Model Context Protocol: conectando IA e dados com segurança e escalabilidade | NTT DATA

seg, 18 agosto 2025

Model Context Protocol: extraia o máximo de seus dados e recursos

Model Context Protocol: o futuro do software inteligente

Você provavelmente já ouviu falar dessa tecnologia, mas não sabe ao certo do que se trata. O objetivo deste artigo é explicar de forma clara e simples o que é o Model Context Protocol (MCP) e quais benefícios essa tecnologia agrega às empresas e organizações que a utilizam.

O MCP é um protocolo de comunicação que padroniza como os modelos de linguagem (LLMs) interagem com ferramentas externas e sistemas de negócios de forma segura. Esse protocolo facilita a integração da IA com várias fontes de dados e serviços, eliminando a necessidade de integrações personalizadas e criando um ecossistema de IA escalável e reutilizável. Com isso, reduz a complexidade das integrações e melhora a segurança e a governança.

O MCP aborda o desafio de que até os modelos mais sofisticados são limitados por seu isolamento dos dados, confinados em silos de informações e sistemas legados. Cada nova fonte de dados requer sua própria implementação personalizada, dificultando a escalabilidade de sistemas verdadeiramente conectados.

Benefícios para as empresas:

Ao adotar o MCP, as empresas podem aproveitar ao máximo seus dados e recursos, fornecendo soluções mais inteligentes e eficientes, tornando-se uma parte importante do ecossistema de IA empresarial. Entre os principais benefícios, podemos destacar:

  1. Acesso a dados em tempo real sem a necessidade de processamento e indexação dos dados.
  2. Padronização: em vez de manter conectores separados para cada fonte de dados, os desenvolvedores podem criar com base em um protocolo padrão.
  3. Flexibilidade: permite alternar facilmente entre diferentes modelos e fornecedores de IA.
  4. Segurança: as ferramentas são executadas em servidores remotos controlados por seus respectivos fornecedores, reduzindo os riscos de segurança para o cliente.
  5. Interoperabilidade: permite que ferramentas de diferentes fornecedores sejam utilizadas sem a necessidade de implementar integrações específicas do fornecedor.
  6. Escalabilidade e modularidade: a adição de novos serviços foi simplificada.
  7. Experimentação acelerada: facilita o teste de novos casos de uso.

Casos de uso: MCP em prática

  1. Assistentes virtuais empresariais: Os assistentes virtuais podem usar o MCP para acessar os bancos de dados internos de uma empresa (como registros ou inventários de clientes) para fornecer respostas personalizadas e precisas.
  2. Integração com a IoT: Os modelos de IA podem ser integrados aos sensores de IoT por meio do MCP para analisar dados em tempo real, fator crucial em setores como saúde ou logística.
  3. Recomendações de conteúdo: As plataformas de streaming podem usar o MCP para personalizar as recomendações de conteúdo com base no histórico de visualização e nas preferências do usuário.
  4. Ajuda os desenvolvedores "preguiçosos": Um desenvolvedor pode utilizar o MCP para permitir que seu assistente de IA acesse diretamente os repositórios locais, analise o código e detecte erros automaticamente.
  5. Automação do fluxo de trabalho: As empresas podem criar fluxos de trabalho automatizados em que a IA acessa vários sistemas (calendários, e-mails, bancos de dados) para gerar relatórios ou realizar ações.

 

O MCP é o futuro do software inteligente?

O MCP representa um avanço para a padronização do ecossistema de ferramentas de modelos de linguagem. Seus principais recursos demonstram que o MCP pode ser fundamental para o futuro. Não se trata apenas de uma tecnologia emergente, mas de uma infraestrutura essencial que poderá definir como as empresas integrarão a IA em suas operações diárias nos próximos anos.

À medida que mais empresas adotem o MCP, espera-se o surgimento de um ecossistema em que os agentes possam “descobrir-se” mutuamente, promovendo uma inteligência distribuída e colaborativa.

É recomendável que os líderes e as equipes de inovação projetem soluções de IA de forma “agêntica”, explorando o MCP para simplificar a conexão com os serviços existentes e preparar o caminho para a próxima fase da inteligência artificial.

Espero que este artigo ajude você a entender um pouco mais sobre o que é MCP. Caso tenha alguma dúvida ou tenha interesse em compartilhar suas ideias, entre em contato comigo Xavi Colomer | LinkedIn, Head of Artificial Intelligence, NTT DATA Spain


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