Revelando o MCP: Um Protocolo Unificado de Invocação de Ferramentas
Definindo o MCP
MCP é um protocolo técnico aberto projetado para padronizar a forma como os Large Language Models (LLMs) interagem com ferramentas e serviços externos. Pense nisso como um tradutor universal dentro do mundo da IA, permitindo que os modelos de IA ‘conversem’ com uma ampla gama de ferramentas externas. Ele fornece uma linguagem e estrutura comuns para os LLMs solicitarem e utilizarem funcionalidades oferecidas por diferentes aplicações e serviços.
A Necessidade do MCP
Antes do advento do MCP, a invocação de ferramentas de IA era assolada por dois desafios principais:
- Fragmentação da Interface: Cada LLM empregava formatos de instrução distintos, enquanto cada API de ferramenta tinha suas estruturas de dados exclusivas. Os desenvolvedores eram forçados a escrever código de conexão personalizado para cada combinação, levando a um processo de desenvolvimento complexo e ineficiente.
- Ineficiência do Desenvolvimento: Essa abordagem de ‘tradução um-para-um’ provou ser dispendiosa e difícil de escalar. Era como contratar um tradutor dedicado para cada cliente estrangeiro, prejudicando a produtividade e a agilidade.
O MCP aborda esses problemas, fornecendo uma estrutura padronizada para os LLMs interagirem com ferramentas externas, simplificando o processo de desenvolvimento e permitindo maior escalabilidade.
Entendendo a Funcionalidade do MCP
A arquitetura técnica do MCP pode ser conceituada como um sistema que compreende três componentes principais: MCP Host, MCP Client e MCP Server. Esses elementos trabalham sinergicamente para facilitar a comunicação perfeita entre os modelos de IA e o mundo externo.
Para entender o papel do MCP, considere um ambiente empresarial moderno. Nesta analogia:
- Usuários representam executivos seniores, responsáveis por entender as necessidades do usuário e tomar decisões finais.
- Large Language Models (LLMs) (como Claude ou GPT) entendem as instruções executivas, planejam as etapas da tarefa, determinam quando utilizar serviços externos e consolidam informações para fornecer respostas.
- Agent Systems funcionam como assistentes pessoais ou secretários executivos, realizando tarefas conforme instruído.
- MCP atua como uma plataforma de comunicação padronizada ou sistema de acesso a serviços empresariais usado pelos secretários. Não toma decisões, mas segue as instruções, comunicando-se com vários provedores de serviços em um formato e protocolo unificados.
Antes do MCP, a interação da IA com ferramentas externas era semelhante a uma era de padrões de comunicação caóticos. Cada vez que um secretário (Agente) precisava entrar em contato com um departamento diferente ou um fornecedor externo, ele tinha que usar um dispositivo ou software de comunicação diferente. Isso exigia familiaridade com diversos sistemas, resultando em ineficiências. Os desenvolvedores tinham que escrever códigos de conexão separados para cada ferramenta, levando a tempo desperdiçado e escalabilidade limitada.
O MCP simplifica esse processo, fornecendo uma plataforma de comunicação unificada, permitindo que os secretários entrem em contato com qualquer departamento ou provedor de serviços usando o mesmo sistema e protocolo de comunicação. Os desenvolvedores só precisam implementar a interface MCP uma vez, permitindo que os sistemas de IA interajam com todas as ferramentas que suportam o protocolo.
MCP: Uma Caixa de Ferramentas Construída em Function Call
É crucial entender que o MCP não é um substituto para o Function Call tradicional; em vez disso, é um componente complementar que aprimora suas capacidades.
Function Call é o mecanismo central pelo qual os LLMs interagem com ferramentas ou APIs externas. É uma capacidade fundamental dos LLMs, permitindo que identifiquem quando uma ferramenta é necessária e que tipo de ferramenta é necessária.
MCP atua como um sistema de classificação de ferramentas, fornecendo uma estrutura estruturada para organizar e acessar várias ferramentas. Portanto, o MCP não substitui o Function Call, mas trabalha em conjunto com os Agents para realizar tarefas complexas.
O processo completo de invocação de ferramentas envolve uma combinação de ‘Function Call + Agent + MCP System’.
Em essência, o LLM expressa a necessidade de chamar uma ferramenta específica através do Function Call. O Agent segue as instruções para executar a invocação da ferramenta, enquanto o MCP fornece uma especificação de invocação de ferramenta padronizada.
Considere a seguinte analogia: um chefe (usuário) quer café. No escritório (MCP Host), o gerente do escritório (LLM) instrui o secretário (Agent) a comprar um Americano (Function Call). O secretário verifica a lista de fornecedores e descobre que um fornecedor de café Americano se integrou ao Meituan ou ao sistema de compras unificado da empresa (implementado o MCP Server). O secretário então localiza o fornecedor no sistema de compras (MCP Client) e faz um pedido.
