Interface USB-C do mundo da IA: O que é o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)? Interpretação do protocolo de contexto universal para assistentes de IA.
A inteligência artificial (IA) assistente está a tornar-se cada vez mais Satoshi, mas alguma vez pensou: por que é que elas não conseguem ler diretamente os seus documentos, navegar nos seus e-mails ou visitar bases de dados empresariais para dar respostas mais ajustadas às necessidades? A razão está no facto de que os modelos de IA atuais costumam estar limitados a suas próprias plataformas, não conseguindo conectar-se facilmente a diferentes fontes de dados ou ferramentas. O Model Context Protocol (MCP) é um novo padrão aberto que nasceu precisamente para resolver este problema.
Em resumo, o MCP é como uma "interface universal" projetada para assistentes de IA, permitindo que vários modelos de IA se conectem de forma segura e bidirecional às informações e serviços externos que você precisa. A seguir, iremos apresentar de forma acessível a definição, funcionalidades e filosofia de design do MCP, e explicaremos como ele funciona através de metáforas e exemplos. Além disso, também compartilharemos as reações iniciais da academia e da comunidade de desenvolvedores ao MCP, discutiremos os desafios e limitações que o MCP enfrenta e exploraremos o potencial e o papel do MCP nas futuras aplicações de inteligência artificial.
A origem e o objetivo do MCP: construir uma ponte de dados para a IA
Com a ampla aplicação de assistentes de IA, muitos recursos têm sido investidos em melhorar a capacidade dos modelos, mas a lacuna entre os modelos e os dados tornou-se um grande gargalo.
Atualmente, sempre que desejamos que a IA aprenda novas fontes de dados (como novos bancos de dados, documentos na nuvem, sistemas internos da empresa), muitas vezes é necessário criar soluções de integração personalizadas para cada plataforma de IA e cada ferramenta.
Não só é complicado de desenvolver e difícil de manter, como também leva ao chamado "problema de integração M×N": se houver M tipos diferentes de modelos e N tipos diferentes de ferramentas, teoricamente serão necessárias M×N integrações independentes, o que quase impossibilita a expansão conforme a demanda. Essa abordagem fragmentada parece nos levar de volta à era em que os computadores ainda não eram padronizados; a cada novo dispositivo, era necessário instalar drivers e interfaces específicos, o que é extremamente inconveniente.
O objetivo do MCP é quebrar essas barreiras, fornecendo padrões universais e abertos para conectar sistemas de IA com várias fontes de dados. A empresa Anthropic lançará o MCP em novembro de 2024, com a esperança de que os desenvolvedores não precisem mais criar "plug-ins" para cada fonte de dados, mas sim usar um protocolo padrão para comunicar todas as informações.
Alguém comparou-o de forma vívida com a "interface USB-C" do mundo da IA: assim como o USB-C padronizou a conexão de dispositivos, o MCP também fornecerá aos modelos de IA uma "linguagem" unificada para acessar dados e ferramentas externas. Com esta interface comum, os modelos de IA mais avançados poderão superar as limitações das ilhas de informação, obtendo as informações contextuais necessárias para gerar respostas mais relevantes e úteis.
Como funciona o MCP? O "tradutor" universal de ferramentas e dados
Para reduzir a barreira técnica, o MCP adotou uma arquitetura intuitiva de Cliente-Servidor.
Você pode imaginar o MCP como um "tradutor" que faz a mediação: de um lado estão as aplicações de IA (Client, cliente), como chatbots, editores inteligentes ou qualquer software que necessite de assistência de IA; do outro lado estão os dados ou serviços (Server, servidor), como o banco de dados da empresa, armazenamento em nuvem, serviços de e-mail ou qualquer ferramenta externa.
Os desenvolvedores podem escrever um servidor MCP (um programa leve) para uma determinada fonte de dados, permitindo que ele forneça esses dados ou funcionalidades em um formato padrão; ao mesmo tempo, o cliente MCP integrado na aplicação de IA pode se comunicar com o servidor de acordo com o protocolo.
A beleza deste design está no fato de que o modelo de IA não precisa fazer chamadas diretas a várias APIs ou bancos de dados; ele apenas precisa enviar um pedido através do cliente MCP, e o servidor MCP atuará como intermediário, traduzindo a "intenção" da IA em operações concretas correspondentes aos serviços, e, após a execução, retornará os resultados à IA. Todo o processo é muito natural para o usuário, que só precisa dar comandos ao assistente de IA em linguagem cotidiana, e os detalhes da comunicação são gerenciados pelo MCP nos bastidores.
Dê um exemplo concreto para ilustrar: suponha que você deseje que um assistente de IA ajude a gerenciar seus e-mails do Gmail. Primeiro, você pode instalar um servidor MCP do Gmail e, através do padrão de autorização OAuth, permitir que esse servidor tenha acesso à sua conta do Gmail.
Depois, ao conversar com o assistente de IA, você pode perguntar: "Ajude-me a verificar quais são os e-mails não lidos que o chefe enviou sobre o relatório trimestral?" O modelo de IA recebe essa frase e identifica que se trata de uma tarefa de consulta de e-mail, então utiliza o protocolo MC para enviar um pedido de pesquisa ao servidor do Gmail. O servidor MCP usa as credenciais de autorização armazenadas anteriormente para acessar a API do Gmail e pesquisar os e-mails, retornando os resultados para a IA. Em seguida, a IA organiza as informações e responde com um resumo dos e-mails encontrados em linguagem natural. Da mesma forma, se você disser a seguir "Por favor, exclua todos os e-mails de marketing da semana passada", a IA enviará um comando ao servidor através do MC para executar a operação de exclusão de e-mails.
Durante todo o processo, você não precisa abrir o Gmail diretamente, apenas completou as tarefas de verificar e excluir e-mails através de uma conversa com a IA. Esta é exatamente a poderosa experiência que o MCP oferece: o assistente de IA conecta-se diretamente às operações de aplicativos do dia a dia através de uma "ponte de contexto".
Vale a pena mencionar que o MCP suporta interação bidirecional, não apenas a IA pode "ler" dados externos, mas também pode executar ações externamente através de ferramentas (como adicionar eventos ao calendário, enviar e-mails, etc.). Isso é como se a IA não apenas tivesse acesso ao "livro" de dados, mas também tivesse um "caixa de ferramentas" disponível. Através do MCP, a IA pode decidir autonomamente usar uma determinada ferramenta para completar uma tarefa no momento certo, como chamar automaticamente a ferramenta de consulta ao banco de dados para obter informações ao responder a perguntas de programação. Essa manutenção de contexto flexível permite que a IA se lembre do contexto relevante ao alternar entre diferentes ferramentas e conjuntos de dados, aumentando a eficiência na resolução de tarefas complexas.
