Todos nós já ouvimos falar do Model Context Protocol (MCP) no contexto da inteligência artificial. Neste artigo, veremos o que é o MCP e por que ele está se tornando cada vez mais importante. Por que você precisa de um MCP quando a API já está disponível? Apesar do aumento significativo da popularidade do MCP, este novo protocolo ainda tem poder? Na primeira seção, veremos as semelhanças entre APIs e MCPs e, em seguida, veremos as diferenças entre APIs e MCPs.
Da API ao protocolo de contexto do modelo
Um único computador isolado possui uma quantidade limitada de dados que podem ser acessados e isso afeta diretamente sua utilidade. APIs são criadas para permitir a transferência de dados entre sistemas. Assim como a API Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) Um protocolo para comunicação entre agentes de IA usando Large Language Models (LLMs). As APIs são escritas principalmente para desenvolvedores, enquanto os servidores MCP são criados para agentes de IA (Johnson, 2025).
O que é MCP?
O MCP foi introduzido pela Anthropic em 25 de novembro de 2024 como um padrão de código aberto para permitir a comunicação entre assistentes de IA e fontes de dados externas. Os agentes de IA são limitados pela fragmentação de dados em sistemas isolados (Anthropic, 2024). protocolo Defina como o agente interage com sistemas externos, obtém informações do usuário e ativa agentes automatizados.
O MCP principal utiliza um modelo cliente-servidor e possui três recursos principais para clientes e servidores:
- Servidor MCP: ferramentas, recursos e prompts
- Cliente MCP: extração, raiz e amostragem
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Para manter este artigo conciso, focaremos nos recursos mais importantes do cliente e do servidor. Para servidores MCP, as ferramentas são a principal forma de executar tarefas complexas, e os clientes aproveitam as extrações para permitir a comunicação bidirecional entre agentes e usuários.
Em vez de chamar explicitamente uma API, o agente seleciona e usa ferramentas (funções) apropriadas com base nas informações recebidas do usuário. Quando uma ferramenta requer parâmetros específicos, o agente usa extrações para obter dados do usuário. Isso permite um fluxo de trabalho mais responsivo que permite a comunicação bidirecional entre o LLM e os usuários.
Por que você precisa do MCP agora?
Uma pergunta muito válida é: por que precisamos de um MCP se a API já existe? As APIs são projetadas para conectar sistemas de dados fragmentados, e os aplicativos SaaS já oferecem suporte à comunicação bidirecional com os usuários. Então, por que você precisa do MCP agora?
O principal requisito do MCP é que o usuário de dados externos mude de desenvolvedor para agente de IA. Os desenvolvedores normalmente programam aplicativos usando APIs que operam de maneira determinística. Os agentes de IA, por outro lado, usam solicitações do usuário e tomam decisões autônomas com base nas solicitações do usuário. Por natureza, a execução do fluxo de trabalho de um agente de IA não é determinística.
Uma API é um contrato executável por máquina que opera de maneira determinística. Uma API funciona se o usuário da API souber qual ação tomar a seguir (Posta, 2025). Os agentes de IA são executados com base em LLMs probabilísticos, que não fornecem resultados repetíveis de forma consistente em todas as tarefas (Atil, 2024). São esperadas diferenças nas respostas do LLM, o que coloca desafios à execução autónoma.
MCP para o resgate
O MCP aborda o problema da variabilidade na execução do agente, fornecendo uma abstração de alto nível que envolve a funcionalidade em vez dos terminais da API. A ferramenta permite que os modelos LLM executem tarefas como busca de voos, agendamento de calendários e muito mais (Understanding MCP Servers, 2026).
Um equívoco comum sobre ferramentas é que elas são apenas uma abstração das chamadas de API existentes. A ferramenta foi projetada como uma abstração sobre funcionalidade, não como uma abstração sobre chamadas de API. Expor muitas APIs como ferramentas aumenta o custo e o tamanho do contexto dos agentes, o que não é o ideal (Johnson, 2025).
A implementação da sua ferramenta pode envolver várias chamadas de API para alcançar o resultado desejado. Os agentes revisam a lista de ferramentas disponíveis para selecionar automaticamente as ferramentas mais apropriadas e determinar a ordem de execução apropriada.
Boom de adoção de MCP
A popularidade do MCP tem crescido constantemente desde seu lançamento em 2024. O gráfico a seguir do Google Trends mostra o interesse relativo no MCP desde o lançamento.
Muitas empresas lançaram seus próprios servidores MCP para facilitar a implantação de agentes autônomos. Em fevereiro de 2026, já havia mais de 6.400 servidores MCP registrados no registro oficial do MCP. Espera-se que este número de servidores MCP aumente no futuro próximo. O registro oficial dos servidores MCP ainda está em fase de pré-visualização e o ecossistema cresceu enormemente em menos de um ano.
Outros grandes players do mercado adotaram o MCP e agregaram suporte aos seus clientes. A OpenAI adicionou suporte MCP ao ChatGPT em março, e o Google adicionou suporte algumas semanas depois, em abril de 2025. Isso demonstra o poder de permanência do protocolo e a rápida taxa de adoção.
O que está por vir?
O MCP ainda está nos estágios iniciais de adoção generalizada, com muitas aplicações ainda necessárias para amadurecer e entrar em produção. Leonardo Pineryo da Pento AI resume: “O primeiro ano do MCP transformou a forma como os sistemas de IA se conectam com o mundo. O segundo ano transformará o que eles podem alcançar” (2025).
As proteções em torno das ferramentas são uma área que verá maior desenvolvimento no futuro, já que a confiança é uma das maiores preocupações dos agentes de IA. Se as ferramentas tiverem melhores proteções, os agentes de IA poderão atuar com mais autonomia. Durante o próximo ano, o MCP certamente verá um crescimento contínuo tanto na sofisticação quanto no escopo de suas capacidades.
