Entenda o que é MCP, o protocolo que promete facilitar as conecções entre ferramentas de IA e repositórios de dados externos
As ferramentas de inteligência artificial revolucionaram a forma como buscamos informações e solucionamos problemas complexos. No entanto, ainda existem algumas barreiras para o uso dessas plataformas, especialmente quando precisamos lidar com dados privados ou criados em tempo real. Contudo, isso pode ser facilmente solucionado usando o MCP para integrar a IA generativa aos repositórios de informações.
O MCP é um protocolo criado pela Anthropic que possibilita a conexão entre grandes modelos de linguagem (LLMs) a servidores externos de forma padronizada. Essa tecnologia promete revolucionar a forma como usamos a inteligência artificial no dia a dia.
Entretanto, o MCP ainda apresenta algumas limitações e necessita de supervisão humana para a execução de determinadas tarefas. Continue a leitura para saber mais sobre esse protocolo e descubra também como usá-lo na prática.
O que é MCP e por que ele importa
MCP é a sigla de Model Context Protocol, trata-se de um protocolo aberto cujo objetivo é ser um conector universal entre as LLMs e os repositórios onde estão as informações relevantes para o usuário, como banco de dados, ambientes de desenvolvimento e plataformas como Google Drive e GitHub.
Antes do lançamento dessa tecnologia, já era possível fazer esse tipo de ligação. No entanto, o processo para conectar a IA generativa ao servidor externo demandava a criação de um caminho específico entre a ferramenta de inteligência artificial e o local onde as informações estavam armazenadas, o que deixava o procedimento mais demorado, trabalhoso e sujeito a falhas.
Existem dois tipos de MCP, um deles é o SSE, que é baseado em HTTP para servidores MCP remotos.
Já o outro é o MCP STDIO, que é baseado em fluxos de entrada e saída do próprio sistema operacional, que faz a integração local de componentes no mesmo sistema.
Definição de MCP e seu papel nos sistemas de IA generativa
O MCP foi desenvolvido para servir como uma ponte universal entre as LLMs e os servidores externos, dispensando a necessidade de haver conectores específicos para cada fonte de dados.
Para utilizá-lo, basta configurar um servidor MCP na IA generativa e em cada repositório externo. Assim, quando o usuário fizer uma requisição, a ferramenta vai buscar informações nos servidores externos para oferecer uma resposta mais precisa e eficiente.
Vantagens do uso do MCP
Com o Model Context Protocol, é possível padronizar todas as conexões entre as ferramentas de inteligência artificial e os repositórios externos, sem que seja necessário desenvolver novos caminhos sempre que for preciso fazer uma nova integração.
Outra vantagem é que esse protocolo é compatível com ambientes distintos, como servidores locais, em nuvem ou híbridos. Essa funcionalidade permite que diferentes tipos de sistema trabalhem de forma conjunta, o que é essencial para quem quer ou necessita escalar as operações e para aqueles que precisam dar suporte a múltiplos clientes.
Além disso, todos os dados trocados entre a LLM e os servidores externos utilizam o formato estruturado baseado em JSON-RPC 2.0, permitindo, dessa forma, que as tecnologias utilizem a mesma estrutura para se comunicarem, independente da linguagem de programação utilizada para desenvolvê-las.
Como o MCP se diferencia de outras integrações
A diferença entre o MCP e as outras tecnologias de integração é que ele utiliza um protocolo único e universal para fazer todas as conexões, diferentes das outras opções disponíveis hoje.
Como o MCP funciona?
Esse protocolo segue a arquitetura cliente-servidor, a qual pode ser exemplificada da seguinte forma:
- Host MCP: assistente de IA que gerencia um ou mais servidores MCP;
- Cliente MCP: componente que mantém a conexão entre o servidor e o host MCP;
- Servidor MCP: estrutura responsável por fornecer contexto aos clientes MCP.
Quais são os elementos do Model Context Protocol?
Para funcionar da maneira esperada, esse protocolo conta com os seguintes elementos:
- Especificação MCP: descreve os requisitos de implementação para clientes e servidores;
- MCP SDKs: fornece SDKs para diferentes linguagens de programação;
- Ferramentas de desenvolvimento: recursos para desenvolvimento de servidores e clientes MCP.
Para que serve o MCP na prática
Agora que você já sabe o que é MCP e qual é a diferença entre esse protocolo e as outras formas de conectar as LLMs a bancos de dados externos, descubra para que ele serve na prática e saiba como ele pode facilitar o dia a dia de diferentes profissionais.
Casos de uso mais comuns
O Model Context Protocol pode ser usado de inúmeras formas e contextos. Um dos mais óbvios é no atendimento ao cliente. Você pode usar essa tecnologia para integrar o chatbot a todas as bases que contenham informações sobre os consumidores, como CRMs e bancos de dados com informações de pedidos e pagamentos.
