Descobre como o MCP (Model Context Protocol) está a transformar a IA em 2025. Um guia completo sobre o Protocolo da Anthropic que simplifica a integração dos Agentes de IA.

O Surgimento do MCP

Ao longo das últimas décadas, os LLMs transformaram a forma como interagimos com a tecnologia. Inicialmente, as aplicações de IA eram limitadas por dados estáticos e integrações isoladas, o que restringia a capacidade de atualizar e adaptar o conhecimento dos LLMs. Com o avanço das técnicas de machine learning, especialmente o deep learning, emergiu a necessidade de um sistema que permitisse atualizações em tempo real e acesso dinâmico a múltiplas fontes de dados.

A proposta do Model Context Protocol (MCP) nasceu dessa necessidade. O MCP foi inspirado em paradigmas de comunicação como o HTTP, que padroniza a troca de informações entre servidores web e navegadores, o MCP estabelece um conjunto de regras e primitivas que definem como as aplicações de IA devem interagir com os recursos externos. Esta comunicação modular e padronizada facilita não só o desenvolvimento, mas também contribui para um ecossistema mais robusto e interligado.

O MCP ao dividir o processo em etapas claras, desde a instrução inicial, ao passar pelo processamento e formatação, até à utilização final pelo LLM, simplifica e torna mais eficiente a integração de dados externos e ferramentas, o que proporciona respostas mais precisas e atualizadas aos utilizadores.

É como ter um assistente de IA que para além de perceber o que dizes, também acede instantaneamente aos teus dados e ferramentas em tempo real.

Este Protocolo está a mudar a forma como as IAs interagem com o mundo, pois prometem ser o “USB-C da IA“. Queres saber como? Vamos mergulhar nesta revolução tecnológica que já está a impactar empresas, programadores e até o teu dia a dia.

O Que é o MCP, Afinal?

O Model Context Protocol (MCP), introduzido pela Anthropic em novembro de 2024, é um padrão aberto desenvolvido para padronizar a forma como as aplicações de IA fornecem informações de contexto para LLMs. Esta padronização facilita a integração entre o modelo de IA e diversas fontes de dados ou ferramentas externas. A seguir, explico, passo a passo, como o MCP funciona.

O MCP foi concebido para resolver um problema comum na IA, que era o problema da integração heterogénea de dados. Tradicionalmente, para fornecer ao LLM informações adicionais (como dados atualizados ou especializados), cada aplicação precisava de uma integração personalizada.

Por exemplo, antes do MCP, se quisesses que uma IA acedesse ao teu calendário ou analisasse um ficheiro, tinhas de criar uma solução específica para cada tarefa. Era demorado e caro. O MCP muda isso.

O MCP surge como uma “linguagem comum” que estabelece regras e primitivas para que qualquer aplicação possa transmitir informações de contexto de forma padronizada, assim como o HTTP padroniza a comunicação entre servidores e navegadores.

Objetivos e Relevância do MCP

O principal objetivo do MCP é permitir que as aplicações de IA acedam a diversas fontes de dados e funções externas de forma uniforme. O MCP ao eliminar a necessidade de integrações personalizadas, simplifica o desenvolvimento de soluções de IA que requerem informações atualizadas e contextualmente relevantes.

Entre as suas principais funções destacam-se a capacidade de:

• Integrar dados provenientes de bases locais e serviços remotos de forma transparente.

• Permitir a utilização de ferramentas e APIs diversas através de uma interface padronizada.

• Facilitar a criação de fluxos de trabalho complexos, onde os LLMs possam interagir com múltiplos recursos de forma dinâmica.

Esta padronização não só melhora a interoperabilidade, como também possibilita que os LLMs se beneficiem de informações contextuais que, de outra forma, estariam inacessíveis ou desatualizadas.

A compreensão da arquitetura do Protocolo de Contexto do Modelo é fundamental para perceber como facilita a interoperabilidade entre os LLMs e as diversas fontes de informação.

