A chegada de Large Language Models (LLMs) e ferramentas sofisticadas de IA desencadeou mudanças transformadoras em diversos setores, notadamente no marketing. Nos acostumamos com a capacidade da IA de gerar várias formas de conteúdo, destilar artigos complexos, transcrever arquivos de áudio e até mesmo produzir código. À medida que esses modelos avançam, a introdução do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) está prestes a redefinir a visibilidade da pesquisa e os recursos da IA.
O MCP equipa LLMs e sistemas de IA com a capacidade de interagir de forma mais eficaz com fontes de dados e ferramentas externas, oferecendo às organizações uma nova abordagem para fornecer conteúdo pertinente a sistemas de IA e usuários finais. Vamos nos aprofundar nas complexidades do MCP, sua funcionalidade e seu impacto potencial no marketing de busca.
Entendendo o Protocolo de Contexto do Modelo
O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) serve como uma estrutura de protocolo aberto, facilitando conexões diretas entre sistemas de IA e servidores de dados. Essa padronização da troca de informações fornece contexto essencial para LLMs. Ao permitir que os desenvolvedores construam ferramentas e aplicativos que se integram perfeitamente com os LLMs, o MCP concede acesso a dados e fluxos de trabalho externos por meio de processos de integração simplificados.
Para ilustrar este conceito, imagine LLMs como bibliotecários bem versados nas posses de sua biblioteca local. Esses bibliotecários possuem um conhecimento abrangente do banco de dados da biblioteca e podem localizar informações com eficiência dentro de seus limites. No entanto, sua experiência é limitada aos recursos disponíveis dentro da biblioteca local, impedindo o acesso a materiais ou informações além de suas paredes.
Consequentemente, os visitantes da biblioteca que buscam informações são restritos aos livros e recursos contidos no banco de dados da biblioteca local, que podem incluir informações desatualizadas se a coleção da biblioteca consistir principalmente em publicações mais antigas.
O MCP capacita o bibliotecário (LLM) a acessar instantaneamente qualquer livro globalmente, fornecendo informações atualizadas sobre um tópico específico diretamente de fontes primárias.
O MCP capacita os LLMs a:
- Acessar facilmente dados e ferramentas diretamente de uma fonte designada.
- Recuperar informações instantâneas e atualizadas de um servidor, eliminando a dependência apenas do conhecimento pré-treinado.
- Aproveitar os recursos de agente, como a implementação de fluxos de trabalho automatizados e pesquisas em bancos de dados.
- Executar ações conectando-se a ferramentas personalizadas criadas por terceiros, desenvolvedores ou organizações.
- Fornecer citações precisas para todas as fontes de informação.
- Estender-se além da mera recuperação de dados para abranger recursos como a integração com APIs de compras, facilitando a compra direta por LLMs.
Considere um cenário de negócios de comércio eletrônico onde um LLM poderia:
- Acessar com segurança um sistema de inventário interno para extrair dados em tempo real, incluindo preços de produtos.
- Fornecer uma lista detalhada de especificações de produtos diretamente do banco de dados de inventário.
Os LLMs podem não apenas segmentar usuários que procuram os mais recentes tênis de corrida sazonais, mas também facilitar a compra direta de um par em nome do usuário.
MCP vs. Geração Aumentada de Recuperação (RAG)
Embora MCP e Geração Aumentada de Recuperação (RAG) visem aprimorar os LLMs, integrando informações dinâmicas e atuais além de seu pré-treinamento estático, suas abordagens fundamentais para acesso e interação com informações diferem significativamente.
RAG Explicado
O RAG capacita um LLM a recuperar informações por meio de uma série de etapas:
- Indexação: O LLM converte dados externos em um banco de dados de incorporação de vetores, utilizado durante o processo de recuperação.
- Vetorização: As consultas de pesquisa enviadas são transformadas em incorporações de vetores.
