Em um cenário onde a inteligência artificial evolui rapidamente, um novo padrão para a interação de modelos está emergindo. O Model Context Protocol (MCP), um padrão aberto introduzido pela Anthropic em novembro de 2024, rapidamente se tornou um ponto focal para desenvolvedores e empresas. O objetivo principal do MCP é estabelecer links seguros e bidirecionais entre grandes modelos de linguagem (LLMs) e diversas fontes de dados, abordando assim as inconsistências na implementação de ferramentas e facilitando o compartilhamento entre modelos.
A Emergência do MCP como um Padrão da Indústria
Em apenas alguns meses, o MCP ganhou força significativa na comunidade de IA. Na Create2025 Baidu AI Developer Conference, em 25 de abril, o fundador da Baidu, Robin Li, revelou dois modelos inovadores: Wenxin Large Model 4.5 Turbo e Deep Thinking Model X1 Turbo. Acompanhando esses modelos estavam vários aplicativos de IA, marcando o compromisso da Baidu em ajudar os desenvolvedores a adotarem totalmente o MCP.
O suporte para MCP se estende além da Baidu, abrangendo grandes players como OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba e Tencent. Essa adoção generalizada significa que o MCP está se tornando o ‘HTTP do mundo da IA’, estabelecendo um padrão universal para como os modelos e as fontes de dados interagem.
Durante a conferência, a Baidu Intelligent Cloud lançou oficialmente o primeiro serviço MCP de nível empresarial na China. Este serviço fornece às empresas e desenvolvedores acesso a mais de 1.000 servidores MCP. Além disso, a plataforma permite que os desenvolvedores criem seus próprios servidores MCP no Qianfan, a plataforma de desenvolvimento de IA da Baidu, e os publiquem no MCP Square, oferecendo hospedagem e indexação gratuitas por meio da Baidu Search.
A Estratégia da Baidu Cloud Focada na Empresa
Embora vários fornecedores estejam adotando o MCP, suas abordagens diferem. A Baidu Intelligent Cloud está se concentrando no mercado empresarial, visando envolver o maior número possível de desenvolvedores desde o início. Essa estratégia envolve o enriquecimento do MCP Square e o aproveitamento da Baidu Search para direcionar o tráfego, promovendo assim um ecossistema MCP robusto.
A abordagem que a Baidu está adotando com suas ofertas de MCP está centrada no que os clientes empresariais precisam e no que eles responderão. A empresa está bem posicionada para aproveitar sua presença existente com clientes empresariais para trazê-los para o mundo do MCP.
A Necessidade do MCP no Cenário da IA
O surgimento do MCP aborda desafios críticos na implantação de LLMs, particularmente em ambientes empresariais. Anteriormente, a aplicação de LLMs era limitada principalmente a cenários semelhantes a chatbots. Aplicações empresariais mais amplas exigiam extensa customização, tornando o processo de desenvolvimento complexo e intensivo em recursos, mesmo com as toolchains fornecidas por fornecedores como a Baidu Intelligent Cloud.
Com 2025 sendo saudado como o ano do Agente de IA, espera-se que os LLMs evoluam além de mero pensamento para planejamento e execução de tarefas de forma autônoma. Neste paradigma, o LLM serve como o ‘cérebro’, exigindo ‘membros’ e ‘sentidos’ para completar tarefas específicas.
A abordagem tradicional de customizar cada aplicação de IA exige a integração de ferramentas ‘M×N’, onde cada aplicação de IA deve interagir com inúmeras ferramentas. O MCP simplifica isso padronizando a interação entre LLMs e ferramentas, reduzindo a complexidade para ‘M+N’. Essa padronização é crucial para escalar aplicações de IA em várias funções empresariais.
Simplificando Aplicações de IA de Nível Empresarial
O Vice-Presidente Executivo do Baidu Group e Presidente do Baidu Intelligent Cloud Business Group, Shen Dou, enfatizou que aplicar LLMs envolve mais do que simples invocações. ‘Exige conectar vários componentes e ferramentas e realizar uma orquestração intrincada. Frequentemente, refinamento e customização adicionais de modelos são necessários para melhorar o desempenho’, observou ele.
Shen Dou explicou ainda que a construção de aplicações de nível empresarial requer consideração cuidadosa do desempenho de computação, estabilidade, escalabilidade e segurança. Ele vê a implantação de uma aplicação como um processo de construção de ‘sistema’.
As aplicações empresariais exigem padrões mais elevados e menor tolerância a erros em comparação com as aplicações de nível de consumidor. De acordo com um especialista da indústria, o desenvolvimento de aplicações consome 90% do tempo do projeto porque, embora os modelos sejam padronizados, as aplicações são altamente variáveis.
Esses esforços geralmente envolvem quatro tarefas principais: complementar o conhecimento profissional, orquestrar os processos de negócios, expandir as ferramentas inteligentes e integrar os sistemas empresariais. Ao encapsular essas tarefas em uma plataforma que oferece funcionalidade pronta para uso, as empresas podem aproveitar o RAG (Retrieval-Augmented Generation) para incorporar o conhecimento especializado, usar fluxos de trabalho para orquestrar os processos de negócios e usar agentes inteligentes combinados com o MCP para alavancar os sistemas e ativos existentes.
O MCP está preparado para atender às expectativas da indústria de simplificar a implantação de LLMs em aplicações práticas.
Preenchendo a Lacuna em Agentes de Nível Empresarial
Como Shen Dou apontou, a implantação de LLMs requer suporte full-stack, em nível de sistema, abrangendo desde o poder de computação subjacente até as aplicações. Isso inclui hardware de alto desempenho e otimização de cluster, bem como toolchains de desenvolvimento flexíveis e soluções baseadas em cenário.