Estrutura Cliente-Servidor do MCP

O MCP foi concebido com base num modelo de comunicação cliente-servidor, onde diferentes aplicações, os chamados Hosts MCP, atuam como clientes que necessitam de acesso a informações contextuais e a funções específicas. Estes clientes podem incluir interfaces de chat, ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) e outras aplicações de IA que dependem de dados dinâmicos para melhorar a precisão e a relevância das respostas criadas.

Nesta arquitetura, os Servidores MCP desempenham um papel central, pois fornecem um conjunto de serviços e ferramentas padronizadas. Estes servidores são responsáveis por estabelecer e manter a comunicação com diversas fontes de dados, sejam elas bases de dados locais, ficheiros ou APIs de serviços remotos.

A interação entre clientes e servidores é regida por um conjunto de regras definidas que garantem a integridade dos dados e a consistência na troca de informação.

Esta estrutura modular permite uma escalabilidade que se adapta facilmente a novas integrações ou à expansão dos recursos disponíveis.

A vantagem desta estrutura reside na sua capacidade de isolar as particularidades de cada fonte de dados ou ferramenta externa, ao invés de desenvolver integrações personalizadas para cada aplicação.

Assim sendo, os programadores podem confiar num Protocolo que padroniza o acesso aos recursos e reduz significativamente o tempo e os custos associados ao desenvolvimento de soluções complexas.

Componentes Principais do MCP

O Protocolo organiza-se em componentes interligados que permitem a comunicação entre a aplicação (ou Host) e os recursos externos. Esses componentes incluem:

• Hosts e Clientes MCP: Os Hosts MCP representam as aplicações de IA que necessitam interagir com o Protocolo para aceder aos dados externos. Estes hosts são equipados com interfaces que comunicam com os Clientes MCP, que por sua vez mantêm as ligações necessárias com os Servidores MCP. Esta camada de Clientes age como um tradutor, que converte os pedidos das aplicações em chamadas de Protocolo padronizadas e interpreta as respostas dos Servidores.

• Servidores MCP: Os Servidores MCP constituem o núcleo da infraestrutura do Protocolo, são responsáveis por disponibilizar um conjunto específico de funções, que incluem o acesso a bases de dados locais e a serviços remotos, além de executar operações predefinidas que auxiliam o LLM no processamento de dados. E cada servidor MCP expõe uma interface que permite ao Cliente solicitar recursos ou ativar ferramentas, o que garante uma comunicação eficiente e segura.
  • A modularidade destes Servidores permite a sua configuração para atender a diferentes cenários e requisitos de integração, adaptando-se tanto a ambientes de desenvolvimento local como a infraestruturas na nuvem.
  • Um dos aspetos inovadores do MCP é a sua capacidade de integrar diversas fontes de dados, que tanto podem ser locais, como ficheiros, bases de dados SQL ou sistemas de armazenamento, como podem ser remotas, acessíveis através de APIs.
  • A flexibilidade do Protocolo permite que os dados provenientes de diferentes fontes sejam tratados de forma homogénea, independentemente da sua origem.

• Primitivas do Protocolo:

No coração do Protocolo, encontram-se 3 primitivas fundamentais que estruturam a interação entre os LLMs e as fontes de dados:

1. Recursos: São os objetos de dados que podem ser referenciados e recuperados (por exemplo, documentos, imagens, resultados de consultas e outros conteúdos relevantes que o LLM pode necessitar para enriquecer o contexto das suas respostas).
2. Prompts: São as instruções padronizadas ou predefinidas que ajudam a orientar o LLM no uso do contexto recebido. Os prompts são cuidadosamente elaborados para maximizar a eficácia das respostas e garantir que a informação relevante seja acedida de forma estruturada e consistente.
3. Ferramentas: São as funções ou operações que o LLM pode executar para processar dados, como realizar consultas a bases de dados, chamadas a APIs ou fazer um cálculo ou enviar um e-mail, ou seja, operações de processamento de dados que facilitam a execução de tarefas específicas.

O MCP torna a IA mais útil e autónoma, permitindo que ela “veja” e “aja” no contexto em tempo real.