- Processo de Recuperação: Um recuperador pesquisa no banco de dados de vetores para identificar as informações mais relevantes com base na similaridade entre as incorporações de vetores da consulta e aquelas no banco de dados existente.
- Provisão de Contexto: As informações recuperadas são combinadas com a consulta de pesquisa para fornecer contexto adicional por meio de um prompt.
- Geração de Saída: O LLM gera uma saída com base nas informações recuperadas e em seu conhecimento de treinamento pré-existente.
Funcionalidade do MCP
O MCP funciona como uma interface universal para sistemas de IA, padronizando as conexões de dados com LLMs. Em contraste com o RAG, o MCP adota uma arquitetura cliente-servidor, oferecendo uma abordagem mais abrangente e perfeita para o acesso a informações por meio do seguinte processo:
- Conexão Cliente-Servidor: Os aplicativos LLM atuam como hosts, iniciando conexões. Por meio do aplicativo host, os clientes estabelecem conexões diretas com servidores de dados, que fornecem as ferramentas e o contexto necessários para os clientes.
- Ferramentas: Os desenvolvedores criam ferramentas compatíveis com MCP que aproveitam o protocolo aberto para executar funções como chamadas de API ou acessar bancos de dados externos, permitindo que os LLMs executem tarefas específicas.
- Solicitações do Usuário: Os usuários podem enviar solicitações específicas, como “Qual é o preço do tênis de corrida Nike mais recente?”
- Solicitação do Sistema de IA: Se o sistema de IA ou LLM estiver conectado a uma ferramenta com acesso a um banco de dados de preços de inventário mantido pela Nike, ele poderá solicitar o preço do tênis mais recente.
- Saída com Dados em Tempo Real: O banco de dados conectado fornece ao LLM dados em tempo real, provenientes diretamente do banco de dados da Nike, garantindo informações atualizadas.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Arquitetura | Sistema de recuperação | Relação cliente-servidor |
| Como os dados são acessados | Recuperação por meio de banco de dados de vetores | Conexão com ferramentas personalizadas criadas por terceiros |
| Capacidades de saída | Informações relevantes recuperadas do banco de dados. | Saídas e funções personalizadas, incluindo recursos de agente, com base em ferramentas. |
| Atualidade dos dados | Dependente de quando o conteúdo foi indexado pela última vez. | Atualizado a partir da fonte de dados ao vivo. |
| Requisitos de dados | Deve ser codificado e indexado por vetor. | Deve ser compatível com MCP. |
| Precisão das informações | Alucinações reduzidas por meio de documentos recuperados. | Alucinações reduzidas por meio do acesso a dados ao vivo de uma fonte. |
| Uso de ferramentas e ações automatizadas | Não possível. | Pode integrar-se com qualquer fluxo de ferramentas fornecido no servidor e executar qualquer ação fornecida. |
| Escalabilidade | Dependente da indexação e dos limites da janela. | Pode ser escalado facilmente dependendo de ferramentas compatíveis com MCP. |
| Consistência da marca | Inconsistente, pois os dados são extraídos de várias fontes. | Consistente e forte, pois dados aprovados pela marca podem ser extraídos diretamente da fonte. |
Implicações para profissionais de marketing de busca e editores
Embora a Anthropic tenha sido pioneira no conceito de MCP em novembro, inúmeras empresas, incluindo Google, OpenAI e Microsoft, estão planejando integrar o conceito de MCP da Anthropic em seus sistemas de IA. Portanto, os profissionais de marketing de busca devem priorizar o aprimoramento da visibilidade do conteúdo por meio de ferramentas MCP e considerar as seguintes estratégias:
Colaboração com desenvolvedores para integração
Faça parceria com desenvolvedores para explorar estratégias para fornecer conteúdo de alto valor aos usuários, ao mesmo tempo em que fornece contexto significativo aos LLMs por meio de ferramentas compatíveis com MCP. Analise como aproveitar os recursos de agente executados por meio da estrutura MCP.
