Protocolo de contexto de modelo (MCP) - tudo o que você precisa saber

Imagine se o seu modelo de IA pudesse sempre entender exatamente o que você precisa, sempre com o contexto certo. O protocolo de contexto de modelo (MCP) está se tornando rapidamente um tópico importante, elogiado por seu potencial de tornar as interações com modelos mais eficientes e precisas. Ainda assim, muitas pessoas não sabem ao certo o que ele realmente é ou por que é tão importante. Neste artigo, mostraremos tudo o que você precisa saber sobre o MCP e por que ele pode reformular a forma como usamos a IA. Vamos começar!

O que é o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)?

O MCP (Model Context Protocol) é um protocolo aberto que padroniza a forma como os aplicativos fornecem contexto para modelos de linguagem grandes (LLMs). Ele foi projetado para tornar a criação com LLMs mais avançada e flexível. Ele permite que você crie agentes e fluxos de trabalho complexos, permitindo que os LLMs interajam com sistemas externos de forma mais eficaz. Com o MCP, você obtém:

• Um conjunto crescente de integrações pré-criadas às quais seu LLM pode se conectar instantaneamente
• A liberdade de alternar entre provedores e fornecedores de LLM sem ficar preso a eles
• Práticas recomendadas incorporadas para manter seus dados seguros em sua infraestrutura

De M×N para M+N: a ideia central

As equipes com vários aplicativos de IA (chatbots, mecanismos de geração com aumento de recuperação e assistentes focados em código) geralmente precisam se integrar a dezenas de sistemas externos exclusivos. Cada sistema pode ter sua própria API proprietária, exigindo conectores personalizados ou lógica de integração. Essa abordagem pode se multiplicar rapidamente em um pesadelo M×N: M(aplicativos de IA) integrados a N (sistemas externos) podem gerar uma base de código grande e complicada de conectores M×N.

No sistema MCP, os criadores de ferramentas e os desenvolvedores de aplicativos desempenham uma função na configuração da comunicação entre os aplicativos de IA e as ferramentas externas:

• Os criadores de ferramentas criam N servidores MCP, um para cada sistema que desejam conectar.
• Os desenvolvedores de aplicativos criam M clientes MCP, um para cada aplicativo com tecnologia de IA.

Principais recursos do protocolo de contexto de modelo

O MCP simplifica as interações entre os modelos de IA e os sistemas externos, oferecendo uma base sólida para integrações inteligentes e dimensionáveis. Veja a seguir alguns de seus principais recursos:

1️⃣ Descoberta dinâmica de ferramentas - Os modelos podem detectar e interagir automaticamente com novas ferramentas ou serviços sem a necessidade de configuração ou reconfiguração manual.

2️⃣ Gerenciamento de estado com reconhecimento de contexto - o MCP mantém o contexto em várias chamadas de API, permitindo que os modelos executem fluxos de trabalho complexos com mais precisão.

3️⃣ Segurança e controle de acesso integrados - os mecanismos de autenticação e controle de acesso são integrados para garantir o acesso seguro e autorizado a dados confidenciais.

4️⃣ Comunicação JSON-RPC leve - o MCP usa JSON-RPC para oferecer suporte à comunicação eficiente e de baixa latência entre modelos e serviços externos.

5️⃣ Interoperabilidade e extensibilidade - Integra-se perfeitamente a várias ferramentas e pode ser ampliado para dar suporte a tecnologias emergentes.

6️⃣ Design amigável ao desenvolvedor - Com sua estrutura clara e abordagem padronizada, o MCP simplifica os esforços de integração e acelera o desenvolvimento.

7️⃣ Arquitetura escalável e flexível - A MCP foi projetada para oferecer suporte a sistemas de qualquer tamanho e pode se adaptar facilmente à medida que as necessidades evoluem.

Como a MCP funciona?

A MCP segue uma arquitetura cliente-servidor com os seguintes componentes principais:

• Hosts - São os aplicativos com os quais os usuários interagem, como o Claude Desktop, um IDE como o Cursor ou um agente personalizado.
• Cliente - Um software incorporado ao aplicativo Host que se conecta diretamente a um servidor MCP. Se o host precisar se comunicar com três sistemas externos, ele criará três clientes.
• Servidor - Programas externos que expõem ferramentas, recursos e prompts ao modelo de IA por meio do cliente. Eles atuam como ponte entre o modelo e os recursos do sistema.

