O significado e função do MCP

Durante este período, contanto que você leia mais sobre AI Agent, ferramentas de programação de IA ou fluxos de trabalho automatizados, basicamente encontrará a palavra MCP.

Quando o vi pela primeira vez, na verdade não levei a sério. Existem muitos conceitos novos que surgiram recentemente no campo da IA. Cada um tem um nome maior que o anterior, mas poucos deles foram realmente implementados na engenharia.

Mas quanto mais vejo MCP, mais sinto que não é um termo novo que fica no nível conceitual. Na verdade, está preenchendo uma vaga de longa data.

Esta lacuna não é complicada:

Só porque o modelo pode responder perguntas não significa que ele possa realmente fazer coisas.

Este problema surgirá assim que as tarefas começarem a se aproximar de fluxos de trabalho reais. Visualizar o warehouse, verificar arquivos, executar comandos, ler bancos de dados, abrir navegadores e conectar-se a sistemas internos não são capacidades que surgirão naturalmente se o modelo em si for mais forte no raciocínio. Sempre há uma camada intermediária: como conectar o modelo ao ambiente externo.

O MCP lida com quase essa camada.

1. O significado básico do MCP

MCP é a abreviatura de Model Context Protocol.

Mais formalmente, é um conjunto de protocolos que facilitam a colaboração de modelos, clientes de IA e recursos ou ferramentas externas.

Esta frase é correta por si só, mas na verdade não é fácil formar um sentimento específico quando a vejo pela primeira vez.

Para ser mais direto, o que o MCP faz pode ser entendido como a seguinte frase:

** Organize a conexão de modelos a recursos e ferramentas externas em uma abordagem mais unificada. **

O escopo de “recursos e ferramentas externas” aqui é enorme, incluindo:

• arquivos locais
• Repositório Git
• banco de dados
• Navegador
• linha de comando
• Sistema interno
• Base de conhecimento
• Serviços de terceiros

É claro que esses recursos podem ser integrados a produtos de IA antes, mas a maioria deles depende de adaptações proprietárias escritas por cada um.

Existe uma maneira de conectar arquivos, outra maneira de conectar-se a bancos de dados e outra maneira de conectar navegadores. Se você mudar de cliente, terá que fazer tudo de novo. Quando há poucas ferramentas, ainda é aceitável. Quando há muitas ferramentas, surgem problemas:

• Os métodos de acesso estão se tornando cada vez mais fragmentados
• Clientes diferentes fazem a mesma coisa repetidamente
• Parâmetros, permissões e estilos de estrutura de retorno são diferentes
• Os custos de manutenção subsequentes continuam a aumentar

É disso que se trata o MCP. É resolver um tipo de habilidade que existiu originalmente, mas sempre foi fragmentada.

2. Antecedentes do surgimento do MCP

Se a IA for usada apenas como ferramenta de chat, a presença do MCP não será muito forte.

Fazer perguntas, resumir, escrever um código, alterar um texto, grande parte dessas tarefas permanece no nível de “geração de conteúdo”. O contexto geralmente é colado manualmente e as chamadas de ferramentas não são estritamente necessárias.

Mas agora muitos produtos de IA não estão mais satisfeitos com esta camada.

A direção está se tornando cada vez mais clara, e o objetivo é permitir que a IA entre em fluxos de trabalho reais, pelo menos para participar nas seguintes coisas:

• Veja diretamente o código do projeto
• Encontre você mesmo documentos relevantes -Executar comando
• Leia os resultados dos testes
• Verifique o status da página
• Conecte-se ao banco de dados ou base de conhecimento
• Continue avançando tarefas com base nos resultados

Uma vez que o objetivo se torna assim, o conjunto original de ferramentas dispersas começa a parecer insuficiente.

O que realmente precisa ser tratado é principalmente o seguinte:

• Se o acesso é unificado
• Se a expansão é suave
• Os limites de permissão estão claros?
• Se existe uma colaboração estável a longo prazo entre o cliente e a ferramenta

O surgimento do MCP deve-se essencialmente ao facto deste tipo de procura ter começado a explodir intensamente.

À medida que os produtos de IA passam de “responder a perguntas” para “participar na execução”, mais cedo ou mais tarde a camada de acesso se tornará um problema que deve ser enfrentado de frente.

