Este artigo dá continuidade ao nosso guia anterior — Um guia de estudos resumido sobre IA generativa — aprofundando agora em um conceito emergente que está mudando a forma como desenvolvedores constroem aplicações com modelos de linguagem: o Model Context Protocol (MCP).
Se você já entendeu os fundamentos dos LLMs, como funciona o prompt engineering e quais são os principais desafios de construir agentes baseados em IA generativa, está na hora de avançar para um novo estágio: projetar sistemas que sabem manter contexto, memória, escopo e identidade de forma programável.
O que é o Model Context Protocol (MCP)?
O MCP é uma especificação emergente e aberta para estabelecer uma interface padrão entre aplicações e modelos de linguagem (LLMs), onde o foco não está apenas em enviar prompts, mas em estabelecer um contexto conversacional persistente, reutilizável e modular. Ele define um protocolo de leitura e escrita para expor, consultar e atualizar dados contextuais organizados por escopos, memória e variáveis dinâmicas.
O objetivo é transformar a relação entre aplicações e modelos, criando uma interface onde o modelo não apenas responde a perguntas, mas age dentro de um espaço contextual padronizado. Isso muda o papel dos desenvolvedores: de “arquitetos de prompt” para engenheiros de protocolo de contexto.
Tipos de componentes MCP: Hosts, Clientes e Servidores
O ecossistema MCP é organizado em três papéis principais, cada um com responsabilidades distintas:
1. MCP Hosts
São os ambientes que hospedam os modelos ou experiências conversacionais. Exemplos:
- Chatbots corporativos
- IDEs com copilotos de código
- Aplicações com assistentes embarcados
- Interfaces como Claude Desktop, Siri, Copilot no Windows, etc.
Esses hosts interagem com o modelo e precisam acessar contextos externos, como arquivos locais, sessões anteriores ou identidade do usuário.
2. MCP Clients
São clientes que mantêm uma conexão 1:1 com um MCP Server, servindo de intermediário para requisitar, recuperar ou atualizar o contexto. Podem ser acoplados a LLMs, ferramentas de agentes ou copilotos.
Exemplo: uma extensão de navegador que busca o estado atual do documento em edição e o disponibiliza para o modelo por meio de uma API MCP.
3. MCP Servers
São serviços leves que expõem dados e funcionalidades específicas por meio do protocolo. Cada servidor fornece uma “janela de contexto” especializada: o histórico de chats, as variáveis de ambiente de um projeto, o conteúdo de um e-mail, etc.
Esses servidores operam com baixo acoplamento e alta granularidade. Cada um pode ser substituído ou combinado com outros, criando um “mosaico de contexto” adaptável.
Exemplos práticos de MCP em ação
Com base na documentação oficial do projeto MCP, veja abaixo alguns exemplos reais de como esse padrão pode ser usado:
- Resumo de arquivos locais: Um MCP Server expõe os documentos abertos no VSCode. O modelo recebe a estrutura do projeto como contexto.
- Assistente de calendário: Um host (ex: app de reuniões) consulta um MCP Server que fornece eventos do dia e preferências do usuário.
- Suporte técnico contextualizado: Durante o chat com o cliente, o servidor MCP fornece o histórico de tickets, configuração do dispositivo e perfil da conta.
- Agente multi-turn: Um MCP Client mantém a memória de sessões anteriores (decisões, erros, contexto de negócio) enquanto o modelo atua dentro do fluxo.
Esses exemplos mostram que o MCP não é apenas uma API — é um padrão para tornar modelos realmente integrados ao ambiente onde estão atuando.
Como o MCP se diferencia de apenas “salvar estado”
Embora pareça com um simples cache de contexto ou uma memória local, o MCP tem características únicas:
- É padronizado, o que permite interoperabilidade entre diferentes ferramentas, modelos e fornecedores
- É modular, permitindo que vários contextos coexistam (por tipo, escopo, função)
- É transparente para o modelo, que pode consultar e manipular contexto como se estivesse “vivendo dentro” da aplicação
- É segmentado por escopo e identidade, possibilitando que múltiplos usuários, sessões e funcionalidades compartilhem uma mesma infraestrutura sem vazamentos de contexto
O MCP é um passo necessário para a transição dos LLMs de ferramentas isoladas para componentes integrados de software moderno
O Model Context Protocol (MCP) é uma proposta de padronização para organizar o estado de interação entre um usuário e um modelo de linguagem, separando explicitamente as partes que devem ser persistidas, descartadas ou compartilhadas. Ele define como o modelo pode acessar informações relevantes sobre o contexto da aplicação sem precisar reprocessar tudo a cada requisição.
