O que é o MCP e por que é que todos os programadores deviam saber o que é

Pontos-chave

• Com o MCP, as aplicações de IA têm uma forma padrão de aceder a ferramentas, dados e prompts externos.
• O MCP usa uma arquitetura host-cliente-servidor: o host gere a experiência do utilizador, o cliente trata da comunicação e o servidor acede ao sistema externo.
• O MCP oferece três funcionalidades principais: as ferramentas executam ações, os recursos fornecem dados ou contexto e os prompts oferecem modelos de tarefas reutilizáveis.

Quem já usou um assistente de programação com IA provavelmente conhece a sua principal desvantagem. Embora a ferramenta consiga compreender o teu código, não consegue aceder aos sistemas em que esse código está a ser executado.

Vai propor uma solução, explicar o motivo de um erro ou até escrever um script de implementação para ti, mas sem as ligações adequadas, não vai conseguir reiniciar um serviço que ficou bloqueado, consultar os registos da aplicação, descarregar commits recentes ou ver como o servidor está a ser utilizado.

Para colmatar essa lacuna, existe o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP). Com o MCP, um assistente já não fica limitado ao que um programador escreve num chat; pode realizar ações aprovadas e obter as informações certas.

Este artigo explica o que é o MCP, como funciona e por que é importante para os programadores no âmbito da infraestrutura na nuvem e da automatização.

O que é o MCP (Model Context Protocol)?

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um padrão aberto que permite que as aplicações de IA interajam com sistemas externos de uma forma consistente e previsível.

Estes sistemas podem incluir:

• Bases de dados
• Ficheiros e documentos
• APIs
• Repositórios de código
• Ferramentas de desenvolvimento
• Plataformas de monitorização
• Aplicações empresariais
• Infraestrutura na nuvem

Pensa num assistente de programação que faz o pull de ficheiros do repositório ou num assistente de infraestrutura encarregado de analisar os dados do servidor e os registos das aplicações; estes são casos de utilização típicos.

No MCP, o «contexto» não se limita ao que aparece num prompt. Abrange o tipo de informação externa e recursos de que uma IA precisa para realizar uma tarefa, desde documentação técnica e esquemas de bases de dados até issues do repositório e operações do sistema.

Dito isto, o MCP não se destina a substituir os sistemas aos quais está ligado. Uma plataforma na nuvem continuará a fornecer a sua infraestrutura, um repositório continuará a gerir o código e uma base de dados fará aquilo que faz melhor: armazenar e processar dados. O que o MCP faz é colocar certas funcionalidades e dados à disposição de uma aplicação de IA compatível, de forma consistente.

Por que é que o MCP foi criado?

Antes do MCP, um programador que trabalhasse com uma aplicação de IA e um serviço externo teria de criar uma integração personalizada.

Para ligar um assistente a uma base de dados, a um sistema de gestão de projetos ou a uma plataforma de alojamento, era preciso escrever código e lógica específicos para cada tarefa. Se juntares vários clientes e serviços de IA à equação, o trabalho torna-se repetitivo; a manutenção fica complicada por causa de um emaranhado de ligações fragmentadas.

Muitas vezes, uma integração pode ser boa para um assistente de IA, mas ineficaz para outro, mesmo que ambos estejam a recorrer ao mesmo serviço, o que obriga os programadores a, basicamente, recriar uma ferramenta para uma funcionalidade semelhante.

O MCP foi criado para impedir que isso aconteça. O protocolo permite que sistemas externos disponibilizem determinados dados e operações de forma uniforme, para que qualquer aplicação de IA compatível os possa utilizar. Claro que ainda tens de estabelecer a ligação às fontes de dados e às APIs subjacentes. Mas já não é preciso criar um modelo totalmente novo para a parte da IA para cada combinação de aplicações e serviços.

Como funciona o Protocolo de Contexto do Modelo

O MCP assenta numa arquitetura host-cliente-servidor que define a forma como uma aplicação de IA comunica com os sistemas a que precisa de aceder.

