MCP: A revolução na padronização da interação entre agentes e ferramentas de IA

Introdução

Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, o agente (Agent) está passando da teoria para a prática, tornando-se o foco no campo da tecnologia. No entanto, como permitir que esses agentes interajam de forma eficiente e segura com o mundo real tem sido uma questão-chave que preocupa a indústria. Em novembro de 2024, a Anthropic lançou o protocolo de contexto do modelo (Model Context Protocol, MCP), que é um protocolo de padronização de código aberto, sendo chamado de "USB-C da IA". O MCP promete conectar grandes modelos de linguagem a ferramentas externas e fontes de dados através de uma interface unificada, revolucionando completamente o desenvolvimento e a aplicação de agentes.

Para os utilizadores comuns, o MCP parece mais uma "chave mágica de IA", permitindo que pessoas não técnicas possam facilmente comandar assistentes inteligentes para realizar tarefas do dia a dia. Imagine, basta dizer "organiza a minha agenda e lembra-me da reunião de amanhã" e o MCP resolve isso em segundos; ou dizer "desenha um cartão de aniversário e envia-o a um amigo", e ele gera e entrega instantaneamente. O MCP transforma a IA de uma tecnologia complexa numa ajudante pessoal, economizando tempo, estimulando a criatividade e protegendo a privacidade.

Este artigo irá analisar de forma abrangente o MCP sob várias dimensões, incluindo arquitetura técnica, vantagens principais, cenários de aplicação, estado atual do ecossistema, potencial e desafios, e tendências futuras, fornecendo um guia detalhado para entusiastas de tecnologia, desenvolvedores, tomadores de decisão empresarial e usuários individuais. Vamos explorar juntos como esta "chave" pode desbloquear as infinitas possibilidades da IA.

Um. O que é MCP?

1.1 Definição e Origem

MCP(Modelo de Contexto de Protocolo, o protocolo de contexto de modelo) é um protocolo padronizado lançado em código aberto pela Anthropic em novembro de 2024, destinado a resolver o problema da fragmentação da interação entre modelos de IA e ferramentas e dados externos. É conhecido como "USB-C da IA" ou "conector universal", fornecendo uma interface unificada que permite que agentes de IA acessem sem interrupções bancos de dados, sistemas de arquivos, páginas da web, APIs e outros recursos externos, sem a necessidade de desenvolver código de adaptação complexo para cada ferramenta individualmente.

O objetivo central do MCP é capacitar os agentes de IA com a habilidade de passar de "compreensão" para "ação" através da padronização, permitindo que desenvolvedores, empresas e até usuários não técnicos possam personalizar agentes, tornando-se uma ponte entre o mundo virtual inteligente e o mundo físico. Até março de 2025, já havia mais de 2000 MCP Servers desenvolvidos pela comunidade online, cobrindo cenários que vão desde gestão de arquivos até análise de blockchain, com mais de 300 projetos no GitHub participando, com uma taxa de crescimento de até 1200%.

1.2 O que é o MCP para utilizadores individuais?

Para utilizadores individuais, o MCP é a "chave mágica da IA", tornando ferramentas inteligentes complexas acessíveis. Permite que pessoas comuns, sem conhecimentos de programação, possam comandar a IA para realizar tarefas diárias através de linguagem natural, quebrando completamente as barreiras tecnológicas. Por exemplo, o utilizador pode dizer "organiza a minha agenda e lembra-me da reunião de amanhã", o MCP irá automaticamente conectar-se ao calendário, e-mail e ferramentas de lembrete, completando a tarefa em segundos.

MCP não só é adequado para tarefas simples, mas também pode estimular a criatividade e resolver necessidades da vida:

• Gestão diária: Diga "Liste a lista de compras desta semana e lembre-me", MCP verifica o estoque da geladeira e sites de comparação de preços, gera a lista em segundos e envia uma mensagem de texto, economizando meia hora.
• Aprendizado e Crescimento: Os alunos dizem "organizar anotações de biologia e fazer um plano de revisão", o MCP escaneia as anotações, conecta à plataforma de aprendizado, gera uma tabela de revisão e questões de teste, aumentando a eficiência em 40%.
• Exploração de interesses: quer aprender a cozinhar? Diga "encontrar receitas de massas italianas e ingredientes", o MCP pesquisa sites, verifica o estoque, gera menus, poupando o incómodo de folhear livros.
• Conexão emocional: No aniversário, diga "desenhar um cartão para enviar à mãe", o MCP utiliza a ferramenta de design para criar e enviar por e-mail, tudo em 10 minutos.

Em termos de privacidade, o mecanismo de controlo de permissões do MCP permite que os utilizadores tenham total controlo sobre o fluxo de dados. Por exemplo, pode-se definir "apenas permitir que a IA leia o calendário, não toque nas fotos", com uma fiabilidade das permissões de 98%, muito superior à autorização vaga dos serviços de nuvem tradicionais.

