Esta é a segunda de quatro partes desta série. Parte 1 pode ser encontrada aqui.
4. A arquitetura do MCP: clientes, protocolo, servidores e serviços
Como o MCP realmente funciona sob o capô? Na sua essência, o MCP segue um Arquitetura Consumer -Servercom uma torção adaptada para comunicação AI-Software program. Vamos quebrar os papéis:
Servidores MCP
São adaptadores leves que correm ao lado de um aplicativo ou serviço específico. Um servidor MCP expõe a funcionalidade desse aplicativo (seus “serviços”) de maneira padronizada. Pense no servidor como um tradutor incorporado no aplicativo-sabe como fazer uma solicitação de linguagem pure (de uma IA) e executar a ação equivalente no aplicativo. Por exemplo, um servidor MCP do Blender SABE SABEM MAPAR “CRIAR UM CUBO E APLICAR UMA TEXTURA DE MUITO” nas chamadas da API do Blender Python. Da mesma forma, um servidor Github MCP pode levar “Liste minhas solicitações de tração aberta” e buscá -lo através da API do GitHub. Os servidores MCP normalmente implementam algumas coisas importantes:
- Descoberta de ferramentas: Eles podem descrever quais ações/recursos o aplicativo oferece (para que a IA saiba o que pode pedir).
- Command Parsing: Eles interpretam instruções recebidas da IA em comandos de aplicativos precisos ou chamadas de API.
- Formatação de resposta: Eles pegam a saída do aplicativo (dados, mensagens de confirmação, and so on.) e o formam de uma maneira que o modelo de IA pode entender (geralmente como texto ou dados estruturados).
- Manipulação de erros: Eles capturam exceções ou solicitações inválidas e retornam mensagens de erro úteis para a IA ajustar.
Clientes MCP
Por outro lado, um assistente de IA (ou a plataforma que hospeda) inclui um componente do cliente MCP. Este cliente mantém um 1: 1 conexão com um servidor MCP. Em termos mais simples, se a IA quiser usar uma ferramenta específica, ele se conectará através de um cliente MCP ao servidor MCP dessa ferramenta. O trabalho do cliente é lidar com a comunicação (abra um soquete, enviar/receber mensagens) e apresentar as respostas do servidor ao modelo de IA. Muitos programas de “host” da IA atuam como um gerente de cliente do MCP – EG, Cursor (um AI IDE) pode aumentar um cliente do MCP para conversar com o servidor da figma ou o servidor de Ableton, conforme configurado. O Cliente e servidor MCP falam o mesmo protocolotrocando mensagens para frente e para trás.
O protocolo MCP
Este é o idioma e regras que os clientes e servidores usam para se comunicar. Ele outline coisas como formatos de mensagens, como um servidor anuncia seus comandos disponíveis, como uma IA faz uma pergunta ou emite um comando e como os resultados são retornados. O protocolo é agnóstico de transporte: pode funcionar HTTP/WebSocket para servidores remotos ou independentes, ou até fluxos de E/S padrão (stdin/stdout) para integrações locais. O conteúdo das mensagens pode ser JSON ou outro esquema estruturado. (A especificação usa o esquema JSON para definições.) Essencialmente, o protocolo garante que se uma IA está conversando com uma ferramenta de design ou um banco de dados, o Formatos de aperto de mão e consulta são consistentes. Essa consistência é por que uma IA pode mudar de um servidor MCP para outro sem codificação personalizada – o “Gramática” de interação permanece o mesmo.
Serviços (Aplicativos/Fontes de Dados)
Estes são os aplicativos, bancos de dados ou sistemas reais com os quais os servidores MCP fazem interface. Nós os chamamos de “serviços” ou fontes de dados – eles são os alvo closing A IA finalmente quer utilizar. Eles podem ser native (por exemplo, seu sistema de arquivos, um arquivo do Excel no seu computador, uma instância do liquidificador em execução) ou remoto (por exemplo, um aplicativo SaaS como Slack ou Github acessado through API). O servidor MCP é responsável por acessar com segurança esses serviços em nome da IA. Por exemplo, um serviço native pode ser um diretório de documentos (servido por meio de um MCP do sistema de arquivos), enquanto um serviço remoto pode ser uma API de terceiros (como a API da Internet de Zapier para milhares de aplicativos, que discutiremos mais adiante). Nos diagramas de arquitetura do MCP, você costuma ver os dois Fontes de dados locais e serviços remotos– MCP foi projetado para lidar com os dois, o que significa que uma IA pode puxar o seu contexto native (arquivos, aplicativos) e contexto on-line perfeitamente.