Em termos gerais, a arquitetura do servidor MCP é assim:

 

Em termos gerais, o host supervisiona a experiência de IA, o cliente é responsável pela comunicação do protocolo e o servidor concede acesso ao sistema em questão.

MCP Host

A interação do utilizador com a IA acontece através da aplicação anfitriã. Quer se trate de um assistente de IA, de uma plataforma de agentes como o Claude Desktop ou de um ambiente de programação como o Visual Studio Code com o GitHub Copilot ou o Cursor, é aqui que a solicitação é enviada e o processo MCP é iniciado.

O anfitrião é responsável pela experiência geral e por coordenar as ligações aos servidores MCP relevantes. Uma determinada tarefa pode exigir que o anfitrião se ligue a vários servidores para obter as ferramentas e os dados necessários.

Cliente MCP

Para comunicar com um servidor específico, o anfitrião implementa um cliente MCP ao nível do protocolo. Este componente tem uma relação um-para-um com um servidor MCP; ele transmite os pedidos e devolve as respostas do servidor.

Ao manter isto separado, o servidor fica livre para gerir várias ligações em paralelo; um cliente pode estar ligado a uma plataforma de monitorização, enquanto outro está a interagir com um serviço de repositório de código.

Servidor MCP

Através do protocolo, um servidor MCP disponibiliza determinadas funcionalidades ou dados. É a interface entre a IA e o que quer que esteja por baixo dela, seja uma base de dados, um serviço de infraestrutura ou uma plataforma de desenvolvimento. O servidor define o que está disponível e apresenta essas capacidades de uma forma que o cliente consiga compreender.

O fluxo de ligação do MCP

Uma interação normal com o MCP passa por três fases: inicialização, funcionamento normal e desligamento.

1. Inicialização

• O anfitrião estabelece a ligação criando um cliente MCP e associando-o a um servidor MCP.
• A partir daí, as duas partes vão organizar a sessão, chegando a um acordo sobre a versão do protocolo e quaisquer detalhes de implementação que possam aceitar.

2. Funcionamento normal

• O cliente vai primeiro verificar o que o servidor tem para oferecer, perguntando quais são as suas instruções, recursos e ferramentas, para que o anfitrião saiba quais são as suas opções.
• Quando um utilizador faz um pedido, o anfitrião e o modelo de IA decidem se uma funcionalidade do servidor é útil.
• Depois, o cliente encaminha o pedido.
• O servidor faz o que é preciso, seja a recuperar informações ou a executar uma operação, e envia o resultado de volta para que o host o apresente ao utilizador ou o utilize na etapa seguinte.

Ao longo desta fase, os dois podem trocar notificações e respostas conforme a situação exigir.

3. Desligar

No final de uma sessão, a ligação é encerrada e os recursos são libertados. Na prática, isto é feito de forma diferente, dependendo do protocolo de transporte utilizado.

Capacidades do MCP: Ferramentas, recursos e sugestões

Um servidor MCP disponibiliza três funcionalidades distintas para ajudar uma aplicação de IA no seu trabalho: ferramentas, recursos e prompts. Embora cada uma tenha o seu próprio papel na realização de uma tarefa, todas são essenciais para o funcionamento do servidor.

Ferramentas

Uma ferramenta é uma função que serve para realizar uma operação específica ou para interagir com um sistema externo. Vais ver que são usadas para coisas como executar uma consulta numa base de dados, verificar uma implementação, iniciar um serviço ou até mesmo fazer um cálculo simples. Outros exemplos são criar um ticket ou obter métricas de desempenho.

Para deixar claro o que uma ferramenta faz e quais os parâmetros que aceita, cada ferramenta vem com um nome, uma descrição e um esquema de entrada. Isto dá à aplicação de IA a estrutura de que precisa para saber como proceder.

