À medida que assistentes de inteligência artificial deixam de apenas responder perguntas e passam a consultar sistemas e executar tarefas, Murilo Moura Alencar, C-Level e board member, observa que uma sigla técnica começou a aparecer com frequência nas conversas entre equipes de tecnologia e diretorias: MCP. O protocolo foi apresentado pela Anthropic em novembro de 2024 e, nos meses seguintes, passou a ser adotado por outras grandes empresas do setor, incluindo a OpenAI e o Google.
Para quem não é da área técnica, o termo pode parecer distante. Suas consequências, porém, afetam diretamente custos, segurança e velocidade de adoção da IA nas empresas. A seguir, as dúvidas mais comuns sobre o tema.
O que é o MCP?
A sigla vem do inglês Model Context Protocol, ou protocolo de contexto de modelos. Trata-se de um padrão aberto que define como assistentes de IA se conectam a fontes de dados e ferramentas externas, como bancos de dados, sistemas de gestão, planilhas e serviços na nuvem.
Uma comparação frequente é com as portas USB. Antes delas, cada equipamento precisava de um conector próprio. Com um padrão comum, qualquer dispositivo compatível passou a funcionar em qualquer computador. O MCP busca algo parecido para a inteligência artificial: uma forma única de conectar modelos a sistemas, em vez de integrações feitas sob medida para cada combinação.
Por que isso importa para as empresas?
Sem um padrão, cada integração entre um assistente de IA e um sistema interno precisa ser desenvolvida separadamente. Trocar de modelo ou de fornecedor significa refazer boa parte desse trabalho.
Murilo Alencar aponta que um padrão comum reduz esse custo e a dependência de um único fornecedor. Uma conexão construída uma vez pode servir a diferentes assistentes compatíveis, o que torna mais simples testar alternativas e mudar de ferramenta quando for vantajoso. Para empresas que pretendem usar IA em vários processos, essa flexibilidade tem valor estratégico, sobretudo num mercado que muda a cada poucos meses.
Quais são os riscos?
Conectar assistentes de IA a sistemas reais amplia o que eles podem fazer, e também o que pode dar errado. Nesse ínterim, Murilo Alencar comenta que uma conexão que permite ler e alterar dados de clientes precisa ser tratada com o mesmo cuidado de qualquer acesso privilegiado.
Pesquisadores de segurança já apontaram riscos ligados a conectores de origem desconhecida, permissões amplas demais e instruções maliciosas escondidas em conteúdos lidos pela IA. Por isso, a recomendação é usar apenas conectores confiáveis, conceder o mínimo de permissões necessário e registrar todas as ações executadas. Ações que alteram dados ou enviam informações para fora da empresa merecem confirmação humana.
Como uma empresa deve começar?
O primeiro passo é mapear quais sistemas fariam diferença se estivessem acessíveis aos assistentes de IA usados pela equipe, como bases de conhecimento, ferramentas de atendimento ou repositórios de documentos.
Na visão de Murilo Moura Alencar, vale começar por conexões somente de leitura, com dados de baixo risco, e ampliar o acesso gradualmente, à medida que a equipe ganha confiança e controles adequados. Envolver a área de segurança desde o início evita retrabalho e surpresas. Também ajuda a definir quem aprova novas conexões e revisar periodicamente quais continuam em uso.
Padrões aceleram a adoção
Muitas tecnologias, menciona Murilo Moura Alencar, só se popularizaram depois que surgiram padrões comuns. A internet, o e-mail e as redes sem fio são exemplos de como acordos técnicos abriram caminho para a adoção em larga escala.
Com o MCP e iniciativas semelhantes, a inteligência artificial parece seguir caminho parecido. Para gestores, entender esse movimento ajuda a tomar decisões mais flexíveis hoje e a evitar dependências difíceis de desfazer amanhã, sem perder de vista que mais conexões exigem, também, mais cuidado com segurança.
