A Anthropic está propondo um novo padrão para conectar assistentes de IA aos sistemas onde os dados estão armazenados.
Chamado de Protocolo de Contexto do Modelo, ou MCP para abreviar, a Anthropic afirma que o padrão, que foi open source hoje, pode ajudar modelos de IA a produzirem respostas melhores e mais relevantes para consultas.
O MCP permite que modelos — qualquer modelo, não apenas os da Anthropic — acessem dados de fontes como ferramentas de negócios e softwares para completar tarefas, além de repositórios de conteúdo e ambientes de desenvolvimento de aplicativos.
“À medida que assistentes de IA ganham adoção mainstream, a indústria investiu pesadamente nas capacidades dos modelos, alcançando avanços rápidos em raciocínio e qualidade,” escreveu a Anthropic em um postagem no blog. “No entanto, mesmo os modelos mais sofisticados estão limitados por seu isolamento dos dados — presos atrás de silos de informação e sistemas legados. Cada nova fonte de dados exige sua própria implementação personalizada, tornando sistemas verdadeiramente conectados difíceis de escalar.”
O MCP aparentemente resolve esse problema por meio de um protocolo que permite que desenvolvedores construam conexões bidirecionais entre fontes de dados e aplicações alimentadas por IA (por exemplo, chatbots). Os desenvolvedores podem expor dados através de “servidores MCP” e construir “clientes MCP” — por exemplo, aplicativos e fluxos de trabalho — que se conectam a esses servidores sob demanda.
Aqui está uma rápida demonstração usando o aplicativo Claude para desktop, onde configuramos o MCP:
Assista o Claude se conectar diretamente ao GitHub, criar um novo repositório e fazer um PR através de uma simples integração MCP.
Uma vez que o MCP estava configurado no desktop Claude, construir esta integração levou menos de uma hora. pic.twitter.com/xseX89Z2PD
— Alex Albert (@alexalbert__) 25 de novembro de 2024
A Anthropic afirma que empresas como Block e Apollo já integraram o MCP em seus sistemas, enquanto empresas de ferramentas de desenvolvimento, como Replit, Codeium e Sourcegraph, estão adicionando suporte ao MCP em suas plataformas.
“Ao invés de manter conectores separados para cada fonte de dados, os desenvolvedores agora podem construir contra um protocolo padrão,” escreveu a Anthropic. “À medida que o ecossistema amadurece, os sistemas de IA manterão o contexto à medida que se movem entre diferentes ferramentas e conjuntos de dados, substituindo as integrações fragmentadas de hoje por uma arquitetura mais sustentável.”
Os desenvolvedores podem começar a construir com conectores MCP agora, e assinantes do plano Claude Enterprise da Anthropic podem conectar o chatbot Claude aos seus sistemas internos via servidores MCP. A Anthropic compartilhou servidores MCP pré-construídos para sistemas empresariais como Google Drive, Slack e GitHub, e afirma que em breve fornecerá kits de ferramentas para implantar servidores MCP em produção que possam atender a organizações inteiras.
“Estamos comprometidos em construir o MCP como um projeto colaborativo e de código aberto,” escreveu a Anthropic. “Convidamos [os desenvolvedores] a construir o futuro da IA consciente de contexto juntos.”
O MCP soa como uma boa ideia na teoria. Mas está longe de ficar claro se ganhará muita tração, particularmente entre rivais como a OpenAI, que certamente preferiria que clientes e parceiros do ecossistema usassem as suas abordagens e especificações para conectar dados.
Na verdade, a OpenAI recentemente trouxe um recurso de conexão de dados para o ChatGPT, sua plataforma de chatbot alimentada por IA, que permite que o ChatGPT leia código em aplicativos focados em desenvolvimento — semelhante aos casos de uso que o MCP impulsiona. A OpenAI afirmou que planeja levar essa capacidade, chamada Trabalhar com Aplicativos, para outros tipos de aplicativos no futuro, mas está buscando implementações com parceiros próximos em vez de abrir o código da tecnologia subjacente.
Ainda também não está claro se o MCP é tão benéfico e eficiente quanto a Anthropic afirma que é. A empresa diz, por exemplo, que o MCP pode permitir que um bot de IA “recupere melhor informações relevantes para entender melhor o contexto em torno de uma tarefa de codificação,” mas a empresa não oferece benchmarks para apoiar essa afirmação.
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