Normalmente, as ferramentas são controladas por modelos e escolhem a ferramenta certa com base no contexto do pedido do utilizador. Dito isto, a aplicação anfitriã pode implementar medidas de segurança. Muitos clientes não executam uma ferramenta sem a autorização explícita do utilizador, especialmente se a ação tiver consequências no mundo real.

Recursos

Enquanto uma ferramenta executa uma ação, um recurso serve para fornecer dados que a IA pode ler e utilizar para contextualizar. Normalmente, são controlados pela aplicação e não pelo modelo, o que significa que é o anfitrião que decide o que é apresentado antes da conversa.

Um recurso pode ser qualquer coisa, desde o conteúdo de ficheiros e ficheiros de configuração até à documentação do produto ou metadados do repositório. O cliente pode localizar qualquer um destes recursos através do respetivo URI. Alguns servidores permitem que os utilizadores façam uma pesquisa manual ou escolham eles próprios um recurso, enquanto outros fazem com que a aplicação inclua automaticamente o que for relevante.

Sugestões

Nos fluxos de trabalho mais comuns, os prompts funcionam como uma espécie de modelo reutilizável com uma estrutura pré-definida. Podem ser configurados para que a IA analise uma alteração no código, elabore uma nota de lançamento ou resolva um erro na aplicação. Um prompt pode ser adaptado a um projeto ou ficheiro específico através de argumentos.

São, por norma, controlados pelo utilizador, pelo que o anfitrião apresenta-os como uma opção ou comando para o utilizador escolher, em vez de os executar por si próprio.

Com estas funcionalidades, um servidor MCP consegue fazer mais do que apenas fornecer uma ligação de dados. Com ferramentas para realizar o trabalho, recursos de informação e orientações para guiar a abordagem, o servidor está bem equipado para lidar com uma variedade de tarefas.

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Um exemplo simples do MCP em ação

Pensa num caso simples de MCP em ação com um assistente de IA que está ligado a um servidor MCP de previsão meteorológica.

Digamos que o utilizador faça uma pergunta através da aplicação de IA: «Preciso de um guarda-chuva hoje em São Francisco?»

O processo decorreria da seguinte forma:

1. O modelo de IA recebe a pergunta do utilizador e interpreta-a. Ele percebe que uma ferramenta no servidor MCP ligado, como a get_current_weather, pode fornecer a resposta.
2. Em seguida, é criada uma solicitação para essa ferramenta meteorológica com o parâmetro de localização necessário: get_current_weather(location=”San Francisco”)
3. A partir da aplicação anfitriã, o cliente MCP assume a comunicação do protocolo e encaminha o pedido da ferramenta para o servidor MCP meteorológico.
4. Por seu lado, o servidor vai buscar a informação a uma fonte externa. Isso pode envolver chamar uma API meteorológica e tratar da autenticação ou da formatação da resposta nos bastidores.
5. Assim que tiver a informação necessária, tipo a temperatura e a probabilidade de precipitação, o servidor prepara um resultado estruturado e envia-o de volta para a aplicação de IA através do cliente.
6. O assistente explica então os dados numa linguagem simples: «É provável que chova esta tarde, por isso é melhor levares um guarda-chuva.»

Repara que o modelo de IA não se preocupa com os pormenores da API do fornecedor nem com a forma como a resposta é construída. A função dele é saber se existe uma ferramenta adequada e quais são os requisitos necessários; o servidor MCP é que se encarrega da execução e da integração. Resumindo, a IA interpreta a intenção, o cliente supervisiona a comunicação e o servidor lida com o serviço externo.

O que torna isto possível é o protocolo comum que o MCP oferece. O mesmo servidor meteorológico funcionaria sem alterações, quer o pedido viesse do Claude, do Cursor ou de qualquer outro cliente compatível. É uma demonstração clara de como o MCP consegue transformar algo tão simples como uma pergunta numa troca estruturada com um sistema externo.

