Publicado por Ricardo Esper, especialista em Segurança da Informação
Blog: ricardoesper.com.br
Introdução MCP
A integração entre modelos de linguagem (LLMs) e sistemas corporativos sempre foi um desafio técnico: como permitir que uma IA generativa acesse dados em tempo real, chame APIs com segurança e execute ações úteis — sem depender de estruturas ad-hoc ou scripts frágeis?
Em 2024, a resposta começou a surgir com o lançamento do Model Context Protocol (MCP), um protocolo aberto que está rapidamente se tornando o padrão de comunicação entre agentes de IA e APIs empresariais.
O que é o MCP?
O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto e padronizado que define como modelos de linguagem podem descobrir, entender e executar chamadas de API em tempo real, com validação de contexto e segurança.
Lançado pela Anthropic e adotado por OpenAI, Microsoft e Google, o MCP funciona como um “USB-C da IA”: um canal unificado e interoperável para que assistentes, agentes e modelos possam se conectar a diferentes serviços e sistemas empresariais, de forma segura e estruturada.
Como o MCP Funciona?
1. Catálogo de Ferramentas
Servidores MCP expõem funções (tools) que podem ser chamadas pela IA. Cada função possui:
- Nome
- Descrição
- Schema JSON com parâmetros esperados
- URL de execução (API, banco, etc.)
2. IA com Acesso ao Catálogo
Um LLM (como GPT-4) conectado ao MCP consegue:
- Descobrir quais ferramentas estão disponíveis
- Selecionar a função correta com base no prompt do usuário
- Preencher os parâmetros com base no contexto
3. Execução e Resposta
O sistema intermediário (agent gateway ou orchestrator) executa a chamada real (REST, GraphQL, etc.), recebe a resposta, e injeta essa informação no próximo turno do modelo.
Exemplo Prático
Prompt:
“Qual o status do pedido #A123?”
Resposta da IA via MCP:
jsonCopiarEditar{
"function_call": {
"name": "consultar_status_pedido",
"arguments": { "id": "A123" }
}
}
Chamada real (via REST):
httpCopiarEditarGET https://api.empresa.com/pedidos/A123
Resposta formatada pela IA:
O pedido #A123 está em separação e será enviado em até 2 dias úteis.
Arquitetura de Referência
csharpCopiarEditar[Usuário]
↓
[IA (LLM)]
↓
[MCP Agent Gateway]
↓
[Função/API REST interna]
Essa arquitetura pode ser utilizada por:
- Helpdesks inteligentes
- Copilotos corporativos
- Agentes para governança e SIEM
- Interfaces de chat com acesso real a bases de dados
Segurança no MCP
Com o poder vem a responsabilidade. A comunidade identificou diversos vetores de ataque contra agentes MCP:
| Ataque | Descrição |
|---|---|
| Tool Poisoning | Funções maliciosas que manipulam a IA |
| Rug Pull | A ferramenta muda de comportamento em tempo real |
| Token Exfiltration | Respostas forjadas que roubam segredos |
| Permissões não isoladas | Acesso amplo a APIs sem checagem granular |
Boas práticas de segurança:
- Uso de gateways com RBAC e autenticação mTLS
- Validação rigorosa dos schemas JSON
- Logs e auditoria de todas as execuções
- Ambientes multi-tenant isolados
Ferramentas Recomendadas
mcp-agent (lastmile-ai)
- Projeto open-source em Python
- Ideal para protótipos e projetos leves
agentgateway (Rust)
- Robusto, seguro, performático
- Suporte a multi-tenant, RBAC, xDS (configuração dinâmica)
OpenAI Agents SDK
- Compatível com MCP nativamente
- Fácil integração com ChatGPT, copilotos e funções
MCP Guardian / Lasso Gateway
- Camadas de segurança para requests MCP
- Monitoramento, autenticação, limites de acesso
Aplicações Reais para MSPs e Empresas
- IA com acesso ao PSA / RMM
- Agentes de resposta a incidentes de segurança
- IA de atendimento com acesso a base de conhecimento via API
- Automação de onboarding e execução de scripts com validação
- Processos baseados em chat com orquestração via MCP
Conclusão
O MCP representa um salto quântico na forma como a IA interage com sistemas reais. Com ele, os modelos deixam de apenas responder com texto e passam a agir com base em dados reais e executar comandos úteis, de forma rastreável e segura.
Para desenvolvedores, analistas de segurança e arquitetos de soluções, é hora de começar a explorar esse protocolo, definir políticas de uso e preparar suas APIs para serem chamadas por agentes inteligentes.
0 comentários