AI e MCP: Uma nova oportunidade para impulsionar a libertação da produtividade humana

A chegada da inteligência artificial trouxe enormes possibilidades para a humanidade, prometendo libertar a mão-de-obra humana e melhorar a eficiência e qualidade da maioria dos trabalhos. No entanto, atualmente, os grandes modelos de linguagem (LLM) ainda apresentam algumas limitações, principalmente na necessidade de múltiplos diálogos para fornecer sugestões úteis, e os usuários ainda precisam executar essas sugestões pessoalmente. Isso ainda está a uma certa distância da verdadeira visão de utilizar a IA para nos ajudar no trabalho.

No entanto, com o avanço da tecnologia, estamos nos aproximando gradualmente desse objetivo. Hoje, através de diálogos com IA, conseguimos realizar funcionalidades práticas como respostas a e-mails, redação de relatórios, e até mesmo realizar transações automatizadas. Essa tecnologia que combina IA com operações práticas é o foco atual no campo da IA - MCP(Model Context Protocol).

Introdução ao MC

MCP é um conjunto de protocolos padronizados lançado pela empresa Anthropic em novembro de 2024, destinado a resolver o problema de os modelos de IA poderem apenas "falar" e não "fazer". Ele é composto pelas seguintes três partes:

• Modelo: refere-se a vários grandes modelos de linguagem AI
• Contexto: Informação adicional ou ferramentas externas fornecidas ao modelo
• Protocolo: norma ou interface universal e padronizada

O objetivo central do MCP é, através de normas unificadas, permitir que a IA não apenas compreenda e gere texto, mas também controle diretamente ferramentas externas para completar várias tarefas. Isso contrasta fortemente com LLM( tradicionais como ChatGPT, Grok, etc.), que se limitam apenas à entrada e saída de texto.

Como funciona o MCP

A operação do MCP envolve três componentes principais:

1. MCP Host( administrador): responsável pela coordenação e gestão geral. Por exemplo, Claude Desktop é um tipo de Host, que pode ajudar a IA a acessar dados ou ferramentas locais.

2. MCP Client( cliente): Receber as necessidades do usuário e comunicar-se com o modelo de IA. Exemplos comuns incluem interfaces de chat ou IDEs integrados com o MCP.

3. MCP Server( servidor): Pode ser considerado um conjunto de APIs anotadas, que fornecem várias funcionalidades utilizáveis por IA, como leitura de bases de dados, envio de e-mails, gestão de ficheiros, entre outros.

Através do MCP, a IA é capaz de converter texto específico diretamente em instruções de ação, permitindo operações automatizadas. Isso faz com que a IA não apenas compreenda a linguagem humana, mas também execute tarefas específicas, como organizar relatórios de vendas, enviar e-mails a clientes e até operar em software de modelagem 3D.

A importância do MC

1. Criar uma ponte entre a IA e as ferramentas externas

   MCP superou as limitações dos LLM que dependem apenas de dados pré-treinados. Permite que a IA acesse e opere informações atualizadas em tempo real, expandindo significativamente o alcance das aplicações de IA.

2. Normalização e universalidade

   MCP fornece um padrão unificado para a interação entre a IA e ferramentas externas, semelhante ao papel da interface USB-C no campo do hardware. Essa padronização evita o desenvolvimento redundante e melhora a eficiência.

3. De resposta passiva a execução ativa

   As ferramentas de IA tradicionais só conseguem responder a perguntas, enquanto o MCP permite que a IA execute ativamente instruções com base na situação real e ajuste as ações subsequentes com base no feedback.

4. Segurança e Controle

   MCP garante a segurança das informações sensíveis através de gestão de permissões e chaves de API, ao mesmo tempo que permite que a IA aceda de forma limitada a recursos externos.

Comparação entre MCP e Agente de IA

Agente de IA refere-se geralmente a um sistema de IA capaz de processar automaticamente tarefas específicas, enquanto o MCP é um protocolo que permite que diferentes modelos de IA se comuniquem com ferramentas externas. O MCP pode ser visto como uma melhoria do Agente de IA, pois fornece uma interface de ferramentas padronizada, permitindo que o Agente de IA complete tarefas de forma mais eficiente.

A aplicação do MCP no setor de criptomoedas

Alguns projetos já começaram a explorar a aplicação do MCP no campo das criptomoedas:

1. A estrutura desenvolvida oficialmente pela Base permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base, e os usuários podem implantar contratos ou realizar operações de empréstimo através de conversas em linguagem natural.

2. A Flock propôs uma plataforma de treinamento de IA descentralizada, com o objetivo de fornecer mais soluções de IA localizadas para o ambiente Web3.

3. LYRAOS(LYRA MCP-OS) é um sistema operativo multi-agente de IA que permite que a IA interaja diretamente com a blockchain Solana, executando operações como transações de criptomoeda.

Perspectiva

Apesar de o MCP mostrar um enorme potencial no setor Web3, os casos de sucesso ainda são limitados. Isso pode ser devido à maturidade ainda não alcançada na integração tecnológica, riscos de segurança e regulamentação, bem como hábitos e experiências dos usuários. Além disso, a atitude do mercado em relação a projetos de IA também tende a ser cautelosa, com investidores e usuários mais focados no valor prático das aplicações do que na especulação de conceitos.

No futuro, a combinação do MCP com a blockchain ainda tem muito espaço para crescimento. Se conseguirmos resolver as barreiras tecnológicas, otimizar a experiência do usuário e desenvolver aplicações que tenham realmente valor inovador, "Web3 + MCP" pode tornar-se uma força importante para impulsionar o desenvolvimento da indústria.