Usar o MCP da Cloudways para gerir servidores de alojamento e aplicações

Como solução de alojamento na nuvem gerida, a Cloudways permite que programadores, agências e pequenas empresas implementem sites e aplicações web como o WordPress, o Magento ou o Laravel sem terem de lidar diretamente com a infraestrutura de nuvem subjacente. A plataforma foi concebida para ser fácil de usar, tanto por startups como por grandes empresas.

Com a introdução do servidor MCP da Cloudways, essas tarefas de alojamento e gestão de aplicações estão agora à disposição de aplicações de IA compatíveis. Ao ligar um cliente de IA a uma conta da Cloudways, o servidor MCP apresenta as operações individuais da Cloudways ao utilizador sob a forma de ferramentas MCP estruturadas.

O resultado é uma forma mais simples de gerir servidores de alojamento e sites. Um programador pode tratar das tarefas de rotina relacionadas com o alojamento a partir do seu ambiente preferido, enquanto os utilizadores com menos conhecimentos técnicos podem pedir a uma IA para realizar ações suportadas em linguagem natural.

Podes pedir a um assistente para analisar dados de monitorização, configurar um novo servidor de alojamento e uma nova aplicação, ou tratar de um backup. Para a IA, estas são ferramentas distintas: server_list, server_create, server_restart e assim por diante. Não há necessidade de estar sempre a alternar entre a IA e a plataforma Cloudways; o trabalho pode ser feito diretamente a partir do Cursor, do Claude Desktop, do Visual Studio Code ou do ChatGPT.

As ferramentas MCP da Cloudways abrangem uma variedade de funções:

• Gestão de servidores e aplicações
• Pontos de restauração e cópias de segurança
• Serviços de infraestruturas
• Configurações e monitorização do servidor
• DNS e Cloudflare
• Projetos e chaves SSH

Ligar um cliente de IA ao MCP da Cloudways

Para ligar um cliente de IA ao servidor MCP da Cloudways, tens de seguir três passos:

1. Gera um token de acesso ao Cloudways baseado em funções que tenha as permissões necessárias.
2. Configura o cliente que preferires, seja o ChatGPT, o Claude Desktop, o Cursor ou o VS Code, com o token e o endpoint do servidor MCP da Cloudways.
3. Testa a ligação com um pedido simples, como: «Mostra-me todos os meus servidores.»

A partir daí, o cliente poderá utilizar qualquer uma das ferramentas da Cloudways dentro do âmbito do token. A Cloudways recomenda começar com acesso apenas de leitura e só aumentar os níveis de permissão quando for preciso.

Exemplo: Configurar um servidor de alojamento da Cloudways com uma aplicação WordPress através do MCP

Imagina um programador que escreve num cliente de IA: «Cria um servidor DigitalOcean de 2 GB em Nova Iorque com uma aplicação WordPress.»

O pedido segue o seguinte fluxo de trabalho:

1. O cliente de IA começa por compreender o pedido, identificando o fornecedor, a dimensão do servidor, a região e o tipo de aplicação.
2. O modelo seleciona então a ferramenta certa do Cloudways, neste caso, o «server_create». Em seguida, introduz os parâmetros necessários para provisionar o servidor de alojamento com o WordPress como aplicação inicial.
3. O anfitrião vai apresentar a ação e os seus parâmetros para que o utilizador os analise e aprove antes de o aprovisionamento começar.
4. Assim que for aprovado, o servidor MCP da Cloudways assume o controlo. Ele autentica-se através do token de acesso e encaminha a operação para as APIs da Cloudways.
5. A Cloudways inicia o processo de aprovisionamento do ambiente. O servidor MCP vai informar o cliente de IA sobre o estado do servidor de alojamento e da aplicação. A criação do servidor de alojamento é assíncrona, por isso podes verificar o estado da operação até que o aprovisionamento esteja concluído.
6. Quando o ambiente estiver pronto, o assistente vai apresentar os resultados ao programador, que pode perguntar se deve ser adicionada outra aplicação ou confirmar que o aprovisionamento está concluído.

