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O que é MCP (Model Context Protocol) e como funciona?

MCP é um padrão aberto que permite que agentes de IA se conectem a ferramentas externas por meio de uma interface universal. Um servidor, qualquer agente — sem plugins personalizados.

17 de abr. de 2026

A versão curta

MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto criado pela Anthropic que define como agentes de IA descobrem e utilizam ferramentas externas. Pense nele como USB-C para IA — um conector universal que funciona com qualquer dispositivo. Antes do MCP, cada agente de IA precisava do seu próprio formato de plugin personalizado. O MCP substitui isso por um único protocolo que qualquer agente pode falar.

Por que o MCP existe

Modelos de IA como Claude, GPT e Gemini são raciocinadores poderosos, mas não conseguem fazer nada fora do seu sandbox. Não conseguem navegar na web, consultar um banco de dados ou controlar um navegador por conta própria. Para interagir com o mundo real, precisam de ferramentas.

Antes do MCP, conectar um agente de IA a ferramentas externas significava construir uma integração personalizada para cada combinação. Quer que o Claude leia arquivos? Escreva um plugin. Quer que o Cursor faça o mesmo? Escreva outro plugin. Quer que o Codex participe? Mais um plugin. As ferramentas são idênticas — a conexão não é.

O MCP resolve isso padronizando a conexão. Um autor de ferramenta escreve um servidor MCP. Cada agente compatível com MCP — Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code Copilot e dezenas mais — pode se conectar a ele imediatamente.

Como o MCP funciona

O MCP usa uma arquitetura cliente-servidor baseada em JSON-RPC 2.0. Existem três participantes:

Host — a aplicação de IA (Claude Desktop, Cursor, VS Code). Gerencia conexões e executa o modelo de linguagem.
Client — um conector dentro do host que mantém um link 1:1 com um servidor MCP específico.
Server — um programa que expõe ferramentas, recursos ou prompts ao agente de IA.

Quando um agente inicia, ele se conecta aos seus servidores MCP configurados e pergunta a cada um: "Que ferramentas você tem?" O servidor responde com uma lista de ferramentas, cada uma descrita por um nome, uma descrição legível e um esquema de parâmetros tipado. O agente armazena esse catálogo e o usa ao decidir como atender as solicitações do usuário.

// Example: MCP server exposes a tool
{
  "name": "browser_parallel_navigate",
  "description": "Navigate all connected browsers to a URL in parallel",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "url": { "type": "string", "description": "Target URL" }
    },
    "required": ["url"]
  }
}

O que os servidores MCP podem fornecer

O MCP define três tipos de capacidades que um servidor pode expor:

Tools — funções que a IA pode chamar para executar ações (navegar em um navegador, enviar um email, consultar um banco de dados). A capacidade mais comum.
Resources — dados somente leitura que a IA pode acessar (conteúdo de arquivos, respostas de API, configuração). Como endpoints GET.
Prompts — templates reutilizáveis que ajudam os usuários a interagir com a IA de forma consistente.

A maioria dos servidores MCP foca em ferramentas. Por exemplo, o Ornold MCP expõe mais de 30 ferramentas de automação de navegador — navegar, clicar, preencher formulários, resolver CAPTCHAs, tirar capturas de tela, executar JavaScript — tudo executável em múltiplos perfis de navegador em paralelo.

Transporte: como o agente e o servidor se comunicam

O MCP suporta múltiplos mecanismos de transporte:

stdio — o servidor roda como um processo filho local. O agente o inicia e se comunica via stdin/stdout. Simples, rápido, sem rede. É assim que a maioria dos servidores MCP locais funciona (incluindo o Ornold MCP via `npx ornold-mcp`).
Streamable HTTP — o servidor roda remotamente e se comunica por HTTP. Suporta múltiplos clientes simultâneos. Recomendado para servidores remotos/compartilhados.
SSE (Server-Sent Events) — transporte HTTP mais antigo, mantido para compatibilidade retroativa.

Para ferramentas locais como automação de navegador, stdio é a escolha padrão. O agente inicia o processo do servidor MCP e eles se comunicam diretamente — sem latência de rede, sem complexidade de autenticação.

Quais agentes de IA suportam MCP?

A adoção do MCP cresceu rapidamente desde seu lançamento. A partir de 2025, estes agentes suportam MCP nativamente:

Claude Code — agente CLI da Anthropic
Claude Desktop — aplicação desktop da Anthropic
Codex — agente de codificação da OpenAI (CLI)
Cursor — editor de código com IA da Anysphere
Windsurf — AI IDE da Codeium
VS Code Copilot — assistente de IA do GitHub
Cline — assistente de codificação com IA de código aberto
Roo Code, Kilo Code, Augment Code — e muitos mais

Qualquer aplicação que implemente a especificação do cliente MCP pode se conectar a qualquer servidor MCP. Esta é a proposta de valor central — escreva uma vez, use em qualquer lugar.

MCP vs Function Calling vs Plugins

Como o MCP se compara a outras abordagens para dar ferramentas aos agentes de IA?

Function calling (OpenAI, Anthropic) — a API do modelo suporta definições de ferramentas, mas as ferramentas rodam no SEU código. Você define o esquema, o modelo retorna uma chamada de ferramenta e você a executa. O MCP padroniza o lado do servidor para que as ferramentas sejam portáveis entre agentes.
ChatGPT Plugins (descontinuados) — a tentativa anterior da OpenAI de integração de ferramentas. Proprietário, só funcionava com ChatGPT, exigia aprovação da OpenAI. O MCP é aberto, funciona com qualquer agente, sem necessidade de aprovação.
Integrações personalizadas — código sob medida para cada par agente-ferramenta. Funciona mas não escala. O MCP substitui o problema de integração N×M por N+M.

O MCP não substitui function calling — ele se constrói sobre ele. O agente de IA usa seu function calling nativo para invocar ferramentas MCP. O MCP padroniza como as ferramentas são descobertas, descritas e servidas.

Um exemplo prático: automação de navegador

Para tornar isso concreto, veja como o MCP funciona com o Ornold para automação de navegador:

Você instala o servidor MCP do Ornold: `npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080`
Seu agente de IA (digamos, Claude Code) se conecta a ele e descobre mais de 30 ferramentas: navigate, click, fill, screenshot, solve CAPTCHA, etc.
Você diz ao agente: "Abra google.com em todos os navegadores e pesquise MCP protocol"
O agente planeja os passos, chama `browser_parallel_navigate`, depois `browser_parallel_fill`, depois `browser_parallel_click` — tudo através de chamadas de ferramentas MCP
Cada ferramenta é executada em todos os perfis de navegador antidetecção conectados em paralelo

O mesmo servidor MCP do Ornold funciona de forma idêntica com Codex, Cursor, Windsurf ou qualquer outro agente compatível com MCP. Sem alterações de código, sem plugins separados.

// Connect Ornold MCP to Claude Code:
claude mcp add --transport stdio ornold-browser -- npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080

// Connect to Codex:
codex mcp add ornold-browser -- npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080

// Connect to Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
  "mcpServers": {
    "ornold-browser": {
      "command": "npx",
      "args": ["ornold-mcp", "--token", "YOUR_TOKEN", "--linken-port", "40080"]
    }
  }
}

Começando com MCP

Se você quer usar ferramentas MCP, só precisa de um agente de IA compatível com MCP e um servidor MCP. Sem SDK, sem framework, sem código repetitivo. Para automação de navegador com Ornold:

Obtenha um token API em mcp.ornold.com
Adicione o servidor MCP à configuração do seu agente (um comando para agentes CLI, um bloco JSON para editores)
Inicie seu navegador antidetecção e converse com a IA

Para mais detalhes sobre o protocolo em si, consulte a especificação oficial do MCP. Para guias de configuração específicos por agente, confira nosso guia do Claude Code, guia do Codex ou guia do Cursor.