Model Context Protocol (MCP) e o próximo passo no desenvolvimento de IAs

No meu último artigo, sobre os agentes de IA e o impacto dessa tecnologia nos negócios, iniciamos discussões sobre um novo modelo de negócio pautado em automações inteligentes, chamado de "D2A" (Direct to Agent). Hoje, vamos falar sobre um tema diretamente ligado a essas possibilidades.

Para introduzir o novo tema, é importante contextualizar um aspecto técnico do desenvolvimento de Inteligências Artificiais: a comunicação desses modelos às fontes de dados e ferramentas do mundo real.

Atualmente, é muito comum que essa comunicação seja unidirecional e se estabeleça através de APIs RESTful - que funcionam bem, mas são limitadas quando se trata de manter um diálogo orgânico e contextual com as IAs. Elas costumam ser apenas reativas às nossas requisições, agindo de forma fragmentada e exigindo um grau de customização muito alto para os desenvolvedores que criam soluções de integração.

Em 2024, fomos apresentados ao Model Context Protocol (MCP), que trouxe promessas (e desafios!) importantes como uma alternativa às APIs para cruzar a próxima fronteira da IA, que é a integração inteligente. É este protocolo que vamos analisar hoje!

O que é Model Context Protocol (MCP)?

Muitos agentes e assistentes de IA não possuem acesso direto às bases de dados corporativas ou de serviços externos, o que exige um trabalho muitas vezes complexo dos desenvolvedores que precisam criar integrações customizadas para cada caso. Essa característica limita muito o potencial dessas ferramentas e dificulta a escalabilidade dos sistemas conectados.

O MCP foi criado em novembro de 2024 pela empresa Anthropic como uma possível solução para este cenário. Trata-se de um padrão aberto (open standard), com regras e formatos específicos projetados para permitir a comunicação em tempo real entre assistentes ou agentes de IA e uma fonte de dados externa de maneira profunda, contextualizada e segura. Em suma, trata-se de uma proposta de "linguagem padronizada universal" para o universo das IAs.

Com modelos cada vez mais potentes, a eliminação de integrações complexas e fragmentadas é um passo importante para que essas promessas aterrizem em efetividade e ganhos reais para usuários e empresas.

MCP Server e MCP Client

Como explicado anteriormente, o MCP atua como elo entre uma aplicação de IA (cliente) e uma base de dados ou serviço externo (servidor), que pode ser uma outra ferramenta, API, um banco de dados ou outras IAs.

Esse elo é estabelecido bidirecionalmente usando chamadas padronizadas com certas "primitivas". Elas servem para garantir que ambos - cliente e servidor - saibam exatamente do que se trata durante o processo de pedir algo e obter essa resposta.

As principais primitivas para o servidor são as Instruções (Prompts), os Recursos (Resources) e as ferramentas (Tools). Já para o cliente, temos as raízes (Roots) e as amostras (Samplings). Para saber mais sobre essas primitivas, você pode acessar a documentação oficial disponibilizada pela Anthropic: https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

Quais são os benefícios e desafios do MCP?

Como já mencionado anteriormente, o MCP permite uma comunicação bidirecional em tempo real, para receber e pedir informações entre a IA e o ambiente externo. Mas há ainda outras vantagens na adoção deste protocolo.

Ao definir um padrão de interação, o desenvolvimento é simplificado, evitando customização de código e aumentando a interoperabilidade, tornando os modelos agnósticos em relação à ferramenta ou origem dos dados. O protocolo, que permite tanto conexões locais quanto remotas utilizando HTTP com eventos enviados pelo servidor (Server-Sent Events, ou SSE), traz também uma segurança estruturada para autenticações e autorizações de requisições.

Já em termos de contextos, o MCP é desenhado para facilitar a persistência e manutenção com múltiplas interações entre as ferramentas integradas. Essas ferramentas podem ser descobertas pelas IAs e conectadas de forma mais direta, para que os desenvolvedores tenham seu tempo liberado para outras atividades importantes. O conteúdo das mensagens segue o padrão JSON-RPC 2.0.

Para ilustrar um caso de uso prático, imagine um assistente de IA corporativo capaz de buscar KPIs diretamente em um Data Lake com resultados de testes, métricas de performance e feedback de usuários para tomada de decisões mais complexas baseadas em um contexto atual e amplo da empresa. O MCP possibilita a simplificação de casos como esse, que envolvem integrações complexas e diferentes fontes de dados.

Em resumo, o MCP traz benefícios práticos importantes, como respostas mais precisas e relevantes, automação de fluxos de trabalho, simplificação do desenvolvimento de integrações e uma maior interoperabilidade entre sistemas de diferentes fornecedores.

Todo esse potencial, no entanto, não está livre de desafios. O Model Context Protocol é uma tecnologia emergente e sua adoção pela indústria ainda é tímida, ao menos por enquanto, e está fortemente associada ao ecossistema da Anthropic.

A inserção de uma camada intermediária de protocolo em um sistema requer adaptação de alguns fluxos de trabalho e pode gerar alguns custos de desempenho, tais como a latência nas operações (devido à troca de mensagens e uma possível espera pela resposta).

E não tem como falarmos de Inteligência Artificial e Dados sem mencionar as preocupações com segurança. Apesar de facilitar o acesso da IA aos dados internos, a responsabilidade de autenticação, autorização e auditoria fica a cargo dos os implementadores. Este é um desafio que extrapola o campo técnico e envolve também cuidados organizacionais.

Vale lembrar, também, que o MCP não é uma solução única para todos os problemas envolvendo IAs. Alguns projetos menores ou que não dependem de escalabilidade podem tirar maior proveito de soluções mais tradicionais - caberá aos Engenheiros de Agentes de IA projetar com sabedoria o uso das ferramentas disponíveis e equilibrar os benefícios e os custos envolvidos.

Conclusão

A adoção de qualquer novo protocolo traz uma curva de aprendizado por parte do time de desenvolvimento, até de fato alcançar os plenos benefícios desse processo - tais como a simplificação de arquiteturas, a reutilização de componentes e a agilidade no desenvolvimento de soluções de IA para os negócios.

O MCP é como um farol que aponta a direção para a qual o mercado de IA caminha, finalmente oferecendo um meio padronizado para integrar modelos de linguagem com as ferramentas corporativas e fluxos de trabalho atuais. Porém, não é uma solução onipresente e pode ser que outros protocolos surjam no caminho para disputar a preferência dos desenvolvedores.

Embora represente um passo promissor rumo a uma tecnologia mais inteligente, conectada e contextual, o Model Context Protocol ainda está em estágio inicial, com potencial para transformar a forma como IAs interagem com sistemas corporativos e o mundo real, e merece atenção estratégica das lideranças de TI.