Resumindo, a IA interpreta o pedido, o servidor MCP encaminha-o para a ferramenta adequada e as APIs da Cloudways executam a operação de alojamento subjacente. É uma forma de os programadores tratarem das suas necessidades de alojamento sem terem de sair das ferramentas que já têm abertas.

Lança sites e aplicações PHP com o MCP

Usa o servidor MCP da Cloudways através de clientes AI compatíveis para lançar sites e implementar aplicações PHP, enquanto a Cloudways trata do aprovisionamento do servidor, do desempenho, da segurança, das cópias de segurança e da gestão da infraestrutura.

Começa a utilizar o serviço de alojamento com o MCP da Cloudways

Por que é que todos os programadores deviam saber o que é o MCP

Com o MCP, os programadores têm uma nova forma de combinar funcionalidades baseadas em IA com as ferramentas de IA que utilizam. Em vez de criarem uma integração personalizada para cada cliente de IA, o MCP permite que um serviço seja disponibilizado a qualquer número de aplicações compatíveis.

O MCP é suportado, de uma forma ou de outra, pelos principais assistentes de IA e ferramentas de desenvolvimento, como o Claude, o ChatGPT, o Cursor, o Gemini, o Microsoft Copilot e o Visual Studio Code. A documentação oficial do protocolo descreve-o como uma abordagem do tipo «cria uma vez, integra em todo o lado», destacando como está a tornar-se a opção preferida para ligar aplicações de IA a ferramentas e dados externos.

Um conhecimento prático do MCP permite que um programador perceba do que um sistema de IA é capaz, de onde vêm os seus dados e quais são as permissões em jogo.

Mesmo para quem não monta os próprios servidores, é possível usar um assistente de IA para estabelecer uma ligação direta a um pipeline de CI, a um sistema de tickets, a uma plataforma de alojamento ou a uma base de dados. Conhecer bem o protocolo é uma base sólida para usares estes sistemas de forma segura e eficaz.

Vantagens do MCP

O valor do MCP reside na forma como proporciona consistência e reutilização às integrações de IA, tornando-as mais fáceis de expandir para qualquer cliente compatível. Existem várias vantagens distintas do MCP:

• Normalização

Com o MCP, existe um protocolo comum para disponibilizar dados e funcionalidades às aplicações de IA. Já não é preciso criar um modelo de integração personalizado para cada plataforma ou cliente.

• Reutilização e interoperabilidade

Se um servidor MCP for bem concebido, vai funcionar com vários clientes compatíveis. Isto significa que, quando uma equipa integra outra aplicação de IA compatível com o MCP, não é preciso refazer a integração.

• Separação clara de responsabilidades

As responsabilidades estão bem divididas: o host fica a cargo da experiência do utilizador, o cliente trata da comunicação com o MCP e o servidor faz a ligação com o sistema subjacente. Essa separação tende a tornar todo o processo de desenvolvimento, teste e manutenção menos complicado.

• Identificação de capacidades

Em vez de codificar cada funcionalidade diretamente numa aplicação, os clientes do MCP podem simplesmente descobrir quais as ferramentas, instruções e recursos que um servidor tem para oferecer.

• Suporte para diferentes pilhas de desenvolvimento

Estão disponíveis SDKs oficiais do MCP para várias linguagens de programação, para criares tanto clientes como servidores. Eles tratam da comunicação ao nível do protocolo, para que os programadores se possam concentrar na lógica de negócio.

Limitações do MCP

Há algumas vantagens e desvantagens a ter em conta com o MCP em termos de implementação, fiabilidade e segurança. Qualquer programador que pretenda utilizar o protocolo deve conhecer bem estas limitações do MCP antes de avançar.