Para ilustrar o fluxo, think about que você diga ao seu assistente de IA (no cursor): “Ei, junte as estatísticas do usuário do banco de dados do nosso produto e gerar um gráfico de barras”. Cursor (como um host MCP) pode ter um Cliente mcp Para o banco de dados (digamos um servidor Postgres MCP) e outro para uma ferramenta de visualização. A consulta vai para o Postgres Servidor MCPque executa o SQL actual e retorna os dados. Então a IA pode enviar esses dados para a ferramenta de visualização Servidor MCP Para criar uma imagem do gráfico. Cada uma dessas etapas é mediada pelo protocolo MCP, que lida com o descoberta do que a IA pode fazer (“Este servidor oferece uma ação run_query”), invocando -a e retornando os resultados. O tempo todo, o modelo de IA não precisa conhecer o SQL ou a API da plotagem da biblioteca – apenas usa a linguagem pure e o Servidores MCP traduzem sua intenção em ação.
Vale a pena notar que segurança e controle fazem parte das considerações de arquitetura. Os servidores MCP são executados com certas permissões – por instância, um servidor Github MCP pode ter um token que concede ler o acesso a determinados repositórios. Atualmente, a configuração é handbook, mas a arquitetura antecipa a adição de autenticação padronizada no futuro para a robustez (mais sobre isso mais tarde). Também, canais de comunicação são flexíveis: algumas integrações executam o servidor MCP dentro do processo de aplicação (por exemplo, um plug-in da Unity que abre uma porta native), enquanto outros são executados como processos separados. Em todos os casos, a arquitetura separa de forma limpa as preocupações: o lado do aplicativo (servidor) e o lado da IA (cliente) se reúnem através do protocolo “no meio”.
5. Por que o MCP é um divisor de águas para agentes de IA e ferramentas de desenvolvedor
MCP é uma mudança basic que poderia Remodapa como construímos software program e usamos ai. Para agentes de IA, o MCP é transformador porque expande dramaticamente seu alcance enquanto simplifica seu design. Em vez de recursos de codificação, um agente de IA pode agora Descubra e use dinamicamente novas ferramentas through MCP. Isso significa que podemos facilmente fornecer um novo assistente de IA, aumentando um servidor MCP, sem recorrer o modelo ou alterar o sistema principal. É análogo de como adicionar um novo aplicativo ao seu smartphone de repente oferece nova funcionalidade – aqui, adicionar um novo servidor MCP ensina instantaneamente à sua IA um novo conjunto de habilidades.
Do ponto de vista das ferramentas de desenvolvedor, as implicações são enormes. Os fluxos de trabalho do desenvolvedor geralmente abrangem dezenas de ferramentas: Codificação em um IDE, usando o github para código, jira para ingressos, figma para design, pipelines, navegadores para testes and so on. Com o MCP, um codificador de IA pode pular entre tudo isso sem problemas, agindo como cola. Isso desbloqueia fluxos de trabalho “composíveis”, onde tarefas complexas são automatizadas pelas ações de encadeamento de IA entre as ferramentas. Por exemplo, considere integrar o design com o código: com uma conexão MCP, seu Ai IDE pode Puxe especificações de design do figma e gerar códigoeliminando etapas manuais e possíveis falhas.
Não há mais troca de contexto, não há mais traduções manuais, não há mais atrito de design para código-a IA pode ler diretamente os arquivos de design, criar componentes da interface do usuário e até exportar ativos, tudo sem sair do ambiente de codificação.
Esse tipo de redução de atrito é um divisor de águas para a produtividade.
