Um dos desafios dos desenvolvedores de modelos de genAI era como conectar de maneira segura e simples LLMs e IAs ao ambiente sempre móvel dos dados, para que eles fossem treinados dinâmica e continuamente. O Model Context Protocol (MCP) foi a resposta.
Ele não apenas conecta de maneira padronizada um modelo de IA a um sistema, e sim o alimenta com dados do próprio sistema para empoderá-lo a fim de aplicá-lo com contexto e propósito, e com segurança.
Não por casualidade, o MCP tem ganhado a atenção do mercado, e sido adotado rapidamente: OpenAI e Google entre os primeiros a fazê-lo.
Segundo a CB Insights, mais de 60% das empresas Fortune 500 estão investindo em plataformas de agentes autônomos com capacidade de orquestrar sistemas legados e modernos. Já o Gartner projeta que, até 2027, 40% das integrações entre IA e sistemas empresariais usarão protocolos de comunicação padronizados, como o MCP.
Neste artigo, vamos explorar o que é, como funciona e como o conceito se traduz em aplicações reais, além dos desafios que ainda precisam ser enfrentados.
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O que é o MCP – Model Context Protocol?
O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de comunicação aberto proposto pela Anthropic em novembro de 2024 para que diferentes aplicações se conectem de maneira padronizada a um modelo de IA.
Em outras palavras: o MCP é o adaptador universal entre um gen AI e o ecossistema digital das empresas. Se as APIs são os plugues de tomada, o MCP é o adaptador inteligente que entende o formato, regula a voltagem e ainda explica para o dispositivo o que ele vai encontrar do outro lado.
Na base disso será possível o recebimento, consumo e compreensão, pelo LLM, de informações de uma fonte qualquer em tempo real, podendo ser um banco de dados, API ou arquivo. Com isso, o modelo se atualizará ao contexto dinamicamente, em vez de operar em cima de datasets pré-indexados.
Para quem está desenhando a próxima geração de arquiteturas corporativas, entender o papel do MCP é essencial.gentes, que delegam tarefas a agentes específicos.
Como o MCP funciona?
Se uma aplicação possui um endpoint de API, ela pode ser utilizada por um servidor MCP que vai conectá-la a um agente de IA, que por sua vez poderá consultar os dados dela e poder contextualizar e até agir com base neles.
Como isso é possível?
- Interoperabilidade: Por ser aberto, o MCP pode ser implementado tanto por desenvolvedores de modelos quanto por integradores de aplicações.
- Integrações mais rápidas: com o MCP, os modelos não precisam mais de conectores específicos, pois o protocolo permite que eles descubram, acessem e interajam com fontes de dados ou ferramentas por meio de mensagens estruturadas.
- Governança e controle por design: o protocolo define quem pode acessar o que, como e quando. Isso permite que empresas usem IA de forma auditável, segura e conforme políticas internas.
- Arquitetura orientada a agentes: em vez de pipelines determinísticos, temos fluxos guiados por intenção. E o MCP atua como a “língua franca” entre esses agentes e os sistemas corporativos.
- Escalabilidade: Permite que diferentes tipos de contexto sejam combinados e utilizados de forma dinâmica, conforme a necessidade do usuário ou da aplicação.
Casos de uso do MCP
A principal vantagem do MCP é permitir uma aplicação mais contextualizada e autônoma de um modelo de IA.
Veja alguns exemplos:
- Agentes de IA: E, claro, agentes autônomos podem planejar tarefas de múltiplas etapas, agir em nome dos usuários e se adaptar a requisitos em constante mudança, aproveitando ferramentas e dados conectados via MCP.
- Chatbots de atendimento: modelos vão poder acessar dados do CRM da empresa provedora, fornecendo ajuda precisa e contextualizada.
- Busca corporativa com IA: o modelo IA pode pesquisar em repositórios de documentos, bancos de dados e armazenamento em nuvem, além de vincular as respostas aos documentos-fonte correspondentes.
- Ferramentas para desenvolvedores: copilots podem interagir com CVS e outros sistemas de controle de versão, rastreadores de issues e documentação.
Limitações e desafios do MCP
O principal desafio do MCP é em relação à segurança.
Como muito código é rodado localmente, o risco de rodar código malicioso de terceiros – embora essa não seja uma vulnerabilidade nova – fica mais alto. Servidores MCP também geralmente confiam em seus inputs, então, se o usuário rodar comandos arbitrários na própria máquina, pode haver risco.
O MCP também pode quebrar controles de acesso a dados, mesmo involuntariamente, levando a exposição e vazamentos de informação.
O papel de plataformas de integração (iPaaS) na adoção do MCP
O iPaaS desempenha um papel significativo na adoção e expansão do MCP, especialmente em ambientes corporativos, pois permite:
- Gerenciamento e exposição de APIs de forma segura: em um iPaaS as APIs internas serão expostas de maneira controlada, com mecanismos como autenticação, autorização e políticas de segurança ao acesso pelos servidores MCP.
- Facilidade de integração com sistemas legados: sistemas legados que não foram projetados para interagir com modelos de IA modernos podem ser integrados por meio do iPaaS aos servidores MCP.
- Orquestração de fluxos de dados complexos: o iPaaS pode coordenar múltiplas chamadas de API e processos de dados.
- Monitoramento e registro de logs: todo o logging dos fluxos atividades ficam no iPaaS, servindo para auditorias e diagnóstico de problemas nas interações entre os modelos de IA e os sistemas corporativos.
Nós da APIPASS Tecnologia S.A, já embarcamos nessa evolução, e em breve traremos novidades sobre como nossos clientes poderão utilizar essa tecnologia com a nossa solução.