O próximo passo na automatização de IA: Protocolo de Contexto de Modelos (MCP)

Diferentes tipos de modelos de IA, desde modelos de linguagem de grande escala até sistemas de visão computacional, são capazes de realizar uma vasta gama de tarefas, incluindo gerar texto, analisar imagens, detetar padrões e fazer previsões. No entanto, ligar estes modelos a sistemas informáticos do mundo real de forma integrada e escalável tem normalmente exigido esforços complexos de integração.

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

Recentemente, o conceito de Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) tem vindo a ganhar atenção na comunidade de IA. O MCP é um padrão aberto que permite aos sistemas de IA trocar informações com ferramentas, ficheiros e bases de dados utilizando um formato partilhado e estruturado. Em vez de criarem integrações para cada caso de utilização, os programadores podem usar o MCP para simplificar a forma como os modelos acedem e interagem com o contexto de que precisam.

Podes pensar no MCP como um adaptador universal. Tal como um adaptador de viagem permite ligar os teus dispositivos a diferentes tomadas elétricas em todo o mundo, o MCP permite ligar modelos de IA a vários sistemas, ferramentas e fontes de dados sem ser necessária uma configuração personalizada para cada uma.

Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente o que é o MCP, como funciona e o papel que desempenha para tornar a IA mais eficaz em aplicações do mundo real. Também vamos explorar alguns exemplos reais de utilização do MCP.

O que é o Protocolo de Contexto de Modelos?#

O Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) é um padrão aberto criado pela Anthropic, uma empresa de investigação e segurança de IA conhecida por desenvolver modelos de linguagem avançados. Permite aos modelos de IA ligarem-se claramente a ferramentas, ficheiros ou bases de dados.

Atualmente, a maioria dos assistentes de IA depende de modelos de linguagem de grande escala para responder a perguntas ou concluir tarefas. No entanto, esses modelos precisam frequentemente de dados adicionais para responder bem. Sem um sistema partilhado, cada ligação tem de ser criada do zero.

Por exemplo, um chatbot concebido para ajudar com o suporte informático pode precisar de obter informações do sistema interno de gestão de pedidos de uma empresa. Sem o MCP, isso exigiria uma integração personalizada, tornando a configuração demorada e difícil de manter.

O MCP resolve esse problema ao funcionar como uma porta comum para todas as ferramentas e modelos. Não pertence a nenhuma empresa ou modelo específico; é antes um novo conceito para a forma como os sistemas de IA podem ligar-se a dados e serviços externos.

Fig. 1. O MCP é como uma porta comum para todas as ferramentas e modelos.

Qualquer programador pode usar o MCP para criar assistentes que trabalham com informações em tempo real. Isto reduz o tempo de configuração e evita confusões ao alternar entre ferramentas ou plataformas.

A origem e a adoção do Protocolo de Contexto de Modelos#

A Anthropic introduziu a ideia do Protocolo de Contexto de Modelos (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 recebido muita atenção. Tudo começou com programadores a criarem ferramentas internas para tarefas como pesquisa de documentos e assistência na programação. Esse interesse inicial cresceu rapidamente, e empresas de maior dimensão começaram a utilizar o MCP nos seus sistemas de produção.

Fig. 2. MCP vs. integração tradicional de IA.

No início de 2025, o suporte para o MCP começou a espalhar-se pela indústria tecnológica. A OpenAI e a Google DeepMind, dois laboratórios líderes de investigação em IA, anunciaram que os seus sistemas funcionariam com o protocolo.

Por volta da mesma altura, a Microsoft lançou ferramentas para ajudar os programadores a utilizar o MCP mais facilmente, incluindo suporte para produtos populares como o Copilot Studio, que ajuda as empresas a criar assistentes de IA, e o Visual Studio Code, um editor de código amplamente utilizado.

Principais componentes do Protocolo de Contexto de Modelos#

No centro do MCP 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 outro que as fornece.

Nesta configuração, o sistema de IA desempenha o papel de cliente. Quando precisa de algo, como um ficheiro, uma entrada numa base de dados ou uma ferramenta para executar uma ação, envia um pedido. Do outro lado, o servidor recebe esse pedido, obtém as informações necessárias no local correto e envia-as de volta de uma forma que a IA consegue compreender.

Esta estrutura significa que os programadores não têm de criar uma ligação personalizada sempre que querem que um modelo de IA funcione com uma nova ferramenta ou fonte de dados. O MCP ajuda a uniformizar o processo, tornando tudo mais rápido, simples e fiável.

Uma visão geral de como funciona o MCP#

Eis uma explicação passo a passo de como o MCP liga um assistente de IA a dados ou ferramentas externas:

• O assistente verifica o que sabe: Quando um utilizador pergunta algo, o assistente verifica primeiro se já tem a resposta. Se não tiver, decide pedir ajuda a outro sistema.
• Cria um pedido: A atuar como cliente MCP, o assistente cria um pedido. Este inclui os dados de que precisa e o motivo.
• O pedido chega ao servidor: O pedido é enviado para um servidor ligado a uma ferramenta, aplicação ou base de dados. O servidor consegue compreender e processar o pedido utilizando as regras do MCP.
• O servidor executa o trabalho: Pode pesquisar dados, executar uma consulta, atualizar um ficheiro ou realizar outra ação na ferramenta ligada, conforme o que o assistente solicitou.
• O servidor responde: Os dados são empacotados no formato MCP e enviados de volta ao assistente. Isto ajuda o modelo a compreendê-los imediatamente.
• O assistente responde: Com o contexto atualizado, o assistente utiliza as novas informações para concluir a resposta. O utilizador recebe uma resposta precisa, relevante e baseada em dados em tempo real.

