MCP (Model Context Protocol): o que é, como funciona e exemplos
O padrão aberto que liga o Claude, o ChatGPT e outros agentes de IA aos sistemas da empresa
MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto que define como um aplicativo de inteligência artificial, como o Claude ou o ChatGPT, se conecta a sistemas externos, como arquivos, bancos de dados, ERPs e lojas virtuais, para consultar informações e executar tarefas. Foi lançado pela Anthropic em novembro de 2024 e hoje é mantido por um fundo da Linux Foundation.
Guia atualizado em 30/10/2026 · fontes: modelcontextprotocol.io, Anthropic e OpenAI
Por Fábio Xavier, fundador da Uplaces · Publicado em 30/10/2026 · Atualizado em 30/10/2026
O que é MCP?
Em uma frase: o MCP é a tomada padrão que deixa qualquer aplicativo de IA compatível usar os dados e as ferramentas de qualquer sistema compatível, sem uma integração feita sob medida para cada par.
O significado da sigla
Model é o modelo de linguagem, o motor do Claude, do ChatGPT ou do Gemini. Context é o que o modelo precisa saber ou usar: o arquivo, o registro do banco, a ação de cadastrar um produto. Protocol é a regra que os dois lados seguem para conversar. Em português, protocolo de contexto de modelo.
Quem criou e quem mantém o MCP
A Anthropic, empresa que desenvolve o Claude, publicou o MCP em 25 de novembro de 2024 como projeto de código aberto, com a especificação, kits de desenvolvimento (SDKs) e um repositório de servidores prontos. Em 9 de dezembro de 2025, doou o protocolo à Agentic AI Foundation, um fundo da Linux Foundation cofundado por Anthropic, Block e OpenAI, com apoio de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg. Desde então, a evolução do padrão é decidida em público.
Que problema o MCP resolve?
Antes do MCP, cada aplicativo de IA precisava de uma integração própria para cada sistema. Cinco aplicativos e vinte sistemas davam até cem integrações, cada uma com o seu formato e a sua manutenção. No anúncio de 2024, a Anthropic resumiu: cada nova fonte de dados exigia a sua própria implementação.
Como era e como fica
Com o MCP, a conta vira soma. O dono do sistema escreve um servidor, e qualquer aplicativo compatível passa a usá-lo; quem faz o aplicativo implementa o cliente uma vez e alcança todos os servidores. Os mesmos cinco aplicativos e vinte sistemas pedem vinte e cinco peças, e não cem.
A analogia do USB-C, explicada com cuidado
A documentação oficial compara o MCP a uma porta USB-C para aplicativos de IA: assim como o USB-C padroniza a ligação entre aparelhos, o MCP padroniza a ligação entre a IA e os sistemas. A imagem funciona em dois pontos: o encaixe é um só, e trocar de aparelho dispensa trocar o cabo (trocar o Claude pelo ChatGPT mantém o mesmo servidor).
Em dois pontos ela engana, e é aí que mora o cuidado. Primeiro, o cabo leva energia e dados, e o servidor MCP leva poder de ação: ele pode ler a sua carteira de clientes e gravar preços. Ligar um servidor se parece mais com entregar a chave de uma sala do que com espetar um pendrive. Segundo, o encaixe padrão deixa em aberto o que cada aparelho faz: cada servidor decide quais ferramentas oferece, e a qualidade varia muito.
Como o MCP funciona: host, cliente e servidor
O MCP segue uma arquitetura de cliente e servidor com três papéis.
Os três papéis
| Papel | O que é | Exemplo |
|---|---|---|
| Host | O aplicativo de IA que a pessoa usa e que coordena as conexões | Claude Desktop, ChatGPT, Cursor e VS Code |
| Cliente MCP | A peça dentro do host que mantém a conexão com um servidor; o host cria um cliente para cada servidor | A conexão do Claude Desktop com o servidor do Google Drive |
| Servidor MCP | O programa que oferece dados e ferramentas, no computador da pessoa ou na internet | O servidor de arquivos locais, o do GitHub, o da loja Uplaces |
Os três participantes da arquitetura do MCP, segundo a documentação oficial.
O que um servidor MCP expõe: tools, resources e prompts
O que um servidor oferece cabe em três tipos, as primitivas:
- Tools (ferramentas): funções que o aplicativo de IA pode executar, como consultar um banco ou criar um cupom. São elas que fazem o agente agir.
- Resources (recursos): dados que dão contexto, como um arquivo ou o esquema de uma tabela.
- Prompts: modelos de instrução prontos, como um roteiro de análise com exemplos.