Veja a seguir um detalhamento simples de como a comunicação geralmente flui entre um cliente e um servidor na arquitetura MCP:

1️⃣ Inicialização - O cliente e o servidor trocam detalhes do protocolo, garantindo que estejam na mesma versão e possam se comunicar de forma eficaz.

2️⃣ Descoberta - O cliente solicita ao servidor a lista de ferramentas, recursos e prompts.

3️⃣ Context Provision (Provisão de contexto ) - Os recursos e prompts relevantes são apresentados ao usuário ou integrados ao ambiente do host para que a IA possa aproveitá-los.

4️⃣ Invocação - Com base em seu raciocínio, a IA determina quando uma ferramenta precisa ser usada e instrui o cliente a emitir a solicitação correspondente ao servidor apropriado.

5️⃣ Execução - O servidor processa a solicitação, realizando ações como interação com APIs externas ou acesso a dados locais.

6️⃣ Conclusão - Os resultados são devolvidos à IA, que os incorpora ao seu raciocínio para dar andamento à conversa ou entregar uma resposta final ao usuário.

Servidores MCP

Os servidores MCP atuam como a interface entre o ecossistema MCP e os sistemas externos, como APIs, bancos de dados ou sistemas de arquivos locais. Eles servem como invólucros modulares que expõem a funcionalidade externa em conformidade com a especificação MCP. Especificamente, os servidores MCP expõem os seguintes componentes de acordo com o padrão MCP:

• Ferramentas - Ações que a IA pode invocar para realizar operações ou acionar fluxos de trabalho externos.
• Recursos - Pontos de extremidade de dados somente leitura ou de baixo efeito colateral que fornecem informações externas.
• Prompts - Modelos de conversa predefinidos projetados para orientar ou estruturar interações para tarefas especializadas.

Esses componentes podem ser implementados em qualquer linguagem de programação que ofereça suporte aos protocolos de transporte necessários, como Python, TypeScript, Java ou Rust.

Independentemente da linguagem, todos os servidores MCP devem oferecer suporte à comunicação com os clientes por meio de um dos seguintes métodos:

• Entrada/saída padrão (stdio): Ideal para cenários em que o cliente e o servidor são executados na mesma máquina. Essa abordagem é direta e adequada para integrações locais, como acesso ao sistema de arquivos ou execução de scripts locais.
• HTTP com eventos enviados pelo servidor (SSE): Nesse modo, o Cliente se conecta ao Servidor por HTTP. Depois que a conexão é estabelecida, o servidor pode enviar mensagens em tempo real para o cliente por meio de uma conexão SSE persistente.

Um exemplo baseado em Python (usando uma biblioteca fastmcp hipotética) pode ter a seguinte aparência:

Clientes MCP

Os clientes MCP são normalmente incorporados em aplicativos host de IA. Seu trabalho é gerenciar a conexão com um único servidor MCP, lidar com o handshake de inicialização e retransmitir todas as chamadas de função ou solicitações de recursos que a IA emite.

Abaixo está um exemplo baseado em Python de uma biblioteca hipotética chamada mcp:

💡 Dica profissional

Precisa conectar rapidamente seu aplicativo LLM a sistemas externos? Use o Zencoder como um cliente MCP para se integrar instantaneamente a qualquer ferramenta compatível com o protocolo de contexto de modelo. Isso evita que você escreva conectores personalizados para cada API e torna sua configuração preparada para o futuro.

O Zencoder + MCP oferece integrações poderosas e modulares que se adaptam às suas necessidades, ideais para agentes de IA, chatbots, fluxos de automação e muito mais. Veja o que ele desbloqueia:

• Conecte-se a bancos de dados, APIs e ferramentas SaaS com um único protocolo.
• Use os servidores MCP existentes criados pela comunidade ou crie seus próprios servidores.
• Evite a dependência de fornecedores e expanda a funcionalidade sem esperar pelas atualizações do roteiro.

