Os tempos estão mudando, então com a nova era da inteligência artificial não é de se duvidar que isso iria aparecer uma hora ou outra…
Estamos cada vez mais próximos de modelos que não apenas compreendem e respondem em linguagem natural, mas que também interagem com softwares diretamente, executando tarefas complexas em tempo real. Isso representa uma mudança radical na forma como desenvolvedores, engenheiros e analistas utilizam ferramentas computacionais no dia a dia.
E é aí que entra o MCP (Model Context Protocol) — um protocolo que conecta LLMs a aplicações reais, tornando possível essa automação inteligente.
Então antes de darmos uma olhada nisso… o que é esse tal de MCP?
O que é MCP (Model Context Protocol)?
O MCP, ou Model Context Protocol, é um protocolo que funciona como uma ponte entre Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e aplicações, permitindo que eles se comuniquem diretamente e executem ações dentro dessas aplicações.
Ele utiliza uma arquitetura do tipo cliente-servidor. Nesse modelo, as aplicações-alvo funcionam como servidores MCP, que expõem funções padronizadas. Essas funções podem ser chamadas pelos clientes MCP, que se comunicam diretamente com o modelo de linguagem.
Na prática, isso significa que os LLMs podem incorporar essas funções como ferramentas, permitindo que realizem tarefas de forma autônoma em nome do usuário. O modelo não apenas interpreta comandos, mas também executa ações diretas nas aplicações conectadas por meio do protocolo.
O mais interessante é que o MCP não é limitado a um único modelo de linguagem ou aplicação específica. É possível criar diversos servidores MCP, e cada um representa uma nova ferramenta disponível para o modelo, aumentando sua capacidade de agir como um agente inteligente e automatizado para realizar tarefas complexas.
Essa abordagem elimina a necessidade de copiar e colar manualmente informações entre o modelo e a aplicação, permitindo que o modelo atue de forma independente, com base em um conjunto de ferramentas padronizadas que você define.
Como isso vai funcionar
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“O LLM (por exemplo, ChatGPT) inicia o fluxo ao enviar uma solicitação de ação.”
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“Essa requisição chega no MCP Client, que é o intermediário entre modelo e app.”
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“O client usa o MCP Protocol para falar com o MCP Server, que é o próprio aplicativo.”
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“O servidor expõe suas APIs internas como um conjunto padronizado de funções.”
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“Com isso, o LLM consegue invocar rotinas do app de forma transparente e automatizada.”
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“O LLM recebe sua instrução em linguagem natural e envia ao MCP Client — no nosso caso, um plugin externo ao IDA Pro.”
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“O client, então, transmite o comando pelo MCP Protocol até o IDA Pro, que aqui atua como servidor.”
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“Dentro do IDA, existe uma camada de API MCP, com funções como
rename_functionoudescribe_symbol.” -
“Cada chamada dessa API mapeia para uma ação concreta na interface do IDA, como renomear símbolos, inspecionar estruturas ou gerar documentação.”
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“Assim, o LLM passa a controlar diretamente o IDA, sem que o usuário precise clicar em nada.”
Exemplo prático
Bom, para realizarmos isso, podemos utilizar, por exemplo, projetos como ida-pro-mcp ou GhidraMCP, entre outros.
Mas para este post, vou usar como exemplo o ida-pro-mcp:
Instalação
A instalação do MCP para o IDA é bem simples, como podemos ver no README do projeto:
- Install the latest version of the IDA Pro MCP package:
pip uninstall ida-pro-mcp
pip install git+https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp- Configure the MCP servers and install the IDA Plugin:
ida-pro-mcp --install
Como você pode ver no vídeo abaixo, tudo é bem simples e rápido de se fazer:
Recomendo fortemente que experimente o uso de pelo menos um desses MCPs, você vai ver que é bem interessante e fácil de usar.
Considerações finais
O MCP é um passo importante para integrar modelos de IA com softwares de forma prática. Em vez de perder tempo com comandos manuais, agora o modelo pode fazer isso sozinho por você.
Com o avanço dos LLMs e padrões como o MCP, fica cada vez mais fácil automatizar tarefas e ganhar produtividade.
O futuro não é mais sobre o que você faz no software, mas sobre o que a IA pode fazer por você.