TL;DR: O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto que padroniza a comunicação entre aplicativos e modelos de linguagem (LLMs), permitindo que IAs interajam com diversas ferramentas e serviços sem integrações personalizadas. Funciona através de uma arquitetura cliente-servidor que separa claramente o “pensador” (modelo) dos “executores” (ferramentas), resolvendo limitações como memória restrita e fragilidade das integrações tradicionais.

Takeaways:

O MCP resolve cinco problemas fundamentais: oferece um protocolo comum para ferramentas, separa modelo e ferramentas, garante independência do modelo usado, facilita fluxos multi-etapas e reduz alucinações.
Possui três componentes principais: ferramentas (ações que a IA pode executar), recursos (dados disponibilizados) e prompts (guias sobre como a IA deve se comportar).
Atualmente existem servidores MCP para diversas plataformas como YouTube, LinkedIn, Figma e Blender, permitindo automação de tarefas complexas com simples prompts.
As limitações incluem suporte limitado em plataformas de IA, desafios na autonomia do agente, sobrecarga de desempenho, falta de padrões de segurança e problemas de escalabilidade.

MCP: O Protocolo Revolucionário que Conecta Ferramentas à Inteligência Artificial

Você já se perguntou como seria possível criar um assistente de IA verdadeiramente universal, capaz de interagir com qualquer ferramenta ou serviço? A resposta está no Model Context Protocol (MCP), uma tecnologia emergente que promete transformar radicalmente a forma como os agentes de IA interagem com o mundo digital.

Neste artigo, vamos explorar em detalhes o que é o MCP, como ele funciona, quais problemas ele resolve e quais são suas limitações atuais. Se você trabalha com desenvolvimento de IA ou está interessado em automação inteligente, este guia completo é essencial para entender o futuro das integrações de IA.

O problema das ferramentas de IA existentes

Construir um agente de IA para automatizar tarefas cotidianas como verificar e-mails ou enviar mensagens via Slack parece simples à primeira vista. Afinal, existem APIs e ferramentas disponíveis para praticamente tudo. No entanto, a realidade é bem diferente: o esforço necessário para criar essas integrações raramente justifica o resultado final.

Os problemas começam quando tentamos fazer com que os modelos de linguagem (LLMs) compreendam a intenção por trás de solicitações aparentemente simples. Por exemplo, quando você pergunta “Anmol me enviou um e-mail sobre o relatório da reunião de ontem?”, o modelo precisa:

Identificar que deve usar a API do Gmail
Formular a consulta correta
Processar os resultados
Resumir as informações relevantes

Tudo isso dentro dos limites da janela de contexto do modelo, o que já é um desafio considerável.

Outros problemas críticos incluem:

Memória limitada: LLMs têm dificuldade para lembrar múltiplos passos em tarefas complexas, como obter um ID de contato, buscar dados atuais e atualizar informações em um CRM
Fragilidade das integrações: APIs evoluem, documentações mudam, fluxos de autenticação são atualizados – tudo isso pode quebrar agentes de IA perfeitamente funcionais
Dependência de fornecedores: Trocar de modelo (GPT para Claude ou Gemini) exige reescrever descrições de ferramentas e prompts do sistema

Esses desafios criam um cenário onde as integrações de IA são arriscadas, propensas a falhas e difíceis de manter. É exatamente nesse contexto que o MCP surge como uma solução elegante.

Introdução ao MCP e seus componentes principais

O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto que padroniza a forma como os aplicativos fornecem contexto e ferramentas para os modelos de linguagem (LLMs). Em essência, ele funciona como um conector universal para IA, permitindo uma comunicação fluida entre diferentes sistemas.

O MCP segue uma arquitetura cliente-servidor, onde:

Clientes MCP (como o Cursor) solicitam capacidades disponíveis dos servidores
Servidores MCP oferecem uma interface JSON-RPC padronizada
Hosts MCP são aplicações que usam o protocolo para acessar dados

Um dos aspectos mais interessantes do MCP é que ele atua como um sistema de plugins para o Cursor, ampliando significativamente as capacidades do agente ao conectá-lo a diversas fontes de dados e ferramentas.

Para entender melhor o conceito, considere a documentação oficial e blogs especializados como “What is the Model Context Protocol (MCP)?” da Builder.io e “MCP: What It Is and Why It Matters” de Addy Osmani.

Como o MCP funciona internamente

O ecossistema MCP depende de vários componentes-chave trabalhando em conjunto:

Clientes MCP mantêm conexões 1:1 com os servidores, solicitando suas capacidades e apresentando as opções aos modelos de IA
Servidores MCP convertem APIs existentes em capacidades compatíveis com MCP
Provedores de serviços (como Discord, Notion, Figma) executam as tarefas reais, sem necessidade de modificar suas APIs

Esta configuração descentralizada permite que os desenvolvedores conectem qualquer API compatível em qualquer cliente com suporte ao MCP, evitando a dependência em integrações centralizadas por grandes provedores de IA.

