🧠 A Revolução da Interação com IAs
A forma como interagimos com a inteligência artificial está mudando — e rápido. Modelos de linguagem como o ChatGPT, Claude ou Gemini estão cada vez mais capazes, mas há um gargalo: a integração com serviços reais do mundo (bancos de dados, sistemas de pagamento, APIs etc.).
Hoje, a maioria dessas integrações exige:
Códigos específicos e complexos.
Adaptação manual para cada API.
Alto custo de manutenção e risco de erros.
A proposta do Model Context Protocol (MCP), desenvolvido pela Anthropic, é mudar esse cenário criando um padrão universal de comunicação entre LLMs e serviços externos.
A missão: acabar com as interfaces tradicionais e permitir que tudo seja feito via chat com IA.
⚙️ Entendendo o Funcionamento do MCP
🌐 O que é o MCP?
O Model Context Protocol é um protocolo de comunicação padronizado que permite que LLMs entendam e interajam com serviços externos sem necessidade de interfaces gráficas ou integração manual.
🧩 Como ele se organiza?
MCP Server: serviço externo (ex: banco de dados, API de pagamentos) que segue o protocolo MCP.
MCP Client: a aplicação intermediária que conecta usuários, IA e os MCP Servers.
LLM: modelo de linguagem (Claude, ChatGPT, etc.) que lê as instruções do protocolo e executa tarefas conversando com os serviços.
💡 Exemplo prático
Imagine dizer para um chatbot:
“Quero um Uber do meu endereço até o Aeroporto de Guarulhos em 15 minutos.”
Com um MCP Server do Uber, a IA sabe exatamente como chamar a corrida, qual método de pagamento usar e como comunicar o status de volta para você. Tudo sem interface. Apenas por prompt.
💻 Como Você Pode Usar o MCP na Prática
🔧 Comece com o MCP: Guia Rápido
Instale a biblioteca oficial:
Para TypeScript:
npm install @mcp/server
Para Python:
pip install mcp-server
Implemente um MCP Server:
Descreva as capacidades do seu serviço no formato aceito pelo protocolo.
Exemplo:
{
"functions": [
{
"name": "get_user_info",
"description": "Retorna dados do usuário por ID",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"user_id": { "type": "string" }
},
"required": ["user_id"]
}
}
]
}
Implemente um MCP Client:
Crie a ponte entre seu frontend e os MCP Servers.
Conecte-o com um modelo de linguagem (como Claude ou GPT-4).
Peça para a IA criar tudo pra você:
A Anthropic já oferece um documento base que, ao ser enviado para o Claude, instrui a própria IA a gerar o servidor e cliente MCP.
🛠️ How-Tos: Casos Reais e Instruções
🍔 Criando um app de pedidos de comida com IA + MCP
Monte seu MCP Server do restaurante:
Funções: listar cardápio, fazer pedido, rastrear entrega.
No frontend, implemente prompts conversacionais:
“Quero um hambúrguer com maionese verde.”
A IA traduz isso em chamadas para as funções definidas no protocolo.
Resultado:
O usuário nunca vê uma interface — ele só conversa com a IA.
💸 Pagamentos com IA via MCP
Crie um MCP Server que se conecte ao Mercado Pago.
Funções:
gerar boleto,
confirmar pagamento,
enviar recibo.
A IA entende o fluxo e faz tudo com um simples:
“Pague essa fatura de R$ 250 com meu saldo do Mercado Pago.”
🔮 O que vem por aí?
Com o tempo, grandes plataformas como Uber, iFood, bancos e e-commerces podem lançar seus MCP Servers.
Isso nos aproxima de uma realidade em que toda interação digital pode ser feita via linguagem natural.
Estamos entrando na era do "Chat como interface universal".
📎 Recursos Úteis
✍️ Conclusão
O MCP é mais do que um protocolo. É um marco na transição de aplicações controladas por interfaces gráficas para serviços ativados por linguagem. Quem se adiantar nesse movimento vai dominar o futuro do desenvolvimento com IA.
Se você quer começar agora, siga os exemplos acima, explore os repositórios oficiais e — por que não? — peça para sua própria IA configurar tudo pra você.
O futuro não tem mais botões. Tem prompts.
Gostou do conteúdo? Tem dúvidas? Quer um passo a passo mais aprofundado?
Deixe seu comentário ou entre em contato com o time do HUB I.A. Brasil!
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