O que é o Model Context Protocol
O Model Context Protocol, ou MCP, define como um aplicativo de IA conversa com sistemas externos. Sem um padrão, cada combinação de um aplicativo de IA com um sistema precisa de uma integração própria. Com o MCP, cada sistema é encapsulado uma vez em um servidor, e qualquer aplicativo que fale o protocolo pode usá-lo.
A Anthropic abriu o código do MCP em 25 de novembro de 2024. Em 9 de dezembro de 2025, doou o protocolo à Agentic AI Foundation, um fundo dirigido sob a Linux Foundation que a Anthropic cofundou com a Block e a OpenAI, com Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg como apoiadores. Naquele momento, a Anthropic contava mais de 10.000 servidores MCP públicos ativos.
A especificação é publicada em modelcontextprotocol.io e versionada por data. A versão atual é de 28 de julho de 2026.
Como funciona um servidor MCP
O MCP tem três papéis. O host é o aplicativo de IA que uma pessoa usa, como o Claude ou uma IDE. Dentro dele, um cliente MCP mantém a conexão com um servidor. O servidor MCP é o programa que expõe um sistema. Um host pode se conectar a muitos servidores ao mesmo tempo, com um cliente para cada um.
Os servidores rodam de uma de duas formas. Um servidor local roda no mesmo computador que o host e se comunica por stdio. Um servidor remoto roda como serviço web e se comunica por Streamable HTTP, que substituiu o transporte anterior, baseado em eventos enviados pelo servidor, na versão de março de 2025 da especificação.
| O que um servidor oferece | O que é | Quem controla | Exemplo |
|---|---|---|---|
| Ferramentas | Funções que o modelo pode chamar para buscar dados ou executar uma ação | O modelo, com uma pessoa podendo negar cada chamada | Criar um chamado, executar uma consulta em um banco de dados |
| Recursos | Dados que o aplicativo pode ler e passar ao modelo | O aplicativo | Um arquivo, um cadastro de cliente, o esquema de um banco de dados |
| Prompts | Modelos reutilizáveis para tarefas comuns | O usuário | Resumir esta conta, revisar este contrato |
Toda ferramenta vem com um nome, uma descrição e um esquema de suas entradas. O modelo lê essas descrições para decidir qual ferramenta usar, e é por isso que algumas poucas ferramentas claras e específicas funcionam melhor do que uma ferramenta que faz tudo.
Exemplos de servidores MCP nas empresas
Uma empresa costuma acabar com um servidor MCP para cada sistema com que quer que a IA trabalhe. Os mais comuns:
- CRM: consultar uma conta, ler a atividade recente, registrar a anotação de uma ligação.
- Documentos: buscar em contratos, políticas e propostas e ler os trechos que respondem a uma pergunta.
- Chamados: abrir, atualizar e encaminhar chamados no service desk.
- Bancos de dados: executar consultas somente leitura para relatórios, com o esquema exposto como recurso.
- Serviços internos: preços, estoque, status de pedidos ou aprovações, por trás das APIs da própria empresa.
Muitos fornecedores publicam seus próprios servidores. No Claude, os conectores prontos cobrem ferramentas como Google Drive, Gmail, Google Calendar, GitHub, Microsoft 365 e Slack, e os conectores personalizados alcançam qualquer servidor MCP remoto. Os sistemas internos em geral precisam de um servidor desenvolvido para eles.
Quais plataformas de IA são compatíveis com o MCP
| Plataforma | Como usa os servidores MCP |
|---|---|
| Claude | Conectores personalizados para servidores MCP remotos no Claude, no Cowork e no Claude Desktop, em todos os planos, do Free ao Enterprise. Nos planos Team e Enterprise, um proprietário ativa os conectores. |
| Claude Code | Servidores locais por stdio e servidores remotos por HTTP. |
| Claude API | O conector MCP, em beta, permite que uma solicitação à API use servidores MCP remotos. |
| ChatGPT | O modo desenvolvedor oferece suporte completo como cliente MCP na web para contas Plus, Pro, Business, Enterprise e Education. |
| OpenAI API | Uma ferramenta MCP na Responses API. |
| Microsoft | MCP no Copilot Studio, com disponibilidade geral desde 29 de maio de 2025. O suporte nativo ao MCP no Windows está em prévia pública desde 18 de novembro de 2025. |
| O Gemini CLI é compatível com servidores MCP, e em 10 de dezembro de 2025 o Google anunciou servidores MCP remotos gerenciados para os serviços do Google Cloud. | |
| Ferramentas para desenvolvedores | Cursor e VS Code, entre outras, atuam como clientes MCP. |
Como o protocolo é o mesmo em todo lugar, um servidor bem feito pode atender o Claude hoje e outro aplicativo de IA amanhã.
Segurança e governança
Um servidor MCP pode ler e alterar sistemas reais, então merece o mesmo cuidado de qualquer integração com dados de produção.
- Autorização. Para servidores remotos, a especificação usa OAuth 2.1: um servidor protegido atua como servidor de recursos, e os clientes obtêm tokens emitidos para aquele servidor específico. Um servidor não deve aceitar tokens emitidos para qualquer outra coisa. Os servidores locais obtêm suas credenciais do ambiente em que rodam.
- Descrições não confiáveis. O modelo segue as descrições das ferramentas, então um servidor malicioso pode esconder instruções nelas, um ataque que a Invariant Labs chamou de tool poisoning em abril de 2025. A especificação manda tratar as descrições das ferramentas como não confiáveis, a menos que venham de um servidor confiável.
- Privilégio mínimo. Dê a cada servidor apenas os escopos de que ele precisa, comece em somente leitura e exija a aprovação de uma pessoa para ações que enviam, pagam ou excluem.
- Uma lista aprovada. Decida quais servidores as pessoas podem conectar e revise os novos antes de ativá-los.
- Registros. Registre quais ferramentas foram chamadas, por quem e com qual resultado.
Desenvolver um servidor MCP ou usar um existente
Comece pelo que já existe. Se o fornecedor de um sistema publica um servidor MCP ou um conector, esse costuma ser o caminho mais rápido e mais seguro. Desenvolva um servidor sob medida quando o sistema for interno, quando você precisar de um controle mais rigoroso sobre o que o modelo pode fazer ou quando um servidor existente expuser muito mais do que você quer.
Um bom servidor sob medida é pequeno: algumas poucas ferramentas com nomes e descrições claros, entradas validadas por um esquema, mensagens de erro que o modelo consegue entender e login pelo provedor de identidade da empresa. Teste-o com as tarefas reais que as pessoas vão passar à IA, não só com testes unitários.
Veja como desenvolvemos servidores MCP e conectores para o Claude Enterprise.
Fontes
- Anthropic: Introducing the Model Context Protocol, 25 de novembro de 2024
- Anthropic: Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation, 9 de dezembro de 2025
- Model Context Protocol specification, version 2026-07-28
- MCP specification: authorization
- MCP specification: security best practices
- Claude Help Center: about custom connectors
- OpenAI: developer mode and MCP in ChatGPT
- Microsoft: MCP generally available in Copilot Studio
- Google Cloud: official MCP support for Google services
- Invariant Labs: tool poisoning attacks on MCP