O fluxo de trabalho típico funciona assim:

O cliente solicita a lista de ferramentas, recursos e prompts disponíveis ao servidor MCP
O servidor responde com as capacidades disponíveis
O cliente apresenta essas capacidades ao modelo de IA
O modelo decide quais ações tomar
O cliente executa as ações via servidor
O servidor interage com os provedores de serviços para realizar as tarefas

Este processo cria uma separação clara entre o “pensador” (modelo de IA) e os “executores” (ferramentas externas), permitindo que cada componente se concentre no que faz melhor.

Blocos de construção do MCP: Ferramentas, recursos e prompts

O MCP utiliza três elementos fundamentais para funcionar:

Ferramentas

Representam ações que uma IA pode executar, como search_emails ou create_issue_linear. Cada ferramenta tem um nome, descrição, parâmetros e retorna resultados específicos.

Recursos

São dados que um servidor MCP disponibiliza para os clientes, incluindo conteúdo de arquivos, registros de banco de dados e respostas de API. Eles fornecem o contexto necessário para que a IA tome decisões informadas.

Prompts

Guiam a IA sobre como se comportar durante o uso das ferramentas. Por exemplo, um prompt pode instruir o modelo a seguir um estilo específico, fluxo de trabalho ou protocolo de segurança.

Um exemplo prático seria um servidor MCP do Google Calendar, onde:

As ferramentas incluem list-events e update-events-from-resource
Os recursos contêm os dados dos eventos do calendário
Os prompts orientam o modelo sobre como filtrar informações relevantes ao agendar reuniões

O problema que o MCP resolve e sua importância

O MCP resolve cinco problemas fundamentais:

Protocolo comum para ferramentas: Permite que uma IA se integre com milhares de ferramentas sem integrações personalizadas para cada aplicativo
Separação entre modelo e ferramentas: Divide claramente o “pensador” (modelo) dos “executores” (ferramentas)
Independência do modelo: As ferramentas e a lógica permanecem consistentes, mesmo ao trocar GPT por Claude ou Gemini
Suporte para memória e fluxos multi-etapas: Facilita o entendimento gradual do conteúdo e reforça a retenção
Menos alucinações: O modelo pode verificar fatos em tempo real, em vez de confiar apenas em seu conhecimento interno

A importância do MCP não pode ser subestimada. Ele:

Transforma o sonho de um assistente de IA universal em realidade
Abre caminho para uma nova era de automação inteligente
Facilita aos desenvolvedores fazer mais com IA, sem se preocupar com integrações complexas

As três camadas do MCP

O MCP opera em três camadas distintas:

1. MODELO ↔ CONTEXTO

Nesta camada, o contexto fornece instruções claras para o LLM, definindo o que ele deve fazer e como deve se comportar.

2. CONTEXTO ↔ PROTOCOLO

Aqui, o protocolo dá ao LLM as ferramentas e a memória necessárias para executar o trabalho, estruturando as informações de forma acessível.

3. PROTOCOLO ↔ RUNTIME

Esta é a camada onde a tarefa realmente acontece, onde o agente de IA opera no ambiente.

Para visualizar melhor, imagine um restaurante:

O Modelo é o chef (que sabe cozinhar)
O Contexto é o menu (que orienta o chef)
O Protocolo é o garçom (que conecta a cozinha ao cliente)
O Runtime é a cozinha (onde a comida é preparada)

Esta estrutura de três camadas garante uma separação clara de responsabilidades, tornando o sistema mais robusto e flexível.

Maneira mais fácil de conectar mais de 100 servidores MCP gerenciados com autenticação integrada

A integração de servidores MCP pode parecer complexa, mas existem soluções que simplificam o processo. Uma delas é a Composio, que oferece servidores MCP gerenciados com autenticação integrada.

Para começar, você precisa:

Instalar o Node.js e garantir que o npx esteja disponível no sistema
Habilitar o servidor MCP no Cursor, abrindo a paleta de comandos e procurando pelas configurações
Gerar um comando de integração no site da Composio (mcp.composio.dev)
Executar o comando no terminal para configurar a conexão

A Composio oferece diversas vantagens:

Autenticação integrada (OAuth, API keys, JWT, Basic Auth)
Gerenciamento completo dos servidores
Mais de 20.000 APIs pré-construídas
Operação local ou remota
Precisão na chamada de ferramentas
Compatibilidade com vários agentes de IA

A configuração pode ser aplicada de duas formas:

.cursor/mcp.json para ferramentas específicas do projeto
~/.cursor/mcp.json para ferramentas globais

Para usar o servidor no Cursor:

Abra o Chat com Ctrl + I
Habilite o Agent Mode (opcional para mais autonomia)
Digite sua consulta
Clique em “run tool” para executar a ação

O sistema estabelecerá uma conexão com o servidor (solicitando autenticação quando necessário) e fornecerá os resultados da ação.

