No dinâmico e em constante evolução cenário da inteligência artificial, um protocolo em particular tem capturado a atenção e o entusiasmo de desenvolvedores e entusiastas: o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). Desenvolvido pela Anthropic, o MCP não é apenas mais uma ferramenta no crescente arsenal da IA; ele representa uma mudança fundamental na forma como construímos e interagimos com modelos de linguagem grandes (LLMs) e agentes de IA. Conforme elucidado no vídeo “Claude MCP has Changed AI Forever – Here’s What You NEED to Know” do canal Cole Medin, o MCP surgiu como um padrão crucial para a maneira como fornecemos ferramentas aos nossos LLMs, permitindo que eles interajam e operem com nossos serviços de maneira unificada e eficiente.
A importância do MCP reside na sua capacidade de ir além do hype momentâneo que frequentemente assola o espaço da IA. Diferentemente de outras tecnologias que geram um pico de interesse seguido por um declínio rápido, o MCP demonstra ser um alicerce fundamental, uma “lenha acesa” que continua a ganhar calor e relevância com o tempo. Sua existência desde novembro do ano anterior, com um reconhecimento crescente de sua utilidade e poder, sinaliza que o MCP é mais do que uma tendência passageira; é uma tecnologia transformadora com implicações duradouras. A adoção do MCP oferece uma vantagem competitiva significativa para aqueles que o utilizam para aprimorar seus LLMs e agentes de IA, uma vantagem que não parece estar desaparecendo tão cedo.
Desvendando o MCP: A Analogia da Porta USB para a IA
Para compreender a essência do MCP, a documentação oficial, referenciada no vídeo, oferece uma analogia simples e poderosa: o MCP é como as portas USB para aplicações de IA. Assim como o USB padronizou a conexão de nossos dispositivos a periféricos de maneira fácil e universal, o MCP visa padronizar a maneira como conectamos ferramentas aos nossos LLMs. Essa padronização simplifica drasticamente o processo de integração e interoperabilidade entre diferentes sistemas e agentes de IA.
Outra analogia útil apresentada é que o MCP funciona como endpoints de API para agentes de IA. Da mesma forma que empresas criam APIs para expor seus serviços de backend a outras aplicações, o MCP serve como um meio de expor ferramentas para agentes de IA de maneira estruturada e acessível. Essas analogias ilustram a natureza fundamentalmente facilitadora e unificadora do MCP no ecossistema da IA.
O Cenário Pré-MCP: Um Mosaico de Incompatibilidades
Para apreciar plenamente o valor do MCP, é crucial entender o panorama que o precedeu. Antes do MCP, a construção de agentes de IA envolvia a criação de funções individualizadas como ferramentas para o agente. Seja utilizando frameworks como Pydantic AI, Crew AI ou n8n, cada agente era tipicamente construído com um conjunto específico de funções (por exemplo, criar um arquivo, fazer um commit no Git, listar tabelas em um banco de dados) e a lógica para quando e como utilizar cada ferramenta era definida através da documentação fornecida ao agente.
Embora essa abordagem permitisse a criação de agentes poderosos capazes de raciocinar e executar tarefas complexas, ela apresentava limitações significativas, especialmente em termos de reutilização de código e compartilhamento de ferramentas. Se um desenvolvedor criasse um agente utilizando um framework específico e, posteriormente, desejasse construir outro agente com uma tecnologia diferente (como n8n ou uma IDE de IA como Cursor), as ferramentas desenvolvidas para o primeiro agente não poderiam ser facilmente reutilizadas. Isso levava à duplicação de esforços e à necessidade de reescrever funcionalidades semelhantes repetidamente. O compartilhamento de ferramentas entre diferentes pessoas ou projetos também se tornava um desafio complexo, sem uma maneira padronizada de empacotar e distribuir essas funcionalidades.
