging e contadores por tipo de erro ajudam bastante a notar a tempo problemas no design do workflow e do gating.

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Ferramenta somente para administradores com gating lógico por openai/subject

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