Esta é a primeira de quatro partes desta série.
1. Eli5: Compreendendo o MCP
Imagine que você tem um único universal plugue Isso se encaixa em todos os seus dispositivos – esse é essencialmente o que o Modelo Protocolo de Contexto (MCP) é para ai. MCP é um padrão aberto (pensar “USB-C para integrações de IA”) Isso permite que os modelos de IA se conectem a muitos aplicativos e fontes de dados diferentes de maneira consistente. Em termos simples, o MCP permite que um assistente de IA converse com várias ferramentas de software usando um idioma comum, em vez de cada ferramenta que requer um adaptador ou código personalizado diferente.
Então, o que isso significa na prática? Se você estiver usando um assistente de codificação de IA como cursor ou windsurf, o MCP é o Protocolo compartilhado Isso permite que esse assistente use ferramentas externas em seu nome. Por exemplo, com MCP um modelo de IA poderia Obtenha informações de um banco de dados, edite um design no figma ou controlar um aplicativo de música-Tudo enviando instruções de linguagem natural através de uma interface padronizada. Você (ou a IA) não precisa mais alterar manualmente os contextos ou aprender a API de cada ferramenta; o MCP “tradutor” preenche a lacuna entre os comandos de linguagem humana e software.
Em poucas palavras, o MCP é como dar ao seu assistente de IA um Controle remoto universal Para operar todos os seus dispositivos e serviços digitais. Em vez de ficar preso em seu próprio mundo, sua IA agora pode alcançar e pressionar os botões de outros aplicativos com segurança e inteligência. Este protocolo comum significa Uma IA pode se integrar a milhares de ferramentas Desde que essas ferramentas tenham uma interface MCP – eliminando a necessidade de integrações personalizadas para cada novo aplicativo. O resultado: seu ajudante de IA se torna muito mais capaz, capaz de não apenas conversar sobre as coisas, mas Tome medidas no software real que você usa.
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2. Contexto histórico: desde a previsão de texto até agentes agrupados pela ferramenta
Para apreciar o MCP, ajuda a lembrar como os assistentes de IA evoluíram. Os primeiros modelos de linguagem grande (LLMS) foram essencialmente inteligentes Preditores de texto: Dadas algumas informações, eles geraram uma continuação com base em padrões nos dados de treinamento. Eles eram poderosos para responder perguntas ou escrever texto, mas funcionalmente isolado– Eles tiveram Nenhuma maneira integrada de usar ferramentas externas ou dados em tempo real. Se você pedisse a um modelo da era 2020 para verificar seu calendário ou buscar um arquivo, não poderia; Só sabia como produzir texto.
2023 foi um ponto de virada. Sistemas de IA como ChatGPT começaram a integrar “ferramentas”E plug-ins. O OpenAI introduziu chamadas de funções e plug-ins, permitindo que os modelos executem código, usem a navegação na web ou ligue para as APIs. Outras estruturas (Langchain, AutoGpt etc.) surgiram, permitindo comportamentos de” agente “multistices. Essas abordagens permitem agente Isso pode planejar ações: por exemplo, pesquisar na web, executar algum código e responder. No entanto, nesses estágios iniciais, cada integração foi único e ad hoc. Os desenvolvedores tiveram que conectar cada ferramenta separadamente, frequentemente usando métodos diferentes: uma ferramenta pode exigir que a IA seja lançada JSON; outro precisava de um invólucro personalizado de Python; outro um formato de prompt especial. Havia nenhuma maneira padrão Para uma IA saber quais ferramentas estão disponíveis ou como invocá-las-tudo foi codificado.
Por final de 2023a comunidade percebeu que, para desbloquear totalmente os agentes da IA, precisávamos ir além do tratamento do LLMS como oráculos solitários. Isso deu origem à ideia de agentes agentes de ferramentas—Ai sistemas que podem observar, planejar e agir sobre o mundo via ferramentas de software. Os assistentes de IA focados em desenvolvedores (cursor, Cline, Windsurf etc.) começaram a incorporar esses agentes em IDEs e fluxos de trabalho, deixando o código de leitura da IA, compiladores de chamadas, testes de execução etc., além de conversar. Cada integração da ferramenta era imensamente poderosa, mas dolorosamente fragmentado: Um agente pode controlar um navegador da Web gerando um script dramaturgo, enquanto outro pode controlar o GIT executando os comandos do shell. Não havia “linguagem” unificada para essas interações, o que fez Difícil de adicionar novas ferramentas ou alternar modelos de IA.
