O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está rapidamente se tornando o padrão fundamental para a próxima geração de aplicações impulsionadas por inteligência artificial. Desenvolvido pela Anthropic no final de 2024 e lançado como um padrão aberto, o MCP tem como objetivo resolver um problema central no ecossistema de IA: como conectar de forma contínua e segura grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA ao vasto e em constante evolução domínio de dados, ferramentas e serviços do mundo real.
A Anthropic explica que, à medida que os assistentes de IA e os grandes modelos de linguagem por trás deles melhoram, ‘mesmo os modelos mais sofisticados são limitados por seu isolamento de dados – presos após ilhas de informação e sistemas legados. Cada nova fonte de dados requer sua própria implementação personalizada, tornando difícil escalar sistemas verdadeiramente conectados.’
O MCP é a resposta da Anthropic. A empresa afirma que ele fornecerá um ‘padrão universal e aberto para conectar sistemas de IA a fontes de dados, substituindo integrações fragmentadas por um único protocolo.’
MCP: Um Adaptador Universal para Dados de IA
Na minha opinião, o MCP é um adaptador universal de dados de IA. Como diz a Aisera, uma empresa focada em IA, você pode pensar no MCP como a ‘porta USB-C da IA’. Assim como o USB-C padronizou a maneira como conectamos nossos dispositivos, o MCP padroniza a maneira como os modelos de IA interagem com sistemas externos. Em outras palavras, Jim Zemlin, diretor executivo da Linux Foundation, descreve o MCP como ‘tornando-se a camada de comunicação fundamental para sistemas de IA, semelhante ao que o HTTP fez para a web.’
Especificamente, o MCP define um protocolo padrão baseado em JSON-RPC 2.0 que permite que aplicações de IA invoquem funções, obtenham dados e utilizem prompts de qualquer ferramenta, banco de dados ou serviço compatível através de uma única interface segura.
Arquitetura e Componentes do MCP
Ele consegue isso seguindo uma arquitetura cliente-servidor com vários componentes principais. Estes são:
- Host: A aplicação impulsionada por IA (por exemplo, Claude Desktop, Integrated Development Environment (IDE), chatbot) que precisa acessar dados externos.
- Cliente: Gerencia uma conexão dedicada e com estado com um único servidor MCP, cuidando da comunicação e da negociação de capacidades.
- Servidor: Expõe funcionalidades específicas – ferramentas (funções), recursos (dados) e prompts – através do protocolo MCP, conectando-se a fontes de dados locais ou remotas.
- Protocolo Base: Uma camada de mensagens padronizada (JSON-RPC 2.0) garante que todos os componentes se comuniquem de forma confiável e segura.
Essa arquitetura transforma o ‘problema de integração M×N’ (onde M aplicações de IA devem se conectar a N ferramentas, exigindo M×N conectores personalizados) em um problema mais simples de ‘M+N’. Portanto, cada ferramenta e aplicação precisa suportar o MCP apenas uma vez para alcançar a interoperabilidade. Isso realmente economiza tempo para os desenvolvedores.
Como o MCP Funciona
Primeiramente, quando uma aplicação de IA é iniciada, ela lança um cliente MCP, com cada cliente conectando-se a um servidor MCP diferente. Esses clientes negociam a versão e as capacidades do protocolo. Uma vez estabelecida uma conexão com um cliente, ele consulta o servidor para obter as ferramentas, recursos e prompts disponíveis.
Com a conexão estabelecida, o modelo de IA agora pode acessar os dados e funcionalidades em tempo real do servidor, atualizando dinamicamente seu contexto. Isso significa que o MCP permite que chatbots de IA acessem os dados mais recentes e em tempo real, em vez de dependerem de conjuntos de dados pré-indexados, embeddings ou informações em cache no LLM.
Portanto, quando você pede à IA para executar uma tarefa (por exemplo, ‘Quais são os preços de voo mais recentes de Nova York para Los Angeles?’), a IA roteia a solicitação através do cliente MCP para o servidor relevante. O servidor então executa a função, retorna os resultados e a IA incorpora esses dados mais recentes em sua resposta.
Além disso, o MCP permite que os modelos de IA descubram e utilizem novas ferramentas em tempo de execução. Isso significa que seu agente de IA pode se adaptar a novas tarefas e ambientes sem exigir mudanças significativas no código ou retreinamento de Machine Learning (ML).
Em resumo, o MCP substitui integrações fragmentadas e construídas sob medida por um único protocolo aberto. Isso significa que os desenvolvedores precisam implementar o MCP apenas uma vez para conectar modelos de IA a qualquer fonte de dados ou ferramenta compatível, reduzindo drasticamente a complexidade da integração e a sobrecarga de manutenção. Isso torna a vida dos desenvolvedores muito mais fácil.
