No universo da inteligência artificial e dos modelos de linguagem de larga escala (LLMs), cresce rapidamente a demanda por interações mais profundas com sistemas corporativos. Mais do que apenas responder a perguntas em linguagem natural, as empresas buscam habilitar ações concretas via chatbots ou assistentes de IA, como atualizar o status de uma fatura, realizar um pedido no e-commerce ou consultar informações em tempo real.
Naturalmente, os LLMs foram projetados para gerar respostas em linguagem natural, não para executar ações em sistemas corporativos.
E é justamente para preencher essa lacuna que surgiu o Model Context Protocol (MCP).
Apesar de ser um protocolo recente, o MCP vem ganhando tração no mercado, com um número crescente de fornecedores e empresas adotando a tecnologia ou oferecendo serviços por meio de servidores MCP.
O que é o MCP?
O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto que padroniza como as aplicações fornecem contexto para LLMs.
Ele é frequentemente comparado a uma “porta USB-C” para aplicações de IA, pois permite que LLMs interajam com seus sistemas, recuperem dados relevantes ou executem ações, independentemente de onde esses sistemas estejam rodando.
A grande vantagem do MCP é ser um padrão único, capaz de integrar diferentes interfaces e sistemas, como APIs, aplicações legadas, sistemas de arquivos, bancos de dados e muito mais.
Nota importante:
MCP pode lembrar o conceito de Retrieval Augmented Generation (RAG), mas existem diferenças importantes.
Enquanto o RAG é ideal para pesquisas de IA onde o foco é acessar rapidamente as informações mais atualizadas, o MCP é mais adequado para casos de uso de IA agente (agentic AI), onde o objetivo é a execução de ações.
Como funciona o MCP?
O MCP opera em uma arquitetura cliente-servidor, composta por:
- MCP Hosts: Programas movidos por LLM que desejam acessar dados ou funcionalidades.
- MCP Clients: Clientes que mantêm uma conexão 1:1 entre o host e o servidor MCP.
- MCP Servers: Aplicações que expõem funcionalidades ou dados através do protocolo MCP.
- Fontes de dados e serviços: Sistemas com os quais o MCP Server interage, oferecendo dados e serviços ao LLM.
Exemplo prático do MCP
Executar ações
Sem MCP:
Q: Atualize o último pedido da ACME para status processado.
A: Use seu sistema de pedidos para isso.
Com MCP:
Q: Atualize o último pedido da ACME para status processado.
A: O status do pedido 1354643 da ACME foi atualizado para processado.
Recuperar dados relevantes
Sem MCP:
Q: Quero consultar a última transação da minha conta corrente.
A: Use seu app bancário para obter essa informação.
Com MCP:
Q: Quero consultar a última transação da minha conta corrente.
A: Sua última transação foi de 250 USD na Amazon.
Como usar uma solução na prática para viabilizar cenários MCP?
Pegamos, por exemplo, o Axway Amplify Fusion. A plataforma de integração low-code/no-code da Axway é projetada para atender dos casos simples aos complexos de integração empresarial e padrões de API-ficação.
Suas principais aplicações incluem:
- Integração de aplicações corporativas
- Integração de dados
- Exposição de APIs
Disponível em modelo SaaS puro, híbrido ou gerenciado pelo cliente, o Fusion é um componente chave na implementação de MCP, oferecendo:
- Camada de integração entre aplicações e o servidor MCP;
- Delegação de autenticação para APIs e outras aplicações;
- Operação como servidor MCP (integrado ou próprio);
- Geração automática da interface MCP ao usar o servidor integrado;
- Suporte a qualquer protocolo (API, sistemas legados, bancos de dados, arquivos etc.);
- Marketplace de servidores MCP via integração com o Amplify Engage;
- Implementação de rate limiting para controle de consumo.
O Amplify Fusion torna-se um facilitador estratégico para empresas que buscam habilitar LLMs a executar ações concretas e acelerar suas jornadas rumo à IA agente, combinando flexibilidade, segurança e governança.
Autor: Jeroen Delbarre
Diretor de Linha de Produtos, Amplify
