Padrões abertos na IA: como o MCP está revolucionando a interoperabilidade

A padronização está transformando a inteligência artificial (IA) de maneira surpreendente. Em vez de modelos cada vez maiores, a inovação agora se encontra na organização e interoperabilidade. O Model Context Protocol (MCP), lançado pela Anthropic em novembro de 2024, é um exemplo disso: ele uniformiza a forma como os aplicativos de IA interagem com o mundo além dos seus dados de treinamento. Assim como o HTTP e o REST revolucionaram a conexão de aplicativos web, o MCP promete fazer o mesmo para os modelos de IA.

O MCP não é apenas uma tecnologia, mas um padrão que pode impulsionar o crescimento e a adoção da IA. Empresas que adotarem o MCP desde o início poderão usufruir de grandes vantagens, enquanto aquelas que ignorarem essa tendência correm o risco de ficar para trás. Vamos entender por que o MCP é tão importante agora, quais desafios ele apresenta e como ele está transformando o cenário da inteligência artificial.

Do caos à organização com os Padrões abertos de IA

Imagine a rotina de Lily, uma gerente de produto em uma empresa de infraestrutura de nuvem. Ela precisa acompanhar projetos em diversas ferramentas como Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail e Confluence. Como muitos profissionais, ela se sente sobrecarregada com a quantidade de informações e atualizações.

Em 2024, Lily percebeu o potencial dos grandes modelos de linguagem (LLMs) para sintetizar informações. Ela teve uma ideia: integrar todas as ferramentas de sua equipe em um único modelo para automatizar atualizações, criar comunicações e responder a perguntas sob demanda. O problema é que cada modelo tinha uma maneira diferente de se conectar aos serviços, o que a prendia a uma única plataforma. Integrar transcrições do Gong, por exemplo, exigia uma conexão sob medida, dificultando a troca para um LLM melhor no futuro.

Foi então que a Anthropic lançou o MCP: um protocolo aberto para padronizar o fluxo de contexto para os LLMs. O MCP rapidamente ganhou o apoio de grandes empresas como OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio e, em breve, do Google. SDKs oficiais foram disponibilizados para Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin e Swift. A comunidade também criou SDKs para Go e outras linguagens, impulsionando a adoção do protocolo.

Atualmente, Lily utiliza o Claude, conectado a seus aplicativos de trabalho através de um servidor MCP local. Os relatórios de status são gerados automaticamente e as atualizações para a liderança estão a um simples comando de distância. Quando surgem novos modelos, ela pode integrá-los sem perder nenhuma de suas conexões. Até mesmo quando programa nas horas vagas, ela usa o Cursor com um modelo da OpenAI e o mesmo servidor MCP que utiliza no Claude. O MCP simplificou todo o processo.

O impacto de um padrão na IA

A história de Lily ilustra uma realidade simples: ninguém gosta de usar ferramentas desconectadas ou ficar preso a um único fornecedor. As empresas também não querem ter que refazer integrações cada vez que mudam de modelo. O que todos querem é a liberdade de usar as melhores ferramentas disponíveis, e é isso que o MCP oferece.

Com a padronização, surgem novas implicações.

Primeiro, os provedores de SaaS (Software as a Service) sem APIs públicas robustas correm o risco de se tornarem obsoletos. As ferramentas MCP dependem dessas APIs, e os clientes exigirão suporte para seus aplicativos de IA. Com o surgimento de um padrão, não há mais desculpas para não oferecer essa integração.

Segundo, os ciclos de desenvolvimento de aplicações de IA estão prestes a se tornar muito mais rápidos. Os desenvolvedores não precisarão mais escrever código personalizado para testar aplicativos simples de IA. Em vez disso, eles poderão integrar servidores MCP com clientes MCP já disponíveis, como Claude Desktop, Cursor e Windsurf.

Terceiro, os custos de migração estão diminuindo drasticamente. Como as integrações são independentes de modelos específicos, as organizações podem migrar do Claude para o OpenAI ou para o Gemini — ou até mesmo combinar modelos — sem precisar reconstruir toda a infraestrutura. Os futuros provedores de LLM se beneficiarão de um ecossistema existente em torno do MCP, permitindo que eles se concentrem em oferecer melhor desempenho e preço. Para quem busca mais informações sobre o assunto, vale a pena conferir este artigo sobre ChatGPT e Gemini: comparação de recursos e desempenho.

Desafios e cuidados ao usar o MCP

Como qualquer padrão, o MCP traz novos desafios e não resolve todos os problemas existentes.

Confiança é fundamental: Já surgiram dezenas de registros MCP, oferecendo milhares de servidores mantidos pela comunidade. No entanto, se você não controlar o servidor — ou confiar na parte que o faz — corre o risco de vazar informações confidenciais para terceiros desconhecidos. Se você é uma empresa de SaaS, forneça servidores oficiais. Se você é um desenvolvedor, procure servidores oficiais.

Qualidade variável: As APIs evoluem constantemente, e servidores MCP mal mantidos podem facilmente ficar desatualizados. Os LLMs dependem de metadados de alta qualidade para determinar quais ferramentas usar. Como ainda não existe um registro MCP oficial, é ainda mais importante buscar servidores oficiais de fontes confiáveis. Se você é uma empresa de SaaS, mantenha seus servidores atualizados conforme suas APIs evoluem. Se você é um desenvolvedor, priorize servidores oficiais.

Servidores MCP grandes aumentam custos e diminuem a utilidade: Incluir muitas ferramentas em um único servidor aumenta os custos através do consumo de tokens e sobrecarrega os modelos com opções em excesso. Os LLMs podem se confundir facilmente se tiverem acesso a muitas ferramentas. O ideal é ter servidores menores e focados em tarefas específicas.

Autorização e identidade continuam sendo desafios: Esses problemas já existiam antes do MCP e persistem com ele. Imagine que Lily deu ao Claude a capacidade de enviar e-mails e deu instruções como: “Envie rapidamente uma atualização de status para Chris”. Em vez de enviar um e-mail para seu chefe, Chris, o LLM envia um e-mail para todos os Chris em sua lista de contatos para garantir que Chris receba a mensagem. A supervisão humana ainda será necessária para ações que exigem bom senso e julgamento.

O futuro da IA com MCP

O MCP não é apenas uma tendência passageira, mas uma mudança fundamental na infraestrutura para aplicações de IA. Assim como outros padrões bem-sucedidos, o MCP está criando um ciclo de retroalimentação positiva: cada novo servidor, cada nova integração e cada nova aplicação aumentam o impulso.

Novas ferramentas, plataformas e registros estão surgindo para simplificar a criação, teste, implantação e descoberta de servidores MCP. Conforme o ecossistema evolui, os aplicativos de IA oferecerão interfaces simples para integrar novas capacidades. Equipes que adotarem o protocolo lançarão produtos mais rapidamente e com melhor integração. Empresas que oferecem APIs públicas e servidores MCP oficiais podem fazer parte dessa história de sucesso. Aqueles que demorarem a adotar o MCP terão que lutar para se manter relevantes. Para saber mais sobre o futuro da tecnologia, confira este artigo sobre Sam Altman compara ascensão da IA ao Renascimento e fala sobre desafios.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.

Via VentureBeat

André Luiz

André atua como jornalista de tecnologia desde 2009 quando fundou o Tekimobile. Também trabalhou na implantação do portal Tudocelular.com no Brasil e já escreveu para outros portais como AndroidPIT e Techtudo. É formado em eletrônica e automação, trabalhando com tecnologia há 26 anos.