Descobre os conceitos básicos do Protocolo de Contexto de Modelo MCP, como funciona nos sistemas de IA e porque é que os programadores o estão a utilizar para ligar modelos a ferramentas e dados em tempo real.
Diferentes tipos de modelos de IA, desde grandes modelos linguísticos a sistemas de visão por computador, são capazes de suportar uma vasta gama de tarefas, incluindo a geração de texto, a análise de imagens, a deteção de padrões e a realização de previsões. No entanto, a ligação destes modelos a sistemas informáticos do mundo real de uma forma contínua e escalável tem exigido esforços de integração complexos.
Embora um modelo possa ter um bom desempenho por si só, a sua implementação em ambientes práticos requer frequentemente o acesso a ferramentas externas, dados em tempo real ou contexto específico do domínio. A junção destes elementos envolve normalmente código personalizado, configuração manual e reutilização limitada.
Recentemente, o conceito de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) tem vindo a ganhar atenção na comunidade de IA. O MCP é uma norma aberta que permite aos sistemas de IA trocar informações com ferramentas, ficheiros e bases de dados utilizando um formato partilhado e estruturado. Em vez de criar integrações para cada caso de utilização, os programadores podem utilizar o MCP para simplificar a forma como os modelos acedem e interagem com o contexto de que necessitam.
Podes pensar na MCP como um adaptador universal. Tal como um adaptador de viagem permite que os teus dispositivos se liguem a diferentes tomadas eléctricas em todo o mundo, a MCP permite que os modelos de IA se liguem a vários sistemas, ferramentas e fontes de dados sem necessitarem de uma configuração personalizada para cada um deles.
Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente o que é a MCP, como funciona e o papel que desempenha para tornar a IA mais eficaz em aplicações do mundo real. Também vamos explorar alguns exemplos do mundo real onde a MCP está a ser utilizada.
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é uma norma aberta criada pela Anthropic, uma empresa de segurança e investigação de IA conhecida por criar modelos de linguagem avançados. Oferece aos modelos de IA uma forma clara de ligação a ferramentas, ficheiros ou bases de dados.
Atualmente, a maioria dos assistentes de IA baseia-se em grandes modelos linguísticos para responder a perguntas ou realizar tarefas. No entanto, esses modelos precisam frequentemente de dados adicionais para responder bem. Sem um sistema partilhado, cada ligação tem de ser construída de raiz.
Por exemplo, um chatbot concebido para ajudar no suporte de TI pode precisar de obter informações do sistema de bilhética interno de uma empresa. Sem a MCP, isso exigiria uma integração personalizada, tornando a configuração demorada e difícil de manter.
O MCP resolve esse problema actuando como uma porta comum para todas as ferramentas e modelos. Não pertence a nenhuma empresa ou modelo - pelo contrário, é um novo conceito de como os sistemas de IA podem ligar-se a dados e serviços externos.
Qualquer programador pode utilizar a MCP para criar assistentes que funcionem com informações em tempo real. Isto reduz o tempo de configuração e evita confusões ao alternar entre ferramentas ou plataformas.
Anthropic introduziu a ideia do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) em novembro de 2024. Começou como um projeto de código aberto para melhorar a forma como os modelos linguísticos interagem com ferramentas e dados.
Desde então, a MCP ganhou muita atenção. Começou com os programadores a criar ferramentas internas para coisas como pesquisa de documentos e assistência de código. Esse interesse inicial cresceu rapidamente, com as grandes empresas a começarem a utilizar a MCP nos seus sistemas de produção.
No início de 2025, o apoio ao MCP começou a espalhar-se pela indústria tecnológica. O OpenAI e Google DeepMind, dois dos principais laboratórios de investigação de IA, anunciaram que os seus sistemas funcionariam com o protocolo.
Na mesma altura, Microsoft lançou ferramentas para ajudar os programadores a utilizar a MCP mais facilmente, incluindo suporte para os seus produtos populares, como o Copilot Studio, que ajuda as empresas a criar assistentes de IA, e o Visual Studio Code, um editor de código muito utilizado.
