Model Context Protocol (MCP) – Motivação, Estrutura e Implementação Prática

Por que o MCP foi criado e qual problema resolve

O Model Context Protocol (MCP) foi criado para resolver um desafio recorrente no desenvolvimento de sistemas com inteligência artificial: a dificuldade de integração escalável entre modelos de linguagem e diferentes fontes de dados ou ferramentas. O chamado problema "N×M" representa a necessidade de desenvolver várias integrações manuais, o que se torna inviável em ambientes corporativos com grande variedade de sistemas.
O MCP propõe uma solução padronizada, segura e extensível para conectar modelos de IA a recursos externos. Ele funciona como uma "camada de abstração universal", promovendo interoperabilidade entre agentes e ferramentas.

O que é o MCP e como ele funciona

O MCP é um protocolo baseado em JSON-RPC 2.0 e é composto por três elementos fundamentais:

• Host da aplicação: ambiente onde o modelo de linguagem é executado (ex: Visual Studio Code).
• Cliente MCP: componente que implementa o protocolo, fazendo a intermediação entre o host e o servidor.
• Servidor MCP: provê ferramentas, recursos e prompts acessíveis aos agentes.
• Os servidores MCP expõem três tipos de primitivas:
• Ferramentas: funções que podem ser executadas pelos agentes.
• Recursos: dados que podem ser consultados ou manipulados.
• Prompts: instruções reutilizáveis para orientar a geração de respostas pelos modelos.
• O fluxo de comunicação é padronizado: o cliente MCP detecta os servidores disponíveis, permite ao agente consultar ou acionar as ferramentas, e retorna as respostas processadas ao modelo.

Demonstração prática e configuração
Para fins de demonstração, existem repositórios que contêm servidores MCP prontos para execução local ou implantação na nuvem. Esses servidores podem ser integrados ao GitHub Copilot ou outros ambientes compatíveis com o protocolo.

A configuração básica envolve:

1. Clonar o repositório de exemplo.
2. Criar um arquivo .vscode/mcp.json com o endpoint do servidor MCP.
3. Executar localmente ou publicar em um ambiente como o Azure Container Apps.

O cliente MCP automaticamente detecta as ferramentas e recursos disponíveis para o agente utilizar.

Desenvolvendo um servidor MCP personalizado

Para criação de servidores MCP personalizados, há SDKs disponíveis em diversas linguagens, como TypeScript, Python, Java, C# e outras. Um exemplo comumente utilizado é o "Colors MCP Server", que serve como base para entender a estrutura do projeto e o processo de definição das primitivas MCP.

Os servidores podem ser utilizados para expor funcionalidades corporativas como:

• Integração com APIs internas e sistemas legados.
• Consulta a bases de conhecimento.
• Automatização de tarefas e execução de scripts seguros.

A arquitetura é modular, segura e facilmente escalável em ambientes corporativos.
O Model Context Protocol representa um avanço significativo na integração entre IA e sistemas empresariais. Ele reduz drasticamente o tempo de desenvolvimento, promove interoperabilidade e oferece uma base segura para que agentes de IA possam interagir com ferramentas de forma contextualizada.

A adoção do MCP tende a crescer conforme empresas buscam formas padronizadas e eficientes de integrar modelos de linguagem com seus ecossistemas de dados e aplicações. O protocolo é especialmente valioso em cenários onde controle, segurança e escalabilidade são prioritários.

Para mais:
Model Context Protocol (MCP) - Why What How ... part 1 | Microsoft Community Hub
Model Context Protocol (MCP) - Why What How ... part 2 | Microsoft Community Hub
Model Context Protocol (MCP) - Why What How ... part 3 | Microsoft Community Hub
Model Context Protocol (MCP) - Why What How ... part 4 | Microsoft Community Hub