Anteriormente, sem o MCP, quando o LLM emitia um Function Call, o Agent traduzia e se conectava diretamente à API para invocar a ferramenta. Cada API exigia um modo de invocação separado e uma lista de ferramentas definida e modo de invocação para o Agent interpretar. Com o MCP, muitas APIs podem ser diretamente solicitadas através do MCP Client do fornecedor, economizando tempo e esforço do Agent. No entanto, o Function Call do LLM permanece inalterado, ainda no formato {tool: ‘buy coffee’, ‘type’: ‘Americano’}.
Ao distinguir entre Function Call e MCP, fica claro que o MCP não determina qual ferramenta usar, nem lida com o planejamento de tarefas ou a intenção do usuário. Esses aspectos se enquadram no âmbito da camada Agent. O MCP simplesmente fornece uma interface de ferramenta unificada, tornando-se um protocolo padrão reconhecido na indústria.
Desafios de Desenvolvimento e Panorama do Mercado do MCP
O Dilema do Desenvolvimento
Desde fevereiro, a comunidade de desenvolvimento de IA testemunhou uma ‘corrida do ouro do MCP’. Na ausência de uma loja de aplicativos oficial, milhares de ferramentas se integraram voluntariamente ao protocolo MCP em três meses.
Esse rápido crescimento impulsionou o MCP para o centro das atenções da indústria, mas também expôs a lacuna entre a aspiração e a realidade. Os desenvolvedores inicialmente viam o MCP como uma ‘chave universal’, mas descobriram que é mais uma ‘chave especializada’, excelente em certos cenários, mas menos eficaz em outros.
Os participantes do MCP podem ser categorizados como aplicações de cliente locais, aplicações de cliente de nuvem e desenvolvedores de servidores MCP. Aplicações locais são semelhantes a assistentes de IA locais, enquanto aplicações de cliente de nuvem se assemelham a versões baseadas na web do ChatGPT. Os desenvolvedores de servidores MCP são os provedores reais de ferramentas, que precisam re-embalar suas APIs para estarem em conformidade com as regras do MCP.
O surgimento do MCP foi inicialmente bem recebido pelas aplicações de cliente locais, mas as aplicações de cliente de nuvem e os desenvolvedores de servidores MCP enfrentaram desafios.
O MCP originou-se da aplicação Claude Desktop da Anthropic, inicialmente projetada como um protocolo de interface para invocar arquivos e funções locais, profundamente enraizado nas necessidades do lado do cliente.
Para os usuários de clientes locais, o MCP representou uma revolução, oferecendo uma caixa de ferramentas infinitamente expansível que permitia aos usuários estender continuamente as capacidades de seus assistentes de IA.
Aplicações de cliente locais como Cursor e Claude Desktop aproveitaram o MCP para permitir que os usuários adicionassem dinamicamente ferramentas com base nas necessidades individuais, alcançando expansão ilimitada das capacidades do assistente de IA.
O MCP aborda um problema central no desenvolvimento de clientes locais: como permitir que as aplicações de IA interajam perfeitamente com ambientes locais e ferramentas externas sem desenvolver interfaces separadas para cada ferramenta. Este protocolo unificado reduz significativamente os custos de integração, fornecendo a pequenas startups e desenvolvedores individuais um atalho para construir aplicações de IA ricas em recursos com recursos limitados.
No entanto, o apelo do MCP diminui ao considerar o desenvolvimento do lado do servidor (MCP Server) e os clientes de nuvem. As primeiras versões do MCP empregavam um mecanismo de link duplo para servidores de nuvem (remoto), usando uma conexão longa SSE para envio de mensagens unidirecional do servidor para o cliente e uma conexão curta HTTP para envio de mensagens.
Essa abordagem funcionou bem para feedback e intervenção oportunos do usuário, mas criou uma série de desafios de engenharia em ambientes do lado do servidor.
Em primeiro lugar, implementar a interface MCP representa uma carga de trabalho adicional para grandes provedores de serviços empresariais, sem necessariamente gerar benefícios correspondentes. Esses serviços geralmente têm sistemas de API maduros e fornecer uma camada de adaptação MCP adicional pode apenas aumentar os custos de manutenção sem criar valor substancial. Muitas aplicações de nível empresarial preferem mecanismos de invocação de ferramentas fechados e controláveis em vez do ecossistema aberto do MCP.