3. O nível de habilidade complementado pelo MCP

O aspecto mais valioso do MCP não está nos parâmetros do modelo ou na “ferramenta de ajuste” no nível de publicidade, mas na medida em que pode reduzir o problema de o modelo adivinhar a portas fechadas no ambiente real.

Existe uma experiência comum em engenharia:

Os resultados gerados pelo modelo parecem decentes, a terminologia está correta e a estrutura está completa, mas quando se trata de projetos reais ela começa a se desviar. As razões do preconceito muitas vezes não são misteriosas, nada mais são do que estas:

• Não consigo ver a estrutura real do diretório
• Não sei como executar o script
• Não tenho certeza de onde está o arquivo de configuração
• Não é possível obter o status de execução
• Não é possível acessar o banco de dados ou logs
• Não sei quais recursos estão disponíveis no ambiente atual

Sem esta informação, o modelo só pode adivinhar.

Quando o palpite está certo, o resultado parece bom; quando a suposição está errada, muitas vezes o problema não é fácil de detectar à primeira vista porque ainda parece completo na superfície.

O valor do MCP reside precisamente na sua tentativa de transformar este processo de “confiar na adivinhação e no preenchimento de informações ambientais” em “obtenção de contexto real e capacidades de ferramentas através de um método unificado”.

Nesta perspectiva, o MCP assemelha-se mais a uma camada de infra-estrutura do que a um conceito isolado.

4. Três perspectivas para entender o MCP

Se você não quiser analisar imediatamente os detalhes do acordo, o MCP pode ser entendido sob três perspectivas.

1. Um soquete unificado

Esta é a maneira mais fácil de formar uma compreensão intuitiva.

Acontece que diferentes ferramentas, diferentes sistemas e diferentes fontes de dados são como plugues de especificações diferentes quando conectados ao cliente de IA. Você terá que recolocar o adaptador toda vez que conectar um, o que certamente ficará cada vez mais confuso no longo prazo.

MCP é mais como pressionar por um conjunto unificado de soquetes.

Pode não ser capaz de suavizar todas as diferenças, mas pelo menos pode tornar a questão de “como se conectar” menos selvagem.

2. Uma camada de tradução entre modelos e ferramentas

O modelo é bom para entender a linguagem, mas não entende naturalmente os diferentes estilos de interfaces privadas de cada sistema.

O sistema de arquivos possui regras de sistema de arquivos, o banco de dados possui regras de banco de dados e a depuração do navegador é um conjunto de coisas completamente diferente.

Uma coisa importante que o MCP faz é organizar esses recursos em uma forma que seja mais fácil de descrever, mais fácil de descobrir e mais fácil de chamar, como:

• Que recursos estão disponíveis atualmente?
• Quais operações podem ser feitas
• Quais parâmetros são necessários ao chamar?
• Qual será a estrutura do resultado do retorno?

Desta forma, o custo da colaboração entre clientes e fornecedores de ferramentas será muito menor.

3. Um canal de contexto dinâmico

O contexto era frequentemente entendido como “um trecho de texto postado no modelo”.

Mas o contexto do trabalho real vai além disso.

Arquivos de projeto, saída de log, registros de banco de dados, status da página do navegador, alterações no Git e resultados de execução de comandos, todos pertencem ao contexto e também mudam contextos dinamicamente.

Um dos significados importantes do MCP é dar a esse tipo de contexto a oportunidade de ser obtido por meio de métodos padrão, em vez de depender inteiramente de copiar e colar manualmente.

5. O verdadeiro papel do MCP

O MCP pode facilmente parecer abstrato se falarmos apenas sobre definições. Para realmente ver o seu valor, ainda temos que voltar ao cenário de uso real.

1. Facilite a conexão da IA com ferramentas reais

Este é o nível de valor mais direto.

Quando um cliente de IA oferece suporte ao MCP, ele naturalmente terá acesso aos seguintes recursos:

• Ler e gravar arquivos
• Verifique o status do armazém
• Consulta de banco de dados
• Depurar páginas do navegador
• Obtenha a saída do comando
• Acesse a base de conhecimento
• Conecte-se a serviços externos

Neste momento, o papel da IA mudará.