As quatro principais características do MC
A razão pela qual o MCP chama a atenção é que ele integra várias ideias de design, como abertura, padronização e modularização, tornando a interação da IA com o mundo exterior ainda mais avançada. Aqui estão algumas características importantes do MCP:
Padrões Abertos: O MCP é uma especificação de protocolo publicada em formato de código aberto. Qualquer pessoa pode visualizar os detalhes da especificação e implementá-la. Essa abertura significa que não pertence a nenhum único fornecedor privado, reduzindo o risco de estar vinculado a uma plataforma específica. Os desenvolvedores podem investir recursos no MCP com confiança, pois, uma vez adotado, mesmo que mudem de fornecedor ou modelo de serviço de IA no futuro, os novos modelos poderão utilizar a mesma interface MCP. Em outras palavras, o MCP melhora a compatibilidade entre modelos de diferentes marcas, evitando o bloqueio de fornecedores e proporcionando mais flexibilidade.
Uma vez desenvolvido, aplicável a várias partes: no passado, os desenvolvedores criavam plugins ou integrações para um determinado modelo de IA que não podiam ser aplicados diretamente a outro modelo; mas com o MCP, conectores de dados semelhantes podem ser reutilizados por várias ferramentas de IA. Por exemplo, você não precisa escrever um conjunto de programas de integração para conectar o Google Drive tanto para o ChatGPT da OpenAI quanto para o Claude da Anthropic, basta fornecer um "servidor Google Drive" que siga os padrões do MCP, e ambos poderão acessá-lo. Isso não apenas economiza custos de desenvolvimento e manutenção, mas também torna o ecossistema de ferramentas de IA mais próspero: a comunidade pode compartilhar vários módulos de integração MCP, e novos modelos podem aproveitar diretamente as ricas ferramentas existentes ao serem lançados.
Contexto e ferramentas: o MCP, chamado de Protocolo de Contexto Modelo, na verdade abrange uma variedade de formas de fornecer informações assistidas por IA. De acordo com a especificação, o servidor MCP pode fornecer três tipos de "(primitive) primitivos" para a IA usar: um é "Prompt" (prompt), que pode ser entendido como uma instrução ou modelo predefinido para orientar ou restringir o comportamento da IA; O segundo é "Recurso", que se refere a dados estruturados, como conteúdo de arquivos, tabelas de dados, etc., que podem ser usados diretamente como contexto de entrada de IA; Por fim, existe a "Ferramenta", que é uma função ou ação que pode ser executada, como consultar o banco de dados e enviar e-mails como mencionado acima. Da mesma forma, duas primitivas são definidas no lado do cliente de IA: "raiz" e "amostragem". O Root fornece o ponto de entrada do servidor para o sistema de arquivos do cliente (por exemplo, permitindo que o servidor leia e grave nos arquivos locais do usuário), enquanto o Sampling permite que o servidor solicite uma geração de texto adicional da IA para um comportamento avançado de "auto-looping de modelo". Embora esses detalhes técnicos não exijam que o usuário comum se aprofunde, este design demonstra o pensamento modular do MCP: dividir os elementos necessários para a IA interagir com o mundo exterior em diferentes tipos para expansão e otimização futuras. Por exemplo, a equipe Anthropic descobriu que subdividir o conceito tradicional de "uso de ferramentas" em tipos como Prompt e Resource ajuda a IA a distinguir claramente entre diferentes intenções e fazer um uso mais eficaz de informações contextuais.
Considerações de segurança e autorização: A arquitetura do MCP leva em conta adequadamente a segurança dos dados e o controle de permissões. Todos os servidores MCP geralmente precisam passar pela autorização do usuário (por exemplo, o exemplo do Gmail mencionado anteriormente obtém um token através do OAuth) antes de acessar dados sensíveis. Na nova versão das especificações do MCP, foi introduzido um processo de autenticação padrão baseado no OAuth 2.1 como parte do protocolo, para garantir que a comunicação entre o cliente e o servidor seja devidamente verificada e autorizada. Além disso, para certas operações de alto risco, o MCP recomenda manter um mecanismo de auditoria humano no loop - ou seja, quando a IA tenta executar ações críticas, permite que o usuário tenha a oportunidade de confirmar ou rejeitar. Esses princípios de design mostram a preocupação da equipe do MCP com a segurança, buscando evitar a introdução de muitos novos pontos de risco ao expandir as funcionalidades da IA.
Reação inicial da academia e da comunidade de desenvolvedores
Após o lançamento do MCP, gerou imediatamente uma discussão entusiasmada no setor de tecnologia e na comunidade de desenvolvedores. A indústria expressou expectativa e apoio em relação a este padrão aberto.
Por exemplo, o CEO da OpenAI, Sam Altman, anunciou em uma postagem em março de 2025 que a OpenAI adicionará suporte ao padrão Anthropic MCP em seus produtos. Isso significa que o popular assistente ChatGPT também poderá acessar várias fontes de dados através do MCP no futuro, mostrando a tendência de colaboração entre os dois grandes laboratórios de IA na promoção de um padrão comum. Ele afirmou: "Todo mundo adora o MCP, estamos felizes em adicionar suporte a ele em todos os produtos".
Na verdade, a OpenAI integrou o MC no seu kit de desenvolvimento de Agents e planeia, em breve, oferecer suporte na aplicação de desktop do ChatGPT e na API de respostas. Esta declaração é vista como um marco importante para o ecossistema do MC.
Não só as empresas líderes estão atentas, mas a reação da comunidade de desenvolvedores ao MCP também é calorosa. No fórum técnico Hacker News, os tópicos relacionados atraíram rapidamente centenas de comentários. Muitos desenvolvedores veem o MCP como "finalmente uma interface de plugin de ferramenta LLM padronizada", acreditando que ele não trouxe novas funcionalidades, mas que, através de uma interface unificada, pode reduzir significativamente o trabalho de reinventar a roda. Um internauta resumiu de forma vívida: "Em resumo, o MCP tenta usar o mecanismo clássico de chamada de ferramentas/funções para fornecer uma interface de plugin genérica padronizada para LLM. Não está introduzindo novas capacidades, mas procura resolver o problema de integração N×M, permitindo que mais ferramentas sejam desenvolvidas e utilizadas." Essa visão aponta para o núcleo do valor do MCP: está na padronização e não na inovação funcional, mas a padronização em si tem um enorme impacto no ecossistema.
Ao mesmo tempo, alguns desenvolvedores levantaram questões e sugestões no estágio inicial. Por exemplo, algumas pessoas queixaram-se de que a definição do termo "(context) contextual" em documentos oficiais não é suficientemente clara, e seria desejável ver exemplos mais práticos para compreender o que o MCP pode fazer. Os engenheiros da Anthropic também responderam positivamente durante a discussão, explicando: "A essência do MCP é trazer o que você se importa para qualquer aplicativo LLM com um cliente MCP. Você pode fornecer a estrutura do banco de dados para o modelo como um recurso (para que ele possa ser acessado a qualquer momento na conversa) ou pode fornecer uma ferramenta para consultar o banco de dados. Isso permite que o modelo decida por si mesmo quando usar a ferramenta para responder a perguntas." Através desta explicação, muitos desenvolvedores têm uma melhor compreensão da utilidade do MCP. No geral, a comunidade está cautelosamente otimista sobre o MCP, acreditando que ele tem o potencial de se tornar um denominador comum da indústria, embora leve tempo para ver a maturidade e os benefícios reais.