De acordo com a Anthropic, em 2025, várias empresas já adotaram o MCP desde o seu lançamento e a Microsoft anunciou a integração total no Copilot Studio em 19 de março de 2025. A adoção está a crescer a um ritmo de 15% ao mês, pois a necessidade de IAs mais autónomas e contextuais nunca foi tão grande.

Como Funciona o MCP? Um Olhar Técnico Simplificado

Passo a Passo

Vamos imaginar que estás a usar uma IA com MCP para resolver uma tarefa simples: “Diz-me quantos e-mails recebi hoje e resume o mais importante.” Aqui está o que acontece, passo a passo:

Passo 1: Tu Fazes o Pedido

Tudo começa contigo. Dizes à IA: “Diz-me quantos e-mails recebi hoje e resume o mais importante.” Esse pedido é enviado ao modelo de IA (como o Claude da Anthropic) através de uma interface, que pode ser um chat, uma aplicação ou até um áudio.

Passo 2: A IA Interpreta o Teu Pedido

O modelo de IA analisa as tuas palavras através do processamento de linguagem natural e percebe que precisa de:

• Contar os e-mails recebidos hoje.
• Identificar o “mais importante” (o que pode exigir um critério, como o remetente ou o assunto).
• Resumir o conteúdo desse e-mail.

Mas o Host, o modelo de IA, para responder ao teu pedido precisa de aceder aos teus e-mails, que não estavam disponíveis no seu treino inicial. E é aqui que o MCP entra.

Passo 3: O MCP Identifica os Recursos Necessários

O Host envia o teu pedido através de um Cliente MCP, que transforma o pedido numa mensagem estruturada de acordo com o padrão do Protocolo.

Ou seja, o modelo de IA utiliza o Protocolo para “perguntar“: “Quais os recursos que estão disponíveis para resolver isto?” e o MCP responde com uma lista de fontes conectadas ao sistema.

Neste caso, o recurso é a tua conta de e-mail (por exemplo, Gmail ou Outlook), que já foi integrada ao MCP por um programador ou aplicação.

O MCP usa um formato chamado JSON-RPC (Remote Procedure Call), que é uma linguagem leve e universal para trocar informações entre sistemas. Um exemplo simplificado do que o MCP “vê” seria:

Passo 4: O MCP Liga a IA ao Recurso

Com o recurso identificado, o Cliente MCP estabelece a ligação, ou seja, ele envia um pedido para o Servidor MCP correspondente, que neste caso é o teu servidor de e-mail (via API, por exemplo) para procurar os dados.

O processo é automático e segue as regras predefinidas no Protocolo:

• A IA pede: “Quantos e-mails chegaram hoje?“

• O MCP traduz isso num pedido técnico (como uma chamada API: GET /emails?date=YYYY-MM-DD).

• O servidor de e-mail responde com os dados: “15 e-mails recebidos.“

Passo 5: A IA Usa Ferramentas (Se Necessário)

Agora, a IA tem a lista de e-mails, mas precisa de decidir qual é o “mais importante“. O MCP pode oferecer uma ferramenta para ajudar, como uma função de classificação. Por exemplo:

• Ferramenta: “Priorizar e-mails por remetente ou palavras-chave.“

• O MCP executa essa função e devolve: “O e-mail de “Chefe” com assunto “Reunião Urgente” é o mais importante.”

A instrução no MCP poderia ser algo assim:

Passo 6: A IA Processa e Resume

Com os dados nas mãos (15 e-mails e um deles prioritário), a IA usa as suas capacidades de linguagem para:

• Contar: “Recebeste 15 e-mails hoje.“

• Resumir: Lê o e-mail do “Chefe” e condensa-o. Se o e-mail dissesse “Precisamos discutir o projeto amanhã às 10h“, a IA diria: “O e-mail mais importante é do Chefe: reunião amanhã às 10h sobre o projeto.“

Ou seja, o modelo de IA utiliza a informação e incorpora os dados do contexto para criar uma resposta precisa e relevante.