Além disso, para lidar com invocações de alta simultaneidade, os serviços MCP geralmente precisam ser escalados para arquiteturas multi-servidor. O modelo de conexão dupla do MCP introduz a complexidade do endereçamento entre máquinas. Quando uma conexão longa é estabelecida em um servidor e uma solicitação é roteada para outro servidor, um mecanismo de fila de transmissão adicional é necessário para coordenar essas conexões distribuídas, aumentando significativamente a dificuldade de implementação e os custos de manutenção.
Em segundo lugar, o MCP tem limitações no reino das aplicações de nuvem. Os Agents de IA de nuvem (Agents do lado do servidor) normalmente são executados em serviços sem estado, processando tarefas após a aceitação e liberando recursos após a conclusão. Usar o MCP Client no lado do servidor requer a criação temporária de um link SSE, o envio de uma solicitação de invocação de ferramenta, o recebimento do resultado do SSE e, em seguida, o fechamento do link SSE, que é uma abordagem ineficiente que aumenta a complexidade e reduz o desempenho. Uma única solicitação RPC deve ser suficiente neste cenário.
Na prática, as aplicações de nuvem que usam o MCP geralmente dependem de conjuntos de ferramentas predefinidos e não utilizam a capacidade de assinatura do MCP de descoberta dinâmica de ferramentas e carregamento flexível.
O modo de interação de dados de ambientes de nuvem limita a capacidade de usar livremente as ferramentas como o MCP pretendia. É necessário um processo altamente padronizado para invocar ferramentas específicas e codificadas, sacrificando a flexibilidade.
A equipe MCP demonstrou capacidade de resposta ao feedback do usuário. Depois de receber feedback de desenvolvedores do lado do servidor, o MCP atualizou seu protocolo em 26 de março, substituindo o transporte SSE original por transporte HTTP transmitível. O novo protocolo suporta cenários de serviço sem estado que exigem apenas solicitações de invocação de ferramenta única e requisitos de push em tempo real que foram atendidos anteriormente por meio de links duplos HTTP + SSE.
Essas melhorias sugerem que os problemas atuais do MCP decorrem de limitações de design iniciais, mas não são intransponíveis.
A Desordem do Mercado
Outro desafio que o MCP enfrenta é a baixa usabilidade de muitas implementações no mercado.
O mercado MCP atual está passando por um ciclo de hype tecnológico típico. Semelhante ao caos do início da App Store, menos de 20% dos milhares de ferramentas MCP atualmente disponíveis têm valor prático. Muitas implementações têm problemas sérios, desde simples erros de configuração até inutilidade completa. Alguns são apressados para o mercado sem testes adequados, enquanto outros são produtos experimentais nunca destinados ao uso prático.
Uma questão mais fundamental é que muitas implementações de MCP podem não ser necessárias pelo mercado. Muitas ferramentas oferecidas através do MCP são simplesmente APIs reembaladas que já estavam disponíveis e usadas antes do surgimento do MCP, adicionando pouco valor único.
Por exemplo, dezenas de serviços de pesquisa são oferecidos através do MCP, mas sua qualidade varia significativamente. Alguns serviços podem ser imprecisos ou lentos, tornando-os menos desejáveis do que as soluções existentes.
Além disso, o MCP carece de um sistema de avaliação robusto, tornando difícil para os Agents selecionar a ferramenta mais adequada com base em métricas confiáveis. Esse processo de seleção ineficiente desperdiça recursos computacionais, estende os tempos de conclusão da tarefa e degrada a experiência do usuário.
A falta de um sistema de avaliação dificulta para os agentes selecionar a ferramenta mais adequada. Se vários serviços MCP oferecerem ferramentas com nomes e descrições semelhantes, o agente pode ter dificuldades para escolher a melhor opção, levando ao desperdício de tokens e à redução da eficiência.
As aplicações de IA de maior sucesso geralmente adotam a abordagem oposta, fornecendo ferramentas mais precisas em vez de uma quantidade maior de ferramentas. Manus, por exemplo, optou por construir aplicações internas em vez de adotar o protocolo MCP, apesar de sua existência. Manus priorizou a precisão e a estabilidade da chamada em vez de se integrar ao ecossistema MCP.
Editores de código como o Cursor têm funções de desenvolvimento integradas, tornando a maioria das ferramentas MCP externas redundantes.
O estado caótico atual do mercado MCP não é necessariamente um sinal de fracasso, mas sim um estágio necessário de crescimento para qualquer ecossistema de tecnologia emergente. O precedente histórico sugere que essa sobre-expansão inicial convergirá gradualmente através de mecanismos de seleção de mercado, deixando para trás os elementos mais valiosos.
