A internet não para de falar sobre MCPs (Model Context Protocol), especialmente na comunidade de inteligência artificial. Essa tecnologia, que parecia surgir do nada, rapidamente se tornou viral – embora não seja exatamente uma novidade. Introduzida pela Anthropic em um artigo despretensioso em novembro de 2023, só recentemente o conceito explodiu em popularidade. Mas afinal, o que são MCPs e por que causam tanta empolgação?
Neste artigo, vamos desvendar completamente o que são os MCPs, explicar por que estão revolucionando a maneira como interagimos com agentes de IA e como você pode aproveitar esse protocolo para potencializar sua produtividade, especialmente na área de desenvolvimento.
O que são MCPs e por que são importantes?
MCP significa Model Context Protocol, um protocolo padronizado desenvolvido pela Anthropic para estabelecer uma forma universal de comunicação entre modelos de linguagem e ferramentas externas. Em essência, é um padrão que dita como os modelos de linguagem devem se comunicar com diferentes ferramentas de maneira consistente.
Para entender a importância desse protocolo, precisamos voltar um pouco no tempo e compreender como funcionavam os modelos de linguagem antes de sua existência.
A limitação original dos modelos de linguagem
Os LLMs (Large Language Models) como ChatGPT, Claude e Gemini não são capazes de fazer nada útil por conta própria. Esses modelos têm uma única função: gerar texto (tokens). Eles não podem executar nenhuma tarefa no mundo real, como entrar na internet, controlar seu computador ou interagir diretamente com outras aplicações – apenas produzem texto.
Essa era a realidade do mercado até o final de 2022, quando modelos como o ChatGPT 3.5 se tornaram acessíveis ao público. Podíamos fazer perguntas e receber respostas em texto, mas nada além disso.
A evolução: Function Calling
Em 2023, a OpenAI introduziu o conceito de “function calling”, uma abordagem que permitia que os modelos compreendessem que tinham acesso a ferramentas e pudessem devolver instruções para executá-las. Isso abriu caminho para o desenvolvimento de agentes de IA – aplicações capazes de executar tarefas no mundo real, como:
- Acessar e-mails
- Escrever artigos em aplicativos de anotações
- Responder mensagens no WhatsApp
- Ler, abrir e gerar PDFs
- Realizar diversas tarefas no computador
O problema que o MCP resolve
Antes do MCP, o processo para que um modelo de linguagem utilizasse ferramentas era bastante complexo e fragmentado. Vamos entender como isso funcionava:
O fluxo tradicional de utilização de ferramentas
Quando um usuário solicitava que uma IA realizasse uma tarefa que exigia acesso a uma ferramenta externa (como buscar informações na internet), o processo ocorria da seguinte forma:
- Um system prompt invisível era enviado ao modelo, informando quais ferramentas estavam disponíveis
- O usuário fazia sua pergunta
- O modelo gerava uma resposta invisível solicitando o uso de uma ferramenta específica com parâmetros definidos
- O sistema executava essa ferramenta no servidor
- O resultado era devolvido ao modelo
- O modelo finalmente fornecia uma resposta visível ao usuário
O maior problema desse sistema era a falta de padronização. Cada provedor de modelo de linguagem (OpenAI, Google, Anthropic, etc.) desenvolvia suas ferramentas de maneira própria, exigindo que os desenvolvedores criassem integrações específicas para cada plataforma.
As ferramentas não podiam ser compartilhadas entre diferentes modelos. Era necessário desenvolver uma versão específica para cada provedor de IA, tornando o processo complexo e suscetível a falhas.
Como o MCP revoluciona o ecossistema de IA
O MCP surge como solução para esse problema ao criar um protocolo padronizado que separa as ferramentas dos modelos de linguagem. Isso permite que:
- Desenvolvedores criem ferramentas que possam ser compartilhadas por qualquer aplicação compatível com MCP
- As ferramentas funcionem com diferentes modelos de linguagem sem modificações
- Seja muito mais simples criar e manter integrações
O resultado é um ecossistema muito mais rico e interconectado, onde ferramentas podem ser desenvolvidas uma única vez e utilizadas por múltiplos clientes de IA.
