O novo protocolo do ecossistema de IA: como o MCP conecta agentes ao mundo real

No final de 2024, a Anthropic lançou o protocolo de contexto do modelo (MCP), que visa tornar-se o padrão "USB-C" no campo da IA. O MCP permite que modelos de IA interajam de forma mais conveniente com ferramentas e dados externos através de uma interface unificada, prometendo transformar radicalmente o desenvolvimento e a aplicação de agentes.

O que é o MC?

MCP(Modelo de Contexto do Protocolo) é um protocolo padronizado de código aberto, utilizado para conectar grandes modelos de linguagem a ferramentas externas e fontes de dados. Suas funcionalidades principais incluem:

1. Interface unificada: simplificar a integração de múltiplos modelos e múltiplas ferramentas
2. Acesso a dados em tempo real: a latência de consulta é reduzida para 0,5 segundos
3. Proteção da privacidade e segurança: a confiabilidade das permissões atinge 98%

O MCP adota uma arquitetura cliente-servidor, e os principais componentes incluem:

• MCP host: aplicação de interação do usuário, como Claude Desktop
• Cliente MC: incorporado no host, processa a comunicação do protocolo
• Servidor MC: fornece funcionalidades específicas, conecta-se a fontes de dados

O MCP realiza funções através de três "primitivas":

1. Ferramenta ( Tools ): função executável
2. Recursos(Recursos): dados estruturados
3. Prompt (Prompts): modelo de instrução pré-definido

Por que o MCP é importante?

O MCP resolveu vários pontos críticos do ecossistema de IA atual:

1. Atualização de conhecimento: ultrapassar as limitações dos dados de treino, permitindo a obtenção de informações em tempo real
2. Complexidade de integração: simplificar a integração de N×M para N+M
3. Eficiência de cálculo: não é necessário incorporar vetores, reduzindo o custo de cálculo em 70%

As principais vantagens trazidas pelo MC incluem:

• Acesso a dados em tempo real: a IA pode obter as informações mais recentes em 0,5 segundos
• Segurança e controle: acesso direto aos dados, sem armazenamento intermediário
• Flexibilidade e escalabilidade: simplificação significativa do processo de integração de ferramentas
• Interoperabilidade: um servidor MC pode ser reutilizado por vários modelos

Aplicações do MC

O MC já demonstrou potencial em várias áreas:

1. Desenvolvimento e Produtividade

   • Cursor AI debuga código através do MCP, reduzindo a taxa de erro em 25%
   • O servidor Mintlify realiza a pesquisa de 1000 páginas de documentos em 2 segundos

2. Criatividade e Design

   • Blender MCP reduziu o tempo de modelagem 3D de 3 horas para 10 minutos

3. Dados e Comunicação

   • Supabase Server implementa consultas de banco de dados com resposta de 0,3 segundos
   • Envio automático de mensagens do servidor Slack, economizando 80% de operação

4. Educação e Saúde

   • Plataforma de aprendizagem MCP, cursos gerados por IA aumentam a eficiência em 40%
   • Conectar à base de dados dos pacientes, a precisão dos relatórios de diagnóstico de IA atinge 85%

5. Blockchain e Finanças

   • Realizar consultas de transações em blockchain em segundos
   • Analisar dados de transação, prever taxa de precisão de 85%

Estado atual do ecossistema MC

Até março de 2025, o ecossistema MC já está em grande escala:

• Mais de 2000 servidores MCP, taxa de crescimento de 1200%
• Participação em mais de 300 projetos no GitHub
• Clientes principais: Claude Desktop, Cursor, Continue, etc.
• Plataforma ecológica: mcp.so tem 1584 servidores registrados, com mais de 100.000 usuários ativos mensais.

Desafios enfrentados pelo MC

Apesar do amplo potencial, o MCP ainda enfrenta alguns desafios:

1. Nível técnico:

   • Implementação complexa, dificuldade de desenvolvimento elevada
   • Implantação restrita, não suporta implantação com um clique
   • baixa compatibilidade entre clientes

2. Qualidade ecológica:

   • 30% O servidor apresenta problemas de estabilidade ou documentação
   • Mecanismo de descoberta de servidor incompleto

3. Adequação ao ambiente de produção:

   • A taxa de sucesso da chamada de ferramentas LLM é apenas 50%
   • Difícil de atender a altas demandas de personalização

4. Pressão competitiva:

   • As soluções proprietárias de plataformas como OpenAI são mais confiáveis
   • Frameworks como LangChain já estabeleceram a fidelização dos desenvolvedores

Perspectivas Futuras

O futuro desenvolvimento do MC pode incluir:

1. Otimização técnica:

   • protocolo simplificado, remoção de funções redundantes
   • Suporte a implantação no servidor, introduzindo mecanismos de autenticação como OAuth
   • Suporte a mais métodos de transporte, como WebSockets

2. Construção ecológica:

   • Lançar uma plataforma marketplace semelhante ao npm
   • Implementar a implantação na nuvem e a integração com o navegador
   • Expandir para mais cenários, como suporte ao cliente, design, etc.

3. Impacto da indústria:

   • 2026 pode se tornar o padrão de desenvolvimento do Agent
   • Impulsionar a aplicação de IA da conversa para a execução

O futuro do MC depende de vários fatores-chave:

• A taxa de sucesso na chamada da ferramenta de modelo pode ser aumentada para mais de 80%.
• O número de servidores pode ultrapassar os 5000?
• Será resolvido o problema de certificação e gateway até o final de 2025.

De um modo geral, o MCP representa uma tentativa de padronização da interação entre agentes de IA e o mundo exterior. Se conseguir superar os desafios atuais, o MCP tem potencial para se tornar a infraestrutura da ecologia dos Agentes, merecendo a atenção contínua da indústria sobre sua evolução.