Fig. 3. Como funciona o MCP em aplicações de IA.

Explorar aplicações reais do MCP#

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

• Desenvolvimento de software: Os assistentes de programação são mais úteis quando sabem em que estás a trabalhar. Ferramentas como o Zed (um editor de código rápido e colaborativo) e o Replit (uma plataforma online para escrever e executar código) utilizam o MCP para que os seus assistentes possam ler ficheiros abertos e acompanhar as tuas alterações enquanto programas.
• Assistentes empresariais: Muitas empresas utilizam ferramentas internas como wikis, serviços de suporte ou sistemas de Gestão de Relações com Clientes (CRM). Empresas como a Apollo (uma plataforma para equipas de vendas) utilizam o MCP para permitir que os seus assistentes encontrem informações nestes sistemas, sem obrigar os utilizadores a alternar entre aplicações.
• Agentes com várias ferramentas: Algumas tarefas abrangem vários sistemas. Com o MCP, os assistentes podem pesquisar documentos e enviar atualizações ou mensagens de forma integrada.
• Assistentes de ambiente de trabalho: Os assistentes executados no teu computador precisam, por vezes, de aceder a ficheiros locais. A aplicação de ambiente de trabalho Claude, criada pela Anthropic como parte da sua família de assistentes de IA, utiliza o MCP para processar estes pedidos em segurança, mantendo os teus dados no dispositivo em vez de os enviar para a nuvem.

Fig. 4. Um exemplo de como o MCP processa dados em vários sistemas.

Utilizar o MCP para impulsionar aplicações de visão computacional#

De seguida, vamos analisar mais detalhadamente um ramo da IA onde o MCP está apenas a começar a surgir: a visão computacional.

Embora os modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, sejam excelentes a identificar padrões e objetos em imagens, os seus conhecimentos podem tornar-se ainda mais impactantes quando combinados com o contexto adequado.

Em aplicações do mundo real, especialmente nos cuidados de saúde, adicionar contexto como o historial do paciente, resultados laboratoriais ou notas clínicas pode melhorar significativamente a utilidade das previsões do modelo, conduzindo a resultados mais informados e relevantes.

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

Melhorar a imagiologia médica 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 utilizar o MCP para coordenar várias ferramentas especializadas. Pode começar por obter os registos do paciente a partir de uma base de dados e avaliar o risco de diabetes utilizando um modelo preditivo.

Em seguida, um modelo de visão computacional analisa imagens da retina em busca de sinais de lesões, como hemorragias ou inchaço, que indiquem a presença ou a gravidade da retinopatia. Por fim, o assistente pode pesquisar ensaios clínicos relevantes com base no perfil do paciente.

O MCP permite que todas estas ferramentas comuniquem através de um protocolo partilhado, permitindo ao assistente combinar a análise de imagens e dados estruturados num único fluxo de trabalho integrado.

Fig. 5. Uma imagem da retina processada por um assistente de IA que utiliza o MCP.

Cada ferramenta é acedida através de um servidor MCP, que permite ao assistente enviar pedidos estruturados e receber respostas padronizadas. Isto elimina a necessidade de integrações personalizadas e permite ao assistente combinar a análise de imagens com dados essenciais do paciente num único fluxo de trabalho simples e eficiente. Embora o MCP ainda seja recente, já existe muita investigação e trabalho em curso para tornar casos de utilização como este viáveis na prática.

Vantagens e desvantagens do Protocolo de Contexto de Modelos#

Eis algumas das principais vantagens oferecidas pelo MCP:

• Comunicação consistente e padronizada: O protocolo garante estruturas uniformes de pedido/resposta, tornando a depuração e o registo mais fáceis de gerir.
• Modularidade melhorada: Os sistemas tornam-se mais modulares, permitindo que diferentes componentes (modelos, ferramentas, bases de dados) evoluam de forma independente.
• Facilita a autonomia na IA agêntica: Os agentes de IA podem raciocinar e agir através de várias ferramentas sem fluxos de trabalho definidos por humanos, permitindo um comportamento mais flexível e autónomo.

Por outro lado, estas são algumas limitações a ter em conta relativamente ao MCP:

• Complexidade da configuração inicial: Configurar servidores e anfitriões compatíveis com o MCP para sistemas existentes exige esforço de engenharia e pode implicar repensar as arquiteturas atuais.
• Sobrecarga de desempenho: Adicionar uma camada de protocolo pode introduzir latência, especialmente quando as ferramentas estão distribuídas ou são acedidas através de redes.
• Curva de aprendizagem: As equipas de desenvolvimento precisam de compreender a arquitetura do MCP (anfitriões, clientes, servidores) e saber como concebê-la, o que pode abrandar a adoção.

Principais conclusões#

Os modelos de IA estão a tornar-se mais capazes, mas continuam a depender do acesso aos dados certos. O Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) oferece aos programadores uma forma consistente e padronizada de estabelecer essas ligações. Em vez de criarem cada integração 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 potencial para se tornar uma parte padrão da forma como os assistentes de IA são concebidos e implementados. Ajuda a simplificar a configuração, melhorar o fluxo de dados e dar estrutura às interações dos modelos no mundo real.

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