Patricio Martins Logo
Voltar ao início

Model Context Protocol: o que é e por que ele vai mudar tudo em IA

Se você chegou até aqui, provavelmente está com curiosidade sobre o Model Context Protocol (MCP). E com razão. Ele representa uma mudança fundamental na forma como construímos e integramos sistemas de IA.

Antes de mergulharmos neste guia completo, quero que saiba que este já é o terceiro artigo que escrevo sobre o MCP. Se você quiser entender a jornada, pode ler os outros dois:

  1. Como Criar um Servidor MCP em Python
  2. Servidores MCP: Melhores Práticas e FastMCP

Neste artigo, vamos fundo no porquê o MCP é tão revolucionário. Pense nele como o “USB-C das aplicações de IA” – um padrão que finalmente resolve o caos de integrações personalizadas.

O problema que ninguém resolvia

Até pouco tempo, vivíamos o “problema de integração N×M”. Cada aplicação de IA precisava de um conector customizado para cada fonte de dados. Era um pesadelo de desenvolvimento, manutenção e escalabilidade.

O MCP veio para resolver isso. Lançado como open-source pela Anthropic em novembro de 2024, ele foi rapidamente adotado por gigantes como OpenAI, Microsoft, AWS e GitHub. A comunidade abraçou a ideia, e no início de 2025, já tínhamos mais de 1.000 servidores MCP criados pela comunidade.

O protocolo ataca diretamente os maiores desafios da IA:

  • Isolamento de informações: Chega de modelos retidos em silos de dados.
  • Integrações frágeis: Adeus, conectores criados sob medida que quebram a cada atualização.
  • Interfaces inconsistentes: Olá, padronização que simplifica o desenvolvimento e a escala.

Com uma arquitetura baseada em JSON-RPC 2.0, o MCP permite que qualquer modelo de IA acesse dados, execute ações e use templates de forma segura e padronizada. Um pedido típico se parece com isto:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "hello",
  "params": { "name": "world" },
  "id": 1
}

Esse formato claro facilita a troca de mensagens.

Como funciona a arquitetura do MCP?

Imagine uma estrutura com três peças principais, onde cada uma tem sua responsabilidade bem definida. É assim que o MCP funciona, usando uma arquitetura cliente-host-servidor.

  • Host Process: É o cérebro da operação. Pense em aplicações como o Claude Desktop ou seu ambiente de desenvolvimento. Ele gerencia quem pode fazer o quê, aplicando políticas de segurança e coordenando a comunicação.
  • Clientes MCP: Atuam como intérpretes. Cada cliente se conecta a um servidor específico, garantindo que a comunicação entre a aplicação e o servidor flua perfeitamente.
  • Servidores MCP: São os especialistas. Rodando de forma independente, eles oferecem capacidades específicas através de três tipos de componentes.

Modos de transporte

  • WebSockets: canal preferido para comunicação contínua.
  • HTTP: útil para chamadas rápidas ou testes.
  • SSE (Server-Sent Events): apareceu nas primeiras versões, mas está em desuso.

Os três componentes: Resources, Tools e Prompts

O protocolo se baseia em três conceitos distintos. Entender a diferença entre eles é crucial:

  • Resources (Recursos): São fontes de dados somente leitura, como arquivos de configuração, documentação ou o conteúdo de um arquivo. A aplicação escolhe quais recursos fornecer ao modelo para dar contexto. Eles nunca causam efeitos colaterais.
  • Tools (Ferramentas): São funções que o modelo pode executar para realizar ações, como chamar uma API, consultar um banco de dados ou criar um arquivo. Elas podem ter efeitos colaterais, e é por isso que toda execução exige aprovação humana.
  • Prompts (Modelos de Prompt): São templates reutilizáveis que a pessoa usuária escolhe para guiar a IA. Pense em um template para revisar código, fazer uma análise SWOT ou gerar um relatório.

A diferença é simples:

  • Recursos são gerenciados pela aplicação.
  • Ferramentas são controladas pelo modelo.
  • Prompts são gerenciados pela pessoa usuária.

Essa separação é o que garante a segurança e o uso correto de cada capacidade.

Exemplos do dia a dia: como isso se parece na prática?

Vamos ver como esses componentes funcionam no mundo real.