No centro da CIM estão três partes principais: clientes, servidores e um conjunto partilhado de regras chamado protocolo. Pensa nisto como uma conversa entre dois lados: um que pede informações e o outro que as fornece.
Nesta configuração, o sistema de IA desempenha o papel de cliente. Quando precisa de algo, como um ficheiro, uma entrada na base de dados ou uma ferramenta para executar uma ação, envia um pedido. Do outro lado, o servidor recebe esse pedido, vai buscar a informação necessária ao sítio certo e envia-a de volta de uma forma que a IA possa compreender.
Essa estrutura significa que os desenvolvedores não precisam criar uma conexão personalizada sempre que quiserem 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, mais simples e mais confiável.
Segue-se uma explicação de como a MCP liga um assistente de IA a dados ou ferramentas externas:
Atualmente, o MCP já está a ser utilizado numa variedade de ferramentas e plataformas que dependem do contexto em tempo real. Eis alguns exemplos de como as empresas estão a utilizar o protocolo para ligar modelos linguísticos a sistemas em tempo real e a dados estruturados:
Em seguida, vamos analisar mais de perto um ramo da IA em que a MCP está apenas a começar a surgir: a visão por computador.
Enquanto os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11 são óptimos na identificação de padrões e objectos em imagens, os seus conhecimentos podem tornar-se ainda mais impactantes quando combinados com o contexto certo.
Em aplicações do mundo real, especialmente na área da saúde, a adição de contexto como o historial do paciente, resultados laboratoriais ou notas clínicas pode aumentar significativamente a utilidade das previsões do modelo, conduzindo a resultados mais informados e significativos.
É aí que entra o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Apesar de ainda não ser amplamente utilizado e de ser uma abordagem em desenvolvimento que está a ser explorada por investigadores e engenheiros, apresenta um grande potencial.
Por exemplo, no diagnóstico da retinopatia diabética, uma doença que pode causar perda de visão em pessoas com diabetes, um assistente de IA pode utilizar o MCP para coordenar várias ferramentas especializadas. Pode começar por recuperar registos de pacientes de uma base de dados e avaliar o risco de diabetes utilizando um modelo preditivo.
Depois, um modelo de visão por computador analisa as imagens da retina para detetar sinais de danos, como hemorragias ou inchaço, que indicam a presença ou a gravidade da retinopatia. Por fim, o assistente pode procurar ensaios clínicos relevantes com base no perfil do doente.
A MCP permite que todas estas ferramentas comuniquem através de um protocolo partilhado, permitindo que o assistente reúna a análise de imagens e os dados estruturados num único fluxo de trabalho contínuo.
Cada ferramenta é acedida através de um servidor MCP, o que permite ao assistente enviar pedidos estruturados e receber respostas padronizadas. Isto elimina a necessidade de integrações personalizadas e permite que o assistente combine a análise de imagens com dados críticos do paciente num fluxo de trabalho suave e eficiente. Embora a MCP ainda seja recente, já existe muita investigação e trabalho em curso com o objetivo de tornar casos de utilização como este praticamente possíveis.
Eis algumas das principais vantagens que a MCP oferece:
Por outro lado, há algumas limitações a ter em conta no que diz respeito à CIM:
Os modelos de IA estão a tornar-se mais capazes, mas continuam a depender do acesso aos dados certos. O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) oferece aos programadores uma forma consistente e padronizada de estabelecer essas ligações. Em vez de construir cada integração a partir do zero, as equipas podem seguir um formato partilhado que funciona em diferentes ferramentas e sistemas.
À medida que a adoção cresce, o MCP tem o potencial de se tornar uma parte padrão da forma como os assistentes de IA são concebidos e implementados. Ajuda a simplificar a configuração, a melhorar o fluxo de dados e a estruturar as interações de modelos do mundo real.
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