Este é o pano de fundo contra o qual o antropic (os criadores do assistente de Claude AI) introduziu o MCP em final de 2024. Eles reconheceram que, à medida que os LLMs se tornaram mais capazes, o Gargrado não era mais a inteligência do modelo, mas sua conectividade. Cada nova fonte de dados ou aplicativo exigia código de cola sob medida, diminuindo a inovação. MCP emergiu da necessidade de padronize a interface Entre a IA e o amplo mundo do software – como o estabelecimento de um protocolo comum (HTTP) permitiu a explosão da Web. Representa o próximo passo natural na evolução do LLM: da previsão de texto puro a agentes com ferramentas (cada um personalizado) para Agentes com uma interface de ferramenta universal.
3. O problema MCP resolve
Sem o MCP, a integração de um assistente de IA com ferramentas externas é um pouco como ter um monte de aparelhos, cada um com um plugue diferente e nenhuma tomada universal. Desenvolvedores estavam lidando com integrações fragmentadas em todos os lugares. Por exemplo, seu AI IDE pode usar um método para obter código do GitHub, outro para buscar dados de um banco de dados e ainda mais para automatizar uma ferramenta de design – cada uma integração precisando de um adaptador personalizado. Isso não é apenas trabalhoso; É quebradiço e não escala. Como antropic colocou:
Até os modelos mais sofisticados são limitados por seu isolamento de dados–Preso por trás dos silos de informações.
MCP aborda esta fragmentação de frente, oferecendo um protocolo comum Para todas essas interações. Em vez de escrever código separado para cada ferramenta, um desenvolvedor pode implementar a especificação MCP e tornar instantaneamente seu aplicativo acessível a qualquer IA que fale MCP. Esse simplifica dramaticamente a matriz de integração: As plataformas de IA precisam suportar apenas MCP (não dezenas de APIs), e os desenvolvedores de ferramentas podem expor a funcionalidade uma vez (por meio de um servidor MCP) em vez de fazer parceria com todos os fornecedores de IA separadamente.
Outro grande desafio foi “incompatibilidade de idiomas” da ferramenta a ferramenta. Cada software ou serviço possui sua própria API, formato de dados e vocabulário. Um agente da IA que tentava usá -los precisava conhecer todas essas nuances. Por exemplo, dizer a uma IA para buscar um relatório do Salesforce, em vez de consultar um banco de dados SQL versus editar um arquivo Photoshop, são procedimentos completamente diferentes em um mundo pré-MCP. Esta incompatibilidade significava a IA “Intenção” teve que ser traduzido para o dialeto exclusivo de todas as ferramentas– Fenções por engenharia imediata frágil ou código personalizado. MCP resolve isso impondo uma interface estruturada e auto-descrita: as ferramentas podem declarar suas capacidades de maneira padronizadae a IA pode invocar esses recursos através de intenções de língua natural que o MCP Server analisa. Com efeito, o MCP ensina todas as ferramentas um pouco do mesmo idiomaentão a IA não precisa de mil livros de frases.
O resultado é muito mais Arquitetura robusta e escalável. Em vez de construir integrações n × m (n modelos de ferramentas M Ai), temos um protocolo para governar todos eles. Como o anúncio do antropic descrito, o MCP “substitui integrações fragmentadas por um único protocolo”, produzindo um maneira mais simples e confiável Para fornecer acesso à IA aos dados e ações de que precisa. Essa uniformidade também abre o caminho para Mantendo o contexto entre as ferramentas-Uma IA pode transportar conhecimento de uma ferramenta habilitada para MCP para outra, porque as interações compartilham um enquadramento comum. Em resumo, o MCP aborda o pesadelo de integração, introduzindo um tecido conjuntivo comum, permitindo que os agentes da IA se conectem a novas ferramentas tão facilmente quanto um laptop aceita um dispositivo USB.