  • Resources:
    • config://api-schema: Fornece a documentação de uma API para o modelo.
    • file://documentos/relatorio.docx: Dá acesso ao conteúdo de um arquivo.
    • database://schema/usuarios: Mostra a estrutura de uma tabela do banco de dados.
  • Tools:
    • query_database("SELECT * FROM clientes"): Executa uma consulta no banco de dados.
    • send_email(to="...", subject="..."): Envia um e-mail.
    • create_file("novo_arquivo.txt", "conteúdo"): Cria um novo arquivo.
  • Prompts:
    • Um template para gerar um resumo de uma reunião.
    • Um guia passo a passo para diagnosticar um problema técnico.
    • Um modelo para criar documentação de um novo recurso.

Quem já está usando e quais os resultados?

A adoção do MCP tem sido impressionante.

  • Block: Criou mais de 60 servidores MCP para seu agente interno, “Goose”, transformando suas operações financeiras.
  • Bloomberg: Padronizou o desenvolvimento para mais de 10.000 profissionais de engenharia.
  • GitHub: O servidor MCP do GitHub, reescrito em Go, oferece mais de 60 ferramentas para interagir com repositórios, issues e pull requests.

Os benefícios são claros e fáceis de medir:

  • Agendar reuniões (com Google Calendar) leva segundos, não minutos.
  • Analisar dados (com BigQuery) se torna acessível para equipes não técnicas.
  • Gerar documentação (a partir de conversas no Slack) fica automatizado.
  • Redução de 60% a 80% no tempo de tarefas rotineiras.

Quer criar seu próprio servidor? Siga estas boas práticas

Se você está pensando em desenvolver um servidor MCP, minha recomendação é usar o FastMCP. Ele acelera muito o processo.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("MeuServidor", dependencies=["requests", "pandas"])

@mcp.tool()
def processar_dados(parametro: str) -> str:
    """Uma descrição clara para o LLM entender o que a ferramenta faz."""
    try:
        resultado = alguma_operacao(parametro)
        return str(resultado)
    except Exception as e:
        return f"Erro: {str(e)}"

Algumas dicas importantes:

  • Seja modular: Separe seus servidores por domínio (ex: um para o GitHub, outro para o clima).
  • Trate os erros: Forneça respostas de erro claras e estruturadas.
  • Teste tudo: Use o MCP Inspector, testes de unidade e de integração.
  • Pense em segurança: Prefira OAuth 2.1 com PKCE em vez de Bearer Tokens simples e valide todas as entradas.

Segurança e performance: o que você precisa saber

  • Autenticação: Muitos servidores ainda usam Bearer Tokens. A recomendação é OAuth 2.1 com PKCE, que protege melhor os tokens.
  • Eficiência de tokens: Este é o gargalo. Janelas de contexto de 200k tokens podem se esgotar rapidamente. Otimize os schemas das suas ferramentas com descrições concisas.
  • Localização: Hospede seus servidores perto de fornecedores de IA para reduzir a latência.

O futuro é agnóstico e integrado

O MCP foi concebido para ser agnóstico ao modelo. Qualquer sistema que fale o protocolo pode usar qualquer servidor, evitando o aprisionamento a um único fornecedor.

O ecossistema está em plena expansão:

  • SDKs: Já existem em Python, TypeScript, C#, Java e Kotlin.
  • Padrões em desenvolvimento: Descoberta de servidores (MCP Registry), schemas para saídas de ferramentas e muito mais.
  • Comunidade ativa: O MCP Developer Summit 2025 reuniu Anthropic, OpenAI, AWS e GitHub, mostrando o comprometimento da indústria.

Minhas recomendações para você

Se você quer começar, aqui vai um plano:

  1. Comece simples: Implante um agente único com algumas ferramentas.
  2. Substitua conectores antigos: Troque seus conectores frágeis por servidores MCP mais robustos.
  3. Evolua: Avance para sistemas com diversos agentes e supervisão.

O MCP não é apenas mais um protocolo. É uma mudança estrutural que está padronizando as integrações de IA. Assim como o HTTP foi a base para a web, o MCP tem tudo para ser a infraestrutura fundamental da próxima geração de aplicações inteligentes.

Espero que este material tenha sido útil. Se tiver dúvidas, consulte os outros artigos ou entre em contato.