Exemplos práticos com demonstrações

Vamos explorar alguns exemplos práticos de servidores MCP e suas aplicações:

Servidor YouTube MCP

Permite:

Buscar vídeos, canais e playlists
Obter estatísticas de vídeos
Carregar legendas
Inscrever-se em canais
Atualizar metadados e thumbnails

Após a configuração, você pode solicitar informações como “Quais são os 5 vídeos mais populares sobre ‘Model Context Protocol’?”

Servidor Ahrefs MCP

Oferece ações como:

Recuperar palavras-chave orgânicas
Buscar backlinks
Obter histórico de classificação de domínio
Visualizar páginas por tráfego
Listar melhores links externos
Verificar histórico de volume de busca

Observe que este servidor requer uma API Ahrefs premium para funcionar.

Servidor LinkedIn MCP

Permite:

Obter informações de perfil
Criar posts
Obter informações da empresa
Deletar posts

Recomenda-se precaução ao usar este servidor em contas oficiais devido a potenciais riscos de segurança.

Servidor Ghidra MCP

Este servidor permite que LLMs façam engenharia reversa de aplicações autonomamente, com ferramentas para:

Descompilar e analisar binários
Renomear métodos e dados
Listar métodos, classes, imports e exports

Pode ser usado para análise automatizada de vulnerabilidades e engenharia reversa de malware.

Servidor Figma MCP

Permite que o Cursor leia designs e os modifique programaticamente, com ações para:

Documentação
Seleção
Criação de elementos
Estilização
Layout

Com este servidor, é possível gerar uma tela de cadastro para celular apenas com um prompt.

Servidor Blender MCP

Conecta o Blender ao Claude AI, permitindo:

Modelagem 3D assistida por prompts
Manipulação de cenas
Criação de cenários como “low poly” em uma masmorra ou praia com vegetação

Limitações do MCP

Apesar de seu potencial revolucionário, o MCP apresenta algumas limitações importantes:

Suporte limitado em plataformas de IA

Nem todas as plataformas de IA suportam MCP. Atualmente, o Claude (especialmente com seu aplicativo desktop) e ferramentas como Cursor ou Windsurf suportam MCP diretamente. No entanto, plataformas como ChatGPT ou modelos locais como LLaMA podem não funcionar sem configurações adicionais.

Desafios na autonomia do agente

A autonomia dos agentes de IA não é perfeita e frequentemente requer ajustes de prompt para melhorar a confiabilidade. A precisão na utilização de ferramentas depende muito da qualidade das descrições e do contexto fornecido.

Sobrecarga de desempenho

O uso de ferramentas através do MCP adiciona sobrecarga de desempenho. Cada chamada é externa e pode ser muito mais lenta do que o modelo respondendo sozinho. Por exemplo, raspar dados de uma página web através de uma ferramenta MCP pode levar segundos, enquanto a IA poderia ter feito uma estimativa com base em seus dados de treinamento em milissegundos.

Falta de padrões de segurança

O MCP não tem suporte embutido para autenticação e autorização. Se você expõe um servidor MCP na rede, precisa adicionar sua própria camada de segurança. Algumas implementações usam OAuth 2.1 para adicionar escopo de permissão, mas atualmente não há uma abordagem padrão.

Problemas de escalabilidade

A maioria dos servidores MCP atuais são construídos para um único usuário, geralmente executando apenas em um laptop de desenvolvedor. A escalabilidade para múltiplos usuários ou agentes independentes ainda não foi muito explorada.

Conclusão

O Model Context Protocol (MCP) representa uma evolução significativa na forma como integramos inteligência artificial com ferramentas e serviços. Ao fornecer um protocolo comum que padroniza a comunicação entre aplicativos e LLMs, o MCP resolve muitos dos problemas que historicamente dificultaram o desenvolvimento de agentes de IA verdadeiramente úteis e confiáveis.

Embora ainda existam limitações a serem superadas, o potencial do MCP para transformar a automação inteligente é imenso. À medida que o protocolo continua a evoluir, podemos esperar melhorias que abordem as limitações atuais e expandam ainda mais suas capacidades.

Para desenvolvedores e entusiastas de IA, o MCP oferece uma oportunidade única de criar integrações mais robustas, flexíveis e independentes de fornecedores específicos. Com uma única conversa com um agente habilitado para MCP, é possível automatizar fluxos de trabalho complexos que antes exigiriam integrações personalizadas extensas.

O futuro da IA não está apenas em modelos mais inteligentes, mas também em protocolos mais eficientes que permitam que esses modelos interajam com o mundo digital de maneira mais natural e eficaz. O MCP é um passo importante nessa direção.

Fonte: Anmol Baranwal. “The Guide to MCP I Never Had”. Disponível em: Medium.

Guia Completo sobre o Model Context Protocol (MCP) para IA