É digno de nota que o MCP atraiu um grupo de primeiros adotantes logo após o seu lançamento. Por exemplo, a empresa de pagamentos Block (anteriormente conhecida como Square) e a plataforma multimédia Apollo já integraram o MCP em seus sistemas internos; empresas de ferramentas para desenvolvedores como Zed, Replit, Codeium e Sourcegraph também anunciaram que estão colaborando com o MCP para melhorar as funcionalidades de inteligência artificial em suas próprias plataformas.
O CTO da Block até elogiou publicamente: "Tecnologias abertas como o MCP são como uma ponte que liga a IA às aplicações do mundo real, tornando a inovação mais aberta, transparente e enraizada na colaboração." Isso mostra que a indústria, desde startups até grandes empresas, demonstrou um forte interesse pelo MCP, e a colaboração interdisciplinar está gradualmente se tornando uma tendência. Mike Krieger, chefe de produtos da Anthropic, também deu boas-vindas à entrada da OpenAI em um post da comunidade, revelando que "o MCP, como um padrão aberto em crescimento, já tem milhares de integrações em andamento, e o ecossistema continua a crescer." Esse feedback positivo demonstra que o MCP já obteve um reconhecimento considerável desde seu lançamento.
Os quatro desafios e limitações que o MCP pode enfrentar
Apesar das boas perspectivas para o MCP, ainda existem alguns desafios e limitações a serem superados na promoção e aplicação:
A popularização e compatibilidade entre modelos: para aproveitar ao máximo o valor do MCP, é necessário que mais modelos e aplicações de IA suportem este padrão. Atualmente, as séries Anthropic Claude e alguns produtos da OpenAI já se manifestaram a favor do suporte, e a Microsoft também anunciou integrações relacionadas ao MCP (como fornecer servidores MCP que permitam que a IA use navegadores). No entanto, se outros grandes players como Google, Meta e vários modelos de código aberto irão seguir totalmente, ainda está por ver. Se no futuro surgirem divergências nos padrões (como cada um promovendo diferentes protocolos), a intenção original dos padrões abertos será difícil de realizar completamente. Portanto, a popularização do MCP necessita de um consenso na indústria, e pode até exigir a intervenção de organizações de padronização para garantir a verdadeira compatibilidade e interoperabilidade entre os diferentes modelos.
Dificuldade de implementação e implantação: Para os desenvolvedores, embora o MCP elimine o problema de escrever vários conjuntos de programas de integração, a implementação inicial ainda requer tempo de aprendizado e desenvolvimento. Escrever um servidor MCP envolve compreender a comunicação JSON-RPC, conceitos primitivos e interface com serviços de destino. Algumas equipas de pequena e média dimensão podem não ter os recursos para se desenvolverem sozinhas durante algum tempo. No entanto, a boa notícia é que o Anthropic já fornece SDKs e código de exemplo, como Python e TypeScript, para facilitar que os desenvolvedores comecem rapidamente. A comunidade também continua a lançar conectores MCP pré-construídos, abrangendo ferramentas comuns como Google Drive, Slack, GitHub, etc. Existem até serviços em nuvem (como o Cloudflare) que oferecem a implantação de servidores MCP com um clique, simplificando o processo de configuração do MCP em servidores remotos. Por conseguinte, à medida que a cadeia de ferramentas amadurece, espera-se que o limiar para a implementação de MCP diminua gradualmente. No entanto, no atual período de transição, as empresas ainda têm de ponderar os custos de desenvolvimento, a compatibilidade do sistema e outros fatores aquando da introdução do MCP.
Segurança e controle de permissão: Dar aos modelos de IA a liberdade de chamar dados externos e ferramentas operacionais traz novos riscos de segurança. O primeiro é a segurança das credenciais de acesso: os servidores MCP geralmente precisam salvar credenciais para vários serviços (como tokens OAuth) para executar operações em nome dos usuários. Se essas credenciais forem roubadas por pessoas sem escrúpulos, o invasor pode configurar seu próprio servidor MCP para se passar pelo usuário e, em seguida, obter acesso a todos os dados do usuário, como ler todos os e-mails, enviar mensagens e roubar informações confidenciais em lotes. Uma vez que este ataque explora um canal de API legítimo, pode até ignorar os alertas de início de sessão remoto tradicionais sem deteção. O segundo é a proteção do próprio servidor MCP: como um intermediário que agrega várias chaves de serviço, uma vez que o servidor MCP é comprometido, o invasor pode obter acesso a todos os serviços conectados, com consequências inimagináveis. Isso foi descrito como "roubar as chaves de um reino inteiro com um clique", especialmente em um ambiente corporativo onde um único ponto de falha pode permitir que os invasores dirijam diretamente para vários sistemas internos. Há também uma nova ameaça de ataques de injeção imediata: os atacantes podem enganar a IA para executar inadvertidamente ações maliciosas, escondendo instruções especiais em arquivos ou mensagens. Por exemplo, um e-mail aparentemente comum contém um comando oculto e, quando o assistente de IA lê o conteúdo do e-mail, o comando oculto implantado é acionado, permitindo que a IA execute ações não autorizadas por meio do MCP (como transmitir secretamente documentos confidenciais). Uma vez que os utilizadores muitas vezes desconhecem a existência de tais instruções enigmáticas, a fronteira de segurança tradicional entre "ler conteúdo" e "executar ações" é borrada aqui, criando riscos potenciais. Finalmente, a ampla gama de permissões também é uma preocupação: a fim de tornar a IA flexível para concluir uma variedade de tarefas, os servidores MCP geralmente solicitam ampla autorização (como discrição de leitura-gravação sobre mensagens, em vez de apenas consultas). Juntamente com o fato de que o MCP gerencia centralmente as visitas a muitos serviços, no caso de uma violação de dados, os invasores podem analisar dados de várias fontes para uma privacidade de usuário mais abrangente, ou até mesmo operadores legítimos de MCP podem abusar de dados entre serviços para construir um perfil de usuário completo. Em suma, o MCP traz conveniência ao mesmo tempo em que reformula o modelo de segurança original, exigindo que desenvolvedores e usuários estejam mais cientes dos riscos. No processo de promoção do MCP, como desenvolver boas práticas de segurança (como controle de permissão mais detalhado, proteção de credenciais reforçada, mecanismo de supervisão de comportamento de IA, etc.) será uma questão importante.
Evolução e Governança das Normas: Como um novo padrão emergente, os detalhes das normas do MCP podem ser ajustados e atualizados com base no feedback das aplicações práticas. De fato, a Anthropic lançou uma versão atualizada das normas do MCP em março de 2025, introduzindo melhorias como a autenticação padrão OAuth mencionada anteriormente, comunicação bidirecional em tempo real, solicitações em lote, entre outras, para aumentar a segurança e a compatibilidade. No futuro, à medida que mais participantes se juntarem, novos módulos de funcionalidade poderão ser expandidos. Como coordenar a evolução das normas em uma comunidade aberta também é um desafio: é necessário ter um mecanismo de governança claro para decidir a direção do padrão, mantendo a compatibilidade retroativa enquanto atende a novas demandas. Além disso, as empresas que adotam o MCP devem estar atentas à consistência das versões, garantindo que os clientes e servidores sigam o mesmo protocolo de versão, caso contrário, podem ocorrer problemas de comunicação. No entanto, a evolução de tais protocolos padronizados pode se referir ao desenvolvimento de normas da internet, sendo aprimorada gradualmente sob o consenso da comunidade. À medida que o MCP se torna cada vez mais maduro, teremos a oportunidade de ver grupos de trabalho ou organizações de normas dedicadas liderando sua manutenção a longo prazo, garantindo que este padrão aberto sempre sirva aos interesses comuns de toda a ecologia de IA.
O potencial futuro e as perspectivas de aplicação do MCP
No futuro, o Model Context Protocol (MCP) pode desempenhar um papel fundamental nas aplicações de inteligência artificial, trazendo impactos em várias frentes:
Colaboração multimodelo e IA modular: À medida que os MCPs se tornam generalizados, podemos ver diferentes modelos de IA trabalhando juntos de forma mais suave. O MCP torna mais fácil para um assistente de IA usar serviços fornecidos por outro sistema de IA. Por exemplo, um modelo de conversação de texto pode invocar a capacidade de um modelo de reconhecimento de imagem através do MCP (simplesmente encapsular este último em uma ferramenta MCP) para complementar os pontos fortes uns dos outros entre modelos. As futuras aplicações de IA podem não ser mais suportadas por um único modelo, mas por vários agentes de IA com diferentes conhecimentos trabalhando juntos por meio de protocolos padronizados. Isso é um pouco como uma arquitetura de microsserviços em engenharia de software: cada serviço (modelo) desempenha seu próprio papel, se comunica e colabora por meio de uma interface padrão e forma um todo mais forte.
Ecossistema de ferramentas próspero: O MCP estabeleceu um "slot" comum para ferramentas de IA, prevendo que isso dará origem a um ecossistema próspero de ferramentas de terceiros. A comunidade de desenvolvedores já começou a contribuir com vários conectores MCP, e assim que novos serviços digitais surgirem, é provável que alguém desenvolva rapidamente um módulo MCP correspondente. No futuro, se os usuários quiserem que o assistente de IA suporte uma nova funcionalidade, poderão simplesmente baixar ou ativar um plugin MCP pronto, sem precisar esperar pelo desenvolvimento oficial do fornecedor de IA. Esse modelo de ecossistema é um pouco como a App Store de smartphones, exceto que o "app" aqui são ferramentas ou fontes de dados destinadas ao uso da IA. Para as empresas, também é possível criar sua própria biblioteca de ferramentas MCP internas, para que as aplicações de IA de vários departamentos possam compartilhar, formando gradualmente um ecossistema de IA em nível organizacional. A longo prazo, com a contribuição de um grande número de desenvolvedores, a riqueza do ecossistema MCP ampliará significativamente os limites de aplicação do assistente de IA, permitindo que a IA realmente se integre a uma variedade mais ampla de cenários de negócios e à vida cotidiana.
Novas formas de colaboração padronizada: A experiência histórica nos ensina que padrões unificados frequentemente podem gerar inovações explosivas — assim como a Internet se conectou a tudo graças a protocolos como TCP/IP e HTTP. O MCP, como um dos protocolos-chave da era da IA, tem o potencial de promover a colaboração entre as indústrias na integração de ferramentas de IA. É importante notar que a Anthropic adotou uma abordagem de colaboração open source para promover o MCP, encorajando desenvolvedores a melhorarem o protocolo conjuntamente. No futuro, podemos ver mais empresas e instituições de pesquisa participando da formulação dos padrões do MCP, tornando-o ainda mais robusto. Ao mesmo tempo, a padronização também reduz a barreira de entrada para equipes de startups no mercado de ferramentas de IA: as novas empresas podem se concentrar em criar ferramentas criativas, pois, através do MCP, seus produtos podem ser naturalmente chamados por diversos assistentes de IA, sem precisar se adaptar a várias plataformas. Isso acelerará ainda mais a diversidade de ferramentas de IA, formando um ciclo virtuoso.
Salto nas capacidades do assistente de IA: Em resumo, o que o MCP traz será uma atualização das capacidades do assistente de IA. Através de protocolos contextuais plug-and-play, os futuros assistentes de IA poderão acessar todos os recursos digitais que os usuários já possuem, desde dispositivos pessoais até serviços em nuvem, de software de escritório a ferramentas de desenvolvimento. Isso significa que a IA poderá compreender mais profundamente o contexto atual dos usuários, os dados em mãos, e assim fornecer assistência mais relevante. Por exemplo, um assistente de análise de negócios pode conectar-se simultaneamente a sistemas financeiros, calendários e e-mails, integrando informações para alertá-lo proativamente sobre mudanças importantes; ou, a IA de programação para desenvolvedores não só entenderá repositórios de código, mas também poderá integrar ferramentas de gerenciamento de projetos e registros de discussões, tornando-se verdadeiramente um parceiro inteligente que compreende todo o contexto de desenvolvimento. Assistentes de IA multifuncionais não serão mais apenas capazes de responder perguntas em conversas, mas poderão executar tarefas complexas, conectar vários serviços, tornando-se uma ajuda ainda mais indispensável em nosso trabalho e vida.
Em resumo, o Model Context Protocol (MCP), como um novo padrão aberto emergente, está construindo uma ponte entre modelos de IA e o mundo externo. Ele nos revela uma tendência: assistentes de IA estão se movendo de ilhas isoladas para uma ecologia colaborativa interconectada. Claro, a implementação de novas tecnologias nunca é instantânea; o MCP ainda precisa de tempo para validar sua estabilidade e segurança, e todas as partes precisam trabalhar juntas para estabelecer as melhores práticas. No entanto, é certo que a padronização e a colaboração são uma das direções inevitáveis para o desenvolvimento da IA. Em um futuro próximo, quando usarmos assistentes de IA para realizar várias tarefas complexas, talvez raramente prestemos atenção à presença do MCP—assim como hoje em dia, já não precisamos entender como o HTTP funciona para navegar na internet. Mas são esses protocolos ocultos que moldam e sustentam a prosperidade de todo o ecossistema. A filosofia que o MCP representa impulsionará a IA a se integrar mais intimamente na vida digital da humanidade, abrindo novos capítulos para as aplicações de inteligência artificial.
Este artigo sobre o mundo da IA: O que é o protocolo de contexto do modelo (MCP) da interface USB-C? Interpretação do protocolo de contexto universal do assistente de IA apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.