As capacidades de nível de sistema da Baidu Intelligent Cloud abrangem uma camada de poder de computação, incluindo o cluster Kunlunxin de 30.000 placas recém-anunciado e a plataforma de computação GPU Baige atualizada. A camada de desenvolvimento de modelo apresenta mais de 100 modelos na plataforma Qianfan, incluindo o Wenxin 4.5Turbo e o Wenxin X1 Turbo da Baidu, bem como modelos de terceiros como DeepSeek, Ilama e Vidu.
Na camada de desenvolvimento de aplicações, a Baidu Intelligent Cloud oferece serviços Qianfan Enterprise-Level Agent e MCP, melhorando a capacidade dos agentes de resolver problemas complexos. Esses serviços são complementados por uma toolchain abrangente de desenvolvimento de modelos que suporta a customização e o ajuste fino de modelos de pensamento profundo e modelos multi-modais.
A Baidu Intelligent Cloud está se concentrando na camada de desenvolvimento de aplicações, com atualizações significativas na toolchain de desenvolvimento de agentes de nível empresarial da plataforma Qianfan. A plataforma apresenta o novo agente inteligente baseado em inferência, Intelligent Agent Pro, que aprimora as capacidades desde respostas rápidas a perguntas até deliberação profunda, suportando agentes inteligentes customizados para cada empresa.
Aplicações no Mundo Real do Ecossistema MCP da Baidu
Considere o exemplo do Sewage Treasure, que usa as capacidades Qianfan Agentic RAG para combinar dados específicos da empresa e bases de conhecimento. Isso permite que os agentes formulem estratégias de recuperação com base em uma compreensão das tarefas, reduzindo significativamente as alucinações do modelo.
O Intelligent Agent Pro também suporta o modo Deep Research, permitindo que os agentes planejem autonomamente tarefas complexas, filtrem e organizem informações e coletem conhecimento exploratório navegando em páginas da web. Ele também suporta o uso de várias ferramentas para criar gráficos, escrever relatórios e gerar relatórios profissionais estruturados e informativos.
O MCP permite que desenvolvedores e empresas aproveitem melhor os dados e ferramentas da indústria ao desenvolver agentes, abordando assim as lacunas críticas nas capacidades de agentes de nível empresarial.
Os desenvolvedores podem adotar o MCP de duas maneiras: fornecendo seus recursos, dados e capacidades em formato MCP para uso por aplicações de IA, ou aproveitando os recursos existentes do servidor MCP ao desenvolver aplicações de IA. Ambas as abordagens reduzem o esforço de desenvolvimento e melhoram significativamente as capacidades.
A plataforma Qianfan da Baidu Intelligent Cloud é a primeira grande plataforma de modelo a suportar o MCP. Antes do MCP, grandes modelos e ferramentas estavam espalhados e careciam de padronização. O MCP promove a interconexão e facilita a prosperidade do ecossistema.
O Cenário Competitivo do MCP
O MCP, e os grandes modelos em geral, representam uma competição entre plataformas e ecossistemas. Nos estágios iniciais de novas tecnologias, vários paradigmas são imaturos, exigindo otimização de ponta a ponta para atingir o desempenho ideal. Isso explica por que a implantação de grandes aplicações de modelo depende fortemente de fornecedores líderes.
Para esses fornecedores, o desafio não está em se destacar em uma área, mas em não ter fraquezas significativas. Eles devem construir capacidades de plataforma robustas e promover ecossistemas prósperos para atrair mais participantes, colocando um grande ecossistema de modelo contra outro.
A estratégia da Baidu no domínio do MCP envolve três etapas.
- Lançamento de Servidores MCP: A Baidu estava entre os primeiros a lançar Servidores MCP, incluindo o primeiro MCP de transação de e-commerce e MCP de busca do mundo. Os desenvolvedores podem adicionar a Busca de IA da Baidu e os Servidores MCP do Baidu Youxuan ao ‘Assistente Inteligente Universal’ na plataforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan, permitindo que agentes inteligentes concluam todo o processo, desde consultas de informações e recomendações de produtos até a colocação direta de pedidos. Isso combina suporte a transações de e-commerce com capacidades de busca de primeira linha.
- Suporte ao Desenvolvimento de Serviços MCP: A plataforma Baidu Intelligent Cloud Qianfan lançou oficialmente o primeiro serviço MCP de nível empresarial da China, com mais de 1.000 Servidores MCP disponíveis para empresas e desenvolvedores. Os desenvolvedores podem criar seus próprios Servidores MCP no Qianfan, publicá-los no MCP Square, desfrutar de hospedagem gratuita e obter exposição e oportunidades de uso por meio da Baidu Search.
- Plano Aberto de IA: A Plataforma Aberta de Busca da Baidu lançou o ‘Plano Aberto de IA’ (sai.baidu.com) para fornecer tráfego e oportunidades de monetização para desenvolvedores de agentes inteligentes, aplicações H5, mini-programas e aplicativos independentes por meio de vários mecanismos de distribuição de conteúdo e serviços. Este plano também permite que os usuários descubram e usem facilmente os serviços de IA mais recentes.
Ao permitir que mais empresas e desenvolvedores abram suas capacidades por meio do MCP, a Baidu está promovendo seu ecossistema, ao mesmo tempo em que permite que seus parceiros realizem valor comercial. O vencedor final na grande competição de modelos pode não ser necessariamente o fornecedor tecnologicamente mais avançado, mas aquele com o ecossistema mais próspero.