O reino dos Modelos de Linguagem Amplos (LLMs) frequentemente necessita conectá-los a recursos externos como repositórios de dados, ferramentas especializadas ou Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) para desbloquear seu verdadeiro potencial. No entanto, um método padronizado para esta integração tem estado conspicuamente ausente – até agora.
A Anthropic deu um passo à frente com uma solução potencial: o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), um protocolo aberto que visa se tornar o “USB-C” do mundo da IA. Vamos explorar o MCP em detalhes, examinando suas funcionalidades, aplicações, desafios e estratégias de implantação.
Introduzido recentemente, o MCP é um projeto de código aberto liderado pelos criadores do modelo Claude. Ele prevê um padrão universal e aberto que conecta perfeitamente sistemas de IA com várias fontes de dados.
O MCP estende seu alcance além de simples bancos de dados, permitindo o acesso a uma variedade diversificada de ferramentas e recursos. Estas capacidades incluem consultar bancos de dados, iniciar contêineres Docker e até mesmo interagir com plataformas de mensagens populares como Slack ou Discord.
Se o objetivo é integrar um LLM com um banco de dados SQL, gerenciar um cluster Kubernetes ou automatizar tarefas Jira, há uma alta probabilidade de que um servidor MCP adequado já exista. O ímpeto do projeto tem sido notável, atraindo interesse e apoio significativos de gigantes da indústria como OpenAI e Google.
Esta exploração irá aprofundar os aspectos práticos do MCP, destacando suas potenciais aplicações, desafios inerentes e métodos para implantar e integrar servidores MCP com o Claude Desktop e modelos personalizados usando o Open WebUI.
Compreendendo o MCP: Uma Arquitetura Cliente-Servidor
O MCP opera em uma arquitetura cliente-servidor convencional, composta por três elementos fundamentais: o host, o cliente e o servidor.
O host é tipicamente uma interface voltada para o usuário, como o Claude Desktop ou um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) como o Cursor. Ele é responsável por gerenciar um ou mais clientes MCP.
Cada cliente estabelece uma conexão dedicada com o servidor através do protocolo MCP. A comunicação entre cliente e servidor ocorre através de mensagens JSON-RPC, com a camada de transporte variando com base na implementação específica. Atualmente, as camadas de transporte suportadas incluem Stdio, HTTP e eventos enviados pelo servidor (SSE).
O servidor MCP expõe capacidades específicas ao cliente, tornando-as acessíveis ao host de forma padronizada. Esta acessibilidade uniforme é a principal razão pela qual o MCP é frequentemente comparado ao USB-C para IA.
Assim como o USB revolucionou a conectividade ao eliminar a necessidade de interfaces díspares para periféricos e dispositivos de armazenamento, o MCP se esforça para criar uma linguagem comum para que os modelos interajam com dados e ferramentas.
O papel do servidor MCP depende da localização do recurso. Para recursos locais, como um banco de dados SQLite, o servidor acessa diretamente o recurso. Para recursos remotos, como um bucket S3, ele atua como uma ponte, retransmitindo chamadas de API. Esta função de ponte reforça a analogia do USB-C, pois os servidores MCP frequentemente servem como adaptadores, traduzindo interfaces específicas do fornecedor em um formato padronizado que os modelos de linguagem podem entender facilmente.
A exposição consistente e o mecanismo de resposta são um aspecto chave do MCP, garantindo a uniformidade entre diferentes recursos.
Uma das características mais intrigantes do MCP é sua capacidade de comunicação bidirecional. Não apenas o aplicativo host pode solicitar dados do servidor, mas o servidor também pode se comunicar com o LLM através de solicitações de amostragem/createMessage para o cliente. Embora esta funcionalidade ainda não seja universalmente suportada, ela abre caminho para fluxos de trabalho agenticos emocionantes.
Com uma compreensão fundamental do MCP, vamos examinar sua aplicação prática.
Mão na Massa com o MCP: Testando com o Claude Desktop
Dado o desenvolvimento do MCP pela Anthropic, o Claude Desktop oferece um ambiente direto para experimentação inicial.
Para usuários que preferem evitar provedores de LLM de terceiros, a seção subsequente abordará a conexão de servidores MCP a modelos locais e à interface Open WebUI.
Além do Claude Desktop, algumas dependências são necessárias, pois os servidores MCP podem operar em vários ambientes. Para esta demonstração, Node.js, Python 3 e o gerenciador de pacotes UVX para Python devem ser instalados.
Após instalar as dependências necessárias, inicie o Claude Desktop e faça login usando uma conta Anthropic. Navegue até as configurações do aplicativo e, em seguida, até a guia “Developer”.
Clicar no botão “Edit Config” irá gerar automaticamente um arquivo claude_desktop_config.json vazio na pasta ~/Library/Application Support/Claude/ no macOS ou na pasta %APPDATA%\\Claude\\ no Windows. Este arquivo irá abrigar a configuração do Cliente MCP. Os servidores MCP de Hora do Sistema e Sistema de Arquivos serão usados para fins de teste.
Abra o arquivo claude_desktop_config.json em um editor de texto ou IDE (por exemplo, VSCodium) e substitua seu conteúdo pela seguinte configuração do servidor de tempo, ajustando o fuso horário conforme desejado: