O próximo passo na automação de IA: Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Diferentes tipos de modelos de IA, desde grandes modelos de linguagem até sistemas de visão computacional, são capazes de suportar uma ampla gama de tarefas, incluindo gerar texto, analisar imagens, detectar padrões e fazer previsões. No entanto, conectar esses modelos a sistemas de computador do mundo real de forma integrada e escalável normalmente exige esforços complexos de integração.

Embora um modelo possa ter um bom desempenho por si só, implementá-lo em ambientes práticos geralmente requer acesso a ferramentas externas, dados em tempo real ou contexto específico do domínio. Unir esses elementos geralmente envolve código personalizado, configuração manual e reutilização limitada.

Recentemente, o conceito de um Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) tem ganhado atenção na comunidade de IA. O MCP é um padrão aberto que permite que sistemas de IA troquem informações com ferramentas, arquivos e bancos de dados usando um formato compartilhado e estruturado. Em vez de construir integrações para cada caso de uso, os desenvolvedores podem usar o MCP para otimizar como os modelos acessam e interagem com o contexto de que precisam.

Você pode pensar no MCP como um adaptador universal. Assim como um adaptador de viagem permite que seus dispositivos se conectem a diferentes tomadas de energia ao redor do mundo, o MCP permite que modelos de IA se conectem a vários sistemas, ferramentas e fontes de dados sem a necessidade de uma configuração personalizada para cada um.

Neste artigo, analisaremos mais de perto o que é MCP, como ele funciona e o papel que desempenha para tornar a IA mais eficaz em aplicações do mundo real. Também exploraremos alguns exemplos reais de onde o MCP está sendo usado.

O que é Model Context Protocol?

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um padrão aberto criado pela Anthropic, uma empresa de pesquisa e segurança de IA conhecida por construir modelos de linguagem avançados. Ele oferece aos modelos de IA uma maneira clara de se conectar com ferramentas, arquivos ou bancos de dados. 

A maioria dos assistentes de IA hoje depende de grandes modelos de linguagem para responder a perguntas ou concluir tarefas. No entanto, esses modelos geralmente precisam de dados extras para responder bem. Sem um sistema compartilhado, cada conexão deve ser construída do zero. 

Por exemplo, um chatbot projetado para ajudar com o suporte de TI pode precisar extrair informações do sistema de tickets interno de uma empresa. Sem o MCP, isso exigiria uma integração personalizada, tornando a configuração demorada e difícil de manter.

O MCP resolve esse problema atuando como uma porta comum para todas as ferramentas e modelos. Ele não pertence a nenhuma empresa ou modelo específico, mas sim, é um novo conceito de como os sistemas de IA podem se conectar com dados e serviços externos.

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Qualquer desenvolvedor pode usar o MCP para criar assistentes que trabalhem com informações em tempo real. Isso reduz o tempo de configuração e evita confusão ao alternar entre ferramentas ou plataformas. 

A origem e adoção do Protocolo de Contexto do Modelo

A Anthropic introduziu a ideia do Model Context Protocol (MCP) em novembro de 2024. Começou como um projeto de código aberto para melhorar a forma como os modelos de linguagem interagem com ferramentas e dados. 

Desde então, o MCP tem ganhado muita atenção. Começou com desenvolvedores criando ferramentas internas para coisas como busca de documentos e assistência de código. Esse interesse inicial cresceu rapidamente, com empresas maiores começando a usar o MCP em seus sistemas de produção.

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No início de 2025, o suporte para MCP começou a se espalhar por todo o setor de tecnologia. OpenAI e Google DeepMind, dois dos principais laboratórios de pesquisa de IA, anunciaram que seus sistemas funcionariam com o protocolo.

Na mesma época, a Microsoft lançou ferramentas para ajudar os desenvolvedores a usar o MCP com mais facilidade, incluindo suporte para seus produtos populares como o Copilot Studio, que ajuda as empresas a construir assistentes de IA, e o Visual Studio Code, um editor de código amplamente utilizado.

Componentes-chave do Protocolo de Contexto do Modelo

No coração do MCP estão três partes principais: clientes, servidores e um conjunto compartilhado de regras chamado protocolo. Pense nisso como uma conversa entre dois lados: um pedindo informações e o outro fornecendo.

Nesta configuração, o sistema de IA desempenha o papel de cliente. Quando precisa de algo, como um ficheiro, uma entrada de base de dados ou uma ferramenta para realizar uma ação, envia um pedido. Do outro lado, o servidor recebe esse pedido, obtém as informações necessárias do local certo e envia-as de volta de uma forma que a IA possa entender.

Esta estrutura significa que os desenvolvedores não precisam construir uma conexão personalizada sempre que desejam que um modelo de IA funcione com uma nova ferramenta ou fonte de dados. O MCP ajuda a padronizar o processo, tornando tudo mais rápido, simples e confiável.

Uma visão geral de como o MCP funciona

Aqui está um passo a passo de como o MCP conecta um assistente de IA com dados ou ferramentas externas:

• O assistente verifica o que sabe: Quando um usuário pergunta algo, o assistente primeiro verifica se já tem a resposta. Se não tiver, decide obter ajuda de outro sistema.
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• Ele cria uma solicitação: Atuando como um cliente MCP, o assistente cria uma solicitação. Isso inclui quais dados ele precisa e por quê.
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• A solicitação chega ao servidor: A solicitação é enviada para um servidor que está conectado a uma ferramenta, aplicativo ou banco de dados. O servidor pode entender e lidar com a solicitação usando as regras do MCP.
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• O servidor faz o trabalho: Ele pode procurar dados, executar uma consulta, atualizar um arquivo ou realizar outra ação na ferramenta conectada - o que quer que o assistente tenha solicitado.
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• O servidor responde: Os dados são empacotados no formato MCP e enviados de volta ao assistente. Isso ajuda o modelo a entendê-los imediatamente.
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• O assistente responde: Com o contexto atualizado, o assistente usa as novas informações para completar sua resposta. O usuário recebe uma resposta precisa, relevante e baseada em dados em tempo real.

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Explorando aplicações do MCP no mundo real

Atualmente, o MCP já está a ser utilizado numa variedade de ferramentas e plataformas que dependem de contexto em tempo real. Aqui estão alguns exemplos de como as empresas estão a utilizar o protocolo para conectar modelos de linguagem com sistemas ativos e dados estruturados:

• Desenvolvimento de software: Os assistentes de codificação são mais úteis quando sabem no que você está trabalhando. Ferramentas como Zed (um editor de código rápido e colaborativo) e Replit (uma plataforma online para escrever e executar código) usam MCP para que seus assistentes possam ler arquivos abertos e acompanhar suas alterações enquanto você codifica.
  
  
• Assistentes empresariais: Muitas empresas usam ferramentas internas como wikis, help desks ou sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM). Empresas como a Apollo (uma plataforma para equipas de vendas) usam o MCP para permitir que os seus assistentes encontrem informações nestes sistemas - sem que os utilizadores tenham de alternar entre aplicações.
  
  
• Agentes multi-ferramenta: Algumas tarefas abrangem vários sistemas. Com o MCP, os assistentes podem pesquisar documentos e enviar atualizações ou mensagens sem problemas.
  
  
• Assistentes de desktop: Assistentes que são executados no seu computador às vezes precisam acessar arquivos locais. O aplicativo de desktop Claude, construído pela Anthropic como parte de sua família de assistentes de IA, usa o MCP para lidar com essas solicitações com segurança, mantendo seus dados no seu dispositivo em vez de enviá-los para a nuvem.

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Usando MCP para impulsionar aplicações de visão computacional

Em seguida, vamos dar uma olhada mais de perto em um ramo da IA onde o MCP está apenas começando a surgir: a visão computacional.

Embora os modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 sejam ótimos para identificar padrões e objetos em imagens, seus insights podem se tornar ainda mais impactantes quando combinados com o contexto certo. 

Em aplicações do mundo real, especialmente na área da saúde, adicionar contexto como histórico do paciente, resultados de exames laboratoriais ou notas clínicas pode aumentar significativamente a utilidade das previsões do modelo, levando a resultados mais informados e significativos.

É aqui que entra o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). Embora ainda não seja amplamente utilizado e seja ainda uma abordagem em desenvolvimento a ser explorada por investigadores e engenheiros, demonstra muito potencial. 

Aprimorando imagens médicas com IA sensível ao contexto e MCP

Por exemplo, no diagnóstico da retinopatia diabética, uma condição que pode causar perda de visão em pessoas com diabetes, um assistente de IA pode usar o MCP para coordenar várias ferramentas especializadas. Ele pode começar recuperando os registros do paciente de um banco de dados e avaliando o risco de diabetes usando um modelo preditivo. 

Em seguida, um modelo de visão computacional analisa imagens da retina em busca de sinais de danos, como sangramento ou inchaço, que indicam a presença ou gravidade da retinopatia. Finalmente, o assistente pode procurar ensaios clínicos relevantes com base no perfil do paciente. 

O MCP permite que todas essas ferramentas se comuniquem por meio de um protocolo compartilhado, permitindo que o assistente reúna a análise de imagem e os dados estruturados em um fluxo de trabalho contínuo.

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Cada ferramenta é acessada através de um servidor MCP, que permite que o assistente envie solicitações estruturadas e receba respostas padronizadas. Isso elimina a necessidade de integrações personalizadas e permite que o assistente combine a análise de imagem com dados críticos do paciente em um fluxo de trabalho suave e eficiente. Embora o MCP ainda seja novo, já existe muita pesquisa e trabalho em andamento com o objetivo de tornar casos de uso como este praticamente possíveis.

Prós e contras do Protocolo de Contexto de Modelo

Aqui estão algumas das principais vantagens que o MCP oferece:

• Comunicação consistente e padronizada: O protocolo garante estruturas de solicitação/resposta uniformes, tornando a depuração e o registro mais gerenciáveis.
  
  
• Modularidade aprimorada: Os sistemas tornam-se mais modulares, permitindo que diferentes componentes (modelos, ferramentas, bases de dados) evoluam independentemente.
  
  
• Facilita a autonomia na IA Agentic: Os agentes de IA podem raciocinar e agir em várias ferramentas sem fluxos de trabalho definidos por humanos, permitindo um comportamento mais flexível e autônomo.

Por outro lado, aqui estão algumas limitações a serem lembradas quando se trata de MCP:

• Complexidade da configuração inicial: Configurar servidores e hosts compatíveis com MCP para sistemas existentes requer esforço de engenharia e, potencialmente, repensar as arquiteturas atuais.
  
  
• Sobrecarga de desempenho: Adicionar uma camada de protocolo pode introduzir latência, especialmente se as ferramentas forem distribuídas ou acessadas por meio de redes.
  
  
• Curva de aprendizado: As equipes de desenvolvimento precisam entender a arquitetura MCP (hosts, clientes, servidores) e como projetar para ela, o que pode retardar a adoção.

Principais conclusões

Os modelos de IA estão se tornando mais capazes, mas ainda dependem do acesso aos dados certos. O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) oferece aos desenvolvedores uma forma consistente e padronizada de estabelecer essas conexões. Em vez de construir cada integração do zero, as equipes podem seguir um formato compartilhado que funciona em diferentes ferramentas e sistemas.

À medida que a adoção cresce, o MCP tem o potencial de se tornar uma parte padrão de como os assistentes de IA são projetados e implementados. Ajuda a otimizar a configuração, melhorar o fluxo de dados e trazer estrutura para as interações de modelos do mundo real. 

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