O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) está emergindo rapidamente como o método definitivo para integrar recursos externos em fluxos de trabalho de agentes. Embora existam abordagens alternativas específicas para grandes modelos de linguagem (LLMs), o MCP está se tornando rapidamente o padrão, análogo ao REST para fins de integração.
Este guia é feito sob medida para desenvolvedores Python e visa fornecer uma compreensão completa do MCP, abrangendo seus princípios subjacentes e design arquitetônico. Começaremos explorando as motivações por trás do MCP e sua estrutura geral, seguido por uma implementação prática e detalhada de servidores e clientes.
Decifrando o Protocolo de Contexto do Modelo
Introduzido em novembro de 2024 pela Anthropic, o MCP é um padrão aberto meticulosamente elaborado para otimizar a interação entre modelos de IA e ferramentas externas, repositórios de dados e vários recursos.
A Anthropic prevê o MCP como um conector universal para LLMs, traçando um paralelo com a padronização trazida pelo USB-C nas conexões de hardware. Isso permite que os desenvolvedores integrem perfeitamente qualquer ferramenta ou fonte de dados com suas aplicações de IA por meio de um protocolo unificado. Ao adotar uma filosofia agnóstica à linguagem e oferecer kits de desenvolvimento de software (SDKs) para linguagens como Python, TypeScript, Java, Kotlin e C#, o MCP elimina a necessidade de integrações únicas e personalizadas.
O MCP opera por meio de dois componentes principais: servidores, que expõem ferramentas, recursos e prompts, e clientes, que facilitam a conexão entre modelos de IA e esses servidores. A comunicação é facilitada via JSON-RPC sobre HTTP, acomodando fluxos de trabalho síncronos e assíncronos. A segurança é uma preocupação primordial, com permissões explícitas e um design local-first garantindo a privacidade. O MCP conquistou o apoio de grandes plataformas de IA e está promovendo um rápido crescimento do ecossistema, posicionando-o como uma tecnologia fundamental para construir agentes de IA robustos e conscientes do contexto.
Frameworks e plataformas como LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit e Microsoft Copilot Studio suportam nativamente o MCP.
Mergulho profundo em servidores e clientes MCP
Os fluxos de trabalho de agentes dependem de dois elementos críticos para a operação autônoma: dados atuais e acesso a sistemas existentes. Os dados são fornecidos como contexto para LLMs para fornecer informações factuais, o que, por sua vez, ajuda os LLMs a tomar decisões informadas. Uma vez que uma decisão foi tomada para agir, o acesso programático aos sistemas é necessário, normalmente exposto como APIs que se tornam disponíveis como ferramentas.
Vale a pena notar que os servidores e clientes MCP podem funcionar independentemente de qualquer LLM. Quando o cliente é integrado com um LLM, ele serve como a pedra angular dos fluxos de trabalho de agentes.
Na arquitetura MCP, os servidores abstraem o acesso a dados e ferramentas. Por exemplo, um banco de dados pode ser integrado como um recurso dentro de um servidor MCP. Um cliente possui acesso somente leitura a este recurso para recuperação de dados. Os recursos também suportam parâmetros para aplicar filtros ou restringir os dados compartilhados com os clientes. Informações de folha de pagamento de funcionários, por exemplo, são um candidato ideal para um recurso.
Além dos recursos, os servidores MCP também expõem ferramentas que permitem que os clientes realizem ações que vão além da mera recuperação de dados. Enquanto os recursos oferecem acesso somente leitura, as ferramentas facilitam a invocação de APIs que manipulam dados ou executam ações. Invocar a API Stripe para finalizar uma transação de pagamento é um excelente exemplo de ferramenta.
Além de recursos e ferramentas, os servidores MCP podem funcionar como repositórios para prompts predefinidos. Os clientes podem recuperar esses prompts e enviá-los para LLMs, garantindo um repositório consistente e padronizado de prompts.
Os servidores MCP podem ser consultados para obter uma lista dos recursos, ferramentas e prompts que eles expõem, fornecendo um mecanismo básico de descoberta. Para resumir, os servidores MCP podem expor recursos, ferramentas e prompts para os clientes, enquanto as ações do cliente são deixadas ao critério do desenvolvedor.
Um cliente MCP reside dentro de um aplicativo host, como um chatbot ou um agente. Exemplos de aplicações host incluem Claude Desktop e Cursor AI. Os desenvolvedores podem construir aplicações de agentes com vários clientes interagindo com um ou mais servidores MCP.
Um cliente MCP pode ser criado sem interagir com um LLM. No entanto, o cliente pode servir como um poderoso condutor para LLMs acessarem servidores MCP.
