Você começará a ouvir muito mais sobre o Model Context Protocol (MCP) nos próximos meses. Aqui está o porquê.
O Model Context Protocol (MCP) é um padrão de comunicação de camada de aplicativo e de código aberto Originalmente desenvolvido por antropia Facilitar a interação perfeita entre modelos de idiomas grandes (LLMs) e várias fontes, ferramentas e aplicativos de dados. O objetivo é fornecer um método padronizado para integrar os sistemas de IA com recursos externos, permitindo fluxos de trabalho mais eficientes e com conhecimento de contexto.
Com esse tipo de potencial, não é uma surpresa que esteja começando a receber muita atenção. Em uma postagem recente do blog, Colin Masson, diretor de pesquisa para IA industrial no Arc Advisory Group, chama o MCP de “tradutor universal” Isso substitui a necessidade de conexões personalizadas entre modelos de IA e sistemas industriais. No mês passado, Jim Zemlin, diretor executivo da Linux Foundation, disse em um post do LinkedIn que o MCP está “emergindo como uma camada de comunicação fundamental para sistemas de IA” e comparou seu impacto potencial ao que o HTTP fez pela Internet.
Principais características do protocolo de contexto do modelo
O MCP serve como uma ponte entre os modelos de IA e os ambientes em que operam, permitindo que os modelos acessem e interajam com fontes de dados externas, APIs e ferramentas de maneira estruturada e segura. Ao padronizar a maneira como os sistemas de IA se comunicam com recursos externos, o MCP simplifica o processo de integração e aprimora os recursos dos aplicativos de IA. Aqui estão alguns dos motivos pelos quais ele deve melhorar a funcionalidade da IA:
Arquitetura modular e baseada em mensagens: O MCP segue um modelo cliente-servidor em um fluxo persistente, normalmente mediado por um sistema de IA do host. Ele usa o JSON-RPC 2.0 para comunicação, solicitações de suporte, respostas e notificações.
Protocolos de transporte: Suporta entrada/saída padrão (STDIO), HTTP com eventos enviados por servidor (SSE) e, opcionalmente, estendido por WebSockets ou Transportes Custom.
Formato de dados: Utiliza o JSON codificado UTF-8, com codificações binárias alternativas como o MessagePack suportado por implementações personalizadas.
Segurança e autenticação: Emprega um modelo de segurança mediado por host, sandbox de processo, HTTPS para conexões remotas e autenticação opcional baseada em token (por exemplo, OAuth, API Keys).
SDKs do desenvolvedor: Fornece SDKs em Python, TypeScript/JavaScript, Rust, Java, C#e Swift, mantidos sob a organização do Github Protocol Github.
O MCP foi aplicado em vários domínios. No desenvolvimento de software, é integrado a IDEs como Zed, plataformas como Replit e ferramentas de inteligência de código, como o OrienteGraph, para fornecer aos assistentes de codificação contexto de código em tempo real. Empresas em muitos setores estão usando-o para ajudar os assistentes internos a recuperar informações de documentos de propriedade, os sistemas de CRM e a base de dados. Ele suporta fluxos de trabalho da IA Agg.
Adoção e ecossistema de MCP
- A OpenAI anunciou o apoio ao MCP em seus agentes SDK e ChatGPT Desktop Applications em 26 de março de 2025.
- O Google DeepMind confirmou o suporte ao MCP nos próximos modelos Gemini e infraestrutura relacionada.
- Dezenas de implementações de servidor MCP foram lançadas, incluindo conectores mantidos na comunidade para Slack, Github, PostgreSQL, Google Drive e Stripe.
- Plataformas como Replit e Zed integraram o MCP em seus ambientes, fornecendo aos desenvolvedores recursos aprimorados de IA.
Comparando o MCP com outros sistemas
O MCP difere de outras estruturas de integração de IA de várias maneiras:
Chamada de função OpenAI: Enquanto a chamada de função permite que o LLMS invoca funções definidas pelo usuário, o MCP oferece uma infraestrutura mais ampla e agnóstica para descoberta de ferramentas, controle de acesso e interações de streaming.
Plugins OpenAI e “Trabalhe com aplicativos”: Eles dependem de integrações de parceiros com curadoria, enquanto o MCP suporta servidores de ferramentas descentralizados e definidos pelo usuário.
Extensões do Google Bard: Limitado aos produtos internos do Google, o MCP permite integrações arbitrárias de terceiros.
Langchain / Llamaindex: Enquanto essas bibliotecas orquestram os fluxos de trabalho de uso de ferramentas, o MCP fornece o protocolo de comunicação subjacente que eles podem construir.
O MCP representa um passo significativo na integração da IA, oferecendo um método padronizado e seguro para conectar sistemas de IA com ferramentas externas e fontes de dados. Sua crescente adoção nas principais plataformas de IA e ferramentas de desenvolvedor ressalta seu potencial para transformar os fluxos de trabalho orientados a IA.