A Promessa do MCP: Padronização e Reutilização no Cerne
O MCP surge como a solução para esses desafios, oferecendo uma maneira padronizada de empacotar todas as ferramentas para serviços individuais, permitindo que sejam compartilhadas e reutilizadas entre diferentes aplicações e frameworks de agentes. Em vez de definir funções individualmente dentro de cada agente, o MCP introduz o conceito de servidores MCP. Esses servidores expõem as ferramentas disponíveis para um determinado serviço (como um banco de dados ou um sistema de arquivos) através do protocolo MCP.
Quando um agente de IA é atualizado para utilizar o MCP, ele interage com esses servidores MCP para acessar as ferramentas necessárias. O framework utilizado para construir o agente (seja Pydantic AI, n8n, Cursor, etc.) torna-se menos relevante, pois todos podem consumir os serviços expostos pelos servidores MCP de maneira consistente. Os servidores MCP atuam como um intermediário, padronizando a forma como as ferramentas são comunicadas e disponibilizadas aos agentes. É importante notar que, por baixo dos panos, a maneira como os agentes de IA efetivamente usam as ferramentas permanece a mesma. O MCP não altera a mecânica de como um LLM decide usar uma ferramenta ou o formato da chamada da ferramenta; ele simplesmente padroniza a descoberta e o acesso a essas ferramentas.
Essa padronização traz inúmeros benefícios, incluindo a eliminação da redundância de código, a facilidade de reutilização de ferramentas em diferentes projetos e a simplificação do compartilhamento de funcionalidades entre desenvolvedores. Um agente construído com Pydantic AI pode facilmente utilizar os mesmos servidores MCP que um agente rodando em Cursor ou n8n.
O Ecossistema MCP: Clientes e Servidores
O ecossistema MCP é composto por clientes e servidores. Os clientes são as aplicações ou frameworks de IA que consomem os serviços expostos pelos servidores MCP. A lista de clientes que já suportam o MCP é extensa e crescente, incluindo IDEs de IA como Klein, Ryne, Windsurf e Cursor, aplicativos como Claude Desktop e n8n, e frameworks populares como Pydantic AI, Crew AI e Langchain. Essa ampla adoção demonstra a crescente importância e o reconhecimento do valor do MCP na comunidade de IA.
Os servidores MCP são os responsáveis por hospedar e expor as ferramentas de um determinado serviço através do protocolo MCP. O vídeo destaca a existência de diversos servidores MCP já disponíveis, categorizados em oficiais (desenvolvidos pela Anthropic), integrações oficiais (construídas por empresas para seus próprios serviços) e impulsionados pela comunidade. A variedade de serviços já disponíveis como servidores MCP é impressionante, abrangendo desde pesquisa na web (Brave Search) até gerenciamento de bancos de dados (Redis, PostgreSQL via Supabase, ChromaDB) e serviços de automação de navegador (BrowserBase, Stagehand). Essa disponibilidade imediata de servidores MCP permite que desenvolvedores integrem funcionalidades complexas em seus agentes de IA com relativa facilidade.
Os servidores MCP podem ser construídos utilizando diferentes tecnologias, principalmente JavaScript ou Python. A forma de executar um servidor MCP depende da tecnologia utilizada. Por exemplo, o servidor MCP do Brave Search pode ser executado com Docker ou MPX (requer Node.js), enquanto servidores baseados em Python, como o do ChromaDB, podem ser executados com ferramentas como Uvicorn. As instruções para configurar e executar esses servidores são geralmente fornecidas nos respectivos repositórios GitHub e podem ser adaptadas para diferentes clientes MCP, como Claude Desktop, n8n ou Cursor.
Além das Ferramentas: Outras Capacidades do MCP
Embora a padronização de ferramentas seja o foco principal do MCP atualmente, o protocolo também oferece outras funcionalidades interessantes, como recursos, prompts, sampling e roots. Recursos permitem expor dados dinâmicos aos LLMs, como arquivos e registros de banco de dados atualizados em tempo real. Prompts podem ser compartilhados como templates através do MCP. Sampling permite solicitar conclusões de LLMs como uma ferramenta. No entanto, o vídeo ressalta que essas funcionalidades estão em estágios mais experimentais e ainda não são amplamente suportadas por todos os clientes MCP, sendo a padronização de ferramentas a funcionalidade mais madura e amplamente adotada.
