Google Adere ao Padrão Aberto MCP da Anthropic para Conectar Modelos de IA a Fontes de Dados

Google Adere ao Padrão Aberto MCP da Anthropic para Conectar Modelos de IA a Fontes de Dados

O cenário da inteligência artificial (IA) continua a evoluir rapidamente, e a interoperabilidade entre diferentes sistemas torna-se cada vez mais crucial. Seguindo os passos da OpenAI, a Google anunciou que também adotará o Model Context Protocol (MCP), um padrão desenvolvido pela rival Anthropic.

A notícia foi divulgada por Demis Hassabis, CEO da Google DeepMind, através de uma publicação na rede social X (anteriormente conhecida como Twitter). Hassabis confirmou que a Google integrará o suporte ao MCP em seus modelos Gemini e no kit de desenvolvimento de software (SDK) correspondente, embora não tenha especificado um cronograma para a implementação.

"O MCP é um bom protocolo e está rapidamente se tornando um padrão aberto para a era dos agentes de IA", escreveu Hassabis. "Estamos ansiosos para desenvolvê-lo ainda mais com a equipe do MCP e outros na indústria."

O que é o Model Context Protocol (MCP)?

O MCP foi proposto pela Anthropic como uma forma padronizada de conectar modelos de IA, como chatbots, a fontes de dados externas. Isso inclui ferramentas de negócios, softwares diversos, repositórios de conteúdo e ambientes de desenvolvimento de aplicativos.

Essencialmente, o protocolo permite que os desenvolvedores estabeleçam conexões bidirecionais:

  • Servidores MCP: Expõem os dados das fontes.
  • Clientes MCP: Aplicativos e fluxos de trabalho (como um chatbot) que se conectam a esses servidores para buscar ou enviar informações necessárias para completar tarefas.

Um Padrão Aberto em Ascensão

A decisão da Google de adotar o MCP, poucas semanas após um anúncio semelhante da OpenAI, reforça a posição do protocolo como um potencial padrão de fato para a indústria. Desde que a Anthropic tornou o MCP de código aberto, várias empresas já adicionaram suporte à tecnologia em suas plataformas, incluindo nomes como Block, Apollo, Replit, Codeium e Sourcegraph.

A adoção por gigantes como Google e OpenAI sinaliza um movimento importante em direção a uma maior padronização e colaboração no ecossistema de IA, facilitando a criação de aplicações mais poderosas e integradas que podem acessar e utilizar dados de forma mais eficiente e segura.

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