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Interface USB-C do mundo da IA: O que é o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)? Interpretação do protocolo de contexto universal para assistentes de IA.
A inteligência artificial (IA) assistente está a tornar-se cada vez mais Satoshi, mas alguma vez pensou: por que é que elas não conseguem ler diretamente os seus documentos, navegar nos seus e-mails ou visitar bases de dados empresariais para dar respostas mais ajustadas às necessidades? A razão está no facto de que os modelos de IA atuais costumam estar limitados a suas próprias plataformas, não conseguindo conectar-se facilmente a diferentes fontes de dados ou ferramentas. O Model Context Protocol (MCP) é um novo padrão aberto que nasceu precisamente para resolver este problema.
Em resumo, o MCP é como uma "interface universal" projetada para assistentes de IA, permitindo que vários modelos de IA se conectem de forma segura e bidirecional às informações e serviços externos que você precisa. A seguir, iremos apresentar de forma acessível a definição, funcionalidades e filosofia de design do MCP, e explicaremos como ele funciona através de metáforas e exemplos. Além disso, também compartilharemos as reações iniciais da academia e da comunidade de desenvolvedores ao MCP, discutiremos os desafios e limitações que o MCP enfrenta e exploraremos o potencial e o papel do MCP nas futuras aplicações de inteligência artificial.
A origem e o objetivo do MCP: construir uma ponte de dados para a IA
Com a ampla aplicação de assistentes de IA, muitos recursos têm sido investidos em melhorar a capacidade dos modelos, mas a lacuna entre os modelos e os dados tornou-se um grande gargalo.
Atualmente, sempre que desejamos que a IA aprenda novas fontes de dados (como novos bancos de dados, documentos na nuvem, sistemas internos da empresa), muitas vezes é necessário criar soluções de integração personalizadas para cada plataforma de IA e cada ferramenta.
Não só é complicado de desenvolver e difícil de manter, como também leva ao chamado "problema de integração M×N": se houver M tipos diferentes de modelos e N tipos diferentes de ferramentas, teoricamente serão necessárias M×N integrações independentes, o que quase impossibilita a expansão conforme a demanda. Essa abordagem fragmentada parece nos levar de volta à era em que os computadores ainda não eram padronizados; a cada novo dispositivo, era necessário instalar drivers e interfaces específicos, o que é extremamente inconveniente.
O objetivo do MCP é quebrar essas barreiras, fornecendo padrões universais e abertos para conectar sistemas de IA com várias fontes de dados. A empresa Anthropic lançará o MCP em novembro de 2024, com a esperança de que os desenvolvedores não precisem mais criar "plug-ins" para cada fonte de dados, mas sim usar um protocolo padrão para comunicar todas as informações.
Alguém comparou-o de forma vívida com a "interface USB-C" do mundo da IA: assim como o USB-C padronizou a conexão de dispositivos, o MCP também fornecerá aos modelos de IA uma "linguagem" unificada para acessar dados e ferramentas externas. Com esta interface comum, os modelos de IA mais avançados poderão superar as limitações das ilhas de informação, obtendo as informações contextuais necessárias para gerar respostas mais relevantes e úteis.
Como funciona o MCP? O "tradutor" universal de ferramentas e dados
Para reduzir a barreira técnica, o MCP adotou uma arquitetura intuitiva de Cliente-Servidor.
Você pode imaginar o MCP como um "tradutor" que faz a mediação: de um lado estão as aplicações de IA (Client, cliente), como chatbots, editores inteligentes ou qualquer software que necessite de assistência de IA; do outro lado estão os dados ou serviços (Server, servidor), como o banco de dados da empresa, armazenamento em nuvem, serviços de e-mail ou qualquer ferramenta externa.
Os desenvolvedores podem escrever um servidor MCP (um programa leve) para uma determinada fonte de dados, permitindo que ele forneça esses dados ou funcionalidades em um formato padrão; ao mesmo tempo, o cliente MCP integrado na aplicação de IA pode se comunicar com o servidor de acordo com o protocolo.
A beleza deste design está no fato de que o modelo de IA não precisa fazer chamadas diretas a várias APIs ou bancos de dados; ele apenas precisa enviar um pedido através do cliente MCP, e o servidor MCP atuará como intermediário, traduzindo a "intenção" da IA em operações concretas correspondentes aos serviços, e, após a execução, retornará os resultados à IA. Todo o processo é muito natural para o usuário, que só precisa dar comandos ao assistente de IA em linguagem cotidiana, e os detalhes da comunicação são gerenciados pelo MCP nos bastidores.
Dê um exemplo concreto para ilustrar: suponha que você deseje que um assistente de IA ajude a gerenciar seus e-mails do Gmail. Primeiro, você pode instalar um servidor MCP do Gmail e, através do padrão de autorização OAuth, permitir que esse servidor tenha acesso à sua conta do Gmail.
Depois, ao conversar com o assistente de IA, você pode perguntar: "Ajude-me a verificar quais são os e-mails não lidos que o chefe enviou sobre o relatório trimestral?" O modelo de IA recebe essa frase e identifica que se trata de uma tarefa de consulta de e-mail, então utiliza o protocolo MC para enviar um pedido de pesquisa ao servidor do Gmail. O servidor MCP usa as credenciais de autorização armazenadas anteriormente para acessar a API do Gmail e pesquisar os e-mails, retornando os resultados para a IA. Em seguida, a IA organiza as informações e responde com um resumo dos e-mails encontrados em linguagem natural. Da mesma forma, se você disser a seguir "Por favor, exclua todos os e-mails de marketing da semana passada", a IA enviará um comando ao servidor através do MC para executar a operação de exclusão de e-mails.
Durante todo o processo, você não precisa abrir o Gmail diretamente, apenas completou as tarefas de verificar e excluir e-mails através de uma conversa com a IA. Esta é exatamente a poderosa experiência que o MCP oferece: o assistente de IA conecta-se diretamente às operações de aplicativos do dia a dia através de uma "ponte de contexto".
Vale a pena mencionar que o MCP suporta interação bidirecional, não apenas a IA pode "ler" dados externos, mas também pode executar ações externamente através de ferramentas (como adicionar eventos ao calendário, enviar e-mails, etc.). Isso é como se a IA não apenas tivesse acesso ao "livro" de dados, mas também tivesse um "caixa de ferramentas" disponível. Através do MCP, a IA pode decidir autonomamente usar uma determinada ferramenta para completar uma tarefa no momento certo, como chamar automaticamente a ferramenta de consulta ao banco de dados para obter informações ao responder a perguntas de programação. Essa manutenção de contexto flexível permite que a IA se lembre do contexto relevante ao alternar entre diferentes ferramentas e conjuntos de dados, aumentando a eficiência na resolução de tarefas complexas.
