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MCP vs gRPC: Como Agentes de IA e LLMs Conectam-se a Ferramentas e Dados

#Ferramentas de IA
2025-10-28 12:3612 min de leitura

Introdução ao Conteúdo
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O vídeo discute os desafios enfrentados por agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs) ao se conectar a serviços externos, como reservas de voos, verificação de inventário e bancos de dados. Ele introduz dois protocolos: o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), que foi criado para que agentes de IA acessem ferramentas e dados, e o gRPC, um framework amplamente utilizado para conectar microserviços que se destaca em desempenho, mas não foi projetado com a IA em mente. O vídeo destaca os recursos nativos de IA do MCP, como descoberta em tempo de execução e a capacidade de os LLMs buscarem dados externos dinamicamente, comparando isso às capacidades de serialização binária e streaming do gRPC. Enquanto o MCP permite uma descoberta e uso intuitivos de ferramentas, o gRPC oferece velocidade, mas requer camadas adicionais para a tradução da IA. Por fim, o vídeo sugere que, à medida que os sistemas de IA evoluem, o MCP servirá como uma interface de descoberta, enquanto o gRPC será utilizado para lidar com solicitações de alto throughput.

Informações-chave

  • Agentes de IA alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs) enfrentam desafios na comunicação com serviços externos para tarefas como reservar voos ou consultar bancos de dados.
  • MCP (Protocolo de Contexto do Modelo), introduzido pela Anthropic no final de 2024, é projetado especificamente para agentes de IA conectarem LLMs a ferramentas e dados.
  • gRPC (Google Remote Procedure Call) é uma estrutura RPC bem conhecida para conectar microsserviços, mas não foi inicialmente projetada para aplicações de IA.
  • Ambos os protocolos abordam desafios relacionados às limitações da janela de contexto dos LLMs, que não conseguem armazenar todas as informações necessárias de uma só vez.
  • O MCP permite que LLMs consultem sistemas externos dinamicamente em vez de tentar encaixar todos os dados em uma janela de contexto.
  • O MCP inclui primitivas como ferramentas, recursos e prompts com descrições em linguagem natural para fácil compreensão pelos LLMs.
  • No MCP, a descoberta é incorporada ao protocolo, permitindo que agentes de IA compreendam rapidamente as capacidades disponíveis.
  • gRPC oferece recursos como serialização binária eficiente, streaming bidirecional e desempenho mais rápido, mas fornece informações estruturais em vez do contexto semântico exigido por LLMs.
  • Uma camada de adaptador é frequentemente necessária em implementações de gRPC para traduzir consultas em linguagem natural em chamadas RPC específicas para agentes de IA.
  • O MCP utiliza JSON-RPC 2.0 para comunicação, que é legível por humanos, enquanto gRPC utiliza buffers de protocolo para comunicação binária, resultando em uma análise de mensagem mais rápida.
  • MCP é mais adequado para descobertas de IA, enquanto o gRPC se destaca em velocidade e eficiência para cargas de trabalho de alto rendimento.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Agentes de IA e Protocolos de Comunicação

Os agentes de IA, alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs), requerem comunicação eficaz com serviços externos para tarefas como reservas de voos e verificações de inventário. A discussão foca em dois protocolos—Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e Chamada de Procedimento Remoto do Google (gRPC)—e seus papéis em aprimorar as capacidades da IA agente.

Modelo de Contexto de Protocolo (MCP)

Introduzido pela Anthropic, o MCP é projetado para agentes de IA que facilitam conexões entre LLMs e ferramentas e dados externos. Ele oferece primitivos como ferramentas, recursos e prompts, permitindo consultas dinâmicas e descoberta em tempo de execução de capacidades.

gRPC (Chamada de Procedimento Remoto do Google)

gRPC é um framework RPC rápido e confiável que organiza a comunicação entre microserviços. Ele usa buffers de protocolo para serialização binária eficiente e streaming em tempo real. No entanto, ele carece do contexto semântico necessário para LLMs, o que muitas vezes exige uma camada de tradução de IA adicional.

Limitações da Janela de Contexto em LLMs

Os LLMs enfrentam limitações devido à sua janela de contexto, que restringe a quantidade de informações que podem reter. O MCP permite que esses modelos consultem sistemas externos para dados em tempo real, superando as limitações de grandes conjuntos de dados ou bancos de dados.