1.3 Por que precisamos do MCP?

Tradicionalmente, o conhecimento dos modelos de IA é limitado aos dados de treinamento e não consegue acessar informações em tempo real. Por exemplo, se um modelo de linguagem quiser analisar as tendências do mercado de criptomoedas em março de 2025, será necessário inserir os dados manualmente ou escrever chamadas de API dedicadas, o que pode levar horas ou até dias. Mais grave ainda, quando se trata de vários modelos e ferramentas, os desenvolvedores enfrentam o "problema M×N" — supondo que haja 10 modelos de IA e 10 ferramentas externas, será necessário escrever 100 integrações personalizadas, levando a um aumento exponencial da complexidade.

A chegada do MCP é precisamente para quebrar essas barreiras. Ele simplifica a conexão de números de N×M para N+M(10 modelos e 10 ferramentas requerem apenas 20 configurações), permitindo que os agentes de IA chamem ferramentas de forma tão flexível quanto os humanos através de interfaces padronizadas. Por exemplo, consultar o preço das ações em tempo real e gerar relatórios, usando métodos tradicionais que levam 2 horas, o MCP leva apenas 2 minutos.

Dois, a arquitetura técnica e o princípio de funcionamento interno do MCP

2.1 Contexto técnico e posicionamento ecológico

A base técnica do MCP é JSON-RPC 2.0, que é um padrão de comunicação leve e eficiente, suportando interação bidirecional em tempo real. Ele opera através de uma arquitetura cliente-servidor:

• MCP主机(Host): Aplicações interativas para o usuário, como Claude Desktop, Cursor ou Windsurf, são responsáveis por receber solicitações e mostrar resultados.
• MCP cliente ( Client ): incorporado no host, estabelece uma conexão ponto a ponto com o servidor, processa a comunicação de protocolo, garantindo isolamento e segurança.
• MCP servidor (Servidor ): programa leve, fornece funcionalidades específicas, conecta a fontes de dados locais ou remotas.

Os métodos de transmissão incluem:

• Stdio: entrada e saída padrão, adequado para implantação rápida local, com latência de até nível de milissegundos.
• HTTP SSE: eventos de push do servidor, suporta interação remota em tempo real, adequado para cenários distribuídos.

2.2 Design de Arquitetura

O MCP utiliza uma arquitetura cliente-servidor, cujos componentes principais incluem:

• Host: entrada do usuário, como Claude Desktop, responsável por iniciar solicitações e exibir resultados.
• Cliente: intermediário de comunicação, utiliza JSON-RPC 2.0 para interagir com o servidor, gerenciar solicitações e respostas, garantindo isolamento.
• Servidor: prestador de serviços, conecta recursos externos e executa tarefas.

2.3 Funções primárias

MCP implementa funcionalidades através de três "primitivas" (Primitives):

1. MC(Tools): funções executáveis, chamadas de IA para concluir tarefas específicas.
2. 资源(Resources): dados estruturados, como entrada de contexto.
3. Dicas (Prompts): modelos de instruções predefinidos, orientando a IA a usar ferramentas e recursos.

Além disso, o MCP suporta a funcionalidade "Sampling"(Sampling), o servidor pode solicitar ao modelo de linguagem para processar tarefas, os usuários revisam os pedidos e resultados, garantindo segurança e transparência.

2.4 Processo de comunicação

O mecanismo de funcionamento do MCP inclui quatro fases:

1. O utilizador insere o pedido.
2. Análise de AI de pedidos, identificação do servidor a ser chamado.
3. O cliente conecta-se ao servidor, o usuário aprova as permissões.
4. O servidor retorna resultados, a IA gera respostas.

Três, por que devemos prestar atenção ao MCP?

3.1 Pontos críticos do ecossistema de IA atual

• Ilha de informações: conhecimento limitado aos dados de treinamento, sem atualização em tempo real.
• O problema M×N: a integração entre múltiplos modelos e ferramentas apresenta uma complexidade exponencial.
• Baixa eficiência: métodos tradicionais exigem a incorporação de vetores ou busca de vetores, com altos custos de cálculo e longos tempos de resposta.

3.2 MC de vantagem revolucionária

1. Acesso em tempo real: a IA pode consultar os dados mais recentes em segundos.
2. Segurança e Controle: Acesso direto aos dados, sem armazenamento intermediário, a confiabilidade da gestão de permissões atinge 98%.
3. Baixo custo computacional: não é necessário incorporar vetores, reduzindo cerca de 70% dos custos computacionais.
4. Flexibilidade e escalabilidade: o número de conexões caiu de 100 milhões (N×M) para 20 mil (N+M).
5. Interoperabilidade: um servidor MCP pode ser reutilizado por vários modelos.
6. Flexibilidade do fornecedor: mudar o modelo de linguagem sem reestruturar a infraestrutura.
7. Suporte a agentes autônomos: suporte a ferramentas de acesso dinâmico de IA para executar tarefas complexas.

