A Inteligência Artificial Generativa, especialmente os Large Language Models (LLMs), já faz parte do nosso dia a dia e está transformando a forma como interagimos com a tecnologia. Mas, para esses modelos realmente ajudarem de forma útil, eles precisam ir além de apenas gerar texto. Eles precisam acessar dados, usar ferramentas e se conectar com os aplicativos que já usamos. É aí que entra o Model Context Protocol (MCP).
Apesar de ainda ser recente, o MCP já está sendo adotado por grandes empresas como GitHub, Slack, Cloudflare e Sentry. Plataformas de desenvolvimento como Replit, Cursor e Sourcegraph também o usam para tornar a IA parte do fluxo de trabalho. Neste artigo, vamos explicar o que é o MCP, por que ele importa e como ele está mudando a forma como a IA funciona.
O que está faltando na IA hoje?
Imagine uma cidade onde cada pessoa fala um idioma diferente. É assim que a IA funciona hoje: temos ótimos modelos, mas eles não conseguem se comunicar bem com sistemas, bancos de dados ou outras ferramentas.
Sem uma forma padrão de integração, tudo precisa ser feito “na unha” — cada nova ferramenta exige uma configuração própria, o que atrasa e encarece projetos de IA.
É justamente esse problema que o Model Context Protocol (MCP) veio resolver. Ele funciona como um tradutor universal, que permite que a IA se conecte com diferentes fontes de dados e ferramentas com facilidade.
O MCP foi criado inicialmente para permitir que o Claude, modelo da Anthropic, pudesse interagir com sistemas externos. Mas o potencial era tão grande que, em 2024, a própria Anthropic decidiu torná-lo open source. Isso significa que qualquer pessoa ou empresa pode usar, adaptar e contribuir para o protocolo — e é exatamente o que vem acontecendo desde então, com uma comunidade ativa de desenvolvedores expandindo o MCP de forma colaborativa.
Como disse a Anthropic:
“Mesmo os modelos mais sofisticados são limitados por seu isolamento dos dados — presos atrás de silos e sistemas antigos.”
Por que o MCP é tão importante?
Os modelos de linguagem são ótimos para entender e escrever textos. Mas, para realmente ajudar no dia a dia, eles precisam acessar dados e realizar ações em tempo real — como ler um arquivo, buscar algo em um sistema da empresa ou usar um app online.
Sem um padrão como o MCP, cada integração com a IA precisa ser feita do zero, o que leva tempo e custa caro. O MCP muda isso ao criar uma forma padronizada e simples de conectar tudo isso com a IA.
Em resumo: o MCP transforma modelos de linguagem em assistentes realmente úteis e conectados.
Como o MCP realmente funciona?
O MCP é um sistema criado para facilitar a conexão entre ferramentas de inteligência artificial e diferentes fontes de dados — tanto locais quanto na nuvem. E a boa notícia é: entender como ele funciona é mais simples do que parece.
Primeiro, pense no modelo cliente-servidor
Essa é uma estrutura bem comum no mundo da tecnologia: um lado (o cliente) faz pedidos, e o outro (o servidor) responde com os dados ou ações solicitadas.
Figura 1 – Arquitetura geral do MCP
Ele começa com os servidores MCP, que se conectam às fontes de dados e ferramentas, como Google Drive ou Slack. As ferramentas de IA, como o Claude Desktop, usam o MCP para estabelecer essa conexão. Com sua permissão, a ferramenta de IA pode localizar os servidores MCP disponíveis e, a partir daí, acessar as informações necessárias e realizar ações.
O sistema é modular, o que significa que novos recursos podem ser adicionados sem precisar atualizar todo o aplicativo de IA. É como adicionar novos acessórios ao seu computador sem ter que alterar todo o sistema.
Figura 2 – Funcionamento local do MCP
Na prática, tudo acontece no seu próprio computador:
- O host MCP (o app de IA, como Claude) atua como o cérebro, pedindo dados ou ações.
- O cliente MCP faz a ponte entre o host e os servidores.
- Cada servidor MCP é responsável por uma funcionalidade específica — por exemplo, acessar arquivos locais, se conectar a um banco de dados, ou interagir com uma API como a do Slack.
- As fontes de dados podem estar tanto no seu computador (como arquivos ou bancos locais), quanto online (como serviços em nuvem via APIs).
O resultado é um ecossistema totalmente sob seu controle, onde a IA pode interagir com múltiplas ferramentas sem comprometer sua privacidade ou segurança. Como tudo roda localmente, seus dados não precisam sair da sua máquina — a não ser que você permita.
Quais são as vantagens do MCP?
Segurança: Seus dados continuam no seu computador ou sistema, só são usados com sua permissão.
Facilidade de integração: Conectar a IA com ferramentas e dados ficou muito mais simples.
Aprendizado contínuo: A IA consegue aprender e melhorar a partir dos dados e interações.
Flexibilidade: Você pode trocar de fornecedor ou modelo de IA com mais liberdade
Escalabilidade: O protocolo suporta diferentes formatos e canais de comunicação.
MCP ou API tradicional?
Se você já usou uma API tradicional, sabe que tudo precisa estar bem amarrado: ferramentas e dados ficam presos à API principal. O MCP, por outro lado, quebra essa rigidez. Ele permite que você desacople as integrações, criando várias ferramentas para o agente de maneira independente. Isso significa que você pode usar diferentes linguagens de programação, sem se limitar a uma única opção, o que abre um leque de possibilidades para soluções mais criativas e personalizadas.
E tem mais: o MCP torna a vida muito mais fácil quando o assunto é integrar aplicações externas. Nas APIs tradicionais, as integrações precisam ser feitas dentro do próprio sistema, o que pode ser um pouco confuso e engessado. Com o MCP, você pode conectar ferramentas externas de forma simples e direta, sem a dor de cabeça das amarrações. Isso faz com que o sistema seja muito mais ágil e flexível, pronto para se adaptar às mudanças rápidas que estamos vendo no mundo da inteligência artificial.
Hype ou o MCP veio para ficar?
O fato é que o MCP está ganhando força no mercado e diversas empresas de tecnologia têm implementado suporte ao protocolo em suas plataformas. Recentemente, Sam Altman, CEO da OpenAI, confirmou que adotará o Model Context Protocol (MCP) em seus produtos. Embora ainda não tenham sido divulgados todos os detalhes sobre sua aplicação, a empresa já confirmou que o protocolo estará presente inclusive no aplicativo desktop do ChatGPT.
Esse movimento sinaliza que o MCP pode não ser apenas mais uma tendência passageira, mas sim uma nova base para a próxima geração de aplicações de IA, mais integradas, abertas e colaborativas.
Podemos afirmar: o MCP é uma inovação inevitável. As empresas que adotarem esse padrão desde já estarão melhor posicionadas para responder rapidamente às mudanças, incorporar inovações com mais facilidade e liderar a transformação digital em seus setores.
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