O que é MCP (Model Context Protocol)

Vinícius Ramos •
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Neste artigo, vamos ver o que é esse tal MCP (Model Context Protocol), suas características, arquitetura e casos de uso.

Este é um conceito bastante recente, sendo primeiro definido em um artigo despretensioso pela Anthropic (criadora do Claude Sonnet), mas que teve bastante tração nos últimos meses.

Sem mais delongas, vamos ao texto!

Vá Direto ao Assunto…

Introdução

O MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto fundamental projetado para conectar assistentes de IA a diversas fontes de dados (repositórios, ferramentas empresariais, IDEs).

Ele funciona como uma “porta USB-C para aplicações de IA”, padronizando a interação entre modelos de IA e sistemas externos para gerar respostas mais pertinentes e de alta qualidade.

Atualmente, modelos de IA operam isolados, exigindo integrações personalizadas para cada fonte de dados, o que dificulta a escalabilidade.

O MCP oferece um protocolo universal e aberto, substituindo integrações fragmentadas por uma abordagem padronizada.

Essencialmente, permite que desenvolvedores criem conexões bidirecionais seguras entre fontes de dados (servidores MCP) e ferramentas de IA (clientes MCP).

É crucial entender que MCP é um protocolo (como HTTP ou SMTP), não um framework.

Similar ao LSP (Language Server Protocol), ele visa criar uma interface universal para a IA interagir com recursos externos, simplificando a integração e promovendo a interoperabilidade.

Ele resolve o problema “N x M” de conectar múltiplas IAs a múltiplas fontes e visa capacitar agentes de IA a executar ações em sistemas externos, indo além da simples recuperação de dados.

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Arquitetura e Funcionalidades Essenciais do MCP

O MCP opera em uma arquitetura cliente-servidor:

  • Hosts MCP: Aplicações com as quais o usuário interage (ex: IDEs, assistentes).
  • Clientes MCP: Componentes no host que gerenciam a conexão com servidores específicos.
  • Servidores MCP: Programas externos que expõem dados e funcionalidades via API padronizada.

Componentes chave do Servidor MCP:

  • Ferramentas (Tools): Funções que LLMs podem invocar (similar a function calling). Ex: consultar DB, criar issue no GitHub.
  • Recursos (Resources): Fontes de dados para contexto (geralmente leitura). Ex: arquivos, registros de DB.
  • Prompts: Modelos de mensagem para guiar a interação.
  • Sampling: Permite que servidores solicitem inferências de LLMs através do cliente.

A comunicação usa JSON-RPC 2.0 sobre transportes como stdio (local) ou HTTP (remoto, via SSE ou o mais recente HTTP Streamable).

O protocolo define um ciclo de vida para conexões (inicialização, operação, encerramento) e utiliza OAuth 2.1 para autorização segura.

Casos de Uso Práticos do MCP

Diversas áreas podem se beneficiar com a utilização do MCP:

  • Desenvolvimento de Software: Melhora a assistência à codificação em IDEs (Cursor, Zed, Sourcegraph) com autocompletar sensível ao contexto, depuração aprimorada e integração com ferramentas (ex: GitHub).
  • Gestão de Conhecimento Empresarial: Conecta IAs a repositórios internos (Google Drive, Slack, bancos de dados) para chatbots de suporte mais informados e pesquisa empresarial unificada.
  • Assistentes de IA: Cria assistentes mais capazes que interagem com diversas ferramentas e serviços (calendários, CRMs, planejamento de viagens), automatizando tarefas.
  • Servidores Especializados: Há um número crescente de servidores MCP para ferramentas específicas (Neo4j, Docker, Stripe, etc.), mostrando a extensibilidade do protocolo.

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O Crescente Ecossistema MCP

O MCP possui um ecossistema vibrante e em expansão, com comunidades ativas (Discord, GitHub, Reddit) e muitos projetos de código aberto.

  • SDKs Oficiais e Comunitários: Disponíveis em TypeScript, Python, Java, C#, Kotlin, Go, facilitando a adoção.
  • Servidores e Ferramentas: A comunidade desenvolve servidores MCP para diversas aplicações e ferramentas úteis (MCP Inspector, mcp-cli, diretórios como mcp.so).

Análise Comparativa: MCP vs. Tecnologias Existentes

  • 1) MCP vs. APIs Tradicionais (REST): APIs REST exigem integrações personalizadas e são geralmente sem estado. MCP atua como um adaptador universal, padronizado, suporta conexões com estado e descoberta dinâmica de ferramentas, simplificando a integração em tempo de execução.
  • 2) MCP vs. Function Calling: Function calling é um mecanismo simples de solicitação-resposta, muitas vezes específico do LLM. MCP é mais abrangente, permitindo uma “conversa contínua” com atualizações dinâmicas e padronizando a interação entre diferentes modelos e ferramentas.
  • 3) Inspiração no LSP: Assim como o LSP padronizou o suporte a linguagens em IDEs, o MCP visa padronizar a interação da IA com sistemas externos.

Embora vantajoso, o MCP coexiste com outros métodos (OpenAPI, GraphQL, LangChain), cada um com seus casos de uso.

Perspectivas de Especialistas e Tendências Futuras

Especialistas veem o MCP como potencial para criar um ecossistema de IA padronizado e interoperável, reduzindo a dependência de fornecedores.

Ele pode impulsionar agentes de IA mais avançados, capazes de coletar contexto e executar tarefas complexas.

Poderia também deslocar o foco da pesquisa de IA para o uso eficaz de conhecimento externo, em vez de apenas datasets massivos.

Prevê-se adoção mais ampla, possível padronização formal, melhorias na integração remota/nuvem, suporte a modalidades de dados mais ricas (imagem, áudio) e arquiteturas de agentes mais sofisticadas.

Contudo, desafios como segurança, complexidade e latência precisam ser abordados.

Conclusão: O Significado e o Futuro do MCP

Vimos nesse artigo que o MCP oferece padronização, melhor contexto e relevância para IA, suporte a agentes avançados, flexibilidade, redução de custos e um ecossistema aberto.

Representa um passo crucial para uma IA mais interconectada e interoperável, podendo se tornar um padrão fundamental como HTTP ou USB-C.

Seu desenvolvimento contínuo e o apoio da comunidade sugerem um futuro promissor para moldar a evolução da IA.

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Por Vinícius Ramos em

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