Esse processo permitirá que a indústria aprenda com os desafios atuais e crie uma estrutura MCP mais forte e confiável. Semelhante a como a bolha da internet levou a inovações revolucionárias no comércio eletrônico e nas mídias sociais, a tendência MCP pode levar a um ecossistema de ferramentas mais simplificado e valioso.
A atitude aberta da equipe MCP em relação ao feedback do usuário é encorajadora e a indústria precisa de melhores ferramentas para avaliar e garantir a qualidade dos serviços MCP, o que ajudará a tornar o ecossistema mais utilizável.
MCP É Bom, Não uma Panaceia
Os problemas mencionados acima vêm das limitações e deficiências do MCP, destacando o que ele pode realmente alcançar. No entanto, outras críticas vêm de expectativas irrealistas.
Uma crítica recente rotula o MCP como um protocolo falho porque não dita os padrões de interação entre LLMs e MCP.
Alguns esperam que o MCP melhore automaticamente a tomada de decisão do sistema de IA ou aumente a eficiência do planejamento de tarefas. Essa expectativa confunde ferramentas com artesãos.
O problema decorre de uma incompatibilidade cognitiva – esperar que um protocolo de comunicação execute tarefas de um sistema inteligente. É como culpar o USB por não editar fotos ou culpar os padrões 5G por não escrever código. O MCP é principalmente um ‘socket de ferramenta’ padronizado, garantindo a compatibilidade do plugue em vez de ditar qual aparelho usar ou como.
A eficácia da invocação de ferramenta Agent depende de fatores como proficiência na seleção de ferramentas, habilidades de planejamento de tarefas e compreensão do contexto, nenhum dos quais se enquadra no âmbito do MCP. O MCP garante apenas uma interface de ferramenta padronizada, não como essas ferramentas serão escolhidas e combinadas.
Muitas vezes buscamos balas de prata na tecnologia, soluções universalmente aplicáveis. Como o axioma de ‘sem balas de prata’ da engenharia de software, o uso de ferramentas de IA não tem uma solução mágica. Um sistema de IA forte precisa de componentes projetados: LLMs para entender e gerar, estruturas Agent para planejar e executar e MCP focado em interfaces de ferramentas unificadas.
O MCP mostra um bom design de protocolo – focando em um problema e resolvendo-o bem, em vez de todos. Sua restrição ajuda-o a progredir na integração de ferramentas do lado do cliente.
Entidades como Qwen da Alibaba, ‘Xinxiang’ da Baidu e Kouzi Space da ByteDance adotam o protocolo MCP, tentando estabelecer ecossistemas MCP internos mais eficientes.
No entanto, existem diferenças importantes na implantação: Baidu e ByteDance são mais agressivos. Baidu tenta uma abordagem C-end, integrando vários modelos de IA e ferramentas externas através do ‘Xinxiang’ (Kokone) aproveitando o protocolo MCP, principalmente para dispositivos móveis, para integrar à vida diária do usuário e incentivar a adoção.
O Kouzi Space da ByteDance tem mais de 60 plugins de extensão MCP. Acessado através de uma página da web, também lançou um IDE nativo de IA, Trae, que suporta MCP, visando principalmente cenários de produtividade.
A Alibaba integrou o protocolo MCP em produtos como o Alipay, permitindo a invocação de ferramentas de IA com um clique, e abriu o código do modelo Qwen3, que suporta o protocolo MCP, aprimorando suas capacidades Agent.
Os desenvolvedores do Tencent Cloud lançaram um pacote de desenvolvimento de IA que suporta serviços de hospedagem de plugins MCP. O grande mecanismo de conhecimento de modelo do Tencent Cloud permite que os usuários chamem plugins MCP. O agente inteligente de desenvolvimento de software Craft lançado pelo CodeBuddy do Tencent Cloud é compatível com o ecossistema aberto MCP. Além disso, o Tencent Maps e o Tencent Cloud Storage lançaram seu próprio MCP SERVER.
O uso de ferramentas de IA pode evoluir de uma operação direta de ferramenta única para a colaboração profissional de Agent, assim como os estilos de programação evoluíram da linguagem assembly para a orientação a objetos.
Nesse paradigma, o MCP pode simplesmente se tornar parte da infraestrutura subjacente, em vez de uma interface voltada para o usuário ou para o desenvolvedor. Um plano mais completo pode exigir arquiteturas como Agent to Agents (A2A) para aprimorar o planejamento de tarefas e a eficiência da seleção de ferramentas, aumentando os níveis de abstração.
Ao retornar o MCP ao seu papel de ‘protocolo’, podemos reconhecer seu verdadeiro poder para impulsionar a padronização da indústria – este pode ser o momento de ‘desmistificação’ mais apreciado na evolução da tecnologia.