Protocolo de Contexto do Modelo: Uma camada de integração de IA promissora, mas não um padrão (ainda)

Nos últimos anos, à medida que os sistemas de IA se tornaram mais capazes não apenas de gerar texto, mas também de realizar ações, tomar decisões e se integrar a sistemas corporativos, eles passaram a apresentar complexidades adicionais. Cada modelo de IA tem sua própria maneira proprietária de interagir com outros softwares. Cada sistema adicionado cria um novo congestionamento de integração, e as equipes de TI estão gastando mais tempo conectando sistemas do que utilizando-os. Esse custo de integração não é único: é o custo oculto do cenário fragmentado de IA atual.

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) da Anthropic é uma das primeiras tentativas de preencher essa lacuna. Ele propõe um protocolo limpo e sem estado para como modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem descobrir e invocar ferramentas externas com interfaces consistentes e atrito mínimo para o desenvolvedor. Isso tem o potencial de transformar recursos isolados de IA em fluxos de trabalho combináveis ​​e prontos para empresas. Por sua vez, pode padronizar e simplificar as integrações. Será que é a panaceia de que precisamos? Antes de nos aprofundarmos, vamos primeiro entender o que é o MCP.

Atualmente, a integração de ferramentas em sistemas com LLM é, na melhor das hipóteses, ad hoc. Cada framework de agente, cada sistema de plugin e cada fornecedor de modelo tende a definir sua própria maneira de lidar com a invocação de ferramentas. Isso está levando a uma portabilidade reduzida.

O MCP oferece uma alternativa refrescante:

• Um modelo cliente-servidor, onde os LLMs solicitam a execução de ferramentas de serviços externos;
• Interfaces de ferramentas publicadas em um formato declarativo e legível por máquina;
• Um padrão de comunicação sem estado projetado para componibilidade e reutilização.

Se amplamente adotado, o MCP poderia tornar as ferramentas de IA detectáveis, modulares e interoperáveis, semelhante ao que REST (REpresentational State Transfer) e OpenAPI fizeram para serviços web.

Embora o MCP seja um protocolo de código aberto desenvolvido pela Anthropic e tenha ganhado força recentemente, é importante reconhecer o que ele é — e o que não é. O MCP ainda não é um padrão formal da indústria. Apesar de sua natureza aberta e crescente adoção, ele ainda é mantido e orientado por um único fornecedor, projetado principalmente em torno da família de modelos Claude.

Um verdadeiro padrão exige mais do que apenas acesso aberto. Deve haver um grupo de governança independente, representação de diversas partes interessadas e um consórcio formal para supervisionar sua evolução, controle de versões e qualquer resolução de disputas. Nenhum desses elementos está disponível para o MCP atualmente.

Essa distinção vai além da técnica. Em projetos recentes de implementação empresarial envolvendo orquestração de tarefas, processamento de documentos e automação de cotações, a ausência de uma camada de interface de ferramentas compartilhada tem surgido repetidamente como um ponto de atrito. As equipes são forçadas a desenvolver adaptadores ou duplicar a lógica entre os sistemas, o que leva a uma maior complexidade e a custos mais altos. Sem um protocolo neutro e amplamente aceito, é improvável que essa complexidade diminua.

Isso é particularmente relevante no cenário fragmentado de IA atual, onde diversos fornecedores estão explorando seus próprios protocolos proprietários ou paralelos. Por exemplo, o Google anunciou seu protocolo Agent2Agent , enquanto a IBM está desenvolvendo seu próprio Protocolo de Comunicação de Agentes. Sem esforços coordenados, há um risco real de fragmentação do ecossistema — em vez de convergência —, dificultando a interoperabilidade e a estabilidade a longo prazo.

Enquanto isso, o próprio MCP ainda está evoluindo, com suas especificações, práticas de segurança e diretrizes de implementação sendo ativamente refinadas. Os primeiros usuários notaram desafios em relação à experiência do desenvolvedor , integração de ferramentas e segurança robusta, nenhum dos quais é trivial para sistemas de nível empresarial.

Nesse contexto, as empresas devem ser cautelosas. Embora o MCP apresente uma direção promissora, sistemas de missão crítica exigem previsibilidade, estabilidade e interoperabilidade, que são melhor proporcionadas por padrões maduros e orientados pela comunidade. Protocolos regidos por um órgão neutro garantem a proteção do investimento a longo prazo, salvaguardando os adotantes de mudanças unilaterais ou mudanças estratégicas por parte de um único fornecedor.

Para as organizações que avaliam o MCP hoje, isso levanta uma questão crucial: como abraçar a inovação sem se prender à incerteza? O próximo passo não é rejeitar o MCP, mas sim se envolver com ele estrategicamente: experimentar onde ele agrega valor, isolar dependências e se preparar para um futuro multiprotocolo que ainda pode estar em mutação.

Embora experimentar o MCP faça sentido, especialmente para quem já utiliza o Claude, a adoção em larga escala exige uma abordagem mais estratégica. Aqui estão algumas considerações:

Se suas ferramentas forem específicas para MCP e apenas a Anthropic oferecer suporte a MCP, você estará vinculado à pilha deles. Isso limita a flexibilidade à medida que estratégias multimodelo se tornam mais comuns.

Permitir que LLMs invoquem ferramentas de forma autônoma é algo poderoso e perigoso. Sem proteções como permissões com escopo definido, validação de saída e autorização refinada, uma ferramenta com escopo mal definido pode expor os sistemas a manipulação ou erros.

O "raciocínio" por trás do uso das ferramentas está implícito na saída do modelo. Isso dificulta a depuração. Ferramentas de registro, monitoramento e transparência serão essenciais para o uso corporativo.

A maioria das ferramentas atuais não é compatível com MCP. As organizações podem precisar reformular suas APIs para se tornarem compatíveis ou criar adaptadores de middleware para preencher essa lacuna.

Se você estiver desenvolvendo produtos baseados em agentes, vale a pena monitorar o MCP. A adoção deve ser feita em etapas:

• Protótipo com MCP, mas evite acoplamento profundo;
• Adaptadores de design que abstraem a lógica específica do MCP;
• Defender a governança aberta para ajudar a direcionar o MCP (ou seu sucessor) para a adoção pela comunidade;
• Acompanhe os esforços paralelos de players de código aberto como LangChain e AutoGPT, ou de órgãos do setor que podem propor alternativas neutras em relação a fornecedores.

Essas etapas preservam a flexibilidade e, ao mesmo tempo, incentivam práticas arquitetônicas alinhadas à convergência futura.

Com base na experiência em ambientes corporativos, um padrão é claro: a falta de interfaces padronizadas entre modelo e ferramenta retarda a adoção, aumenta os custos de integração e cria riscos operacionais.

A ideia por trás do MCP é que os modelos devem comunicar uma linguagem consistente com as ferramentas. À primeira vista: esta não é apenas uma boa ideia, mas também necessária. É uma camada fundamental para a forma como os futuros sistemas de IA irão coordenar, executar e raciocinar em fluxos de trabalho do mundo real. O caminho para a adoção generalizada não é garantido nem isento de riscos.

Resta saber se o MCP se tornará esse padrão. Mas a discussão que ele está gerando é algo que a indústria não pode mais evitar.

Gopal Kuppuswamy é cofundador da Cognida .