As quatro principais características do MC
A razão pela qual o MCP chama a atenção é que ele integra várias ideias de design, como abertura, padronização e modularização, tornando a interação da IA com o mundo exterior ainda mais avançada. Aqui estão algumas características importantes do MCP:
Padrões Abertos: O MCP é uma especificação de protocolo publicada em formato de código aberto. Qualquer pessoa pode visualizar os detalhes da especificação e implementá-la. Essa abertura significa que não pertence a nenhum único fornecedor privado, reduzindo o risco de estar vinculado a uma plataforma específica. Os desenvolvedores podem investir recursos no MCP com confiança, pois, uma vez adotado, mesmo que mudem de fornecedor ou modelo de serviço de IA no futuro, os novos modelos poderão utilizar a mesma interface MCP. Em outras palavras, o MCP melhora a compatibilidade entre modelos de diferentes marcas, evitando o bloqueio de fornecedores e proporcionando mais flexibilidade.
Uma vez desenvolvido, aplicável a várias partes: no passado, os desenvolvedores criavam plugins ou integrações para um determinado modelo de IA que não podiam ser aplicados diretamente a outro modelo; mas com o MCP, conectores de dados semelhantes podem ser reutilizados por várias ferramentas de IA. Por exemplo, você não precisa escrever um conjunto de programas de integração para conectar o Google Drive tanto para o ChatGPT da OpenAI quanto para o Claude da Anthropic, basta fornecer um "servidor Google Drive" que siga os padrões do MCP, e ambos poderão acessá-lo. Isso não apenas economiza custos de desenvolvimento e manutenção, mas também torna o ecossistema de ferramentas de IA mais próspero: a comunidade pode compartilhar vários módulos de integração MCP, e novos modelos podem aproveitar diretamente as ricas ferramentas existentes ao serem lançados.
Contexto e ferramentas: o MCP, chamado de Protocolo de Contexto Modelo, na verdade abrange uma variedade de formas de fornecer informações assistidas por IA. De acordo com a especificação, o servidor MCP pode fornecer três tipos de "(primitive) primitivos" para a IA usar: um é "Prompt" (prompt), que pode ser entendido como uma instrução ou modelo predefinido para orientar ou restringir o comportamento da IA; O segundo é "Recurso", que se refere a dados estruturados, como conteúdo de arquivos, tabelas de dados, etc., que podem ser usados diretamente como contexto de entrada de IA; Por fim, existe a "Ferramenta", que é uma função ou ação que pode ser executada, como consultar o banco de dados e enviar e-mails como mencionado acima. Da mesma forma, duas primitivas são definidas no lado do cliente de IA: "raiz" e "amostragem". O Root fornece o ponto de entrada do servidor para o sistema de arquivos do cliente (por exemplo, permitindo que o servidor leia e grave nos arquivos locais do usuário), enquanto o Sampling permite que o servidor solicite uma geração de texto adicional da IA para um comportamento avançado de "auto-looping de modelo". Embora esses detalhes técnicos não exijam que o usuário comum se aprofunde, este design demonstra o pensamento modular do MCP: dividir os elementos necessários para a IA interagir com o mundo exterior em diferentes tipos para expansão e otimização futuras. Por exemplo, a equipe Anthropic descobriu que subdividir o conceito tradicional de "uso de ferramentas" em tipos como Prompt e Resource ajuda a IA a distinguir claramente entre diferentes intenções e fazer um uso mais eficaz de informações contextuais.
Considerações de segurança e autorização: A arquitetura do MCP leva em conta adequadamente a segurança dos dados e o controle de permissões. Todos os servidores MCP geralmente precisam passar pela autorização do usuário (por exemplo, o exemplo do Gmail mencionado anteriormente obtém um token através do OAuth) antes de acessar dados sensíveis. Na nova versão das especificações do MCP, foi introduzido um processo de autenticação padrão baseado no OAuth 2.1 como parte do protocolo, para garantir que a comunicação entre o cliente e o servidor seja devidamente verificada e autorizada. Além disso, para certas operações de alto risco, o MCP recomenda manter um mecanismo de auditoria humano no loop - ou seja, quando a IA tenta executar ações críticas, permite que o usuário tenha a oportunidade de confirmar ou rejeitar. Esses princípios de design mostram a preocupação da equipe do MCP com a segurança, buscando evitar a introdução de muitos novos pontos de risco ao expandir as funcionalidades da IA.
Reação inicial da academia e da comunidade de desenvolvedores
Após o lançamento do MCP, gerou imediatamente uma discussão entusiasmada no setor de tecnologia e na comunidade de desenvolvedores. A indústria expressou expectativa e apoio em relação a este padrão aberto.
Por exemplo, o CEO da OpenAI, Sam Altman, anunciou em uma postagem em março de 2025 que a OpenAI adicionará suporte ao padrão Anthropic MCP em seus produtos. Isso significa que o popular assistente ChatGPT também poderá acessar várias fontes de dados através do MCP no futuro, mostrando a tendência de colaboração entre os dois grandes laboratórios de IA na promoção de um padrão comum. Ele afirmou: "Todo mundo adora o MCP, estamos felizes em adicionar suporte a ele em todos os produtos".
Na verdade, a OpenAI integrou o MC no seu kit de desenvolvimento de Agents e planeia, em breve, oferecer suporte na aplicação de desktop do ChatGPT e na API de respostas. Esta declaração é vista como um marco importante para o ecossistema do MC.
Não só as empresas líderes estão atentas, mas a reação da comunidade de desenvolvedores ao MCP também é calorosa. No fórum técnico Hacker News, os tópicos relacionados atraíram rapidamente centenas de comentários. Muitos desenvolvedores veem o MCP como "finalmente uma interface de plugin de ferramenta LLM padronizada", acreditando que ele não trouxe novas funcionalidades, mas que, através de uma interface unificada, pode reduzir significativamente o trabalho de reinventar a roda. Um internauta resumiu de forma vívida: "Em resumo, o MCP tenta usar o mecanismo clássico de chamada de ferramentas/funções para fornecer uma interface de plugin genérica padronizada para LLM. Não está introduzindo novas capacidades, mas procura resolver o problema de integração N×M, permitindo que mais ferramentas sejam desenvolvidas e utilizadas." Essa visão aponta para o núcleo do valor do MCP: está na padronização e não na inovação funcional, mas a padronização em si tem um enorme impacto no ecossistema.
Ao mesmo tempo, alguns desenvolvedores levantaram questões e sugestões no estágio inicial. Por exemplo, algumas pessoas queixaram-se de que a definição do termo "(context) contextual" em documentos oficiais não é suficientemente clara, e seria desejável ver exemplos mais práticos para compreender o que o MCP pode fazer. Os engenheiros da Anthropic também responderam positivamente durante a discussão, explicando: "A essência do MCP é trazer o que você se importa para qualquer aplicativo LLM com um cliente MCP. Você pode fornecer a estrutura do banco de dados para o modelo como um recurso (para que ele possa ser acessado a qualquer momento na conversa) ou pode fornecer uma ferramenta para consultar o banco de dados. Isso permite que o modelo decida por si mesmo quando usar a ferramenta para responder a perguntas." Através desta explicação, muitos desenvolvedores têm uma melhor compreensão da utilidade do MCP. No geral, a comunidade está cautelosamente otimista sobre o MCP, acreditando que ele tem o potencial de se tornar um denominador comum da indústria, embora leve tempo para ver a maturidade e os benefícios reais.