Em um fluxo de trabalho típico, um aplicativo host, como um chatbot ou agente, se conecta ao servidor MCP, recupera os recursos e ferramentas disponíveis e os apresenta a um LLM em um formato adequado.
Com base no prompt, o LLM pode reverter para o host para acessar um recurso ou invocar uma ferramenta por meio do cliente MCP. A maioria dos frameworks de agentes, como OpenAI Agents SDK e Google ADK, abstraem essa funcionalidade, tornando a viagem de ida e volta entre o LLM e o aplicativo host perfeita.
Investigando a comunicação entre servidor e cliente MCP
O protocolo de comunicação é um aspecto fundamental da arquitetura MCP. Um servidor MCP suporta dois protocolos de transporte: STDIO e Server-Sent Events (SSE).
Protocolo de transporte STDIO
Ao utilizar STDIO como protocolo de transporte, um cliente MCP invoca diretamente o servidor MCP e fornece os parâmetros necessários. Em seguida, captura a saída do servidor, que é gravada no console, e a transmite para o aplicativo host.
Neste cenário, o cliente e o servidor compartilham o mesmo processo. O servidor simplesmente executa o comando e sai imediatamente. Este processo se repete cada vez que o cliente invoca o servidor. Em essência, o cliente e o servidor operam no processo sem envolver nenhuma chamada remota ou Remote Procedure Calls (RPC). Esta abordagem é mais adequada quando o cliente e o servidor residem na mesma máquina, eliminando a latência causada por processos de longa duração. Consequentemente, o servidor e o cliente MCP mantêm uma conexão 1:1 ao usar o transporte STDIO.
Protocolo de transporte Server-Sent Events (SSE)
O segundo protocolo de transporte suportado pelo MCP é Server-Sent Events (SSE). Ele capacita um servidor a enviar atualizações em tempo real para os clientes por meio de uma única conexão HTTP persistente. Uma vez que o cliente inicia a conexão, o servidor transmite dados como eventos que ocorrem, removendo a necessidade de polling repetido. Esta abordagem é particularmente eficaz para aplicações como feeds de notícias ao vivo ou notificações, onde as atualizações fluem predominantemente do servidor para o cliente.
Em comparação com REST, o SSE oferece menor latência e maior eficiência, pois o REST exige que os clientes pesquisem repetidamente o servidor para obter novos dados, aumentando a sobrecarga e a latência. O SSE também oferece reconexão automática e se integra perfeitamente com a maioria dos firewalls, tornando-o mais robusto para cenários em tempo real.
O MCP aproveita o SSE em vez de WebSockets para comunicação remota, principalmente porque o SSE fornece uma solução mais simples e robusta para cenários onde apenas o streaming de servidor para cliente é necessário. O SSE opera sobre HTTP padrão, simplificando a integração com firewalls e redes restritas. Ele também permite que o servidor envie atualizações em tempo real para o cliente sem a complexidade de gerenciar uma conexão WebSocket full-duplex.
No MCP, a comunicação de cliente para servidor é gerenciada com solicitações HTTP POST, enquanto o SSE lida com atualizações de streaming do servidor para o cliente, alinhando-se ao padrão de interação típico para ferramentas de IA e notificações de recursos. Esta abordagem reduz a sobrecarga, simplifica a implementação e melhora a compatibilidade com a infraestrutura existente, especialmente quando comparada ao protocolo WebSocket bidirecional e muitas vezes mais complexo.
JSON-RPC: o protocolo Wire
Enquanto o SSE serve como técnica de comunicação, o JSON-RPC é o protocolo wire empregado pelo MCP. JSON-RPC é um protocolo leve e sem estado, feito sob medida para chamadas de procedimento remoto, tornando-o ideal para as trocas rápidas e dinâmicas necessárias nos fluxos de trabalho de IA.
Dentro do MCP, cada interação, como invocar uma ferramenta, buscar dados ou listar as capacidades disponíveis, é codificada como uma mensagem JSON-RPC, que inclui um nome de método, parâmetros e um identificador para rastrear respostas. Esta abordagem permite que clientes e servidores MCP se comuniquem perfeitamente, independentemente de sua linguagem de implementação subjacente, e garante que todas as solicitações, respostas e notificações aderem a um formato previsível e interoperável. Ao construir em JSON-RPC, o MCP simplifica a integração, suporta o tratamento de erros e permite que os desenvolvedores criem fluxos de trabalho de agentes flexíveis e composáveis que podem interagir com uma variedade de ferramentas e recursos externos.
