Protocolo MCP segue ativo, mas enfrenta desafios na adoção para agentes de IA
O que é o MCP e seu papel no ecossistema de IA
O Model Context Protocol (MCP) foi introduzido pela Anthropic há cerca de 18 meses como um padrão aberto para conectar modelos de IA a fontes externas de dados e ferramentas. Quatro meses após a doação do protocolo para a Agentic AI Foundation, vinculada à Linux Foundation, a comunidade de IA tem se deparado com dificuldades na utilização do MCP, mas ainda reconhece seu papel fundamental para o desenvolvimento de agentes de IA.
Desafios enfrentados na implementação do MCP
Apesar da crescente adoção do MCP por grandes provedores de nuvem, o protocolo tem apresentado problemas que geram dúvidas sobre sua eficácia como padrão universal. Entre os principais desafios estão:
- Context bloat: o modelo aceita um volume excessivo de contexto, o que pode prejudicar a performance;
- Falta de sincronização: servidores MCP dentro de uma mesma organização não mantêm consistência adequada, dificultando a gestão;
- Complexidade de implementação: construir servidores MCP demanda investimento significativo de tempo e adaptação das equipes;
- Ausência de diretrizes centralizadas: falta de orientações claras para implantação e operação dos MCPs.
Esses fatores levaram alguns fornecedores, como a Perplexity, a se afastarem do protocolo.
Casos de adoção e estratégias para superar obstáculos
Por outro lado, organizações como Uber apostam no MCP para escalar seus serviços de engenharia e agentes de IA. Durante o MCP Developer Summit, a líder de agentic AI da Uber, Meghana Somasundara, afirmou que o protocolo é essencial para tornar a inteligência artificial útil dentro da empresa.
Para mitigar os problemas, a Uber desenvolveu uma MCP Gateway e um Registry, que funcionam como um plano de controle centralizado para garantir a consistência entre os diversos servidores MCP utilizados internamente.
Segundo Keith Basil, VP da SUSE, o MCP ainda está em estágio inicial, mas é uma base importante para acelerar a adoção da IA em múltiplos cenários, desde ferramentas até a interação entre humanos e máquinas. Bharat Kotian, da Protegrity, destaca que a padronização traz produtividade e economia de tempo, embora exija esforço para adaptação e atenção redobrada à segurança dos dados sensíveis.
Concorrência do MCP e integração com outras tecnologias
O MCP não é o único protocolo aberto no mercado para agentes de IA. Ele concorre com alternativas como o Agent2Agent do Google. Além disso, há uma relação complementar entre o MCP e os Claude Skills da Anthropic, que são conjuntos de instruções e scripts para aprimorar tarefas específicas do modelo Claude.
Clare Liguori, engenheira da AWS e mantenedora do MCP, explica que muitas organizações utilizam skills para descrever como usar MCPs, especialmente quando suas ferramentas não são autoexplicativas ou envolvem fluxos de trabalho que combinam múltiplos recursos.
Ela ressalta que elementos como o MCP Registry e MCP Gateways são cruciais para oferecer pontos de controle e governança dentro das empresas.
Governança ética e responsabilidade na adoção do MCP
Um ponto crítico ainda pouco abordado na comunidade é a governança ética do uso do MCP e dos agentes de IA que dele dependem. Rupa Dachere, CEO da Thrive-WiSE, observa que, até o momento, não houve discussões relevantes sobre ética e responsabilidade no nível de governança para essas ferramentas.
Mazin Gilbert, diretor executivo da Agentic AI Foundation, reforça que, embora os protocolos possam definir parâmetros de segurança e riscos, cada organização é responsável por construir e operar sistemas de IA éticos e prontos para produção.