Adaptabilidade dos Agentes de IA

O MCP promove adaptabilidade em agentes de IA, permitindo que eles utilizem novas ferramentas e capacidades sem necessidade de re-treinamento. Essa flexibilidade contrasta com o gRPC, que geralmente requer conhecimento específico dos detalhes do serviço.

Fluxo de Comunicação no MCP e gRPC

Os processos de comunicação para MCP e gRPC diferem fundamentalmente. O MCP utiliza JSON-RPC para conexões, o que permite interação em linguagem natural, enquanto o gRPC utiliza HTTP/2 com buffers de protocolo, oferecendo comunicação binária mais rápida, mas exigindo um adaptador para intenções amigáveis à IA.

Mecanismos de Descoberta

O MCP integra a descoberta em seu protocolo, permitindo que agentes de IA acessem ferramentas e recursos disponíveis de forma dinâmica. Em contraste, o gRPC fornece apenas informações estruturais, necessitando de uma camada de adaptador para uma compreensão e uso mais amplos.

Comparação de Eficiência e Desempenho

MCP é projetado para IA, fornecendo clareza semântica, enquanto o gRPC se destaca em velocidade e escalabilidade. A escolha entre os dois protocolos dependerá dos requisitos específicos da aplicação à medida que os agentes de IA evoluem de simples chatbots para sistemas de produção robustos.

Perguntas e respostas relacionadas

O que é MCP?

MCP, ou Protocolo de Contexto de Modelo, é um protocolo desenvolvido pela Anthropic no final de 2024 para que agentes de IA conectem grandes modelos de linguagem (LLMs) a ferramentas e dados.

Como o gRPC difere do MCP?

gRPC é uma estrutura de chamada de procedimento remoto que oferece velocidade e confiabilidade, mas não foi projetada tendo a IA em mente. Ela requer uma camada adicional de tradução de IA, enquanto o MCP é especificamente construído para IA, fornecendo contexto semântico e descoberta em tempo de execução.

Quais são as limitações dos LLMs?

Os LLMs são fundamentalmente limitados pela sua janela de contexto e pelos dados de treinamento aos quais foram expostos. Eles não podem manter bancos de dados de clientes inteiros ou fluxos de dados em tempo real diretamente em seu contexto.

Como os agentes de IA superam as limitações dos LLMs?

Agentes de IA podem consultar sistemas externos sob demanda para informações específicas, aprimorando suas capacidades sem sobrecarregar sua janela de contexto.

Quais são os componentes-chave do protocolo MCP?

MCP fornece três primitivas principais: ferramentas (funções como 'obter clima'), recursos (dados como esquemas de banco de dados) e prompts (modelos de interação), todos com descrições em linguagem natural para LLMs.

Como é o fluxo de comunicação no MCP?

No MCP, o fluxo começa com um aplicativo host conectando-se a um cliente MCP, que então interage com um servidor MCP que se conecta a serviços externos, com os resultados sendo retornados pelo mesmo caminho.

Como o gRPC lida com solicitações?

gRPC utiliza HTTP/2 para comunicação, permitindo streaming bidirecional e multiplexação, o que possibilita que múltiplas requisições sejam tratadas simultaneamente.

Qual é o mecanismo de descoberta no MCP?

O MCP possui descoberta integrada, permitindo que os clientes se conectem a um servidor MCP e chamem imediatamente comandos como tool/list ou resources/list para entender as capacidades disponíveis de maneira semântica.

Por que os desenvolvedores precisam de uma camada de tradução em IA para gRPC?

Os desenvolvedores precisam de uma camada de tradução de IA porque o gRPC fornece informações estruturais por meio de definições protobuf em vez de contexto semântico, exigindo um passo adicional para traduzir a intenção em linguagem natural em chamadas RPC específicas.

Como as eficiências dos MCPs e dos gRPCs se comparam?

O MCP utiliza JSON-RPC 2.0 com mensagens baseadas em texto, tornando mais fácil a leitura, mas muitas vezes mais verboso. Em contraste, o gRPC utiliza buffers de protocolo binário, que são mais rápidos e menores, mas menos legíveis para humanos.

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