Tratamento de erros e registro em log

Para manter a confiabilidade e a transparência do sistema MCP, o tratamento robusto de erros foi desenvolvido com base no protocolo JSON-RPC. Essa abordagem estruturada de relatório de erros ajuda a identificar, categorizar e responder a diferentes tipos de falhas de forma eficaz.

Os códigos de erro comuns incluem:

• ParseError = -32700
• InvalidRequest = -32600
• MethodNotFound = -32601
• InvalidParams = -32602
• InternalError = -32603

Códigos de erro personalizados podem ser definidos acima de -32000 para indicar problemas específicos do domínio (por exemplo, falhas de autenticação, argumentos de ferramentas sem suporte ou erros catastróficos de serviços externos). As práticas recomendadas de registro recomendam capturar o código e a mensagem descritiva.

Normalmente, você pode tratar esses erros da seguinte forma:

• Retornar o erro para a IA, para que o modelo possa incorporar esse conhecimento em sua próxima etapa.
• Registrar o erro para os desenvolvedores humanos, garantindo a depuração ou a solução imediata.
• Tentarnovamente com parâmetros ajustados se o código de erro indicar um problema transitório ou facilmente corrigível.

Desafios e limitações do protocolo de contexto de modelo

Embora o MCP ofereça vantagens promissoras, há vários desafios e limitações importantes que devem ser levados em conta:

Adoção precoce e suporte limitado - Como um novo protocolo, o MCP atualmente não tem amplo suporte do setor, documentação madura e uma comunidade de desenvolvedores estabelecida.

Possíveis riscos de segurança - a centralização do acesso por meio da MCP introduz possíveis vulnerabilidades de segurança, mesmo com autenticação e controles de acesso incorporados.

Dependência dos recursos do modelo de IA - a eficácia do MCP depende da capacidade do modelo de lidar com a descoberta dinâmica e o gerenciamento de contexto, o que nem todos os modelos podem suportar.

Preocupações com a escalabilidade e o desempenho - O tratamento de grandes volumes de interações simultâneas de ferramentas pode exigir ajuste de desempenho e escalonamento da infraestrutura.

Complexidade da integração - A migração das integrações tradicionais de API para o MCP pode envolver mudanças significativas no sistema e uma curva de aprendizado para os desenvolvedores.

Personalização limitada - A padronização pode restringir a flexibilidade das organizações que precisam de integrações personalizadas ou altamente especializadas.

Padrões em evolução e incerteza - À medida que a MCP se desenvolve, as mudanças futuras podem afetar a compatibilidade e exigir atualizações das implementações existentes.

Por que todos estão falando sobre a MCP?

As conversas sobre MCP aumentaram consideravelmente em 2025, e não se trata de uma conversa puramente aleatória. Vários fatores importantes estão por trás disso:

• Design nativo de IA - os padrões mais antigos (como OpenAPI ou GraphQL) funcionam bem para a troca de dados padrão, mas não são totalmente otimizados para a lógica de chamada de ferramentas de um agente de IA. O MCP foi desenvolvido especificamente com base na noção de que os LLMs podem decidir espontaneamente invocar uma função ou consultar uma fonte de dados no meio de uma conversa.
• Padrão aberto - A Anthropic não lançou apenas um PDF e desapareceu. O MCP tem uma extensa documentação, implementações de referência completas e SDKs para várias linguagens (Python, TypeScript, Java, Rust etc.).
• Dogfooding e Community Momentum - A Anthropic criou aplicativos internos reais usando o MCP muito antes do anúncio público. Uma vez lançado, um ecossistema de servidores surgiu quase da noite para o dia, abrangendo tudo, do Slack ao GitHub e ao AWS. Um protocolo que resolve problemas reais de desenvolvedores pode ganhar força rapidamente.
• Similaridade com o LSP - O Language Server Protocol facilitou a integração dos editores com novas linguagens de programação. O design do MCP é semelhante ao LSP, provando que um protocolo bem especificado pode se tornar a base de muitas ferramentas.
• Efeitos de rede - o sucesso do MCP é ampliado cada vez que um novo host o integra ou um novo servidor é publicado. A sinergia resultante alimenta o hype.

Como o Zencoder pode ajudar você?