É digno de nota que o MCP atraiu um grupo de primeiros adotantes logo após o seu lançamento. Por exemplo, a empresa de pagamentos Block (anteriormente conhecida como Square) e a plataforma multimédia Apollo já integraram o MCP em seus sistemas internos; empresas de ferramentas para desenvolvedores como Zed, Replit, Codeium e Sourcegraph também anunciaram que estão colaborando com o MCP para melhorar as funcionalidades de inteligência artificial em suas próprias plataformas.
O CTO da Block até elogiou publicamente: "Tecnologias abertas como o MCP são como uma ponte que liga a IA às aplicações do mundo real, tornando a inovação mais aberta, transparente e enraizada na colaboração." Isso mostra que a indústria, desde startups até grandes empresas, demonstrou um forte interesse pelo MCP, e a colaboração interdisciplinar está gradualmente se tornando uma tendência. Mike Krieger, chefe de produtos da Anthropic, também deu boas-vindas à entrada da OpenAI em um post da comunidade, revelando que "o MCP, como um padrão aberto em crescimento, já tem milhares de integrações em andamento, e o ecossistema continua a crescer." Esse feedback positivo demonstra que o MCP já obteve um reconhecimento considerável desde seu lançamento.
Os quatro desafios e limitações que o MCP pode enfrentar
Apesar das boas perspectivas para o MCP, ainda existem alguns desafios e limitações a serem superados na promoção e aplicação:
A popularização e compatibilidade entre modelos: para aproveitar ao máximo o valor do MCP, é necessário que mais modelos e aplicações de IA suportem este padrão. Atualmente, as séries Anthropic Claude e alguns produtos da OpenAI já se manifestaram a favor do suporte, e a Microsoft também anunciou integrações relacionadas ao MCP (como fornecer servidores MCP que permitam que a IA use navegadores). No entanto, se outros grandes players como Google, Meta e vários modelos de código aberto irão seguir totalmente, ainda está por ver. Se no futuro surgirem divergências nos padrões (como cada um promovendo diferentes protocolos), a intenção original dos padrões abertos será difícil de realizar completamente. Portanto, a popularização do MCP necessita de um consenso na indústria, e pode até exigir a intervenção de organizações de padronização para garantir a verdadeira compatibilidade e interoperabilidade entre os diferentes modelos.
Dificuldade de implementação e implantação: Para os desenvolvedores, embora o MCP elimine o problema de escrever vários conjuntos de programas de integração, a implementação inicial ainda requer tempo de aprendizado e desenvolvimento. Escrever um servidor MCP envolve compreender a comunicação JSON-RPC, conceitos primitivos e interface com serviços de destino. Algumas equipas de pequena e média dimensão podem não ter os recursos para se desenvolverem sozinhas durante algum tempo. No entanto, a boa notícia é que o Anthropic já fornece SDKs e código de exemplo, como Python e TypeScript, para facilitar que os desenvolvedores comecem rapidamente. A comunidade também continua a lançar conectores MCP pré-construídos, abrangendo ferramentas comuns como Google Drive, Slack, GitHub, etc. Existem até serviços em nuvem (como o Cloudflare) que oferecem a implantação de servidores MCP com um clique, simplificando o processo de configuração do MCP em servidores remotos. Por conseguinte, à medida que a cadeia de ferramentas amadurece, espera-se que o limiar para a implementação de MCP diminua gradualmente. No entanto, no atual período de transição, as empresas ainda têm de ponderar os custos de desenvolvimento, a compatibilidade do sistema e outros fatores aquando da introdução do MCP.
Segurança e controle de permissão: Dar aos modelos de IA a liberdade de chamar dados externos e ferramentas operacionais traz novos riscos de segurança. O primeiro é a segurança das credenciais de acesso: os servidores MCP geralmente precisam salvar credenciais para vários serviços (como tokens OAuth) para executar operações em nome dos usuários. Se essas credenciais forem roubadas por pessoas sem escrúpulos, o invasor pode configurar seu próprio servidor MCP para se passar pelo usuário e, em seguida, obter acesso a todos os dados do usuário, como ler todos os e-mails, enviar mensagens e roubar informações confidenciais em lotes. Uma vez que este ataque explora um canal de API legítimo, pode até ignorar os alertas de início de sessão remoto tradicionais sem deteção. O segundo é a proteção do próprio servidor MCP: como um intermediário que agrega várias chaves de serviço, uma vez que o servidor MCP é comprometido, o invasor pode obter acesso a todos os serviços conectados, com consequências inimagináveis. Isso foi descrito como "roubar as chaves de um reino inteiro com um clique", especialmente em um ambiente corporativo onde um único ponto de falha pode permitir que os invasores dirijam diretamente para vários sistemas internos. Há também uma nova ameaça de ataques de injeção imediata: os atacantes podem enganar a IA para executar inadvertidamente ações maliciosas, escondendo instruções especiais em arquivos ou mensagens. Por exemplo, um e-mail aparentemente comum contém um comando oculto e, quando o assistente de IA lê o conteúdo do e-mail, o comando oculto implantado é acionado, permitindo que a IA execute ações não autorizadas por meio do MCP (como transmitir secretamente documentos confidenciais). Uma vez que os utilizadores muitas vezes desconhecem a existência de tais instruções enigmáticas, a fronteira de segurança tradicional entre "ler conteúdo" e "executar ações" é borrada aqui, criando riscos potenciais. Finalmente, a ampla gama de permissões também é uma preocupação: a fim de tornar a IA flexível para concluir uma variedade de tarefas, os servidores MCP geralmente solicitam ampla autorização (como discrição de leitura-gravação sobre mensagens, em vez de apenas consultas). Juntamente com o fato de que o MCP gerencia centralmente as visitas a muitos serviços, no caso de uma violação de dados, os invasores podem analisar dados de várias fontes para uma privacidade de usuário mais abrangente, ou até mesmo operadores legítimos de MCP podem abusar de dados entre serviços para construir um perfil de usuário completo. Em suma, o MCP traz conveniência ao mesmo tempo em que reformula o modelo de segurança original, exigindo que desenvolvedores e usuários estejam mais cientes dos riscos. No processo de promoção do MCP, como desenvolver boas práticas de segurança (como controle de permissão mais detalhado, proteção de credenciais reforçada, mecanismo de supervisão de comportamento de IA, etc.) será uma questão importante.
