No cenário da inteligência artificial (IA), onde novos acrônimos surgem incessantemente, o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está ganhando destaque, especialmente após chamar a atenção na Google Cloud Next. Mas, afinal, o que é o MCP e por que ele é tão importante para o futuro da IA?
Origens e Definição do MCP
O MCP, proposto inicialmente pela Anthropic, pioneira no campo da IA, em novembro de 2024, visa resolver os desafios enfrentados por empresas e desenvolvedores ao acessar dados dispersos em diversos repositórios. Em termos simples, o MCP oferece uma maneira padronizada de conectar modelos de IA a várias fontes de dados e ferramentas, eliminando a necessidade de projetar e implantar múltiplas soluções de integração.
Rita Kozlov, vice-presidente de produtos da Cloudflare, compara o MCP ao HTTP no início dos anos 90, argumentando que ele tem o potencial de revolucionar a forma como as pessoas interagem com empresas e serviços, e gerar modelos de negócios totalmente novos.
O site oficial do MCP o compara, de forma ilustrativa, a uma porta USB-C para aplicações de IA, fornecendo uma maneira padronizada de conectar dispositivos a vários periféricos e acessórios, simplificando assim o processo de acesso aos dados.
MCP como um Facilitador da IA
A importância do MCP vai além da simplificação do acesso aos dados. Ele se tornará uma ferramenta essencial para impulsionar o futuro dos agentes de IA. Kozlov aponta que o MCP capacitará efetivamente os agentes de IA, permitindo que eles operem de forma mais autônoma e concluam tarefas em nome dos usuários.
Na era dos agentes de IA, precisamos treinar e implantar IAs especializadas que possam resolver problemas complexos. Para atingir esse objetivo, os agentes de IA precisam ser capazes de acessar os dados corretos dos vários sistemas de back-end no momento certo. Amin Vahdat, vice-presidente e gerente geral de aprendizado de máquina, sistemas e nuvem do Google Cloud, explica que os sistemas de back-end aqui incluem sistemas de banco de dados e armazenamento de dados como AlloyDB, Cloud SQL e Google Cloud Spanner.
Além disso, Ben Flast, diretor de gerenciamento de produtos da MongoDB e especialista em IA da empresa, acredita que o MCP também pode extrair dados de APIs REST ou qualquer serviço que possa expor uma interface programática.
Flast enfatiza que o MCP desempenhará dois papéis principais no desenvolvimento da IA. O primeiro é o desenvolvimento de agentes, onde o MCP será usado para ajudar a acessar os dados necessários para facilitar a geração de código e a automação. Em segundo lugar, o MCP também pode fornecer informações de contexto necessárias para agentes e modelos de linguagem grandes (LLM) em execução, permitindo que a IA interaja com vários sistemas.
Flast acrescenta que o ponto crucial no momento é determinar exatamente o que os agentes precisam obter dos bancos de dados de aplicativos, por exemplo, que tipo de recursos de armazenamento ou memória eles precisam para atender aos requisitos de desempenho.
Conectando IA através do MCP
Os agentes de IA não precisam apenas de entrada contínua de dados, mas também precisam se comunicar entre si. O MCP pode ser usado para implementar a interconectividade entre os agentes. Kozlov aponta que já existem desenvolvedores começando a construir agentes que podem usar o MCP para ‘conversar’ com outros agentes.
Ao mesmo tempo, o Google Cloud também propôs seu próprio padrão, o protocolo Agent2Agent. Vahdat explica que MCP e A2A são complementares. O MCP permite o acesso a dados de forma padronizada e aberta, enquanto o A2A permite a interoperabilidade entre diferentes agentes. O MCP pode ser visto como uma conexão modelo para dados, enquanto o A2A pode ser visto como uma conexão agente para agente. Combinar os dois torna mais fácil e eficiente construir agentes mais poderosos.
A Curva de Adoção do MCP
Embora o protocolo MCP ainda seja novo, Kozlov e Flast afirmam que ele está ganhando força rapidamente, assim como outras tecnologias no campo da IA.
Flast aponta que até mesmo o maior concorrente da Anthropic, a OpenAI, decidiu adicionar suporte ao MCP. Embora o protocolo tenha sido lançado apenas em novembro de 2024, milhares de servidores MCP já foram construídos.
A Cloudflare também aderiu recentemente à lista de servidores MCP, adicionando um recurso de servidor MCP remoto à sua plataforma de desenvolvedores. Kozlov resume que a Cloudflare fez isso para permitir que desenvolvedores e organizações saiam na frente e se preparem para o futuro desenvolvimento do MCP, pois eles preveem que este será um novo modo importante de interação, assim como a internet móvel.
Em resumo, o MCP, como uma nova força no campo da IA, tem um enorme potencial. Simplifica o acesso a dados, capacita agentes de IA e promove a interconectividade entre IAs. À medida que o MCP continua a evoluir e melhorar, temos motivos para acreditar que desempenhará um papel cada vez mais importante no futuro desenvolvimento da IA.
