MCP:protocolo de interação entre agentes AI e ferramentas externas

Introdução

Recentemente, a inteligência artificial ( AI ) está passando da teoria para a prática, tornando-se um ponto focal no campo da tecnologia. No entanto, como permitir que a IA interaja de forma eficiente e segura com o mundo real ainda é um desafio. Em novembro de 2024, a Anthropic lançou o MCP ( Model Context Protocol, protocolo de contexto de modelo ), que é um protocolo padronizado e de código aberto, destinado a conectar grandes modelos de linguagem ( LLM ) com ferramentas externas e fontes de dados, sendo conhecido como "o USB-C da IA".

O objetivo do MCP é revolucionar o desenvolvimento e a aplicação de agentes de IA. Para o usuário comum, o MCP é como uma "chave mágica de IA", permitindo que usuários não técnicos possam facilmente comandar assistentes inteligentes para realizar diversas tarefas. Este artigo irá analisar de forma abrangente a arquitetura técnica do MCP, suas principais vantagens, cenários de aplicação, estado do ecossistema, potencial e desafios, oferecendo um guia detalhado aos leitores.

Um, Visão Geral do MCP

1.1 Definição e Origem

O MCP é um protocolo padronizado lançado em código aberto pela Anthropic em novembro de 2024, destinado a resolver o problema da fragmentação na interação entre modelos de IA e ferramentas e dados externos. É conhecido como "USB-C da IA" ou "conector universal", proporcionando uma interface unificada para que os agentes de IA acessem sem interrupções recursos externos como bancos de dados, sistemas de arquivos, páginas da web, APIs, entre outros.

O objetivo principal do MCP é capacitar agentes de IA com a capacidade de passar da "compreensão" à "ação", permitindo que desenvolvedores, empresas e até mesmo usuários não técnicos possam personalizar agentes inteligentes, tornando-se uma ponte entre a inteligência virtual e o mundo físico. Até março de 2025, mais de 2000 servidores MCP desenvolvidos por comunidades já estão online, abrangendo várias situações, desde gerenciamento de arquivos até análise de blockchain.

1.2 arquitetura técnica

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

• Host: aplicação de interação do usuário, como Claude Desktop
• Cliente: incorporado no host, processando comunicação de protocolo
• Servidor: fornece funcionalidades específicas, conecta fontes de dados locais ou remotas

O MCP realiza funções através de três "primitivas":

1. Ferramenta: função executável
2. Recursos: dados estruturados
3. Dica: modelos de instruções predefinidos

1.3 Vantagens Principais

O MCP traz sete grandes vantagens:

1. Acesso em tempo real: a IA pode consultar os dados mais recentes em segundos
2. Segurança e Controle: A fiabilidade da gestão de permissões atinge 98%
3. Baixo custo de computação: redução de cerca de 70% nos custos de computação
4. Flexibilidade e escalabilidade: redução significativa da complexidade de integração
5. Interoperabilidade: um Server pode ser reutilizado por múltiplos modelos
6. Flexibilidade do fornecedor: mudar LLM sem reconstruir a infraestrutura
7. Suporte a agentes autônomos: A IA pode acessar dinamicamente ferramentas para executar tarefas complexas

Dois, cenários de aplicação do MC

A aplicação do MC é ampla, incluindo:

1. Desenvolvimento e Produtividade: depuração de código, pesquisa de documentos, automação de tarefas, etc.
2. Criatividade e design: modelagem 3D, tarefas de design, etc.
3. Dados e comunicação: consulta a bases de dados, colaboração em equipa, raspagem de páginas web, etc.
4. Educação e Saúde: apoio educacional, diagnóstico médico, etc.
5. Blockchain e Finanças: Interações com Bitcoin, Análise DeFi, etc.

Três, Ecossistema MC

O ecossistema MC abrange quatro papéis:

1. Cliente: Claude Desktop, Cursor, Continue, etc.
2. Servidores: classe de banco de dados, classe de ferramentas, classe criativa, classe de dados, etc.
3. Mercado: mcp.so e outras plataformas
4. Infraestrutura: Cloudflare, Toolbase, etc.

Até março de 2025, o número de servidores MC ultrapassou 2000, com uma taxa de crescimento de 1200%.

Quatro, os desafios e limitações do MCP

1. Nível técnico: complexidade de implementação, restrições de implantação, desafios de depuração, etc.
2. Qualidade ecológica: qualidade dos servidores desigual, insuficiência de descobribilidade, etc.
3. Adequação ao ambiente de produção: precisão na chamada, necessidades de personalização, etc.
4. Pressão competitiva: desafios de soluções proprietárias e estruturas existentes

Cinco, Tendências Futuras

As direções futuras de desenvolvimento do MC incluem:

1. Otimização técnica: simplificação do protocolo, design sem estado, padronização da experiência do usuário, etc.
2. Desenvolvimento Ecológico: Construção de Marketplace, Suporte Web, Expansão de Cenários de Negócio, etc.
3. Impacto na indústria: pode tornar-se a pedra angular do ecossistema Agent

2025 será um ano crucial para o desenvolvimento do MCP, e se conseguirá superar as limitações atuais e alcançar uma aplicação ampla merece atenção contínua.