Da API ao MCP: repensando como a IA é integrada

Embora vários novos protocolos estejam surgindo para integrar agentes de IA com dados e serviços externos, o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está ganhando força rapidamente. Este artigo compara o MCP às APIs tradicionais, explorando suas diferenças, benefícios e aplicações no mundo real para empresas que buscam expandir seus recursos de IA com menos complexidade.

Os agentes de IA são tão úteis quanto os dados e as ferramentas aos quais têm acesso. Se você precisa de atualizações meteorológicas em tempo real, pesquisas em documentos privados ou fluxos de trabalho comerciais personalizados, a camada de integração é importante.

Compreendendo os conceitos básicos

As APIs tradicionais servem como uma ponte para que os sistemas interajam com serviços externos, operando em um modelo cliente-servidor e ocultando complexidades por trás de pontos finais bem definidos. As APIs RESTful, por exemplo, usam métodos HTTP como GET ou POST. Embora sejam eficazes para muitas necessidades comerciais, elas têm limitações para os requisitos modernos de IA.

O MCP simplifica a forma como as aplicações de IA acedem a ferramentas e informações.

Apresentando o MCP

No final de 2024, a Anthropic introduziu o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) como uma forma padronizada para agentes de IA acessarem dados e recursos externos.

O MCP começou a ganhar popularidade como protocolo comum, sendo aceito por empresas como Asana, Atlassian, Block (anteriormente Square), Google, Intercom, PayPal, Snety, Stripe e Webflow, entre outras. Semelhante à forma como o USB-C padroniza as conexões, o MCP simplifica a forma como os aplicativos de IA acessam ferramentas e informações. O MCP também usa um modelo cliente-servidor, no qual um host MCP gerencia clientes por meio de sessões JSON RPC 2.0 conectadas a servidores externos.

Considere um site de viagens que necessita de informações meteorológicas atualizadas ou instruções de direção:

As APIs tradicionais exigem codificação personalizada para pontos finais específicos. O código precisa ser personalizado com parâmetros específicos para recuperar os dados necessários.

Aproveitar o MCP permite que você seja independente do fornecedor. Uma conexão MCP com detalhes meteorológicos de um fornecedor pode ser trocada de forma rápida e fácil por outro fornecedor com alterações mínimas.

Design centrado no usuário em ação

A criação de sistemas com IA centrada no usuário envolve a personalização das interações com base nas necessidades do usuário. Por exemplo, um agente de suporte ao cliente com IA que usa APIs pode precisar de vários pontos de extremidade para diferentes solicitações, como verificar o status de um pedido. Com o MCP, o agente de IA pode descobrir dinamicamente ferramentas — como uma para rastreamento personalizado de pedidos — a partir de um servidor MCP. Isso reduz o tempo de desenvolvimento e ajuda a atender rapidamente às novas necessidades dos clientes.

Por que isso é importante para o seu negócio?

Compreender essas ferramentas e seus pontos fortes permite que você alinhe sua tecnologia com seus objetivos de negócios. Reconhecer que a IA generativa pode não resolver todos os problemas faz parte da jornada. Ao combinar as restrições de negócios com a abordagem de integração certa — seja APIs ou MCP —, você cria uma solução mais eficaz que cresce com sua organização à medida que suas necessidades evoluem.

Compreender essas ferramentas e seus pontos fortes permite que você alinhe sua tecnologia com seus objetivos de negócios.

Embora o MCP introduza uma nova camada projetada para as necessidades da IA, ele não substitui as APIs. Muitos servidores MCP envolvem as APIs existentes, fazendo a ponte entre as abordagens tradicionais e modernas. Essa abordagem em camadas oferece a estabilidade das APIs estabelecidas combinada com a interface adaptável e padronizada do MCP.

A seleção da ferramenta de integração adequada depende dos requisitos exclusivos da sua empresa. As APIs tradicionais resistiram ao teste do tempo, mas o MCP traz um elemento dinâmico adequado para aplicações de IA que precisam evoluir rapidamente.

Ambas as abordagens têm uma finalidade no seu cenário de IA, conectando de forma eficiente dados e serviços com seus agentes de IA. Espere que essas camadas de integração funcionem em conjunto, simplificando a forma como sua empresa aproveita o poder da IA.

Em resumo:

• As APIs fornecem um método comprovado para conectar sistemas por meio de pontos finais estabelecidos.

• O MCP padroniza a conexão, oferecendo descoberta dinâmica em tempo de execução de novos recursos.

• O design do MCP atende às necessidades modernas de IA com um protocolo uniforme muito semelhante a uma conexão USB-C.

• A combinação das duas abordagens permite uma adaptação mais fácil e uma resposta mais rápida às necessidades em constante evolução dos clientes.

• O design centrado no usuário continua sendo essencial ao integrar essas tecnologias aos processos de negócios.