• Superfície de segurança alargada

Ao permitir que um assistente de IA atue com base em dados externos ou execute ações, criam-se novos riscos de segurança, especialmente quando as operações têm um impacto elevado ou são destrutivas. Isto significa que as credenciais, o acesso às ferramentas e os controlos de aprovação têm de ser implementados com cuidado.

• Isso não elimina o trabalho de integração subjacente

O MCP não elimina a necessidade de integração. O servidor tem de comunicar com uma plataforma, um sistema de ficheiros, uma base de dados ou uma API. Cabe ao programador implementar a lógica de negócio, a validação, o tratamento de erros e as medidas de segurança operacionais que o sistema exige.

• Inconsistências no apoio ao cliente

Não deves esperar que todos os clientes compatíveis com MCP se comportem da mesma forma no que diz respeito à apresentação de ferramentas, ao suporte a determinadas funcionalidades do protocolo ou ao pedido de confirmação. É aconselhável testares com os clientes específicos que pretendes suportar.

• O acesso às ferramentas não garante que se tomem as decisões certas

O modelo pode cometer erros ao escolher a ferramenta errada, ao introduzir um parâmetro incorreto ou ao interpretar mal um pedido ambíguo. Não deixes que as operações sensíveis fiquem apenas ao critério do modelo.

• Complexidade decorrente de ligações adicionais

A latência e os pontos de falha podem ser causados por pedidos de rede, fluxos de autorização e execução de ferramentas. Os programadores têm de se preparar para novas tentativas, resultados parciais e serviços que possam atingir o tempo limite ou ficar indisponíveis.

• Um ecossistema em evolução

Como a especificação MCP, os SDKs e as extensões ainda estão em desenvolvimento, as equipas devem estar atentas ao suporte das versões e não dar por certo que todos os clientes ou servidores lidam da mesma forma com uma determinada funcionalidade.

O MCP é seguro?

O MCP permite integrações seguras, mas o protocolo em si não é uma garantia. Um servidor MCP pode ser usado para consultar dados de clientes, alterar configurações ou reiniciar a infraestrutura. O nível de segurança vai depender do cliente MCP, do servidor, das permissões, do processo de autorização e da plataforma subjacente.

Os programadores que usam o MCP devem seguir estas precauções:

• Liga-te apenas a servidores MCP em que confies: verifica quem gere o servidor, a que sistemas este acede e se podes confiar na sua implementação.
• Aplica o princípio do privilégio mínimo: concede apenas o acesso necessário para a tarefa em questão.
• Verifica as permissões solicitadas: tem cuidado com os servidores que pedem acesso muito abrangente ou que não tem nada a ver com o que precisas.
• Protege as credenciais e os tokens: não deixes que os tokens e as credenciais apareçam em registos, ficheiros públicos ou mensagens de pedido de informação.
• Revê as ações sensíveis: verifica a ferramenta selecionada e os seus parâmetros antes de aprovares ações como apagar dados, alterar configurações ou reiniciar serviços.
• Verifica os dados introduzidos e os resultados: Confirma se os parâmetros gerados pelo modelo estão corretos e analisa os resultados importantes antes de te baseares neles.
• Protege-te contra a injeção imediata: qualquer instrução proveniente de uma fonte externa, seja um bilhete ou uma página web, deve ser considerada não fiável, especialmente se estiver a tentar influenciar a utilização de uma ferramenta ou a pedir informações privadas.
• Acompanha a atividade sempre que possível: analisa o histórico das ferramentas disponíveis, as aprovações, os erros e a atividade da conta para detetar ações inesperadas.

Os programadores também devem dar preferência a clientes e servidores MCP que ofereçam autenticação, autorização, validação, tempos limite, limites de taxa e registo robustos.

A segurança do MCP deve, por isso, ser vista como uma responsabilidade partilhada entre o utilizador, o cliente MCP, o fornecedor do servidor e a plataforma ligada.

Introdução ao MCP para programadores

A forma mais fácil de perceber o MCP é começar por um fluxo de trabalho simples e de baixo risco, em vez de tentares criar um agente complexo.

