Pular para o conteúdo principal

Porque todos estão falando de MCP e porque vai revolucionar a arquitetura de produtos baseados em LLMs?

O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto desenvolvido pela Anthropic que visa conectar assistentes de IA a sistemas onde os dados residem, como repositórios de conteúdo, ferramentas de negócios e ambientes de desenvolvimento. Seu objetivo é ajudar modelos avançados a produzir respostas melhores e mais relevantes.

O que é o Model Context Protocol?

O MCP é um protocolo que permite que assistentes de IA se conectem de forma segura e bidirecional a fontes de dados e ferramentas externas. A arquitetura é simples: os desenvolvedores podem expor seus dados por meio de servidores MCP ou construir aplicativos de IA (clientes MCP) que se conectam a esses servidores.

Componentes Principais do MCP

  • Servidores MCP: Exponibilizam dados e funcionalidades para os assistentes de IA.
  • Clientes MCP: Aplicativos de IA que consomem os dados e funcionalidades fornecidos pelos servidores MCP.

Benefícios do MCP

  • Integração Simplificada: Elimina a necessidade de conectores personalizados para cada fonte de dados.
  • Melhoria na Qualidade das Respostas: Permite que os assistentes de IA acessem dados relevantes em tempo real, melhorando a precisão das respostas.
  • Arquitetura Sustentável: Facilita a manutenção do contexto à medida que os sistemas de IA interagem com diferentes ferramentas e conjuntos de dados.

Exemplo de Uso do MCP

# Exemplo de como um assistente de IA pode usar o MCP para acessar um documento

def acessar_documento_via_mcp(documento_id):
    # Conectar ao servidor MCP
    servidor_mcp = conectar_servidor_mcp()
    
    # Solicitar o documento
    documento = servidor_mcp.obter_recurso('documento', documento_id)
    
    # Processar o documento
    resumo = resumir_conteudo(documento)
    
    return resumo

# Uso do exemplo
resumo = acessar_documento_via_mcp('12345')
print(resumo)

Conclusão

O Model Context Protocol representa um avanço significativo na forma como assistentes de IA interagem com dados e ferramentas externas. Ao padronizar essas conexões, o MCP facilita a construção de sistemas de IA mais eficientes, contextualmente conscientes e escaláveis.

Para saber mais, confira as referências abaixo:

Marcadores:

Comentários

Postar um comentário

Postagens mais visitadas deste blog

Temperatura na Inteligência Artificial Generativa: O Que é e Como Afeta os Resultados

Temperatura na Inteligência Artificial Generativa: O Que é e Como Afeta os Resultados No contexto da Inteligência Artificial generativa, especialmente em modelos de linguagem como o GPT, a "temperatura" é um parâmetro que controla a aleatoriedade nas previsões do modelo. Esse controle influencia a qualidade e a criatividade das respostas geradas, sendo uma ferramenta essencial para personalizar os resultados conforme a necessidade do usuário. O Que é Temperatura? Em modelos de IA generativa, a temperatura é um parâmetro utilizado durante o processo de amostragem de probabilidades para gerar tokens (palavras ou caracteres). O modelo gera uma distribuição de probabilidade para o próximo token com base no contexto atual. A temperatura ajusta a "curvatura" dessa distribuição, controlando a diversidade das respostas geradas. Em termos simples, a temperatura pode ser vista como uma forma de controlar o "nível de criatividade" de uma resposta. Quanto mais ba...
Postar um comentário
Leia mais

Comparando Técnicas para Descobrir Similaridades em Embeddings

Os embeddings são representações numéricas densas que capturam a semântica de dados como palavras, frases ou até itens em sistemas de recomendação. Uma aplicação comum dos embeddings é encontrar contextos semelhantes, ou seja, identificar itens ou palavras relacionados com base em sua proximidade no espaço vetorial. Este artigo explora os principais métodos para encontrar contextos semelhantes em embeddings. 1. Similaridade do Cosseno A similaridade do cosseno é uma métrica amplamente utilizada para medir a semelhança entre dois vetores, considerando o ângulo entre eles em vez da magnitude. A fórmula é: sim(u, v) = (u · v) / (||u|| * ||v||) Aqui, u e v são os vetores, e ||u|| representa a norma (magnitude) de u. Um valor de similaridade próximo de 1 indica alta semelhança. 2. Distância Euclidiana A distância euclidiana mede a separação "linear" entre dois pontos no espaço vetorial. A fórmula é: dist(u, v) = √(Σ(u_i - v_i)²) Vetores mais próximos têm distâncias menor...
Postar um comentário
Leia mais

Funções de Ativação em Redes Neurais: Tipos, Contextos e Aplicações

  Funções de Ativação em Redes Neurais: Tipos, Contextos e Aplicações As funções de ativação são componentes essenciais das redes neurais, permitindo que os modelos aprendam e representem relações complexas nos dados. Neste post, exploraremos os principais tipos de funções de ativação, suas características e como escolher a melhor para diferentes cenários. O Que São Funções de Ativação? As funções de ativação transformam as saídas lineares dos neurônios em representações não lineares, permitindo que as redes aprendam padrões complexos. Sem essas funções, as redes seriam equivalentes a simples regressões lineares. Principais Tipos de Funções de Ativação 1. Sigmoid A função sigmoid transforma valores em uma faixa entre 0 e 1: σ(x) = 1 / (1 + e^(-x)) Características: Boa para modelar probabilidades. Propensa ao problema de vanishing gradient em redes profundas. Aplicações: Classificação binária. 2. Tanh (Tangente Hiperbólica) A função tanh transfor...
Postar um comentário
Leia mais