No sentido contrário, o servidor pode pedir à pessoa uma informação ou uma confirmação no meio da tarefa (elicitation).
Por onde as mensagens viajam: JSON-RPC, stdio e HTTP
As mensagens seguem o JSON-RPC 2.0, um formato simples de pedido e resposta. O transporte tem duas opções:
- stdio: para o servidor local, no mesmo computador do aplicativo, pela entrada e saída do programa, sem rede.
- Streamable HTTP: para o servidor remoto, na internet. Aceita token ou chave, e a especificação recomenda o OAuth, o login com tela de aprovação.
A especificação é versionada por data. Na leitura de 30/10/2026, a versão mais recente publicada em modelcontextprotocol.io era a 2026-07-28.
Uma pergunta, do começo ao fim
- Ao conectar, o host pede ao servidor a lista de ferramentas (tools/list), cada uma com nome, descrição e campos.
- Você escreve: “quais produtos ativos estão sem foto?”.
- O modelo escolhe a ferramenta pela descrição, e o host envia a chamada (tools/call).
- O servidor executa, dentro da permissão da conexão, e devolve o resultado.
- O modelo responde, ou encadeia outra ferramenta.
Quem escolhe a ferramenta é o modelo, pela descrição que o servidor escreveu. Descrição vaga gera escolha errada, e isso separa um servidor MCP útil de um que só ocupa espaço.
O que é um servidor MCP? Exemplos reais
Servidor MCP (ou MCP server) é o programa que coloca um sistema ao alcance dos aplicativos de IA: recebe as chamadas no padrão MCP e as traduz para o sistema, quase sempre pela API que ele já tinha. Pode ser local, no seu computador, ou remoto, oferecido pela empresa dona do sistema.
Exemplos que você encontra hoje
- Servidores de referência: no lançamento, em 2024, a Anthropic publicou servidores prontos para Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres e Puppeteer, que controla um navegador.
- Sistema de arquivos: servidor local que deixa o Claude Desktop ler as pastas que você indicar.
- Ferramentas de trabalho: servidores remotos oficiais, como o do Sentry, de monitoramento de erros.
- Comércio B2B: o servidor remoto da Uplaces, em mcp.admin.uplaces.com.br/api/mcp, pelo qual um agente consulta e configura uma loja B2B (veja mais abaixo).
Quantos servidores existem
Em dezembro de 2025, a Anthropic contava mais de 10 mil servidores MCP públicos ativos e mais de 97 milhões de downloads mensais dos kits de desenvolvimento em Python e TypeScript. Diretórios como o mcpservers.org listam servidores por categoria; antes de instalar um, confira quem o publica.
MCP no Claude e no ChatGPT: como conectar
Nos dois aplicativos, você informa o endereço do servidor, faz login no sistema e aprova o acesso. Os menus mudam com as versões, e o conector personalizado depende do tipo de conta.
Conectar um servidor MCP no Claude
- No Claude, abra a área de conectores e escolha adicionar um conector personalizado.
- Dê um nome e cole o endereço do servidor remoto informado pela empresa (na Uplaces, ele termina em /api/mcp).
- Clique em conectar. O Claude abre a tela de login do sistema.
- Entre com o seu usuário e, na tela de aprovação, escolha o que o Claude pode ler e alterar, e por quanto tempo.
- Abra uma conversa, ative o conector e faça um primeiro pedido só de leitura.
Conectar um servidor MCP no ChatGPT
- Nas configurações do ChatGPT, abra a área de conectores e adicione um servidor MCP personalizado.
- Informe o endereço e a autenticação, de preferência OAuth.
- Leia o aviso de risco: a OpenAI lembra que servidores personalizados são de terceiros.
- Aceite, conecte e faça login no sistema.
- Teste numa conversa. Antes de ação de escrita, o ChatGPT pede a sua confirmação.
No Claude Code, no Cursor e no VS Code
Aqui a conexão vai num comando ou num arquivo de configuração. No Claude Code:
claude mcp add --transport http uplaces https://mcp.admin.uplaces.com.br/api/mcp --header "Authorization: Bearer SUA_CHAVE"
No Cursor, o arquivo é o .cursor/mcp.json; no VS Code, o .vscode/mcp.json. A chave vai na configuração, nunca colada na conversa.
MCP, API, plugin e RAG: qual a diferença?
Os quatro termos aparecem juntos e se confundem. A tabela mostra o papel de cada um.
Comparação lado a lado
| API | MCP | Plugin | RAG | |
|---|---|---|---|---|
| O que é | A porta de um sistema para outros programas | Um padrão para aplicativos de IA usarem dados e ferramentas | Um pacote de extensão para um aplicativo específico | Uma técnica de buscar trechos de documentos e entregá-los ao modelo |
| Para quem foi feito | Programadores, que escrevem código para cada API | Modelos de IA, que leem a descrição das ferramentas | Os usuários daquele aplicativo | O próprio modelo, antes de responder |
| Lê ou age | Lê e grava, conforme a API | Lê e grava, conforme a permissão | Depende do que o pacote traz | Só lê |
| Exemplo | A API do ERP que recebe pedidos | O servidor da loja que lista produtos sem foto | Um plugin do Claude que traz um servidor MCP e instruções de uso | O assistente que busca a resposta na central de ajuda |
MCP, API, plugin e RAG: o papel de cada um.
Eles competem ou se somam?
Se somam. O servidor MCP costuma chamar a API por trás, um plugin pode empacotar um servidor MCP, e um servidor pode oferecer uma busca que usa RAG por dentro. Ligar dois sistemas é trabalho de API; dar a um agente de IA acesso controlado a um sistema é trabalho de MCP.
MCP é seguro? Permissão, chave e histórico
O protocolo define a conversa; a segurança depende de como o servidor foi construído e configurado. Quatro pontos decidem o risco.
Permissão: o agente faz o que a conexão deixa
Um bom servidor separa leitura de alteração, área por área, e nunca dá ao agente mais poder do que o de quem aprovou a conexão. Comece pelo menor acesso.
Chave e login: como o agente prova quem é
No OAuth, você vê quem pede acesso e para onde a aprovação volta. Na chave, usada em automações, o segredo fica na configuração do agente. Prefira validade curta e revogue o que deixou de usar.
Injeção de instruções: o risco que vem no conteúdo
A documentação da OpenAI alerta para a injeção de instruções (prompt injection): um texto malicioso escondido num documento, num e-mail ou numa página pode tentar mudar o comportamento do agente e vazar dados. Confiar em quem fez o servidor é metade da conta; a outra é o conteúdo que ele alcança.
Histórico: o que o agente fez, quando e por qual conexão
Toda escrita precisa deixar rastro, com o antes e o depois. Prefira servidores que simulam antes de gravar e mostram o histórico por conexão.
Checklist: antes de conectar um agente via MCP
Dez perguntas para revisar antes de liberar qualquer servidor MCP na empresa.
- 1. Quem publica o servidor? Prefira o oficial da empresa dona do sistema.
- 2. Para onde volta a aprovação? Na tela de login, o retorno deve ir para o aplicativo que você está conectando. Se não reconhecer, recuse.
- 3. O que ele lê e o que ele altera? Separe as ferramentas de leitura das de escrita.
- 4. Dá para limitar por área? Para começar, leitura em tudo e alteração em uma área.
- 5. Qual o prazo da conexão? Curto para testes; nas automações, anote o vencimento.
- 6. Onde fica a chave? Na configuração do agente ou num cofre, nunca na conversa.
- 7. Existe simulação antes de gravar? Só confirme depois de ler o que mudaria.
- 8. O histórico mostra antes e depois? Saiba onde ver cada ação, com data e conexão.
- 9. Para onde vão os dados lidos? Passam pelo serviço de IA; confira a política de privacidade e de treino da sua conta.
- 10. Como desligar? Revogue no próprio sistema, além de remover o conector do aplicativo.
Pode copiar e adaptar esta lista; se publicar, cite esta página como fonte.
Glossário do MCP em 12 termos
Os termos da documentação e dos aplicativos, cada um em uma linha.
Do host ao OAuth
| Termo | Em uma linha |
|---|---|
| Host | O aplicativo de IA que a pessoa usa e que coordena as conexões MCP |
| Cliente MCP | A peça do host que mantém a conexão com um servidor |
| Servidor MCP | O programa que oferece ferramentas, dados e prompts aos aplicativos de IA |
| Conector | O nome que o Claude e o ChatGPT dão a um servidor MCP conectado |
| Tool | Função que o modelo pode executar, como criar um cupom |
| Resource | Dado oferecido como contexto, como um arquivo ou um registro |
| Prompt | Modelo de instrução pronto, oferecido pelo servidor |
| Elicitation | Pedido do servidor por uma informação ou uma confirmação da pessoa |
| JSON-RPC 2.0 | O formato de pedido e resposta das mensagens do MCP |
| stdio | O transporte do servidor local, pela entrada e saída do programa |
| Streamable HTTP | O transporte do servidor remoto, pela internet |
| OAuth | O login com tela de aprovação, recomendado para servidores remotos |
Glossário do MCP. Pode reproduzir com link para esta página.
Quem adotou o MCP
Em pouco mais de um ano, o MCP saiu de um anúncio da Anthropic para o suporte dos principais aplicativos de IA.
A linha do tempo
- Novembro de 2024: a Anthropic lança o protocolo no Claude Desktop. Block e Apollo são as primeiras a adotar; Zed, Replit, Codeium e Sourcegraph, de ferramentas de programação, trabalham com o MCP.
- Até dezembro de 2025: segundo a Anthropic, o MCP foi adotado pelo ChatGPT, pelo Cursor, pelo Gemini, pelo Microsoft Copilot e pelo Visual Studio Code, entre outros.
- 9 de dezembro de 2025: o protocolo passa à Agentic AI Foundation, ao lado do goose, da Block, e do AGENTS.md, da OpenAI.
MCP nas vendas B2B: o que um agente faz na loja da sua distribuidora
Agora, um exemplo de primeira mão: a Uplaces, plataforma de pedidos e loja B2B para indústrias, distribuidoras e representantes, mantém um servidor MCP em produção. Os pedidos abaixo saem da ajuda dos Agentes de IA da Uplaces.
Cinco pedidos que funcionam hoje
| Para fazer isto | Peça ao agente | Permissão |
|---|---|---|
| Achar cadastro incompleto | “Quais produtos ativos estão sem foto, sem preço, sem NCM ou sem categoria?” | Produtos, ler |
| Cadastrar o catálogo de uma planilha | “Cadastre os produtos desta planilha na categoria Limpeza. Simule antes de gravar.” | Produtos, alterar |
| Ver a carteira de uma cidade | “Liste os clientes de São Paulo e mostre a política comercial de cada um.” | Clientes, ler |
| Acompanhar os pedidos | “Liste os 10 pedidos mais recentes, com o cliente e a situação.” | Pedidos, só leitura |
| Revisar impostos | “Mostre o resumo das minhas regras de ICMS-ST e quais têm alerta.” | Impostos, ler |
Pedidos reais ao servidor MCP da Uplaces, da página de ajuda dos Agentes de IA.
Na indústria: o catálogo que chega em planilha
A linha nova chega numa planilha com nome, código e preço. O administrador anexa a planilha na conversa e pede o cadastro; o agente mostra a simulação, e os produtos nascem inativos, para alguém conferir antes de aparecerem aos compradores.
Na distribuidora: preço por tabela e promoção da semana
Com milhares de itens e várias tabelas, a distribuidora pede o preço de um produto numa tabela, o estoque de uma lista de códigos ou a promoção da semana. Detalhe que aprendemos cedo: o estoque informado é o valor final, e não uma soma.
No escritório de representação: a carteira antes da visita
O gestor pergunta quais clientes ficam numa cidade, a política comercial de cada um e os pedidos recentes. São consultas de leitura, as mais seguras para começar.
O que aprendemos ao colocar um servidor MCP em produção
- Pedidos ficam só para consulta: o pedido entra pelo app, pela loja ou pela API.
- Credenciais de pagamento ficam fora do alcance do agente: chave de gateway, chave Pix e conta de recebimento só mudam pela tela, por uma pessoa.
- Toda alteração aceita simulação, e o histórico guarda o antes e o depois.
- Cada conexão vale para uma loja, com permissão por área, prazo e, se preciso, IPs autorizados.
- Cada chave tem limite de chamadas por minuto; ao chegar nele, o agente recebe o tempo de espera.
O Claude ou o ChatGPT trabalhando na loja B2B da sua empresa
Os Agentes de IA da Uplaces usam um servidor MCP para conectar o Claude, o ChatGPT, o Cursor, o n8n ou um agente seu a uma loja B2B. O administrador aprova a conexão, escolhe o que o agente lê e altera em cada área e por quanto tempo, e acompanha tudo no histórico. É um módulo à parte da Uplaces IA, que monta o rascunho do pedido com a mensagem do cliente.
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A API é a porta do sistema para outros programas, com código próprio em cada integração. O servidor MCP usa essa API por trás e descreve as ferramentas num formato que qualquer aplicativo de IA compatível entende.
Para usar um servidor pronto, não: basta colar o endereço no aplicativo e aprovar o acesso. Programar entra para criar um servidor novo, com os SDKs oficiais.
O protocolo é aberto e de uso livre. O custo vem dos serviços: a conta no aplicativo de IA e o sistema que oferece o servidor podem ser pagos, conforme as regras de cada um.
Confira quem o publica, prefira o oficial, comece só com leitura e veja se ele guarda histórico. O checklist desta página reúne os dez pontos.
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