Implementação de dados estruturados
Dados estruturados e esquema permanecerão pontos de referência essenciais para LLMs. Use-os para reforçar a legibilidade da máquina para conteúdo entregue por meio de ferramentas personalizadas. Essa abordagem também aumenta a visibilidade em experiências de pesquisa geradas por IA, garantindo a compreensão e o surgimento precisos do conteúdo.
Manutenção de informações atualizadas e precisas
À medida que os LLMs se conectam diretamente às fontes de dados, verifique se todo o conteúdo fornece dados relevantes, atuais e precisos para promover a confiança e aprimorar a experiência do usuário. Para empresas de comércio eletrônico, isso inclui verificar pontos de preço, especificações de produtos, informações de envio e outros detalhes essenciais, especialmente porque esses dados podem ser apresentados diretamente nas respostas de pesquisa de IA.
Ênfase na voz e consistência da marca
Uma vantagem notável da personalização de ferramentas para MCP reside na capacidade de estabelecer uma voz de marca forte e consistente para LLMs. Em vez de depender de informações fragmentadas de diversas fontes, as ferramentas compatíveis com MCP permitem a manutenção de uma voz de marca consistente, entregando conteúdo confiável diretamente aos LLMs.
Integrando ferramentas MCP em sua estratégia de marketing
À medida que os sistemas de IA se adaptam ao MCP, os profissionais de marketing com visão de futuro devem incorporar essa estrutura emergente em suas estratégias e promover a colaboração multifuncional para desenvolver ferramentas que entreguem conteúdo de alto valor aos LLMs e envolvam efetivamente os usuários. Essas ferramentas não apenas facilitam a automação, mas também desempenham um papel crucial na formação da presença da marca em ambientes de pesquisa orientados por IA.
Em essência, o Protocolo de Contexto do Modelo não é meramente uma melhoria incremental, mas uma mudança fundamental na forma como a IA interage e dissemina informações. Ao entender e aproveitar o MCP, os profissionais de marketing podem garantir que seu conteúdo permaneça relevante, preciso e detectável no cenário em rápida evolução da pesquisa orientada por IA. A ênfase em dados estruturados, informações atualizadas e consistência da marca será fundamental nesta nova era, exigindo uma abordagem proativa e adaptativa à estratégia de conteúdo e à integração da IA. À medida que o MCP ganha maior adoção, a vantagem competitiva estará com aqueles que abraçarem seus recursos e os integrarem perfeitamente em suas operações de marketing.
O MCP é uma ferramenta poderosa que oferece muitos benefícios para profissionais de marketing e editores. Ao integrar o MCP em sua estratégia de marketing, você pode melhorar a visibilidade do seu conteúdo, aumentar o engajamento do usuário e gerar mais leads.
Aqui estão algumas dicas adicionais para integrar o MCP em sua estratégia de marketing:
- Comece pesquisando os diferentes tipos de ferramentas MCP disponíveis. Existem muitas ferramentas diferentes disponíveis, então é importante encontrar as ferramentas certas para suas necessidades.
- Desenvolva uma estratégia de conteúdo que seja otimizada para MCP. Sua estratégia de conteúdo deve ser projetada para fornecer conteúdo relevante, preciso e atualizado aos LLMs.
- Promova seu conteúdo por meio de ferramentas MCP. Depois de criar seu conteúdo, você precisa promovê-lo por meio de ferramentas MCP. Isso ajudará a garantir que seu conteúdo seja visto pelo público certo.
- Monitore seus resultados e faça ajustes em sua estratégia conforme necessário. É importante monitorar seus resultados e fazer ajustes em sua estratégia conforme necessário. Isso ajudará você a garantir que está aproveitando ao máximo o MCP.
Ao seguir essas dicas, você pode integrar o MCP em sua estratégia de marketing e melhorar seus resultados. O MCP é uma ferramenta poderosa que pode ajudar você a atingir seus objetivos de marketing.