A arquitetura do MCP
O MCP introduz uma arquitetura baseada em:
- Clientes MCP: Aplicações que se comunicam com modelos de linguagem e servidores MCP
- Servidores MCP: Ferramentas padronizadas que podem ser acessadas pelos clientes
Essa estrutura funciona como um sistema de “plugins” para IAs, onde você pode facilmente adicionar novas funcionalidades conforme necessário.
Aplicações práticas do MCP: do VS Code ao Cursor
Uma das aplicações mais impressionantes do MCP está no desenvolvimento de IDEs (Ambientes de Desenvolvimento Integrado) baseados em IA, como o Cursor – um fork do VS Code que integra perfeitamente a capacidade de usar MCPs.
O Cursor permite que os desenvolvedores:
- Conversem naturalmente com modelos de linguagem enquanto programam
- Adicionem servidores MCP para expandir as capacidades da IA
- Integrem ferramentas como GitHub, controle de e-mails e muito mais
Com essa abordagem, o ambiente de desenvolvimento se torna muito mais poderoso, permitindo que você controle diversas ferramentas externas usando apenas comandos em linguagem natural.
O ecossistema em expansão dos MCPs
Plataformas como Smithy estão crescendo rapidamente, oferecendo milhares de servidores MCP prontos para uso. Cada dia surgem mais ferramentas que podem ser facilmente integradas a qualquer cliente MCP compatível.
Alguns exemplos populares incluem:
- MCP para GitHub: permite controlar repositórios, issues e commits
- MCP para Notion: oferece controle completo sobre workspaces e páginas
- MCP para gerenciamento de bancos de dados
- MCP para processamento sequencial de pensamento
Como começar a usar MCPs: um guia prático
Se você quiser experimentar o poder dos MCPs, aqui está um guia rápido para começar:
Configurando o MCP do GitHub no Cursor
- Baixe e instale o Cursor em cursor.sh – ele importará suas configurações do VS Code automaticamente
- Acesse o site do Smithy e faça login
- Selecione o MCP do GitHub e configure-o para o cliente Cursor
- Gere um token de acesso pessoal no GitHub:
- Vá para Configurações > Developer Settings > Personal Access Tokens
- Gere um novo token com as permissões necessárias (actions, administration, commits, contents, issues)
- Copie o comando gerado pelo Smithy e execute-o no terminal
- Verifique nas configurações do Cursor se o MCP está ativo (deve aparecer com um indicador verde)
Agora você pode controlar seu GitHub diretamente do Cursor usando comandos em linguagem natural, como “liste todos os meus repositórios” ou “crie um novo issue para o projeto X”.
O futuro dos MCPs e o impacto na tecnologia
O potencial dos MCPs vai muito além do desenvolvimento de software. No futuro, podemos esperar:
- Clientes MCP especializados para diferentes profissões (advogados, médicos, nutricionistas, etc.)
- Um ecossistema ainda mais rico de ferramentas interconectadas
- Maior facilidade para criar agentes de IA personalizados sem conhecimento técnico profundo
- Integração perfeita entre diferentes sistemas e plataformas
Os MCPs representam um passo importante na direção de IAs mais úteis e acessíveis, que podem funcionar como verdadeiros assistentes capazes de interagir com o mundo digital de forma eficiente.
Conclusão: Por que você deveria se importar com MCPs
Os Model Context Protocols estão silenciosamente revolucionando a maneira como interagimos com a inteligência artificial. Ao criar um padrão universal para a comunicação entre modelos e ferramentas, eles tornam muito mais fácil desenvolver, compartilhar e utilizar agentes de IA poderosos.
Se você é um desenvolvedor, o MCP pode transformar sua produtividade ao permitir que você controle diversas ferramentas usando apenas linguagem natural. Se você é um usuário de tecnologia, os MCPs significam que suas IAs favoritas logo serão capazes de fazer muito mais por você, de maneira mais confiável e personalizada.
Não deixe de experimentar essa tecnologia em ascensão! Comece baixando o Cursor e testando alguns MCPs disponíveis no Smithy. Você ficará surpreso com o quanto essa abordagem pode simplificar e potencializar seu fluxo de trabalho.
Assista ao vídeo original
Este artigo foi baseado no vídeo abaixo. Se preferir, você pode assistir ao conteúdo original:
