As ferramentas de inteligência artificial (IA) estão evoluindo de modelos isolados para sistemas interconectados, nos quais chatbots e agentes interagem com dados e recursos em diversas aplicações conforme necessário. Como resultado, o contexto deixou de ser opcional e passou a ser essencial, ou seja, tornou-se ainda mais importante garantir que os modelos tenham as informações certas no momento certo e que interpretem essas informações de forma consistente entre diferentes ferramentas, sessões e até plataformas. O Model Context Protocol (MCP) desempenha um papel fundamental nesse processo. Assim como protocolos como o USB-C, que padronizam a forma de conectar dispositivos, o MCP é um novo padrão projetado para tornar os sistemas de IA mais interoperáveis, ao formalizar como o contexto é estruturado e compartilhado. Este artigo descreve a importância do MCP, como ele funciona e apresenta um exemplo prático de sua aplicação.
Por que o Contexto é Importante para IA?
Quem já trabalhou com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) conhece bem o problema do “desvio de prompt” — aquele momento em que o modelo está respondendo corretamente e, de repente, começa a alucinar de forma imprevisível. Na maioria das vezes, o que falta é contexto: conversas anteriores, documentos e dados relevantes, ferramentas ativas ou até algo aparentemente simples, como a intenção do usuário. Quando essas informações estão ausentes, o desempenho do modelo tende a cair, especialmente à medida que as tarefas passam de simples consultas a fluxos de trabalho mais complexos e com múltiplas etapas. Em processos encadeados, como uma busca de dados para gerar respostas, seguida da criação do texto e depois do uso de ferramentas para distribuição automatizada, a necessidade de um contexto compartilhado e estruturado se torna essencial. Sem ele, cada componente precisa recomeçar do zero, e os modelos acabam perdendo o fio lógico do que estão fazendo e porquê. O desafio é que o contexto pode assumir diversas formas: desde textos simples, como preferências gerais do usuário, até formatos complexos, como interfaces de banco de dados, repositórios de documentos ou APIs (interfaces de programação de aplicações). Felizmente, o MCP pode ajudar a solucionar esse problema.
O que é o MCP?
O MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto desenvolvido para descrever e trocar informações contextuais com modelos de IA, especialmente com grandes modelos de linguagem. Organizações como a Anthropic e a OpenAI, bem como colaboradores do ecossistema de ferramentas open source, estão explorando o MCP. O objetivo é ajudar os usuários a criar agentes e fluxos de trabalho complexos sobre modelos que frequentemente precisam integrar-se com dados e ferramentas.
Em um nível mais alto, o MCP define uma forma de empacotar e enviar contexto estruturado a um modelo, permitindo que ele tome decisões mais informadas e consistentes. Ele também possibilita que ferramentas externas, como sistemas de arquivos, navegadores ou calendários, participem de fluxos de trabalho de IA sem a necessidade de integrações personalizadas e específicas de cada fornecedor. Ao oferecer uma linguagem e um protocolo padronizados para o envio e recebimento de contexto, o MCP possibilita compatibilidade entre diferentes modelos e fornecedores, integração e encadeamento mais fáceis de ferramentas, além de melhor observabilidade e depuração do comportamento dos modelos. Por exemplo, em frameworks de agentes, ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) e fluxos de trabalho de pesquisa, o MCP permite que códigos, intenções do usuário e saídas intermediárias fluam pelo sistema de forma confiável e coerente.
Como o MCP Funciona na Prática
O MCP segue uma arquitetura host–cliente–servidor, que padroniza a forma como os modelos interagem com ferramentas externas e dados. Nesse arranjo, o host do MCP é o aplicativo que está integrando a IA — como um IDE, notebook ou assistente virtual corporativo. O host inclui um ou mais clientes MCP, responsáveis por se coordenar individualmente com vários servidores MCP. Esses servidores, por sua vez, utilizam o protocolo formalizado para expor funcionalidades específicas — como ferramentas, arquivos, bancos de dados ou APIs contextuais — de maneira uniforme para o modelo.
Cada servidor descreve seus recursos por meio de interfaces codificadas, geralmente estruturadas em JSON Schema (JavaScript Object Notation), permitindo que clientes e modelos interpretem as ferramentas e os formatos de contexto de forma consistente e robusta. Isso elimina a necessidade de criar códigos personalizados ou prompts específicos para cada integração. Por exemplo, um editor de código pode expor sua árvore de arquivos atual, buffers abertos e edições recentes como objetos bem definidos baseados em schema.
O projeto do MCP também prioriza a segurança. Em vez de os modelos acessarem ferramentas arbitrárias diretamente, o host atua como mediador entre o cliente e os recursos externos por meio do servidor MCP, aplicando permissões de usuário e limitando o que o modelo pode acessar. As práticas comuns incluem sandboxing de processos, restrições explícitas de caminho, comunicação criptografada e autenticação de servidor. Tudo isso garante que o acesso do modelo a ferramentas ou dados sensíveis seja seguro e auditável.
Essa arquitetura permite que os desenvolvedores criem ambientes ricos e conscientes do modelo, nos quais os componentes podem trocar o contexto estruturado dinamicamente. Além disso, devido à padronização, todos os elementos tornam-se mais facilmente intercambiáveis, oferecendo flexibilidade para escolher entre diferentes provedores de modelo ou cadeias de ferramentas (toolchains).
Exemplo Prático de Uso do MCP
Para entender como o MCP pode ser utilizado, considere um assistente de programação com reconhecimento de contexto. Normalmente, esse tipo de aplicação funciona dentro do ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), para auxiliar o programador enquanto ele escreve o código. Com o MCP, o assistente de código pode receber elementos contextuais, como o estado dos arquivos, que incluiria informações como o arquivo atual, dois arquivos modificados recentemente e a intenção do usuário, expressa em forma de instruções — por exemplo: “reescreva esta função para que não afete outras partes do código.” Um último componente essencial para o desenvolvimento é o contexto de execução, que inclui a pilha de chamadas (call stack), os tipos de variáveis e os pontos de interrupção (breakpoints) — conforme mostrado na Figura 1.
Em vez de trabalhar por tentativa e erro, o modelo agora possui uma visão estruturada da sessão de programação e pode adaptar suas sugestões de forma mais precisa. O acesso a cada recurso é seguro e padronizado, sendo mediado pelo servidor (Figura 2).
Conclusão
O MCP pode parecer abstrato, mas seu impacto é concreto. À medida que modelos de IA se tornam mais inteligentes e consistentes com a adição de contexto, fica evidente que ele é uma ferramenta essencial para fluxos de trabalho de IA cada vez mais sofisticados. Ao estabelecer uma base compartilhada sobre como os modelos entendem e interagem com seu ambiente, o MCP abre caminho para sistemas de IA mais poderosos, transparentes e interoperáveis. Independentemente de a aplicação envolva ferramentas com comportamento autônomo (agentic tools), aplicativos multimodais ou o desafio de controlar grandes modelos de linguagem (LLMs) em produção, o MCP fornece uma forma de raciocinar sobre o que o modelo sabe e o que ele deveria saber.
Além disso, o processo de separar claramente modelos de recursos e garantir comunicações seguras entre eles já está incorporado à arquitetura, sendo outro ponto forte do MCP. Com as ferramentas de IA cada vez mais interconectadas, à medida que o ecossistema amadurece, um formato consistente e aberto para contexto torna-se tão relevante quanto o próprio modelo.
Artigo escrito por Becks Simpson e publicado no blog da Mouser Electronics: Demystifying the Model Context Protocol
Traduzido pela Equipe Embarcados. Visite a página da Mouser Electronics no Embarcados