Ele não apenas “dá conselhos”, mas passa a ter a capacidade de “participar na conclusão de tarefas”.

2. Reduza a duplicação de trabalho no acesso a ferramentas

Muito trabalho de integração no passado era essencialmente codificado individualmente:

• Um cliente se adapta a um serviço
• Mudar para outro cliente e adaptar novamente
• A mesma capacidade é reescrita repetidamente em vários produtos

Este método funciona bem no curto prazo, mas é um grande desperdício no longo prazo.

Se mais e mais ferramentas puderem expor recursos de maneira semelhante ao MCP, tanto os fornecedores de ferramentas quanto os clientes se sentirão muito mais fáceis:

• Os recursos da ferramenta são mais fáceis de reutilizar
• O cliente expande novos recursos com mais facilidade
• Todo o ecossistema não será reinventado sempre que houver uma ferramenta adicional.

3. Torne a aquisição de contexto mais natural

Em tarefas complexas, uma das coisas que mais consomem atenção é adicionar contexto repetidamente.

Onde está o projeto, qual diretório é importante, qual log é crítico, qual comando está correto, qual arquivo pode ser alterado e qual arquivo não pode ser alterado. Se essas informações forem sempre interpretadas manualmente, o custo é muito alto e é fácil vazar.

Quando essas habilidades puderem ser acessadas pela IA de forma unificada, todo o processo será muito mais tranquilo.

Essas melhorias podem não ser tão perceptíveis quanto as atualizações de modelo, mas têm um impacto significativo nas taxas reais de conclusão de missões.

4. Torne o Agente mais parecido com um executor real

A palavra Agente é usada de maneira muito vaga hoje em dia, mas um Agente verdadeiramente prático deve possuir pelo menos algumas coisas:

• Observe o meio ambiente
• Obtenha informações
• ferramenta de chamada
• realizar ações
• Continue avançando com base nos resultados

Se o acesso à ferramenta for sempre fragmentado, privado e difícil de expandir, o Agente pode facilmente permanecer no nível de “falar em etapas”.

O que o MCP acrescenta é a camada básica mais crítica para o Agente passar de “parecer que pode fazer coisas” para “realmente ser capaz de fazer algumas coisas”.

5. Mais fácil de gerenciar permissões e recursos

Depois que a IA começa a se conectar a sistemas reais, os problemas de permissão não podem ser evitados.

Por exemplo:

-Quais diretórios têm acesso permitido

• Quais comandos podem ser executados
• Quais dados podem ser lidos
• Quais operações devem ser confirmadas manualmente
• Quais habilidades só podem ser abertas em circunstâncias específicas?

Se os métodos de acesso forem todos improvisados, os limites de permissão também cairão.

Quando os métodos de acesso começarem a ser padronizados, será mais fácil integrar o gerenciamento de capacidade e o gerenciamento de autoridade no mesmo sistema.

Isto é especialmente importante para cenários empresariais.

6. A diferença entre MCP e API comum

Esta questão é natural, porque superficialmente, a implementação final é ajustar várias interfaces de capacidade.

Prefiro entender a relação entre API e MCP desta forma:

A API organiza principalmente os recursos da perspectiva dos provedores de serviços.

O que importa é:

• Quais interfaces o serviço expõe?
• Como passar parâmetros
• quais resultados são retornados

O MCP se concentra em como a IA é organizada ao usar esses recursos.

O que mais importa é:

• Como o modelo descobre os recursos disponíveis?
• Como o cliente entende essas capacidades?
• Como as ferramentas podem ser expostas à IA de forma mais consistente
• Como colocar permissões e limites de chamadas no mesmo sistema

Portanto não há conflito entre os dois.

A API ainda faz parte dos recursos subjacentes e o MCP é mais como uma camada de padrões organizacionais em cenários de IA.

7. Cenários onde o MCP pode incorporar valor mais facilmente

O valor do MCP não é particularmente forte em chats comuns. Geralmente se reflete em cenários baseados em tarefas.

1. Assistente de programação

Este é um dos cenários de aplicação mais típicos.

Um assistente de programação verdadeiramente útil geralmente não só precisa ser capaz de explicar o código, mas também ser capaz de acessar:

• Arquivos de armazém
• Construir roteiro
• resultados de testes
• Comandos de terminal
• Status do Git
• Resultados de execução da página
• Saída de registro

Se todas estas coisas dependerem da adaptação privada, o sistema tornar-se-á cada vez mais pesado à medida que se expande.

Se houver um método de acesso mais unificado, será mais fácil para o assistente de programação atualizar de uma “ferramenta de perguntas e respostas de código” para uma “ferramenta de colaboração de tarefas”.

2. Assistente de conhecimento empresarial

O conhecimento corporativo interno muitas vezes não está em um só lugar:

• Existe uma parte no sistema de arquivos
• Há uma parte no banco de dados
• Existe uma parte no sistema de relatórios
• Também existem peças em ordens de serviço e CRM

Neste cenário, a verdadeira dificuldade geralmente é fazer com que o sistema obtenha o contexto correto de forma estável.

O local onde protocolos como o MCP são mais adequados para desempenhar um papel é precisamente neste ambiente multi-sistema, multi-fonte de dados e limite multi-autoridade.

3. Fluxo de trabalho automatizado

Resumo diário, verificação de exceções, geração de relatórios, envio de lembretes, sincronização de status, essas tarefas são essencialmente uma combinação de “leitura de múltiplos sistemas + tomada de decisão + ajuste de ações”.

Neste cenário, quanto mais unificada for a camada de acesso, menor será o custo de orquestração.

O valor do MCP se tornará cada vez mais óbvio à medida que a complexidade da cadeia de ferramentas aumentar.

8. Razões para a crescente importância do MCP

A razão não é complicada. Os produtos de IA estão passando de “responder” para “executar”.

Ao responder apenas, o foco recai principalmente na qualidade da geração do modelo.

Quando começar a caminhar em direção à execução, o foco do sistema mudará significativamente e começará a recair mais sobre estas questões:-Quantas ferramentas podem ser conectadas?

• Quais recursos podem ser acessados?
• É possível obter informações ambientais reais?
• As ações podem ser executadas no âmbito da autoridade?
• Você consegue fechar seus limites quando algo dá errado?

Estas questões estão essencialmente relacionadas com a conectividade.

É claro que o modelo em si ainda é importante, mas assim que você entra no fluxo de trabalho, a importância da conectividade aumenta muito rapidamente.

O MCP está certo neste ponto de mudança.

9. A importância do MCP para os desenvolvedores

O MCP merece atenção e o foco não precisa ser apenas nos detalhes do acordo.

O que mais vale a pena observar é a tendência que ela representa:

No futuro, muitos produtos de software poderão não apenas fornecer UI da Web e APIs comuns, mas também fornecer uma camada de métodos de acesso orientados por IA.

Isso significa que várias coisas acontecerão lentamente:

• Os produtos de ferramentas terão um novo canal de distribuição
• O cliente de IA considerará “o que pode aceitar” como uma de suas principais capacidades
• A escalabilidade do sistema Agente dependerá cada vez mais deste tipo de camada de acesso unificado

Do ponto de vista da engenharia, o MCP realmente aborda um problema muito difícil:

**Se a IA quiser entrar no fluxo de trabalho real, a questão de conectar ferramentas, recursos e ambientes deverá, mais cedo ou mais tarde, passar de um estado fragmentado para um estágio padronizado. **

O MCP está pelo menos levando a questão a sério.

Resumo

De forma mais resumida, o MCP pode ser entendido assim:

**O MCP facilita a conexão estável dos modelos com recursos e ferramentas externas. **

Para expandir um pouco, estas são as coisas:

• Trata de como o modelo obtém contexto, descobre recursos e chama ferramentas
• Organiza os métodos de acesso originalmente fragmentados
• Não substituirá a API, mas mudará a forma como a IA é organizada para usar esses recursos
• É especialmente importante para cenários como assistentes de programação, assistentes empresariais e fluxos de trabalho automatizados

A próxima grande novidade para aplicações de IA não é apenas o modelo em si, mas também os recursos de conexão, a qualidade do contexto e a estabilidade de execução.

O MCP cai diretamente nesta linha.