Passo 7: A IA Responde-te

Finalmente, a IA devolve-te a resposta completa: “Recebeste 15 e-mails hoje. O mais importante é do Chefe: reunião amanhã às 10h sobre o projeto.“

Tudo isto acontece em segundos, graças ao MCP, que conectou a IA ao teu e-mail sem que tu ou um programador tivessem de intervir manualmente.

Esquema do Passo a Passo

O Que Torna o MCP Especial?

O MCP destaca-se por uma série de funções específicas que tornam a integração de aplicações de IA com bases de dados e APIs externas muito mais eficaz.

Em primeiro lugar, a padronização das chamadas e a utilização de primitivas bem definidas garantem que a comunicação entre o LLM e os recursos externos seja estruturada e consistente. Cada interação através do MCP é regida por regras claras que asseguram a integridade dos dados e a segurança da transmissão.

Uma das funções essenciais é a capacidade de aceder a recursos de forma unificada. Os recursos definidos no MCP abrangem os dados estáticos, os documentos, as imagens, os esquemas de bases de dados e as informações dinâmicas provenientes de serviços remotos. Esta flexibilidade permite que os LLM obtenham atualizações em tempo real, o que mantém o seu conhecimento atualizado, sem a necessidade de re-treino constante.

Outra característica fundamental é a utilização de Prompts padronizados. Estes prompts, concebidos para serem interpretados e processados de forma consistente pelo modelo de IA, servem para estruturar a entrada e direcionar a saída do sistema.

O MCP ao definir padrões de interação, possibilita que os LLM elaborem respostas com base nos dados contextuais e relevantes, o que melhora a qualidade e a precisão da informação apresentada ao utilizador.

Adicionalmente, a função de Ferramentas permite que o MCP não se limite a operações de consulta, mas também execute funções específicas, como a realização de cálculos, a execução de chamadas a APIs de terceiros ou a realização de operações de processamento de dados. Esta capacidade de ativar ferramentas externas dinamicamente transforma o Protocolo num instrumento versátil, capaz de suportar fluxos de trabalho complexos.

A robustez destas funções é complementada por mecanismos de segurança que asseguram a integridade das comunicações e a proteção dos dados. O Protocolo implementa camadas de autenticação e autorização que impedem acessos não autorizados, o que garante que apenas entidades devidamente identificadas possam interagir com os recursos expostos.

O MCP é como um “adaptador universal” para as IAs. Ele agarra no teu pedido, conecta a IA aos dados e ferramentas certas e entrega-te uma resposta útil. É uma solução técnica real, que está a simplificar a vida de quem usa a IA.

Casos de Uso do MCP em 2025

A integração e as funções padronizadas oferecidas pelo MCP têm implicações práticas significativas para diversos setores.

O MCP, ao permitir a comunicação estruturada entre LLMs e fontes de dados, abre caminho para a criação de soluções de IA que podem operar de forma autónoma e eficiente em diversos contextos.

Num primeiro exemplo, no desenvolvimento de Assistentes de IA e chatbots. Tradicionalmente, estes dependiam de integrações específicas para ter acesso a bases de dados de clientes, sistemas de CRM e outras ferramentas empresariais. Agora, com o MCP, é possível desenvolver um único Assistente de IA que interage de forma padronizada com múltiplos sistemas, sem que seja necessário desenvolver as integrações personalizadas para cada aplicação.

Assim, o Assistente de IA pode, por exemplo, consultar uma base de dados para recuperar informações sobre produtos ou serviços, agendar reuniões ou processar transações, tudo isto através de chamadas padronizadas que simplificam a comunicação entre o LLM e os sistemas externos.

Outra aplicação prática do MCP reside na área da saúde. Os LLMs que operam em sistemas de apoio à decisão clínica podem beneficiar significativamente do acesso a informações dinâmicas, como registos eletrónicos de saúde, bases de dados de análises clínicas ou ferramentas de diagnóstico.

O MCP permite que estes sistemas obtenham, em tempo real, os dados essenciais que podem influenciar na tomada de decisão médica, o que contribui para uma prestação de cuidados mais precisa e personalizada.

Assim, um LLM integrado através do MCP pode ter acesso a informações recentes sobre medicamentos, interações entre fármacos e resultados de exames laboratoriais de forma a melhorar a qualidade do atendimento do paciente.

No setor financeiro, as aplicações de IA que utilizam o MCP podem interagir com os dados de mercado, sistemas de gestão de riscos e outras fontes financeiras em tempo real.

Por exemplo, um sistema de negociação algorítmica pode utilizar o MCP para ter acesso a dados de cotações, indicadores de desempenho e análises de risco, o que permite que o LLM interprete estas informações e execute operações de compra e venda de forma automatizada.

Esta capacidade de integração torna possível operações com grande rapidez, precisão e adaptadas às flutuações do mercado, o que contribui para uma melhor gestão dos investimentos.

O setor do e-commerce também se beneficia enormemente do MCP. A capacidade de integrar os dados provenientes de diferentes fontes, como catálogos de produtos, sistemas de gestão de inventário e plataformas de pagamento, permite que as lojas online ofereçam experiências de compra mais personalizadas e eficientes.

Um sistema de recomendação que utiliza o MCP pode ter acesso a dados sobre o comportamento dos clientes, histórico de compras e tendências de mercado, de forma a criar sugestões de produtos que melhor se adequem às preferências individuais.

Assim, a integração padronizada promovida pelo Protocolo contribui para um comércio eletrónico mais dinâmico e orientado para o cliente.

A versatilidade do MCP não se restringe apenas a aplicações empresariais ou comerciais.

Na educação, por exemplo, o Protocolo pode ser utilizado para desenvolver sistemas de ensino adaptativo, onde LLMs interagem com bases de dados de programas curriculares, avaliações e recursos multimédia. Estes sistemas permitem uma aprendizagem personalizada, isto é, ajustada ao conteúdo, ao ritmo de ensino, às necessidades e ao desempenho de cada aluno.

Assim, ao aceder a informações contextuais de forma dinâmica, os sistemas educativos podem responder de forma mais eficaz às dúvidas dos estudantes, oferecer feedback imediato e adaptar os planos de aula em tempo real.

Além destes exemplos, o MCP também se revela essencial no desenvolvimento de Agentes de IA que operam em ambientes complexos, como sistemas de monitorização industrial. Nestes cenários, a capacidade do Protocolo de ter acesso a dados provenientes de sensores, dispositivos conectados e outras fontes remotas permite que os Agentes de IA tomem decisões informadas e operem de forma autónoma.

Por exemplo, numa fábrica, um Agente de IA pode monitorizar o desempenho das máquinas e dos equipamentos, detetar anomalias e ativar intervenções preventivas sem intervenção humana direta, devido à integração padronizada proporcionada pelo MCP.

Impacto e Benefícios do MCP Para Ti e Para as Empresas

A adoção do MCP tem um impacto transformador em diversas áreas.

Do ponto de vista dos programadores, a principal vantagem reside na redução da complexidade dos processos de integração.

O MCP, ao oferecer um Protocolo único e padronizado, elimina a necessidade de desenvolver e manter múltiplas interfaces personalizadas para cada fonte de dados ou ferramenta externa. E permite que novas fontes de dados ou ferramentas sejam adicionadas de forma modular, sem afetar a comunicação geral do sistema.

O MCP acelera o tempo de desenvolvimento e diminui os custos associados à manutenção e atualização dos sistemas de IA.

As aplicações de IA que operam com base no MCP tendem a ser mais responsivas e precisas, uma vez que conseguem ter acesso a dados atualizados em tempo real, o que é particularmente relevante em contextos onde a precisão da informação é crítica, como na saúde, nas finanças e na gestão de crises.

O MCP, a permitir uma comunicação fluida entre os LLMs e as fontes de dados, contribui para uma tomada de decisão mais informada e, consequentemente, para a melhoria dos serviços prestados.

