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

seg, 18 agosto 2025

Model Context Protocol: extrair o máximo dos dados e dos recursos

É possível que já tenha ouvido falar desta 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 que esta 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. Assim, reduz a complexidade das integrações e melhora a segurança e a gestão.

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

Benefícios para as empresas:

Ao adotar o MCP, as empresas podem aproveitar ao máximo os seus dados e recursos, disponibilizando 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 ligações separadas para cada fonte de dados, os developers podem criar com base num protocolo padrão.
  3. Flexibilidade: permite alternar facilmente entre diferentes modelos e fornecedores de IA.
  4. Segurança: as ferramentas são executadas em servidores remotos controlados pelos 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 aceder aos bancos de dados internos de uma empresa (como registos ou inventários de clientes) para entregar 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 utilizador.
  4. Ajuda os developers "preguiçosos": Um developer pode utilizar o MCP para permitir que o seu assistente de IA aceda diretamente aos repositórios locais, analise o código e detete erros automaticamente.
  5. Automação do fluxo de trabalho: As empresas podem criar fluxos de trabalho automatizados em que a IA acede a 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. Os 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 vão integrar a IA nas 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 equipas de inovação projetem soluções de IA de forma “agêntica”, explorando o MCP para simplificar a ligação com os serviços existentes e preparar o caminho para a próxima fase da inteligência artificial.

Espero que este artigo contribua para uma melhor compreensão sobre o que é MCP. Caso surjam dúvidas ou tenha interesse em partilhar ideias, estou à disposição para conversar. Pode entrar em contacto comigo através do LinkedIn - Xavi Colomer | LinkedIn, Head of Artificial Intelligence, NTT DATA Spain.