Ao acessar essas informações, o assistente virtual será capaz de oferecer um atendimento mais personalizado e estará mais capacitado para resolver a demanda do cliente.
Outro exemplo de uso comum é no desenvolvimento de softwares. Isso porque é possível usar o protocolo para conectar a IA generativa a repositórios no GitHub e também a bancos de dados que contenham as informações necessárias para a criação das aplicações.
Profissionais que precisam tomar decisões baseados em dados em tempo real, como consultores financeiros, podem usar o protocolo para integrar a LLM a repositórios que contenham informações atualizadas sobre desempenho de ações.
Como o MCP está sendo usado por empresas como OpenAI, Anthropic, Replit e outras
A Anthropic é a empresa responsável pelo desenvolvimento do Model Context Protocol, criado para facilitar a conexão entre os assistentes de IA às informações necessárias para executar as tarefas propostas de maneira mais personalizada e embasada.
No início de 2025, a OpenAI iniciou os testes de um novo recurso chamado “Trabalhar com Aplicativos”, o qual possibilita que o ChatGPT se conecte diretamente a alguns aplicativos de programação utilizando esse protocolo.
Outra companhia que passou a usar o MCP é a Replit, uma plataforma de desenvolvimento de aplicações. Usando o Model Context Protocol, é possível integrar essa ferramenta a repositórios externos para facilitar a criação de sistemas mais personalizados e eficientes.
Até mesmo a Microsoft passou a utilizar o MCP para conectar assistentes de Inteligência Artificial, como o Copilot Studio, a ferramentas e bancos de dados externos. Os usuários dessas plataformas podem usar essa integração para solicitar que a LLM acesse os seus repositórios e execute ações como marcar compromissos na agenda e rascunhar ou resumir e-mails.
Como fazer a integração do MCP no n8n
O Model Context Protocol (MCP) vem chamando atenção de quem trabalha com automação e IA porque oferece um “padrão universal” para conectar modelos de linguagem a dados e ferramentas. No caso do n8n, isso significa abrir caminho para fluxos ainda mais inteligentes — como buscar informações em APIs externas, cruzar com dados internos e entregar respostas prontas para ação.
Para aproveitar essa integração, é importante já ter um ambiente preparado:
- Servidor atualizado (preferencialmente Node 20+ e Docker);
- Isolamento e segurança no n8n, especialmente ao usar Community Nodes;
- Configuração segura no transporte (STDIO ou SSE com autenticação e TLS).
Se você quer conhecer o passo a passo técnico, com código e instruções detalhadas, não precisa reinventar a roda. Há um guia oficial excelente — em inglês — que mostra como construir um servidor MCP e conectá-lo ao n8n, cobrindo desde a configuração até exemplos de uso prático. Confira o Tutorial oficial para criar e integrar um servidor MCP
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Segurança e boas práticas com MCP
Apesar de o Model Context Protocol inovar o modo de usar as LLMs, é necessário tomar algumas precauções na hora de usar o protocolo, saiba agora quais são as principais.
Riscos e vulnerabilidades comuns
O MCP é relativamente simples de ser implementado. No entanto, se o processo de implementação não for realizado da forma correta, a segurança dos dados contidos nos repositórios pode ser colocada em risco.
Entre os principais riscos que podem ocorrer devido a uma má implementação da tecnologia estão:
- Exposição de dados sensíveis;
- Execução de códigos maliciosos;
- Ataques de injeção de prompts.
Como mitigar riscos
Embora possa haver alguns riscos na implementação do protocolo, é possível mitigar esses perigos. Confira a seguir como fazer isso.
- Incluir padrões de autenticação, como OAuth;
- Executar um controle de permissões rigoroso;
- Programar emissões de alertas em caso de abuso ou manipulação;
- Fazer auditorias regularmente.
Além disso, para a execução de algumas tarefas, a própria Anthropic recomenda que haja supervisão humana, especialmente em casos nos quais os servidores precisam solicitar que a LLM gere uma saída.
Conclusão
Usar o MCP para personalizar as integrações entre assistentes virtuais e repositórios de dados externos é uma excelente maneira de padronizar e simplificar esse tipo de conexão, já que ele dispensa a criação de um caminho específico entre a LLM e cada servidor.
No entanto, é necessário tomar algumas precauções para não expor dados sensíveis ou possibilitar que a ferramenta de inteligência artificial seja utilizada de forma inadequada. Para saber mais sobre plataformas de IA que podem revolucionar o seu dia a dia, confira mais conteúdos sobre esse tema no site da HostGator: