Nos últimos anos, testemunhamos uma revolução nas arquiteturas de modelos de inteligência artificial, especialmente com a chegada dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Entre as inovações mais recentes e promissoras está o MCP (Model Context Protocol) — um protocolo que promete transformar a maneira como interagimos com agentes e modelos de IA. Mas afinal, o que é o MCP, quem criou essa ideia e como ela pode impactar o futuro da tecnologia?
Origem: De onde surgiu o MCP?
O Model Context Protocol (MCP) foi apresentado pela primeira vez pela Anthropic, empresa criadora do modelo Claude. A proposta surgiu como resposta à necessidade de criar modelos mais modulares, contextualmente conscientes e interoperáveis. MCP foi inspirado por conceitos como a separação de instruções, histórico e dados — algo semelhante ao que vemos em APIs modernas, mas aplicado ao contexto dos LLMs.
O que é o MCP?
O MCP é um protocolo para definir como os modelos devem receber o contexto de uma tarefa antes de gerar uma resposta. Em vez de simplesmente enviar um prompt bruto, o protocolo permite organizar a entrada em diferentes “partes” ou “blocos contextuais”, como:
- Identidade do usuário
- Objetivo da tarefa
- Ferramentas disponíveis
- Histórico de conversas
- Memórias permanentes
- Contexto temporário
A ideia é que os modelos passem a funcionar como agentes contextualmente informados, que sabem quem você é, o que você quer e quais recursos podem utilizar para ajudá-lo.
Um exemplo simples: assistente de viagem
Imagine que você está usando um assistente de IA para planejar uma viagem. Com o MCP, a entrada do modelo não seria apenas um texto genérico como:
“Quero viajar para o Chile em julho. Me ajude a montar um roteiro.“
Em vez disso, o modelo receberia um pacote estruturado como:
jsonCopiarEditar{
"user": "André Rebello",
"intent": "Montar roteiro de viagem ao Chile",
"tools": ["clima_API", "reservas_API"],
"memory": ["viajou para Argentina em 2023", "prefere destinos com natureza"],
"history": ["perguntou sobre passagens baratas", "consultou clima em Santiago"]
}
Com isso, a IA tem muito mais contexto e pode gerar uma resposta mais precisa, relevante e personalizada.
Aplicações práticas
O protocolo MCP pode ser usado em diversos cenários práticos, como:
- Assistentes corporativos inteligentes: Compreendem o cargo, histórico de interações e objetivos do usuário.
- Aplicações de customer service: Capturam o histórico do cliente, produtos adquiridos, sentimentos anteriores etc.
- Automações de workflows: Com agentes de IA que sabem onde estão dentro de um processo.
- Agentes multi-turn em plataformas de chat, que mantêm memória de longo prazo e entendimento de missão.
Por que isso importa?
O MCP é parte da transição de LLMs genéricos para agentes contextuais e personalizados, com capacidade de executar tarefas complexas e interagir com múltiplas ferramentas. Ele se alinha com uma tendência maior de tornar a IA mais modular, controlável e explicável — três características-chave para adoção corporativa em larga escala.
Conclusão
O Model Context Protocol (MCP) pode ser considerado um divisor de águas no desenvolvimento de IA contextualizada. Criado pela Anthropic, o protocolo busca estruturar a forma como os modelos recebem e entendem o mundo ao seu redor, o que pode nos levar a agentes mais inteligentes, confiáveis e prontos para lidar com problemas do mundo real.
Se você está construindo soluções com IA, vale a pena acompanhar de perto esse movimento — ele pode ditar os próximos passos da evolução dos modelos.