A padronização ajuda a manter a integridade dos dados e permite a implementação de mecanismos de segurança, como a autenticação e a autorização, de forma uniforme em todas as interações.

Como Começar com o MCP Hoje

Se estás interessado em explorar o MCP na tua empresa ou nos teus projetos, aqui estão os passos práticos para começar:

import asyncio
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class MCPClient:
    def __init__(self):
        self.session: Optional[ClientSession] = None
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.anthropic = Anthropic()

    async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
        is_python = server_script_path.endswith('.py')
        is_js = server_script_path.endswith('.js')
        if not (is_python or is_js):
            raise ValueError("O script do servidor deve ser .py ou .js")
        command = "python" if is_python else "node"
        server_params = StdioServerParameters(
            command=command,
            args=[server_script_path],
            env=None
        )
        stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
        self.stdio, self.write = stdio_transport
        self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))
        await self.session.initialize()
        response = await self.session.list_tools()
        tools = response.tools
        print("\nConectado ao servidor com ferramentas:", [tool.name for tool in tools])

    async def process_query(self, query: str) -> str:
        messages = [{"role": "user", "content": query}]
        response = await self.session.list_tools()
        available_tools = [{"name": tool.name, "description": tool.description, "input_schema": tool.inputSchema} for tool in response.tools]
        response = self.anthropic.messages.create(
            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens=1000,
            messages=messages,
            tools=available_tools
        )
        final_text = []
        for content in response.content:
            if content.type == 'text':
                final_text.append(content.text)
            elif content.type == 'tool_use':
                tool_name = content.name
                tool_args = content.input
        return "\n".join(final_text)

async def main():
    client = MCPClient()
    await client.connect_to_server("path/to/server.py")
    query = "Qual é o clima hoje?"
    response = await client.process_query(query)
    print("Resposta:", response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
              

O Futuro do MCP em 2025 e Além

O desenvolvimento do MCP não é estático e à medida que as necessidades dos utilizadores e as tecnologias evoluem, o Protocolo também se adapta. As perspetivas futuras apontam para uma expansão das suas funções, incluindo a integração com novos tipos de fontes de dados, suporte a interfaces de comunicação emergentes e a incorporação de tecnologias de processamento em tempo real.

Uma das áreas de grande potencial é a integração do MCP com tecnologias emergentes, como, por exemplo, com sistemas de computação na nuvem, onde a escalabilidade e a flexibilidade são essenciais.

Além disso, a evolução dos LLMs e a crescente capacidade de processamento abrem caminho para o desenvolvimento de Agentes de IA ainda mais sofisticados, que, para além de ter acesso a dados e executar ferramentas, poderão também aprender e adaptar-se ao longo do tempo com base no feedback dos utilizadores.

Por último, o impacto do MCP também poderá ser sentido em áreas que ainda estão a emergir, como as as cidades inteligentes. A integração padronizada proporcionada pelo Protocolo permitirá que sistemas diversos comuniquem de forma eficaz, o que poderá contribuir para a criação de cidades mais eficientes, sustentáveis e adaptadas às necessidades dos cidadãos.

Junta-te à Revolução do MCP

O Model Context Protocol (MCP) da Anthropic destaca-se como uma inovação transformadora que está a remodelar fundamentalmente como a IA opera e interage com o mundo.

Com a sua introdução em novembro de 2024 e a subsequente integração no Microsoft Copilot Studio em março de 2025, o MCP representa uma evolução dos modelos de IA isolados para sistemas interconectados que podem partilhar contexto e utilizar ferramentas e dados externos especializados.

À medida que o MCP continua a evoluir, é provável que vejamos um aumento significativo e em diversos setores da sua adoção.

O MCP oferece-te uma porta de entrada para um mundo mais dinâmico, conectado, eficiente e seguro. A Anthropic abriu-te o caminho e agora cabe-te dar o próximo passo.

Como vais usar o MCP para transformar o teu 2025? Conta-me nos comentários ou partilha este artigo com quem precisa de estar ocorrente desta revolução!