De forma simples, é como fornecer ao modelo uma API de contexto estruturado — onde ele pode “lembrar” coisas, agir dentro de um escopo e receber dados dinâmicos, tudo de maneira segura e controlada.
No lugar do tradicional prompt plano (stateless e textual), passamos a ter uma interface baseada em:
- Memória persistente (como histórico ou preferências de um usuário)
- Contexto efêmero (informações transitórias, como o que o usuário acabou de perguntar)
- Escopos lógicos (como sessões, tópicos ou funções)
- Instruções de leitura/escrita (APIs para o modelo manipular contexto de forma estruturada)
Por que isso muda a vida dos desenvolvedores
Hoje, todo estado necessário para uma resposta coerente precisa ser explicitamente incluído no prompt. Isso tem custos altos:
- Repetição excessiva (dados e instruções)
- Risco de inconsistência de contexto
- Limitações de comprimento de prompt (tokens)
- Dificuldade de modularizar assistentes ou copilotos
Com MCP, o modelo “entra em um ambiente” — com memória, objetivos, funções ativas e variáveis disponíveis — e interage de forma contextualizada.
Benefícios concretos:
- Persistência controlada: O modelo pode lembrar de interações passadas sem que o desenvolvedor tenha que remontar o prompt manualmente.
- Escopo explícito: Pode-se dizer ao modelo: “você está dentro de uma conversa de onboarding” ou “esta é uma sessão de revisão de código”.
- Modularidade real: É possível combinar várias instruções, personas ou objetivos sem conflito.
Exemplo real: assistente corporativo com múltiplos fluxos
Imagine um chatbot que lida com onboarding de novos colaboradores, suporte técnico e revisão de políticas internas. Com prompts tradicionais, seria necessário:
- Reenviar o histórico a cada interação
- Manter o controle do estado na aplicação
- Criar lógica customizada para mudar de fluxo
Com MCP:
- O modelo sabe em qual escopo está: “onboarding”
- Lembra que o usuário é novo, está no dia 2 de integração, e já completou os primeiros passos
- Pode mudar de escopo para “suporte” se o usuário pedir ajuda técnica
- Tudo isso sem reescrever manualmente o prompt a cada transição
Como o MCP se encaixa na stack de IA generativa
Se o prompt engineering é a forma de influenciar a resposta do modelo, e o RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a forma de enriquecer com informações externas, o MCP é a forma de organizar estado, memória e fluxo de interação.
Ele se torna uma camada intermediária entre a aplicação e o modelo, onde podemos pensar em três grandes papéis:
| Componente | Responsabilidade |
|---|---|
| Prompt | Intenção imediata e instruções |
| RAG | Dados relevantes para resposta |
| MCP | Contexto, memória e escopo |
Por onde começar a aprender e usar
- Explorar exemplos práticos no ChatGPT com GPTs customizados: a funcionalidade de “memória” e “instruções personalizadas” já usa partes do MCP.
- Estudar frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel, AutoGen) que tentam simular partes do protocolo de forma programática
- Projetar fluxos com estado e escopo explícito, mesmo sem MCP oficial, usando storage local para manter memória controlada
- Acompanhar os lançamentos da OpenAI e outras plataformas LLM sobre suporte nativo ao MCP, com APIs e SDKs públicos
Links úteis: https://github.com/modelcontextprotocol / https://modelcontextprotocol.io/introduction
O que esperar do futuro
À medida que os modelos de linguagem forem integrados de forma mais profunda em produtos reais — copilotos, assistentes, interfaces interativas — a ausência de estado será uma limitação crítica. O MCP representa um salto qualitativo na direção de sistemas conversacionais que:
- Sabem onde estão
- Lembram do que importa
- Atuam com foco, escopo e intenção clara
Para desenvolvedores, isso significa sair do papel de “escritor de prompts” e assumir o papel de engenheiro de contexto: alguém que projeta sistemas conversacionais com estado, modularidade, escalabilidade e inteligência durável.
Se você está construindo produtos com IA generativa, entender o Model Context Protocol será essencial para entregar soluções mais inteligentes, eficientes e humanas.