Outra razão pela qual o MCP é Pivotal: Permite o desenvolvimento agnóstico do fornecedor. Você não está bloqueando o ecossistema de um provedor de IA ou uma única cadeia de ferramentas. Como o MCP é um padrão aberto, qualquer cliente de IA (Claude, outros chatbots LLM ou LLMS de código aberto) pode usar qualquer servidor MCP. Isso significa que desenvolvedores e empresas podem misturar e combinar – EG, usar o Claude do Anthrópico para algumas tarefas, mudar para um LLM de código aberto mais tarde – e o seu As integrações baseadas em MCP permanecem intactas. Essa flexibilidade deriva adotando a IA: você não está escrevendo código único para, digamos, o formato de plug-in do OpenAI que se torna inútil em outros lugares. É mais como criar uma API padrão que qualquer IA futura possa chamar. Na verdade, já estamos vendo vários IDEs e ferramentas adotarem o MCP (Cursor, Windsurf, Cline, o aplicativo de desktop Claude, and so on.) e até estruturas agnósticas do modelo como o Langchain fornecem adaptadores para MCP. Este momento sugere que o MCP pode se tornar o camada de interoperabilidade de fato para agentes de IA. Como disse um observador, o que impedir o MCP de evoluir para uma “verdadeira camada de interoperabilidade para agentes”, conectando tudo?
O MCP também é um benefício para desenvolvedores de ferramentas. Se você está construindo uma nova ferramenta de desenvolvedor hoje, tornando-o um MCP com capacidade para aumentar bastante seu poder. Em vez de ter apenas uma GUI ou API que os humanos usam, você obtém um Interface AI “de graça”. Essa ideia levou ao conceito de “MCP-primeiro desenvolvimento”Onde você constrói o servidor MCP para o seu aplicativo antes ou ao lado da GUI. Ao fazer isso, você garante desde o primeiro dia que a IA pode dirigir seu aplicativo. Os primeiros adotantes acharam isso extremamente benéfico. “Com o MCP, podemos testar fluxos de trabalho complexos de desenvolvimento de jogos, simplesmente pedindo a Claude para executá -los”, diz Miguel Tomas, criador do Unity MCP Server. Isso não apenas acelera os testes (a IA pode tentar rapidamente sequências de ações na unidade), mas também indica um futuro onde Ai é um usuário de primeira classe de software program, não uma reflexão tardia.
Finalmente, considere o aumento de eficiência e capacidade para agentes de IA. Antes do MCP, se um agente de IA precisasse de algumas informações de um aplicativo de terceiros, ele estava preso, a menos que um desenvolvedor previvesse que exact e construísse um plug-in personalizado. Agora, à medida que o ecossistema dos servidores MCP cresce, os agentes da IA podem enfrentar uma variedade muito mais ampla de tarefas prontas para a caixa, aproveitando os servidores existentes. Precisa agendar uma reunião? Pode haver um calendário do Google MCP. Analisar tickets de clientes? Talvez um Zendesk MCP. O barreira para gotas de automação multisse -sistema em vários etapas dramaticamente. É por isso que muitos na comunidade de IA estão animados: o MCP poderia desbloquear uma nova onda de Orquestração da IA em nossas ferramentas. Já estamos vendo demos, onde um único agente de IA se transfer fluidamente, enviando um e -mail para alguém para atualizar uma planilha para criar um ingresso JIRA, por todo o MCP Connectors. O potencial para compor essas ações em fluxos de trabalho sofisticados (com a IA lidando com a lógica) poderia inaugurar uma “nova period” de automação inteligente, como Siddharth Ahuja descrito Depois de conectar o liquidificador through MCP.
Em resumo, o MCP é importante porque transforma o sonho de um Assistente common de IA para desenvolvedores em uma realidade prática. É a peça que falta que faça nossas ferramentas contexto ciente e interoperável Com a IA, com a produtividade imediata vitórias (menos trabalho handbook de cola) e vantagens estratégicas (integrações flexíveis à prova de futuro). As próximas seções tornarão esse concreto passando por algumas demos reveladoras e casos de uso possibilitados pelo MCP.