Mais diretamente, você pode usar IA para gerar código MCP e resolver desafios de implementação.
Principais Benefícios do MCP
Aqui está o que o MCP oferece:
Integração Unificada e Padronizada: O MCP atua como um protocolo universal, permitindo que os desenvolvedores conectem seus serviços, APIs e fontes de dados a qualquer cliente de IA (por exemplo, chatbots, IDEs ou agentes personalizados) através de uma única interface padronizada.
Comunicação Bidirecional e Interações Ricas: O MCP suporta comunicação bidirecional segura e em tempo real entre modelos de IA e sistemas externos, permitindo não apenas a recuperação de dados, mas também a invocação de ferramentas e a execução de ações.
Escalabilidade e Reutilização do Ecossistema: Uma vez que você implementa o MCP para um serviço, qualquer cliente de IA compatível com o MCP pode acessá-lo, promovendo um ecossistema de conectores reutilizáveis e acelerando a adoção.
Consistência e Interoperabilidade: O MCP impõe formatos de solicitação/resposta JSON consistentes. Isso torna a depuração, manutenção e escala de integrações muito mais fáceis, independentemente do serviço subjacente ou modelo de IA. Isso também significa que, mesmo que você troque modelos ou adicione novas ferramentas, a integração permanece confiável.
Segurança Aprimorada e Controle de Acesso: O MCP é projetado com segurança em mente, suportando criptografia, controle de acesso granular e aprovação do usuário para operações sensíveis. Você também pode auto-hospedar servidores MCP, permitindo que você mantenha seus dados internamente.
Tempo de Desenvolvimento e Manutenção Reduzidos: Ao evitar integrações fragmentadas e únicas, os desenvolvedores economizam tempo na configuração e na manutenção contínua, permitindo que eles se concentrem em lógica de aplicação de nível superior e inovação. Além disso, a separação clara entre a lógica do agente e a funcionalidade de backend torna a base de código mais modular e fácil de manter.
Adoção do MCP e Perspectivas Futuras
Para qualquer padrão, a coisa mais importante é: ‘As pessoas o adotarão?’ Apenas alguns meses depois, a resposta é alta e clara: sim. A OpenAI adicionou suporte para ele em março de 2025. Em 9 de abril, o líder do Google DeepMind, Demis Hassabis, expressou seu apoio. O CEO do Google, Sundar Pichai, rapidamente concordou. Outras empresas, incluindo Microsoft, Replit e Zapier, seguiram o exemplo.
E não é apenas conversa fiada. Uma biblioteca crescente de conectores MCP pré-construídos está surgindo. Por exemplo, a Docker anunciou recentemente que suportará o MCP através do MCP Directory. Com menos de seis meses de idade, o diretório já contém mais de 100 servidores MCP de empresas como Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch e muito mais.
Além do que está acessível através do Docker, já existem centenas de servidores MCP. Esses servidores podem ser usados para tarefas como:
- Chatbots de Suporte ao Cliente: Assistentes de IA podem acessar dados de CRM, informações de produtos e tickets de suporte em tempo real, fornecendo assistência precisa e contextualizada.
- Pesquisa Corporativa de IA: A IA pode pesquisar armazenamentos de documentos, bancos de dados e armazenamento em nuvem e vincular respostas a seus documentos de origem correspondentes.
- Ferramentas para Desenvolvedores: Assistentes de codificação podem interagir com CVS e outros sistemas de controle de versão, rastreadores de problemas e documentação.
- Agentes de IA: Claro, agentes autônomos podem planejar tarefas de várias etapas, executar ações em nome dos usuários e se adaptar às mudanças nas necessidades, utilizando ferramentas e dados conectados ao MCP.
A verdadeira questão é: para que o MCP não pode ser usado?
O MCP representa uma mudança de paradigma: de IA isolada e estática para sistemas profundamente integrados, contextualmente conscientes e capazes de ação. À medida que o protocolo amadurece, ele sustentará uma nova geração de agentes e assistentes de IA que podem raciocinar, agir e colaborar de forma segura, eficiente e em escala em todo o espectro de ferramentas e dados digitais.
Desde a explosão inicial da IA generativa em 2022, não vi nenhuma tecnologia se mover tão rapidamente quanto essa. Mas o que realmente me lembra é o surgimento do Kubernetes há mais de uma década. Na época, muitos pensaram que haveria uma competição em orquestradores de contêineres, como Swarm e Mesosphere, programas agora quase esquecidos. Eu sabia desde o início que o Kubernetes seria o vencedor.
Então, vou fazer uma previsão agora. O MCP será o conector para IA, e ele desbloqueará todo o potencial da IA nas empresas, na nuvem e além.