Ao contrário do protocolo de transporte STDIO, o SSE pode suportar vários clientes atendidos simultaneamente por um único servidor MCP. Isso é particularmente benéfico quando os servidores MCP são hospedados remotamente em ambientes como Platform as a Service (PaaS) e tempos de execução sem servidor.
Principais vantagens do MCP
Integração padronizada: O MCP fornece um protocolo unificado para integrar várias ferramentas e fontes de dados em aplicações de IA, eliminando a necessidade de integrações personalizadas.
Agnóstico à linguagem: A abordagem agnóstica à linguagem do MCP, juntamente com os SDKs para várias linguagens, simplifica o desenvolvimento em diferentes plataformas.
Segurança aprimorada: O MCP prioriza a segurança com permissões explícitas e um design local-first, garantindo a privacidade e proteção dos dados.
Atualizações em tempo real: O suporte SSE permite atualizações em tempo real de servidores para clientes, facilitando o fluxo de dados eficiente e a latência reduzida.
Escalabilidade: A implementação SSE do MCP permite que um único servidor atenda simultaneamente a vários clientes, aprimorando a escalabilidade e a utilização de recursos.
Desenvolvimento simplificado: O uso de JSON-RPC como um protocolo wire simplifica a integração, suporta o tratamento de erros e permite uma composição flexível do fluxo de trabalho.
Crescimento do ecossistema: A adoção do MCP por grandes plataformas de IA está impulsionando o rápido crescimento do ecossistema, tornando-o uma tecnologia fundamental para o desenvolvimento de IA.
Aplicações práticas do MCP
Chatbots: O MCP permite que os chatbots acessem bases de conhecimento externas, bancos de dados e APIs para fornecer respostas mais informadas e relevantes.
Agentes de IA: O MCP capacita os agentes de IA a interagir com sistemas externos, automatizar tarefas e tomar decisões baseadas em dados.
Integração de dados: O MCP simplifica a integração de diversas fontes de dados em aplicações de IA, permitindo análises e insights abrangentes.
Orquestração de ferramentas: O MCP facilita a orquestração de várias ferramentas e serviços dentro dos fluxos de trabalho de IA, otimizando o desempenho e a eficiência.
Aplicações em tempo real: O suporte SSE do MCP permite o streaming de dados em tempo real para aplicações como análise financeira, detecção de fraudes e manutenção preditiva.
Implementando MCP: um guia passo a passo
Instale o SDK MCP: Comece instalando o SDK MCP para sua linguagem de programação preferida (por exemplo, Python, TypeScript).
Defina recursos e ferramentas: Identifique os recursos e ferramentas que seu servidor MCP irá expor aos clientes.
Implemente a lógica do servidor: Desenvolva a lógica do lado do servidor para lidar com as solicitações do cliente por recursos e ferramentas.
Configure a segurança: Implemente medidas de segurança adequadas, como autenticação e autorização, para proteger seus dados e serviços.
Crie o cliente MCP: Desenvolva um cliente MCP para se conectar ao servidor e acessar os recursos e ferramentas expostos.
Integre com LLM: Integre o cliente MCP com seu LLM para permitir o acesso ao conhecimento e funcionalidade externos.
Teste e implante: Teste minuciosamente sua implementação MCP e implante-a em seu ambiente de produção.
Tendências futuras no MCP
Segurança aprimorada: O desenvolvimento contínuo está focado em aprimorar os recursos de segurança do MCP para lidar com ameaças emergentes e garantir a privacidade dos dados.
Escalabilidade aprimorada: Os esforços estão em andamento para melhorar ainda mais a escalabilidade e o desempenho do MCP para suportar aplicações de IA cada vez mais complexas.
Ecossistema expandido: Espera-se que o ecossistema MCP continue crescendo, com novas ferramentas, recursos e plataformas adotando o protocolo.
Integração com tecnologias emergentes: O MCP está sendo adaptado para se integrar com tecnologias emergentes, como aprendizado federado e IA descentralizada.
Esforços de padronização: Os esforços contínuos de padronização visam solidificar o MCP como o padrão da indústria para integração de IA.
Ao entender os princípios, a arquitetura e a implementação do MCP, os desenvolvedores podem desbloquear todo o potencial da IA e construir aplicações inovadoras que aproveitam o conhecimento, ferramentas e serviços externos. À medida que o cenário da IA continua a evoluir, o MCP desempenhará um papel cada vez mais vital na formação do futuro dos sistemas inteligentes. É imperativo que os desenvolvedores adotem este protocolo e aproveitem seus recursos para criar soluções de IA mais poderosas, conscientes do contexto e versáteis. À medida que a comunidade cresce e novos casos de uso surgem, o MCP promete ser uma tecnologia fundamental para o avanço do campo da inteligência artificial.