Construindo com MCP: Servidores e Clientes Personalizados
O MCP não se limita ao uso de servidores e clientes pré-existentes; ele também permite a criação de servidores MCP personalizados para empacotar ferramentas específicas. A documentação oficial do MCP oferece exemplos e guias para desenvolvedores interessados em construir seus próprios servidores. Para aqueles que utilizam Python, o SDK Python do MCP no GitHub fornece exemplos e informações detalhadas.
Uma abordagem interessante para a construção de servidores MCP personalizados é a utilização de LLMs como assistentes de codificação. A documentação completa do MCP em formato Markdown pode ser fornecida a um LLM, que pode então ser instruído a gerar o código para um servidor MCP específico, como um servidor para realizar buscas na web com o Brave Search. Essa capacidade de alavancar a própria IA para construir a infraestrutura do MCP demonstra o potencial de auto-aperfeiçoamento e expansão do ecossistema.
Além da construção de servidores, o MCP também permite a criação de clientes MCP personalizados para integrar o protocolo em aplicações ou frameworks que ainda não o suportam nativamente. O vídeo demonstra um exemplo de como construir um cliente MCP em Python para utilizar servidores MCP em agentes de IA construídos com Pydantic AI. Através do SDK Python do MCP, é possível definir o servidor ao qual se conectar, criar uma sessão de cliente e, em seguida, obter a lista de ferramentas expostas pelo servidor para integrá-las ao agente de IA. Essa flexibilidade permite que o MCP seja adotado em uma ampla gama de cenários e tecnologias.
O Futuro Promissor do MCP
Embora o futuro da tecnologia seja inerentemente incerto, o vídeo destaca a visão robusta da Anthropic para o futuro do MCP. Mesmo que outros padrões de padronização possam surgir, a compreensão dos princípios por trás do MCP será fundamental, pois é provável que esses futuros padrões compartilhem conceitos semelhantes.
A Anthropic delineou um roadmap ambicioso para o MCP, incluindo funcionalidades como suporte a servidores remotos, permitindo que clientes se conectem a servidores rodando na nuvem. A implementação de autenticação e autorização para proteger o acesso aos servidores MCP também está nos planos. Adicionalmente, a possibilidade de monetização de servidores MCP abre novas avenidas para a criação e distribuição de ferramentas especializadas.
Um dos aspectos mais empolgantes do futuro do MCP é o suporte aprimorado para agentes, incluindo a capacidade de criar workflows агентic complexos com sub-agentes que são eles próprios servidores MCP, formando sistemas агентic hierárquicos. Essas funcionalidades têm o potencial de tornar conceitos avançados de IA, como workflows агентic e o uso de ferramentas sofisticadas, muito mais acessíveis a um público mais amplo, democratizando a construção de aplicações de IA poderosas.
Conclusão: O MCP como Catalisador da Inovação em IA
Em suma, o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) representa um avanço significativo na padronização e interoperabilidade no campo da inteligência artificial. Ao fornecer um meio consistente e eficiente de conectar ferramentas a modelos de linguagem grandes e agentes de IA, o MCP resolve desafios cruciais relacionados à reutilização de código, compartilhamento de funcionalidades e integração entre diferentes frameworks e plataformas. O crescente ecossistema de clientes e servidores MCP, juntamente com a possibilidade de construir soluções personalizadas, demonstra a versatilidade e o potencial de longo prazo deste protocolo. Impulsionado por uma visão clara para o futuro, o MCP está bem posicionado para se tornar a pedra angular da construção de agentes de IA na era da IA generativa, fomentando a inovação e tornando capacidades avançadas de IA mais acessíveis a um público mais amplo. A adoção e o aprofundamento no entendimento do MCP não são apenas recomendáveis; são essenciais para qualquer um que deseje se manter na vanguarda do desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial.