O Zencoder é um assistente de codificação com tecnologia de IA que transforma a maneira como você cria software. Ele aumenta a produtividade, promove um código mais limpo e libera mais criatividade em todo o seu fluxo de trabalho. Com suporte para o protocolo de contexto de modelo (MCP), o Zencoder permite a conectividade perfeita com um amplo ecossistema de ferramentas externas e fontes de dados por meio de um padrão aberto universal. Como um cliente MCP, ele pode se conectar a qualquer servidor MCP compatível, desbloqueando integrações avançadas sem a necessidade de desenvolvimento personalizado ou de dependência de fornecedor.

Isso permite que você crie ou use conectores MCP existentes, possibilitando fluxos de trabalho verdadeiramente abertos, dimensionáveis e de fácil manutenção.

Além disso, o Zencoder se encaixa facilmente em seu fluxo de trabalho atual, oferecendo suporte a mais de 70 linguagens de programação e integrando-se facilmente a IDEs populares, como VS Code e JetBrains. Para equipes corporativas, fornecemos recursos avançados de segurança e conformidade, incluindo SSO, logs de auditoria e controles de acesso. O Zencoder foi desenvolvido para atender aos principais padrões do setor, como ISO 27001, GDPR e CCPA, para que você possa escalar com confiança e tranquilidade.

Veja a seguir alguns dos principais recursos do Zencoder:

1️⃣ Integrações - O Zencoder oferece integração perfeita com mais de 20 ambientes de desenvolvimento, aumentando a eficiência em todo o ciclo de vida do desenvolvimento. Ele se destaca como o único assistente de codificação de IA com esse nível de integração abrangente.

2️⃣ Repo Grokking™ - O Zencoder compreende de forma abrangente toda a sua base de código, incluindo sua estrutura, lógica e padrões de design. Esse profundo conhecimento contextual permite que ele forneça sugestões inteligentes e contextualizadas que simplificam a codificação, a depuração e a otimização.

3️⃣ Coding Agent - Diga adeus às dores de cabeça da depuração e à tediosa refatoração. O assistente de codificação inteligente do Zencoder está aqui para simplificar seu processo de desenvolvimento. Com esses agentes inteligentes, você pode:

• Encontrar e corrigir bugs rapidamente - Reparar códigos quebrados e solucionar problemas com facilidade, mesmo em vários arquivos.
• Automatizar tarefas repetitivas - Economize tempo deixando o agente lidar com fluxos de trabalho complexos e operações de rotina.
• Acelereo desenvolvimento - Crie aplicativos em grande escala mais rapidamente para que você possa se concentrar no que realmente importa: criatividade e inovação.

4️⃣ Docstring Generation - Aprimore a documentação do seu código com o mínimo de esforço. As docstrings geradas por IA fornecem explicações detalhadas e precisas, facilitando a leitura, a manutenção e o dimensionamento do seu código.
5️⃣ Multi-File Editing - Simplifique as modificações em larga escala da base de código. A edição de vários arquivos com tecnologia de IA do Zencoder garante consistência e precisão ao:

• Recomendação de alterações em vários arquivos.
• Aplicar edições diretamente em seu editor.
• Fornecimento de comparações lado a lado para revisão e controle completos.

6️⃣ Geração de código - O Zencoder grava código com reconhecimento de contexto diretamente em seus projetos, aumentando a velocidade de desenvolvimento, melhorando a eficiência e garantindo alta precisão. Ele ajuda você a manter um fluxo de trabalho otimizado e preciso do início ao fim.

7️⃣ Unit Test Generation - Crie software confiável com testes unitários gerados por IA. O Zencoder cria automaticamente testes completos que abrangem diversos cenários, ajudando você a manter um código robusto e resistente a erros.

8️⃣ Conclusão de código - Receba sugestões de código inteligentes e em tempo real, adaptadas ao contexto de seu projeto. O Zencoder aumenta a produtividade reduzindo os erros e acelerando o processo de codificação.

9️⃣ Reparo de código - Garanta a qualidade do código com refinamento orientado por IA. O Zencoder analisa e aprimora o código gerado por grandes modelos de linguagem, alinhando-o com as práticas recomendadas e os padrões do seu projeto.

Comece a usar o Zencoder hoje mesmo e conecte-se com todo o ecossistema do protocolo de contexto de modelo (MCP)!