3.3 Importância e Impacto

O MCP não é apenas um avanço tecnológico, mas também um catalisador para a transformação ecológica. Ele é como a Pedra de Roseta, desbloqueando a comunicação entre a IA e o mundo exterior; assim como a padronização de contentores, mudando a eficiência do comércio global. Por exemplo, uma empresa farmacêutica integrou 10 fontes de dados através do MCP, reduzindo o tempo de consulta de 2 horas para 10 minutos, com uma melhoria de 90% na eficiência da tomada de decisões.

Quatro, Cenários de Aplicação e Casos Práticos do MCP

4.1 Cenários de Aplicação Diversificados

1. Desenvolvimento e Produtividade:

   • Depuração de código: O Cursor AI depurou 100 mil linhas de código através do Browsertools Server, reduzindo a taxa de erro em 25%.
   • Pesquisa de documentos: um servidor de documentos pesquisa 1000 páginas em 2 segundos, economizando 80% do tempo.
   • Automação de Tarefas: Um servidor de planilhas atualiza automaticamente 500 tabelas de vendas, aumentando a eficiência em 300%.

2. Criatividade e Design:

   • Modelagem 3D: Um servidor de modelagem 3D reduziu o tempo de modelagem de 3 horas para 10 minutos, aumentando a eficiência em 18 vezes.
   • Tarefa de design: um servidor de design ajuda a IA a ajustar o layout, aumentando a eficiência do design em 40%.

3. Dados e Comunicação:

   • Consulta ao banco de dados: um servidor de banco de dados consulta em tempo real os registros dos usuários, tempo de resposta de 0,3 segundos.
   • Colaboração em equipe: um servidor de colaboração de equipe envia mensagens automaticamente, economizando 80% das operações manuais.
   • Raspagem de páginas: O servidor de raspagem de uma página extrai dados, a velocidade dobra.

4. Educação e Saúde:

   • Suporte educacional: Plataforma de aprendizagem conectada ao MCP Server, criação de currículos por IA, aumento de eficiência dos professores em 40%.
   • Diagnóstico médico: conectar à base de dados dos pacientes, geração de relatórios de diagnóstico pela IA, com uma taxa de precisão de 85%.

5. Blockchain e Finanças:

   • Interação com Bitcoin: consulta de transações na blockchain pelo servidor MCP, com aumento da real-time para nível de segundos.
   • Análise DeFi: análise das transações de grandes investidores numa plataforma de negociação, previsão de lucro de 7,88 milhões de dólares, taxa de precisão de 85%.

4.2 Análise aprofundada de casos específicos

Tomando "gestão de arquivos" como exemplo, Claude escaneou 1000 arquivos através do MCP Server e gerou um resumo de 500 palavras em apenas 0,5 segundos. O método tradicional requer o upload manual dos arquivos para a nuvem, levando vários minutos. Os primitivos de recurso do MCP fornecem o conteúdo do arquivo, os primitivos de sugestão orientam o resumo, e os primitivos de ferramenta executam a operação, colaborando perfeitamente.

Cinco, Ecossistema MCP: Estado Atual e Participantes

5.1 Arquitetura Ecológica

O ecossistema MCP já está em escala, abrangendo quatro grandes papéis:

1. Cliente:

   • Aplicações principais: Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Ferramentas emergentes: Windsurf( educação personalizada), LibreChat( código aberto), Sourcegraph( análise de código).

2. Servidor:

   • Classe de banco de dados (500+ itens ): Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Ferramentas (800+ itens ): Reenviar ( e-mail ), algum serviço de pagamento ( pagamento ), Linear ( gestão de projetos ).
   • Criativos (300+ itens ): um software de modelagem 3D (3D ), uma ferramenta de design ( para design ).
   • Classe de dados: Firecrawl, Tavily( web scraping ), Exa AI.

3. Mercado:

   • mcp.so: inclui 1584 Servidores, mais de 100 mil utilizadores ativos mensais, oferece instalação com um clique.
   • Outras plataformas: Mintlify, OpenTools otimizam a pesquisa e a descoberta.

4. Infraestrutura:

   • Um fornecedor de serviços em nuvem: hospedar 20% do servidor, garantindo 99,9% de disponibilidade.
   • Toolbase: gerir conexões, otimizar latência em 20%.
   • Smithery: fornece balanceamento de carga dinâmico.

5.2 dados ecológicos

• Escala: Até março de 2025, o MCP Server aumentará de 154 em dezembro de 2024 para mais de 2000, uma taxa de crescimento de 1200%.
• Comunidade: mais de 300 projetos no GitHub, 60% dos servidores vêm de contribuições de desenvolvedores.
• Atividade: O Hackathon no início de 2025 atraiu mais de 100 desenvolvedores, resultando em mais de 20 aplicações inovadoras, como assistente de compras e ferramentas de monitorização de saúde.

![Uma visão abrangente sobre o MCP: A revolução da padronização na interação de ferramentas de inteligência artificial](