Uma Análise Detalhada dos Detalhes Técnicos do MCP
Para entender mais completamente o MCP, precisamos nos aprofundar em seus detalhes técnicos. O núcleo do MCP está em seu protocolo padronizado, que define como os modelos de IA interagem com várias fontes de dados. O protocolo inclui os seguintes componentes principais:
- Conectores de Dados: Os conectores de dados são o componente principal do MCP e são responsáveis por conectar modelos de IA a diferentes fontes de dados. Os conectores de dados podem suportar várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, APIs e sistemas de arquivos.
- Transformadores de Dados: Os transformadores de dados são responsáveis por converter dados de diferentes fontes de dados para um formato que os modelos de IA possam entender. Os transformadores de dados podem executar várias operações de transformação de dados, incluindo conversão de tipo de dados, conversão de formato de dados e limpeza de dados.
- Gerenciamento de Metadados: O gerenciamento de metadados é responsável por gerenciar informações de metadados relacionadas a fontes de dados. As informações de metadados incluem o nome, a descrição, a localização e as permissões de acesso da fonte de dados.
Por meio desses componentes, o MCP permite uma conexão perfeita entre modelos de IA e várias fontes de dados, simplificando assim o processo de acesso aos dados.
Cenários de Aplicação do MCP
Os cenários de aplicação do MCP são muito amplos e podem ser aplicados a várias aplicações de IA. Aqui estão alguns cenários de aplicação típicos:
- Processamento de Linguagem Natural: No campo do processamento de linguagem natural (NLP), o MCP pode ser usado para conectar modelos de linguagem grandes (LLM) a várias fontes de dados de texto, melhorando assim o desempenho do LLM. Por exemplo, o LLM pode ser conectado a um banco de dados de artigos de notícias, fontes de dados de mídia social e fontes de dados de comentários de clientes, permitindo que o LLM entenda e gere melhor o texto.
- Visão Computacional: No campo da visão computacional, o MCP pode ser usado para conectar modelos de reconhecimento de imagem a várias fontes de dados de imagem, melhorando assim a precisão dos modelos de reconhecimento de imagem. Por exemplo, o modelo de reconhecimento de imagem pode ser conectado a bancos de dados de imagens, câmeras e fluxos de vídeo, permitindo que o modelo de reconhecimento de imagem reconheça melhor as imagens.
- Sistemas de Recomendação: No campo dos sistemas de recomendação, o MCP pode ser usado para conectar modelos de recomendação a várias fontes de dados de comportamento do usuário e fontes de dados de produtos, melhorando assim a personalização dos sistemas de recomendação. Por exemplo, o modelo de recomendação pode ser conectado ao histórico de navegação do usuário, histórico de compras e dados de atributos do produto, permitindo que o sistema de recomendação recomende com mais precisão produtos nos quais o usuário está interessado.
- Análise Financeira: No campo da análise financeira, o MCP pode ser usado para conectar modelos de análise financeira a várias fontes de dados financeiras, melhorando assim a precisão da análise financeira. Por exemplo, o modelo de análise financeira pode ser conectado a dados do mercado de ações, dados de indicadores econômicos e dados de demonstrações financeiras da empresa, permitindo que o modelo de análise financeira preveja com mais precisão as tendências do mercado.
Desafios e Desenvolvimento Futuro do MCP
Embora o MCP tenha um enorme potencial, ele também enfrenta alguns desafios. Aqui estão alguns dos principais desafios:
- Padronização: O MCP ainda é um protocolo emergente e precisa de mais padronização para garantir a interoperabilidade entre produtos de diferentes fornecedores.
- Segurança: O MCP precisa fornecer mecanismos de segurança robustos para proteger a segurança das fontes de dados e evitar acesso não autorizado.
- Desempenho: O MCP precisa fornecer acesso a dados de alto desempenho para atender às necessidades das aplicações de IA.
Para enfrentar esses desafios, as direções futuras de desenvolvimento do MCP incluem:
- Mais Padronização: Promover o processo de padronização do MCP para garantir a interoperabilidade entre produtos de diferentes fornecedores.
- Fortalecer a Segurança: Fortalecer a segurança do MCP e fornecer mecanismos de segurança robustos para proteger a segurança das fontes de dados.
- Melhorar o Desempenho: Melhorar o desempenho do MCP e fornecer acesso a dados de alto desempenho para atender às necessidades das aplicações de IA.
- Expandir Cenários de Aplicação: Expandir os cenários de aplicação do MCP e aplicá-lo a mais aplicações de IA.
Em suma, o MCP, como uma força emergente no campo da IA, tem um enorme potencial. À medida que o MCP continua a evoluir e melhorar, temos motivos para acreditar que desempenhará um papel cada vez mais importante no futuro desenvolvimento da IA.