Evolução e Governança das Normas: Como um novo padrão emergente, os detalhes das normas do MCP podem ser ajustados e atualizados com base no feedback das aplicações práticas. De fato, a Anthropic lançou uma versão atualizada das normas do MCP em março de 2025, introduzindo melhorias como a autenticação padrão OAuth mencionada anteriormente, comunicação bidirecional em tempo real, solicitações em lote, entre outras, para aumentar a segurança e a compatibilidade. No futuro, à medida que mais participantes se juntarem, novos módulos de funcionalidade poderão ser expandidos. Como coordenar a evolução das normas em uma comunidade aberta também é um desafio: é necessário ter um mecanismo de governança claro para decidir a direção do padrão, mantendo a compatibilidade retroativa enquanto atende a novas demandas. Além disso, as empresas que adotam o MCP devem estar atentas à consistência das versões, garantindo que os clientes e servidores sigam o mesmo protocolo de versão, caso contrário, podem ocorrer problemas de comunicação. No entanto, a evolução de tais protocolos padronizados pode se referir ao desenvolvimento de normas da internet, sendo aprimorada gradualmente sob o consenso da comunidade. À medida que o MCP se torna cada vez mais maduro, teremos a oportunidade de ver grupos de trabalho ou organizações de normas dedicadas liderando sua manutenção a longo prazo, garantindo que este padrão aberto sempre sirva aos interesses comuns de toda a ecologia de IA.
O potencial futuro e as perspectivas de aplicação do MCP
No futuro, o Model Context Protocol (MCP) pode desempenhar um papel fundamental nas aplicações de inteligência artificial, trazendo impactos em várias frentes:
Colaboração multimodelo e IA modular: À medida que os MCPs se tornam generalizados, podemos ver diferentes modelos de IA trabalhando juntos de forma mais suave. O MCP torna mais fácil para um assistente de IA usar serviços fornecidos por outro sistema de IA. Por exemplo, um modelo de conversação de texto pode invocar a capacidade de um modelo de reconhecimento de imagem através do MCP (simplesmente encapsular este último em uma ferramenta MCP) para complementar os pontos fortes uns dos outros entre modelos. As futuras aplicações de IA podem não ser mais suportadas por um único modelo, mas por vários agentes de IA com diferentes conhecimentos trabalhando juntos por meio de protocolos padronizados. Isso é um pouco como uma arquitetura de microsserviços em engenharia de software: cada serviço (modelo) desempenha seu próprio papel, se comunica e colabora por meio de uma interface padrão e forma um todo mais forte.
Ecossistema de ferramentas próspero: O MCP estabeleceu um "slot" comum para ferramentas de IA, prevendo que isso dará origem a um ecossistema próspero de ferramentas de terceiros. A comunidade de desenvolvedores já começou a contribuir com vários conectores MCP, e assim que novos serviços digitais surgirem, é provável que alguém desenvolva rapidamente um módulo MCP correspondente. No futuro, se os usuários quiserem que o assistente de IA suporte uma nova funcionalidade, poderão simplesmente baixar ou ativar um plugin MCP pronto, sem precisar esperar pelo desenvolvimento oficial do fornecedor de IA. Esse modelo de ecossistema é um pouco como a App Store de smartphones, exceto que o "app" aqui são ferramentas ou fontes de dados destinadas ao uso da IA. Para as empresas, também é possível criar sua própria biblioteca de ferramentas MCP internas, para que as aplicações de IA de vários departamentos possam compartilhar, formando gradualmente um ecossistema de IA em nível organizacional. A longo prazo, com a contribuição de um grande número de desenvolvedores, a riqueza do ecossistema MCP ampliará significativamente os limites de aplicação do assistente de IA, permitindo que a IA realmente se integre a uma variedade mais ampla de cenários de negócios e à vida cotidiana.
Novas formas de colaboração padronizada: A experiência histórica nos ensina que padrões unificados frequentemente podem gerar inovações explosivas — assim como a Internet se conectou a tudo graças a protocolos como TCP/IP e HTTP. O MCP, como um dos protocolos-chave da era da IA, tem o potencial de promover a colaboração entre as indústrias na integração de ferramentas de IA. É importante notar que a Anthropic adotou uma abordagem de colaboração open source para promover o MCP, encorajando desenvolvedores a melhorarem o protocolo conjuntamente. No futuro, podemos ver mais empresas e instituições de pesquisa participando da formulação dos padrões do MCP, tornando-o ainda mais robusto. Ao mesmo tempo, a padronização também reduz a barreira de entrada para equipes de startups no mercado de ferramentas de IA: as novas empresas podem se concentrar em criar ferramentas criativas, pois, através do MCP, seus produtos podem ser naturalmente chamados por diversos assistentes de IA, sem precisar se adaptar a várias plataformas. Isso acelerará ainda mais a diversidade de ferramentas de IA, formando um ciclo virtuoso.
Salto nas capacidades do assistente de IA: Em resumo, o que o MCP traz será uma atualização das capacidades do assistente de IA. Através de protocolos contextuais plug-and-play, os futuros assistentes de IA poderão acessar todos os recursos digitais que os usuários já possuem, desde dispositivos pessoais até serviços em nuvem, de software de escritório a ferramentas de desenvolvimento. Isso significa que a IA poderá compreender mais profundamente o contexto atual dos usuários, os dados em mãos, e assim fornecer assistência mais relevante. Por exemplo, um assistente de análise de negócios pode conectar-se simultaneamente a sistemas financeiros, calendários e e-mails, integrando informações para alertá-lo proativamente sobre mudanças importantes; ou, a IA de programação para desenvolvedores não só entenderá repositórios de código, mas também poderá integrar ferramentas de gerenciamento de projetos e registros de discussões, tornando-se verdadeiramente um parceiro inteligente que compreende todo o contexto de desenvolvimento. Assistentes de IA multifuncionais não serão mais apenas capazes de responder perguntas em conversas, mas poderão executar tarefas complexas, conectar vários serviços, tornando-se uma ajuda ainda mais indispensável em nosso trabalho e vida.
Em resumo, o Model Context Protocol (MCP), como um novo padrão aberto emergente, está construindo uma ponte entre modelos de IA e o mundo externo. Ele nos revela uma tendência: assistentes de IA estão se movendo de ilhas isoladas para uma ecologia colaborativa interconectada. Claro, a implementação de novas tecnologias nunca é instantânea; o MCP ainda precisa de tempo para validar sua estabilidade e segurança, e todas as partes precisam trabalhar juntas para estabelecer as melhores práticas. No entanto, é certo que a padronização e a colaboração são uma das direções inevitáveis para o desenvolvimento da IA. Em um futuro próximo, quando usarmos assistentes de IA para realizar várias tarefas complexas, talvez raramente prestemos atenção à presença do MCP—assim como hoje em dia, já não precisamos entender como o HTTP funciona para navegar na internet. Mas são esses protocolos ocultos que moldam e sustentam a prosperidade de todo o ecossistema. A filosofia que o MCP representa impulsionará a IA a se integrar mais intimamente na vida digital da humanidade, abrindo novos capítulos para as aplicações de inteligência artificial.
Este artigo sobre o mundo da IA: O que é o protocolo de contexto do modelo (MCP) da interface USB-C? Interpretação do protocolo de contexto universal do assistente de IA apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.