O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que visa simplificar a forma como os modelos de linguagem grandes (LLMs) interagem com fontes de dados e ferramentas externas. Ele padroniza a conexão entre modelos de IA e diversas fontes de dados, eliminando implementações personalizadas que podem causar fragmentação. Pense no MCP como um conector universal, tipo um USB-C, para aplicações de inteligência artificial, facilitando a comunicação entre os aplicativos e os LLMs.
O lançamento do MCP pela Anthropic para os modelos Claude representa um marco importante no desenvolvimento da IA, ganhando rápida aceitação e forte apoio da comunidade.
Quais são os benefícios do Model Context Protocol?
Tradicionalmente, integrar modelos de IA com diferentes fontes de dados exigia soluções personalizadas para cada caso, o que aumentava a complexidade e os desafios de manutenção. O Model Context Protocol resolve esse problema ao fornecer uma estrutura padronizada, permitindo que os desenvolvedores criem aplicações de IA que se conectam facilmente a várias fontes de dados, sem a necessidade de integrações personalizadas.
As implicações para as aplicações são transformadoras:
* Integração simplificada entre LLMs e ferramentas externas.
* Padronização das chamadas de função, garantindo consistência entre plataformas.
* Redução da complexidade no desenvolvimento de aplicações baseadas em IA.
* Arquitetura preparada para o futuro, que evoluirá com o cenário da IA.
O Model Context Protocol representa uma mudança fundamental na construção de aplicações de IA, migrando de conexões isoladas e proprietárias para um ecossistema aberto e interoperável, onde a inovação pode prosperar.
Como funciona o Model Context Protocol?
O Model Context Protocol estabelece uma estrutura padronizada que permite que as aplicações de IA interajam de forma integrada com diversas fontes de dados e ferramentas. Essa interação é realizada por meio de uma arquitetura cliente-servidor, que consiste em clientes MCP (hosts) e servidores MCP.
Clientes ou Hosts MCP: São aplicações de IA, como o Claude Desktop da Anthropic, o Cursor AI IDE, outros ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) ou seu aplicativo, que iniciam conexões para acessar dados através do MCP.
Servidores MCP: São programas leves que expõem capacidades específicas através do protocolo Model Context Protocol padronizado. Eles podem acessar com segurança fontes de dados locais, como arquivos e bancos de dados, ou conectar-se a serviços remotos disponíveis na internet por meio de APIs.
Na prática, um cliente MCP se conecta a um servidor MCP para solicitar dados ou executar ações. Por exemplo, um agente de codificação de IA poderia usar um servidor MCP para obter informações da especificação da API interna de uma empresa, permitindo que ele desenvolva aplicativos de usuário de forma mais eficiente, seguindo seus padrões.
Essa interação padronizada simplifica o processo de integração, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações de IA que se conectam facilmente a várias fontes de dados, sem a necessidade de integrações personalizadas para cada caso.
Diferença entre MCP e Function Calling
O Model Context Protocol fornece uma estrutura padronizada para que os sistemas de IA interajam com várias ferramentas e fontes de dados, enquanto o Function Calling permite que os modelos executem operações específicas, invocando funções predefinidas.
Como começar a usar o MCP com o Cursor AI IDE
O Cursor AI IDE já vem com um cliente MCP, que suporta um número ilimitado de servidores MCP. Para começar a usar os servidores MCP com o Cursor, você pode encontrar mais informações aqui.
Configurando um Servidor MCP no Cursor
1. Primeiro, vá para as configurações > configurações do cursor.
2. Encontre a opção de servidores MCP e ative-a.
3. Iremos usar o Firecrawl MCP para configurar uma ferramenta de web scraping poderosa dentro do Cursor. Você pode ler mais sobre o Firecrawl MCP e como obter chaves de API aqui.
4. Agora, vá para o seu servidor MCP e clique em “Adicionar novo servidor MCP”.
5. Forneça os detalhes da seguinte forma. Adicione suas chaves de API em vez do espaço reservado.
Isso adicionará o servidor MCP, então clique em “ativar”. Um ponto verde aparecerá com uma lista de ferramentas disponíveis para você. Seu servidor MCP está ativo e pronto para uso.
Usando o Servidor Firecrawl MCP
Os agentes do Cursor suportam chamadas de servidor MCP quando solicitados. Eles identificam automaticamente a necessidade e usam o servidor necessário. Neste caso, estamos tentando extrair dados de produtos do website da Apideck e construir um catálogo para ele. O Cursor identificou e usou automaticamente a ferramenta firecrawl_scrape que estava disponível.
Após finalizar a chamada da ferramenta, o markdown é gerado com uma versão perfeitamente extraída do nosso website, incluindo URLs e outros detalhes relevantes. A combinação de etapas é incrivelmente poderosa e você pode até habilitar o agente do Cursor para ser executado no modo YOLO para um fluxo de trabalho mais autônomo.
Exemplos Adicionais de Servidores MCP
Os desenvolvedores implementaram servidores MCP em vários domínios para ampliar os recursos dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) dentro de clientes MCP, como o Cursor.
* GitHub: Suporta gerenciamento de repositório, operações de arquivo e integração com a API do GitHub. Um exemplo de servidor MCP para GitHub pode ser encontrado aqui no repositório MCP.
* Slack: Fornece gerenciamento de canais e recursos de mensagens dentro dos espaços de trabalho do Slack.
* Stripe: Integração da API do Stripe em fluxos de trabalho através do Agent Toolkit, que é compatível com MCP.
* Cloudflare: Permite a implementação e o gerenciamento de recursos na plataforma de desenvolvimento do Cloudflare, permitindo que os LLMs interajam com os serviços do Cloudflare.
* Neon: Facilita a interação com a plataforma Postgres sem servidor Neon, fornecendo operações de banco de dados escaláveis para LLMs.
O ecossistema MCP continua a crescer, com servidores desenvolvidos pela comunidade expandindo sua funcionalidade. Por exemplo, servidores foram criados para gerenciar contêineres Docker, interagir com clusters Kubernetes e controlar a reprodução do Spotify. Essa extensibilidade permite que os desenvolvedores adaptem as integrações de IA a fluxos de trabalho e aplicações específicas, expandindo a utilidade dos LLMs. A Anthropic, empresa por trás do MCP, está desenvolvendo uma API de registro oficial para agilizar o processo de descoberta de servidores MCP oficiais e da comunidade. Eles forneceram uma prévia dessa iniciativa durante o workshop do MCP na AI Engineering Summit.
O Model Context Protocol é um padrão aberto inovador que está transformando a forma como os grandes modelos de linguagem se conectam com ferramentas e fontes de dados externas.
Em vez de construir uma nova ferramenta ou extensão de web scraping, poderíamos simplesmente usar um conjunto de protocolos que adicionassem rapidamente a função de extrair páginas da web e extrair dados, dando ao nosso IDE simples funcionalidades avançadas em apenas dois minutos.
Dessa forma, o MCP está mudando o futuro de como podemos fornecer acesso a dados para nossos LLMs. Se você usa CRMs como Salesforce, Hubspot, etc., confira nosso servidor Apideck CRM MCP, que oferece fácil acesso a dados dentro de vários CRMs.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via dev.to