Agente de IA vs. MCP? Quando usar cada um (& quando você precisa dos dois)

Um agente de IA é um software que decide suas próprias ações e chamadas de ferramentas para alcançar um objetivo específico, e o Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto para a forma como aplicativos de IA se conectam a ferramentas e dados externos. Assim, o MCP permite que agentes de IA interajam com aplicativos e consultem bancos de dados para concluir tarefas.

O artigo explica o que são agentes e MCPs, em que eles diferem e como funcionam. Você também aprenderá quando usar cada um e quando usar agentes e MCPs juntos.

Como um agente de IA é diferente de um MCP? Principais diferenças.

Um agente de IA é o ator independente que decide o que fazer para resolver um problema, e um MCP é a conexão que as ferramentas de IA usam para acessar dados e executar tarefas com outros aplicativos.

O que é um agente de IA e como ele funciona?

Um agente de IA é um sistema de software que escolhe de forma independente o melhor curso de ação para concluir uma tarefa.

Por exemplo, quando usado para pesquisa, o agente de IA analisa a pergunta de pesquisa, a divide em subperguntas, delega cada uma a um subagente que procura informações relevantes em diferentes fontes e "relata" de volta.

O agente principal analisa as descobertas, ajusta a estratégia de pesquisa, despacha mais agentes para preencher lacunas e compila o resultado em um relatório. Com o tempo, ele também aprende a executar as subtarefas da maneira mais eficiente.

O agente de IA depende de três componentes:

• Núcleo de raciocínio: O LLM que interpreta entradas, planeja e decide o que fazer
• Integrações de ferramentas: Conexões com sistemas externos. Por exemplo, bancos de dados ou APIs que permitem acessar informações e executar ações.
• Memória: Contexto de sessão de curto prazo e conhecimento armazenado de longo prazo usado entre seções

Os agentes operam dentro de guardrails predefinidos (por exemplo, não usar fontes com mais de 3 anos ou compilações estatísticas secundárias), mas eles decidem como concluir a tarefa.

Essa autonomia para escolher como alcançar um objetivo distingue os agentes de IA dos fluxos de trabalho de IA. Estes seguem um caminho predefinido e determinístico, o que é perfeito para tarefas estruturadas e repetitivas que não exigem raciocínio e tomada de decisão.

O que é um MCP e como ele funciona?

MCP significa Model Context Protocol, e é uma forma segura e padronizada para aplicativos de IA como o Perplexity se conectarem a ferramentas e fontes de dados externas.

Por exemplo, meu assistente de IA pessoal usa MCP para se conectar ao Notion, onde armazeno todas as informações dos projetos dos clientes, ao meu Google Calendar e ao Clockify, que uso para controle de tempo.

Graças a isso, ele sabe qual trabalho preciso fazer em um determinado mês e quanto tempo tarefas semelhantes levaram no passado, então pode reservar tempo suficiente no meu calendário e avaliar minha disponibilidade para trabalho adicional.

O MCP é um protocolo compartilhado, então qualquer ferramenta de IA pode acessar qualquer aplicativo, desde que ambos ofereçam suporte ao MCP, sem que um desenvolvedor precise programar uma conexão personalizada, como é o caso de uma API REST.

Em um nível técnico, o MCP consiste em três elementos:

• Host MCP: O aplicativo de IA que coordena e gerencia clientes (por exemplo, