Resposta rápida: o que é MCP
O Model Context Protocol (MCP) é um padrão open source para conectar aplicações de IA a sistemas externos: fontes de dados, ferramentas e fluxos. A própria documentação o chama de uma porta USB-C para aplicações de IA. A Anthropic tornou o MCP open source em 25 de novembro de 2024. Em setembro de 2026, a documentação do MCP cita Claude, ChatGPT, Visual Studio Code e Cursor entre os aplicativos que se conectam a servidores MCP; essa é a nomenclatura deles, não uma lista completa. Tudo abaixo vem da documentação e da especificação do protocolo, além das páginas oficiais de fornecedores consultadas em setembro de 2026.
O que MCP significa e qual problema ele resolve
MCP significa Model Context Protocol. A Anthropic o apresentou como solução para um incômodo específico. Cada nova fonte de dados precisava de sua própria integração personalizada, então a mesma infraestrutura era refeita para cada assistente e cada sistema. Um protocolo substitui essa pilha de conectores pontuais. A documentação aponta três grupos beneficiados. Desenvolvedores criam uma integração uma vez, em vez de uma vez por assistente. Aplicações e agentes de IA ganham uma forma consistente de acessar contexto e executar ações. Usuários finais obtêm assistentes que interagem com seus sistemas reais, em vez de apenas falar sobre eles.
Os exemplos da documentação são deliberadamente comuns: um agente lê o Google Calendar e o Notion de um usuário, o Claude Code gera um aplicativo web a partir de um design no Figma e chatbots empresariais consultam múltiplos bancos de dados. Em teoria, nada disso precisa de um novo protocolo. Na prática, cada caso antes precisava de seu próprio código de integração. O MCP deu uma forma padronizada a essa integração.
Como o MCP funciona: hosts, clientes e servidores
A página de arquitetura define três funções. O host é a aplicação de IA que coordena um ou mais clientes. Cada cliente mantém uma conexão com exatamente um servidor. Um servidor é um programa que fornece contexto aos clientes. Hosts criam um cliente por servidor; portanto, três servidores significam três clientes com três conexões dedicadas.
"Transporte stdio: usa fluxos de entrada/saída padrão para comunicação direta de processos entre processos locais na mesma máquina ... Transporte HTTP streamable: usa HTTP POST para mensagens do cliente para o servidor com Server-Sent Events opcionais ... Esse transporte permite comunicação com servidores remotos"
Fonte: modelcontextprotocol.io
Por baixo, o MCP usa JSON-RPC 2.0, com notificações para mensagens que não precisam de resposta. Ele define dois transportes. O transporte stdio abrange processos locais na mesma máquina que o host. O HTTP streamable abrange servidores remotos, usando HTTP POST com Server-Sent Events opcionais. Esse transporte oferece suporte a métodos padrão de autenticação HTTP, e o MCP recomenda OAuth para obter tokens.
A versão 2026-07-28 da especificação torna o protocolo base JSON-RPC com solicitações sem estado e independentes, além de negociação de capacidades por solicitação. A versão 2025-06-18 da especificação descreve conexões com estado e negociação de capacidades entre servidor e cliente. Ambas as versões estão publicadas. Foi isso que mudou entre elas, não que uma esteja errada.
Uma única chamada de ferramenta funciona assim.
- Você pede ao assistente algo que precisa de um sistema externo.
- O cliente lista o que seu servidor oferece, ferramentas primeiro, por exemplo.
- O modelo escolhe uma ferramenta e emite a chamada.
- O host a intercepta e a encaminha ao servidor MCP correto.
- O servidor a executa e retorna um resultado. O host passa esse resultado ao modelo como parte da conversa.
Os componentes básicos: ferramentas, recursos e prompts
| Primitivo | Quem controla | Para que serve | Exemplo |
|---|---|---|---|
| Ferramentas | Host invoca, com consentimento prévio do usuário | Funções executáveis chamadas pelo modelo | Consultar um banco de dados, criar uma issue |
| Recursos | Servidor fornece, cliente lê | Dados que adicionam contexto | Eventos de calendário, páginas do Notion |
| Prompts | Servidor oferece, cliente os lista | Modelos reutilizáveis de interação | Modelo que estrutura uma solicitação |
| Sampling (obsoleto em 2026-07-28) | Servidor solicita ao aplicativo de IA do cliente | Solicitar uma conclusão do modelo | Pedir ao modelo do cliente para redigir um texto |
| Elicitação | Servidor solicita, usuário responde | Obter informações ou confirmações adicionais | Pedir um detalhe ausente |
Ferramentas são funções executáveis que a aplicação de IA pode invocar. Recursos são as fontes de dados que fornecem informações contextuais. Prompts são modelos reutilizáveis que estruturam interações com modelos de linguagem. Um cliente lista o que um servidor oferece e, depois, chama o que precisa.
Dois recursos ficam no lado do cliente. A elicitação permite que um servidor MCP solicite informações adicionais ou confirmação do usuário, para que possa pedir um detalhe ausente em vez de falhar. O sampling permitia que servidores solicitassem conclusões de modelos de linguagem à aplicação de IA do cliente. A partir da versão 2026-07-28 do protocolo, ele está obsoleto, e novas implementações são orientadas a integrar diretamente com APIs de provedores de LLM. Na versão 2025-06-18 da especificação, os clientes ainda podiam oferecer sampling e roots aos servidores, por isso materiais mais antigos listam ambos.
Quem criou o MCP e quem o administra agora
David Soria Parra e Justin Spahr-Summers criaram o MCP na Anthropic, e a Anthropic o tornou open source em 25 de novembro de 2024. O lançamento trouxe três coisas: a especificação e os SDKs, suporte a servidores MCP locais nos aplicativos Claude Desktop e um repositório open source de servidores MCP. Conforme citado no anúncio de lançamento da Anthropic de 25 de novembro de 2024, Block e Apollo foram adotantes iniciais, enquanto Zed, Replit, Codeium e Sourcegraph eram empresas de ferramentas de desenvolvimento trabalhando com ele. Foram esses os nomes citados pela Anthropic no lançamento, não uma lista atual de adotantes. Nomes, propriedade e marcas mudaram desde então.
A administração mudou desde então: o rodapé do modelcontextprotocol.io informa que o Model Context Protocol é uma série da LF Projects, LLC. As especificações são versionadas por data. A página da especificação 2025-06-18 está marcada como uma versão anterior e aponta 2026-07-28 como a mais recente.
Servidores e clientes MCP que você pode usar hoje
A documentação lista sete servidores de referência atuais: Everything, Fetch, Filesystem, Git, Memory, Sequential Thinking e Time. Os iniciais, incluindo GitHub, Google Drive e Puppeteer, agora estão arquivados. O repositório oficial contém apenas os servidores de referência do grupo diretor. Ele alerta que são exemplos educacionais, e não soluções prontas para produção, e direciona ao MCP Registry em registry.modelcontextprotocol.io.
"Cada cliente MCP exige seu próprio servidor MCP. ... mas apenas um servidor por cliente MCP nomeado. ... Não há limite para o número de ferramentas que você pode adicionar a um servidor, nem para o número de chamadas de ferramenta que pode fazer por sessão. O único limite de uso é a franquia de tarefas incluída no seu plano Zapier."
Fonte: docs.zapier.com
Servidores de fornecedores realizam o trabalho cotidiano, e a Cloudflare documenta como criar e implantar o seu na própria plataforma. Cada linha abaixo vem da documentação do respectivo fornecedor, consultada em setembro de 2026. A maioria dessas páginas não informa data de atualização.
- GitHub: repositórios, arquivos de código, issues, pull requests e automação de fluxos, além de uma versão remota hospedada pelo GitHub, conforme seu README em setembro de 2026.
- Notion: um servidor remoto hospedado pelo Notion, no qual, após uma autorização OAuth, clientes como Claude Code ou Cursor pesquisam, leem e atualizam conteúdo, em setembro de 2026.
- Stripe: identificado como prévia pública em setembro de 2026, com ferramentas para a API da Stripe e sua base de conhecimento, autorizado por OAuth em vez de uma chave de API compartilhada.
- Atlassian: pesquisa e resumos em Jira, Jira Service Management, Confluence, Bitbucket, Projects e Goals sob OAuth 2.1 que respeita permissões. Conforme sua documentação de suporte em setembro de 2026, as chamadas consomem créditos Rovo de um pool compartilhado da organização, sem taxa informada.
- HubSpot: acesso de leitura e gravação aos dados do HubSpot CRM, exigindo a nova HubSpot Developer Platform, conforme a documentação para desenvolvedores em setembro de 2026.
- Supabase: grupos de ferramentas com tudo, exceto Storage, ativado por padrão; um modo Postgres somente leitura; e ferramentas experimentais de branching que exigem um plano pago não especificado na página, em setembro de 2026.
- Playwright: automação de navegador por meio de snapshots estruturados de acessibilidade em vez de capturas de tela, exigindo Node.js 18 ou mais recente, em setembro de 2026.
Plataformas de automação também envolvem seus catálogos. A documentação da Zapier informa que cada chamada bem-sucedida de ferramenta do Zapier MCP usa duas tarefas do seu plano Zapier e que chamadas com falha não são contabilizadas. Sua própria página em zapier.com/mcp informa que o MCP está disponível em todos os planos Zapier em setembro de 2026 e o identifica como MCP Beta em sua seção principal. Segundo a página do MCP da IFTTT, em setembro de 2026, seu servidor MCP permite que ferramentas de IA pesquisem, criem e executem automações em mais de 1.000 serviços e mais de 50 milhões de applets. Ambas são contagens da própria IFTTT. O plano pago nas etapas de configuração é o da própria ferramenta de IA, vinculado como planos pagos do Claude. A Latenode, cujo blog é este, também publica um servidor MCP. Em setembro de 2026, sua página de MCP conecta agentes como Cursor, Claude Desktop, Claude Code e Codex a mais de 800 aplicativos por um endpoint, com OAuth gerenciado e sem chaves de API de aplicativos; é grátis para começar, com aplicativos premium cobrados conforme o uso a partir de créditos da Latenode. Um segundo servidor, o Latenode MCP Server, permite que um agente crie fluxos, acione execuções e gerencie fluxos em um espaço de trabalho da Latenode. Sua página de preços cobra o tempo de execução de fluxos em segundos de CPU, com os primeiros 10.000 segundos de CPU gratuitos todos os meses nos planos Free e Pay as you go; nenhuma das duas páginas publica um preço de MCP por chamada.
MCP versus chamadas de função, plugins e APIs
A chamada de função é um recurso do modelo dentro de uma aplicação: essa aplicação define as funções, o modelo solicita uma delas e a aplicação a executa. Nada é transferido. O MCP é um protocolo; portanto, um servidor criado uma vez responde a qualquer cliente que o utilize. Um plugin pertence ao produto que o hospeda. É essa propriedade que o MCP desloca: a integração deixa de pertencer ao assistente.
As APIs não desaparecem. Uma API continua por trás de um servidor MCP. O servidor padroniza como um modelo descobre essa API e a chama, listando capacidades antes de invocar uma. Segundo a documentação da plataforma da OpenAI, em setembro de 2026, conectores são wrappers MCP mantidos pela OpenAI para serviços populares, com Google Workspace e Dropbox como seus próprios exemplos. Tanto conectores quanto servidores MCP remotos contam ali como capacidades além das chamadas de função.
| Abordagem | Escopo | Reutilização entre aplicativos | Melhor opção |
|---|---|---|---|
| Chamada de função | Um modelo em um aplicativo | Não, o aplicativo a define | Lógica dentro do seu próprio aplicativo |
| Plugin de produto | Um produto host | Não, vinculado a esse produto | Recursos para esse produto |
| Chamada direta de API | Uma integração fixa | Não aplicável | Uma única integração estável |
| Servidor MCP | Qualquer cliente que utilize MCP | Sim, um protocolo | Muitos clientes, muitos sistemas |
Uma exceção: com uma única integração fixa, o MCP adiciona um componente que você não precisa.
Segurança e consentimento: o que o protocolo exige de você
A especificação 2026-07-28 exige consentimento explícito do usuário para todo acesso a dados e operações, além de consentimento antes que dados do usuário sejam expostos a um servidor. Interfaces claras para revisar e autorizar atividades ficam um nível abaixo: a especificação diz que implementadores devem fornecê-las, não que são obrigados. Ela também alerta que ferramentas representam execução de código arbitrário; portanto, hosts precisam obter consentimento explícito do usuário antes de invocar qualquer ferramenta. O MCP não pode impor isso no nível do protocolo. Implementadores são orientados a criar fluxos sólidos de consentimento e autorização em suas próprias aplicações.
A documentação da plataforma da OpenAI, em setembro de 2026, alerta que servidores MCP remotos não foram verificados pela OpenAI. Ela destaca a injeção de prompt como um risco particular quando um modelo pode acessar servidores que mantêm dados sensíveis ou executam ações. Sua orientação: usar servidores oficiais hospedados pelos próprios provedores de serviço, além dos parâmetros require_approval e allowed_tools para que ações sensíveis passem por um fluxo de aprovação. A mesma página informa que a OpenAI solicita a aprovação do desenvolvedor por padrão antes que dados cheguem a um conector ou servidor MCP remoto. Esse padrão require_approval pode mudar, portanto não é uma garantia. A documentação da Stripe, em setembro de 2026, exige confirmação humana antes de determinadas ações de gravação, citando reembolsos e pagamentos enviados como exemplos. A Cloudflare recomenda diversos servidores focados, com permissões de escopo restrito, para reduzir acessos excessivamente privilegiados. Na prática: tokens com privilégio mínimo, aprovação para qualquer ação que grave ou envie dados e preferência por servidores oficiais.
Como testar o MCP em dez minutos
- Escolha um cliente compatível com MCP. Em setembro de 2026, a documentação do MCP cita Claude, ChatGPT, Visual Studio Code, Cursor e MCPJam; essa é a lista deles, não uma relação completa.
- Escolha um servidor: um servidor de referência como Fetch, Filesystem ou Memory, um servidor oficial de fornecedor ou algo do registro em registry.modelcontextprotocol.io.
- Adicione-o à configuração do seu cliente. Um servidor local é informado pelo comando que o inicia, como o servidor de memória da documentação iniciado com npx -y @modelcontextprotocol/server-memory. Um servidor remoto é informado pela URL e autenticação.
- Verifique se seu host suporta servidores remotos. O README do GitHub, em setembro de 2026, cita VS Code 1.101 ou mais recente, Claude Desktop, Cursor e Windsurf. O suporte dos hosts muda rapidamente, então consulte a documentação atual do host.
- Aprove a conexão e espere um segundo prompt no primeiro uso: com o Zapier MCP, o cliente pede que você aprove a primeira execução de ferramenta.
- Peça ao assistente para fazer uma tarefa pequena que exija o servidor e, depois, confira o resultado no sistema de origem.
