Embora vários novos protocolos estejam surgindo para a integração de 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 aplicativos do mundo real para empresas que buscam dimensionar os recursos de IA com menos complexidade.
Os agentes de IA são tão úteis quanto os dados e as ferramentas que eles podem acessar. Se você precisa de atualizações meteorológicas em tempo real, pesquisas de documentos privados ou fluxos de trabalho de negócios personalizados, a camada de integração é importante.
Entendendo 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 de extremidade 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 os aplicativos de IA acessam ferramentas e informações.
Apresentando a MCP
No final de 2024, Anthropic introduziu o protocolo de contexto de modelo (MCP) como uma forma padronizada de os agentes de IA acessarem dados e recursos externos.
MCP tem começoued a ganhar popularidade como o protocolo comum, sendo aceito por por empresas como Asana, Atlassian, Block (antiga Square), Google, Intercom e PayPal, SnetyStripe e Webflowentre outros. Da mesma forma que 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, em que um host MCP gerencia clientes por meio de sessões JSON RPC 2.0 conectadas a servidores externos.
Considere um site de viagens que precise de detalhes meteorológicos atualizados ou instruções de direção:
APIs tradicionais exigem codificação codificação personalizada para endpoints específicos. O código precisa ser personalizado com parâmetros específicos para recuperar os dados que você precisa.
Aproveitar a MCP permite que você seja independente do fornecedor. Uma conexão MCP para detalhes meteorológicos de um fornecedor pode ser trocada de forma rápida e fácil por outro fornecedor com alterações mínimas.
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Design centrado no usuário em ação
A criação de sistemas com IA centrada no usuário envolve a adaptação das interações com base nas necessidades do usuário. Por exemplo, um agente de suporte ao cliente de IA que usa APIs pode exigir vários pontos de extremidade para diferentes solicitações, como verificar o status do 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 sua empresa?
Compreender essas ferramentas e seus pontos fortes permite que você alinhe sua tecnologia com suas metas 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 correta - 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 suas metas de negócios.
Embora a MCP introduza uma nova camada projetada para as necessidades de IA, ela não substitui as APIs. Muitos servidores MCP envolvem as APIs existentes, unindo abordagens tradicionais e modernas. Essa abordagem em camadas oferece a estabilidade de APIs estabelecidas combinada com a interface adaptável e padronizada da MCP.
A seleção da ferramenta de integração adequada depende dos requisitos exclusivos de sua empresa. As APIs tradicionais resistiram ao teste do tempo, mas o MCP traz um elemento dinâmico adequado para aplicativos de IA que precisam evoluir rapidamente.
Ambas as abordagens servem a um propósito em seu cenário de IA, conectando eficientemente dados e serviços com seus agentes de IA. Espere que essas camadas de integração trabalhem 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 de extremidade estabelecidos.
- O MCP padroniza a conexão, oferecendo descoberta dinâmica de novos recursos em tempo de execução.
- O design do MCP atende às necessidades modernas de IA com um protocolo uniforme, muito parecido com uma conexão USB-C.
- A combinação de ambas as abordagens permite uma adaptação mais fácil e uma resposta mais rápida à evolução das necessidades dos clientes.
- O design centrado no usuário continua sendo essencial ao integrar essas tecnologias aos processos de negócios.
