O que é o Model Context Protocol (MCP) da Anthropic — e por que ele pode mudar a forma como interagimos com a IA

Nos últimos anos, os assistentes de inteligência artificial avançaram muito. Eles estão mais rápidos, mais úteis e, em muitos casos, já fazem parte do dia a dia de empresas e profissionais. Mas, mesmo com toda essa evolução, existe uma limitação persistente: a dificuldade que esses assistentes têm de acessar os dados e as ferramentas reais que usamos no nosso trabalho.

Por mais sofisticado que um modelo de linguagem seja, ele não sabe o que está nos seus documentos do Google Drive, no seu banco de dados, ou nos canais do seu Slack. Ele não sabe o que está no seu código, no seu CRM ou nos arquivos da sua máquina. O que ele sabe está restrito ao que foi treinado ou, em alguns casos, ao que está disponível numa janela de contexto limitada. Isso compromete a utilidade prática da IA em tarefas reais.

Para resolver essa lacuna, a Anthropic, empresa criadora do modelo Claude, propôs uma solução simples e poderosa: o Model Context Protocol (MCP). Trata-se de um protocolo aberto que permite conectar assistentes de IA diretamente aos sistemas e fontes de dados que já fazem parte da sua rotina, de forma segura, padronizada e sob seu controle.

O que é o MCP?

O Model Context Protocol (MCP) é uma especificação técnica que define como assistentes de IA podem interagir com dados externos por meio de uma arquitetura cliente-servidor. A proposta é simples: em vez de depender apenas do conhecimento pré-treinado ou de dados inseridos manualmente, o assistente pode “conversar” com um servidor MCP, que atua como ponte entre a IA e os sistemas reais da empresa ou do usuário.

Esse servidor MCP pode estar conectado a fontes como Google Drive, bancos de dados SQL, APIs internas, sistemas de gerenciamento de tarefas, plataformas de desenvolvimento como GitHub, entre outros. Quando o assistente recebe uma pergunta ou tarefa que depende de informações externas, ele faz uma chamada ao servidor MCP, que responde com os dados necessários para completar a resposta de forma contextualizada.

O mais interessante é que o MCP é um protocolo aberto, o que significa que qualquer empresa ou desenvolvedor pode criar seus próprios servidores e integrá-los com qualquer assistente compatível.

Por que isso é importante?

A proposta do MCP vem em um momento crucial. A IA já mostrou que pode ajudar em tarefas de produtividade, suporte ao cliente, programação, pesquisa e tomada de decisão. Mas a maioria dos assistentes ainda trabalha com dados genéricos ou desatualizados. Eles não têm acesso ao “mundo real” do usuário.

Ao implementar o MCP, é possível dar ao assistente uma espécie de “visão” sobre o ambiente de trabalho do usuário — com permissão e controle. Isso muda completamente o jogo.

Um assistente com acesso a dados vivos pode:

• Consultar relatórios internos 
• Ler documentos reais antes de responder perguntas 
• Tomar decisões baseadas no que está em um banco de dados 
• Ajudar na escrita de código com base no seu repositório atual 
• Resumir conversas importantes do Slack 
• Executar tarefas automáticas com base em APIs e rotinas definidas 

Isso tudo sem expor os dados ao modelo de forma permanente, já que o MCP permite interações sob demanda e com escopo bem definido.

Benefícios do MCP

Integração com dados reais: O principal benefício é a possibilidade de usar informações atualizadas e específicas em tempo real, tornando a IA mais útil, precisa e segura.

Privacidade e controle: Os dados continuam sob posse do usuário. O modelo não armazena as informações; apenas interage com elas de forma controlada, por meio do servidor MCP.

Padronização: Ao adotar um protocolo universal, diferentes aplicações e ferramentas podem conversar com assistentes de IA sem a necessidade de múltiplas integrações personalizadas.

Modularidade: O sistema é projetado para ser modular. É possível construir conectores MCP para diferentes ferramentas da empresa, e utilizá-los separadamente ou em conjunto.

Interoperabilidade entre agentes: O MCP facilita a criação de fluxos com múltiplos agentes de IA trabalhando em conjunto. Cada um pode acessar diferentes servidores e colaborar com base nas respostas intermediárias.

Casos de uso reais

O MCP já está sendo adotado por diversas empresas e plataformas. Ferramentas de desenvolvimento como Replit e Sourcegraph usam o protocolo para permitir que assistentes tenham acesso ao código-fonte do usuário e ofereçam sugestões mais relevantes. Empresas como Block usam servidores MCP internos para que assistentes possam responder perguntas sobre documentos corporativos, políticas internas e sistemas da empresa.

Outro exemplo interessante são os assistentes conectados a bancos de dados via MCP, que conseguem responder a perguntas de negócio em linguagem natural, como “quantas vendas fizemos no último trimestre?” ou “qual foi o ticket médio em abril?”. Isso elimina a necessidade de abrir planilhas ou rodar queries manualmente.

Há ainda integrações com ferramentas como Slack, Notion, Postgres, Git, Google Calendar, entre outras. O protocolo já está sendo testado inclusive por empresas como Google e Microsoft, que enxergam no MCP um caminho para tornar suas próprias soluções de IA mais integradas e colaborativas.

Como começar

Para quem desenvolve aplicações ou produtos baseados em IA, o MCP é uma excelente oportunidade de criar soluções mais úteis e conectadas à realidade do usuário. A Anthropic fornece documentação, exemplos de uso e suporte para desenvolvedores que queiram implementar seus próprios servidores.

Além disso, o Claude Desktop (versão local do assistente Claude) já vem com suporte nativo ao MCP, permitindo que usuários explorem esse recurso mesmo sem experiência avançada em backend. Para empresas, o Claude for Work permite conexões seguras com servidores MCP em ambientes corporativos.

Embora ainda esteja ganhando tração, o protocolo tem potencial para se tornar um padrão de mercado, justamente por ser simples, seguro e flexível.

Conclusão

O Model Context Protocol é uma solução elegante para um problema real: como dar contexto relevante e seguro a modelos de IA. Com ele, os assistentes podem finalmente sair do “modo genérico” e começar a agir como verdadeiros colegas de equipe capazes de entender o que está acontecendo agora, com acesso aos dados que realmente importam.

Ao abrir esse protocolo ao mercado, a Anthropic deu um passo importante rumo a um ecossistema de IA mais útil, transparente e interoperável. E para quem trabalha com tecnologia, desenvolvimento ou inovação, o MCP não é apenas uma ideia interessante, é uma ferramenta prática que pode fazer diferença nos próximos produtos que você criar.

Se você está explorando novas formas de usar IA no seu negócio ou nos seus projetos, vale a pena dar uma olhada no MCP e começar a imaginar: “E se meu assistente de IA pudesse ver o que eu vejo?”.