1. Escolhe uma tarefa específica

Tem um objetivo claro em mente, seja para ver dados de monitorização, verificar o estado de uma aplicação, consultar detalhes de um repositório ou aceder a alguma documentação. Com um caso de utilização bem definido, vais achar mais fácil perceber quais as permissões e funcionalidades que são realmente necessárias.

2. Liga-te a um servidor MCP de confiança

Configura um ambiente de desenvolvimento ou um host compatível com MCP e liga-o a um servidor em que confies para a tarefa que escolheste. Vale a pena verificares quem mantém o servidor, as ferramentas e os comandos que este disponibiliza, as permissões necessárias e quaisquer sistemas externos a que tenha acesso.

Começa com acesso só de leitura, sempre que possível. Isso dá-te a oportunidade de veres como os resultados e os pedidos circulam antes de concederes permissão para alterar a infraestrutura ou os dados.

3. Testar pedidos simples

Envia algumas solicitações previsíveis pelo sistema para veres o que acontece:

• Verifica se a funcionalidade correta está a ser chamada.
• Os parâmetros que estão a ser enviados.
• A informação que vem do servidor.
• Como é que os erros são apresentados.
• Certifica-te de que o anfitrião pede autorização, como deve ser.

Não testes só o caminho que dá certo. Inclui parâmetros inválidos, serviços indisponíveis, permissões insuficientes e pedidos ambíguos.

4. Criar um pequeno servidor MCP

Assim que perceberes como funciona uma integração já existente, cria um servidor para um serviço interno ou uma API simples. Os SDKs oficiais vão ajudar-te a definir as funcionalidades e a fazer com que o protocolo funcione entre o cliente e o servidor.

Define cada capacidade com:

• Um nome claro e específico
• Uma descrição precisa
• Um esquema de entrada rigoroso
• Uma estrutura de saída previsível
• Mensagens de erro úteis

Uma ferramenta como a get_deployment_status, com um âmbito restrito, é algo que um modelo pode usar com mais confiança do que uma ferramenta de âmbito mais amplo que realiza várias operações não relacionadas.

5. Adicionar medidas de segurança na produção

Quando estiveres pronto para disponibilizar operações de gravação ou qualquer informação sensível, tens de ter em vigor medidas de autenticação, limites de taxa, registo de atividades e validação de entradas, além da aprovação do utilizador, quando for o caso.

Mesmo que a tua implementação do MCP esteja correta do ponto de vista técnico, submete-a a testes operacionais com os clientes e fluxos de trabalho reais que ela irá suportar, para confirmares que os modelos a estão a utilizar de forma segura e consistente.

Os programadores que trabalham em agências também podem explorar casos práticos de utilização do MCP para agências e abordagens à gestão de agências com o MCP. Estes recursos mostram como o MCP pode apoiar fluxos de trabalho mais abrangentes que envolvem sites de clientes, infraestrutura, monitorização e tarefas de gestão de rotina.

Considerações finais

O MCP é uma solução para um problema bem real: a utilidade de um assistente de IA é limitada pelo que ele consegue aceder e pelo âmbito das suas permissões.

O MCP muda a dinâmica ao estabelecer uma norma sobre a forma como as aplicações de IA utilizam prompts, ferramentas e recursos externos. Isto permite-lhes sair de uma janela de chat isolada e passar a fazer parte de um fluxo de trabalho integrado, onde podem aceder a dados em tempo real, realizar as ações para as quais têm autorização e trabalhar com as mesmas integrações subjacentes em todos os clientes de IA compatíveis.

Do ponto de vista de um programador, conhecer o MCP é perceber como os agentes e assistentes podem ter um papel mais ativo na infraestrutura e na automação. Com a adoção cada vez mais generalizada do protocolo, o MCP vai passar a ter um papel mais importante na construção e operação de sistemas de IA conectados no futuro.