Esta é a última de quatro partes desta série. Parte 1 pode ser encontrada aquiParte 2 aquie parte 3 aqui.
9. direções futuras e lista de desejos para MCP
A trajetória da integração da ferramenta MCP e AI é emocionante, e há áreas claras em que a comunidade e as empresas estão impulsionando as coisas. Aqui estão alguns direções futuras e itens de “lista de desejos” Isso pode moldar a próxima onda de desenvolvimento do MCP:
Segurança e autenticação formalizadas: Como observado, uma das necessidades superior é Mecanismos de segurança padrão Na especificação MCP. Podemos esperar que os esforços defina uma camada de autenticação-talvez um padrão de fluxo ou API do tipo OAuth para servidores MCP para que os clientes possam se conectar com segurança a servidores remotos sem configuração personalizada para cada um. Isso pode envolver servidores anunciando seu método de autenticação (por exemplo, “eu preciso de um token”) e clientes que lidam com o Token Alternate. Além disso, a Modelo de permissão poderia ser introduzido. Por exemplo, um cliente de IA pode transmitir um escopo de ações permitidas para uma sessão, ou os servidores MCP podem suportar funções de usuário. Embora não seja trivial, “padrões para segurança e autenticação do MCP“Eles são antecipados à medida que o MCP se muda para mais domínios corporativos e multiusseros. Na prática, isso também pode significar melhor sandboxing – talvez execute certas ações de MCP em ambientes isolados. (Think about um servidor MCP da Dockerizado para tarefas perigosas.)
Camada de gateway/orquestração MCP: No momento, se uma IA precisar usar cinco ferramentas, ele abre cinco conexões para diferentes servidores. Uma melhoria futura pode ser um MCP Gateway– Um terminal unificado que agrega vários serviços MCP. Pense nisso como um proxy que expõe muitas ferramentas sob o mesmo teto, possivelmente lidando com o roteamento e até a tomada de decisão de alto nível sobre qual ferramenta usar. Esse gateway poderia administrar Multitenância (Portanto, um serviço pode atender a muitos usuários e ferramentas, mantendo os dados separados) e aplicar políticas (como limites de taxa, registrando todas as ações de IA para auditoria and so on.). Para os usuários, simplifica a configuração – aponta a IA para um lugar e possui todas as suas ferramentas integradas.
Um gateway também pode lidar Seleção de ferramentas: À medida que o número de servidores MCP disponíveis cresce, uma IA pode ter acesso a ferramentas sobrepostas (talvez dois conectores de banco de dados diferentes). Uma camada de orquestração inteligente pode ajudar a escolher o certo ou combinar resultados. Também podemos ver um Serviço de registro ou descobertaonde um agente de IA pode consultar “Quais serviços MCP estão disponíveis em toda a empresa?” Sem pré -configuração, semelhante a como os microsserviços podem se registrar. Isso se vincula à implantação corporativa: as empresas podem hospedar um catálogo interno de pontos de extremidade do MCP (para APIs internas, fontes de dados and so on.) e sistemas de IA podem descobri -los e usá -los dinamicamente.
Agentes de IA otimizados e ajustados: No lado do modelo de IA, provavelmente veremos modelos que são ajustado para uso da ferramenta e MCP especificamente. Antrópico já mencionado futuro “Modelos de IA otimizados para interação MCP. ” Isso pode significar que o modelo entende profundamente o protocolo, sabe como formatar as solicitações e talvez tenha sido treinado em toras de operações bem-sucedidas baseadas em MCP. Agentes orientados a MCP mais eficientes e confiáveis.
Expansão do MCP integrado em aplicativos: No momento, a maioria dos servidores MCP são complementos da comunidade. Mas think about se o software program fashionable começasse a enviar com o suporte ao MCP pronta para uso. O futuro poderia segurar Aplicativos com servidores MCP nativos. A visão de “Mais aplicativos enviando com servidores MCP integradosÉ provável que seja. Na prática, isso pode significar, por exemplo, figma ou código VS inclui um ponto de extremidade do MCP que você pode ativar em configurações. Ou um fornecedor de software program corporativo como o Salesforce fornece uma interface MCP como parte de sua suíte de API. A IA deve interagir com o aplicativo, possivelmente levando a esquemas padronizados para tipos de aplicativos comuns.
Raciocínio aprimorado de agentes e estratégias multitool: Futuros agentes de IA podem melhorar em Solução de problemas com várias etapas. Eles poderiam aprender estratégias como usar uma ferramenta para coletar informações, raciocínio e depois usar outra para agir. Isso está relacionado às melhorias do modelo, mas também à construção de módulos de planejamento de nível superior no topo do modelo bruto. Projetos como a AutoGPT tentam isso, mas integrando-se firmemente ao MCP, podem produzir um “agente automático” que pode configurar e executar fluxos de trabalho complexos. Também podemos ver agentes colaborativos (vários agentes de IA com diferentes especializações do MCP trabalhando juntos). Por exemplo, uma IA pode se especializar em consultas de banco de dados e outro em relatórios de redação; By way of MCP e um coordenador, eles poderiam lidar em conjunto com uma tarefa “gerar um relatório trimestral”.
Interface do usuário e experiência em inovações: No lado do usuário, à medida que esses agentes de IA se tornam mais capazes, as interfaces podem evoluir. Em vez de uma simples janela de bate -papo, você pode ter um “painel” de IA mostrando quais ferramentas estão em uso, com alternativas para ativá -las/desativá -las. Os usuários podem ser capazes de arrastar e soltar conexões (“anexar” um servidor MCP ao seu agente, como conectar um dispositivo). Também, mecanismos de suggestions poderia ser aprimorado – EG, se a IA fizer algo by way of MCP, a interface do usuário poderá mostrar uma confirmação (como “a IA criou um relatório de arquivo.xlsx usando o Excel MCP”). Isso cria confiança e também permite que os usuários corrigem o curso, se necessário. Alguns imaginam um futuro em que interagir com um agente de IA se torna como gerenciar um funcionário: você dá acesso (chaves do MCP) a certos recursos, revisar seus resultados e aumentar gradualmente a responsabilidade.
O tema abrangente das direções futuras é fazer MCP mais sem costura, seguro e poderoso. Estamos no estágio semelhante aos primeiros protocolos da Web – o básico está funcionando e agora é sobre refinamento e escala.
10. Pensamentos finais: Desbloqueando uma nova onda de fluxos de trabalho composíveis e inteligentes
O MCP ainda pode estar em sua infância, mas está pronto para ser uma tecnologia elementary na maneira como construímos e usamos o software program na period da IA. Ao padronizar a interface entre agentes e aplicativos de IA, o MCP está fazendo para a IA o que as APIs fizeram pelos serviços da Internet – fazendo integração Composível, reutilizável e escalável. Isso tem implicações profundas para desenvolvedores e empresas.
Em breve poderíamos morar em um mundo onde os assistentes de IA não se limitam a responder perguntas, mas são verdadeiros colegas de trabalho. Eles usarão ferramentas em nosso nome, coordenam tarefas complexas e se adaptam a novas ferramentas tão facilmente quanto uma nova contratação – ou talvez ainda mais facilmente. Os fluxos de trabalho que antes exigiam colar scripts ou clicar em dezenas de UIs podem ser realizados por uma conversa simples com uma IA que “conhece as cordas”. E a beleza é, graças ao MCP, as cordas são padronizadas – a IA não precisa aprender cada um do zero para cada aplicativo.
Para engenheiros de software program, a adoção do MCP em ferramentas oferece um vantagem estratégica. Isso significa que seu produto pode se conectar ao ecossistema emergente dos agentes de IA. Os usuários podem preferir ferramentas que funcionam com seus assistentes de IA prontos para uso.
A imagem maior é Composibilidade. Vimos serviços composáveis em nuvem (microsserviços) e componentes de interface do usuário compostos no frontend – agora estamos olhando Inteligência composta. Você pode misturar e combinar recursos de IA com os recursos da ferramenta para montar soluções para problemas em tempo actual. Ele lembra a filosofia do Unix (“Faça uma coisa bem”), mas se aplica a IA e ferramentas, onde um agente tubula dados de um serviço MCP para outro, orquestrando uma solução. Isso desbloqueia a criatividade: os desenvolvedores e até os usuários finais podem sonhar com fluxos de trabalho sem esperar que alguém integre formalmente esses produtos. Quer sua ferramenta de design para conversar com seu editor de código? Se ambos tiverem MCP, você pode preencher -os com um pouco de agente solicitando. Na verdade, Os usuários se tornam integradoresinstruindo sua IA a tecer soluções advert hoc. Essa é uma mudança poderosa.
Obviamente, para desbloquear totalmente isso, precisaremos enfrentar os desafios discutidos – principalmente em torno da confiança e da robustez -, mas aqueles parecem superáveis com o desenvolvimento ativo e a vigilância da comunidade. O fato de os principais jogadores como a antropia estarem impulsionando isso como código aberto, e que empresas como Zapier estão a bordo dá confiança de que o MCP (ou algo muito parecido) persistirá e crescerá. É revelador que, mesmo em sua fase inicial, temos histórias de sucesso como o Blender MCP se tornando ganhos de produtividade viral e actual (por exemplo, “5x mais rápida implementação da interface do usuário” com o figma MCP). Eles fornecem um vislumbre do que um ecossistema maduro do MCP poderia fazer em todos os domínios.
Para os engenheiros que lêem este mergulho profundo, o take -away é claro: MCP é importante. Vale a pena entender e talvez experimentar em seu contexto. Seja integrando uma IA no seu fluxo de trabalho de desenvolvimento por meio de servidores MCP existentes ou criando um para o seu projeto, o investimento pode pagar automatizando o trabalho grunhido e permitindo novos recursos. Como em qualquer padrão, há um efeito de rede – os colaboradores de sabores ajudam a dirigir e também se beneficiam de estar à frente da curva à medida que a adoção cresce.
Na reflexão remaining, o MCP representa uma mudança de paradigma onde A IA é tratada como um usuário de primeira classe e operador de software program. Estamos nos movendo em direção a um futuro em que usar um computador pode significar dizer a uma IA que resultado você deseja, e ele descobre quais aplicativos abrirem e quais botões pressionar – um verdadeiro Desenvolvedor/Assistente Pessoal. É um pouco como ter uma superpotência, ou pelo menos uma equipe muito competente trabalhando para você. E, como qualquer revolução nas interfaces de computação (GUI, Contact, Voice, and so on.), depois de experimentar, voltar ao caminho antigo parece limitante. O MCP é um facilitador essencial dessa revolução para os desenvolvedores.
Mas a direção está definida: Agentes de IA que podem interagir com fluência e segurança com o amplo mundo do software program. Se for bem-sucedido, o MCP terá desbloqueado uma nova onda de fluxos de trabalho composíveis e inteligentes que aumentam a produtividade e até como pensamos sobre a solução de problemas. Em um sentido muito actual, poderia ajudar “Remova o ônus da mecânica para que as pessoas possam se concentrar no criativo“Como o CTO da Block colocou.
E é por isso que o MCP é importante.
Ele está construindo a ponte para um futuro em que os humanos e a IA colaboram através do software program de maneiras, estamos apenas começando a imaginar, mas que em breve pode se tornar o novo regular em engenharia de software program e além.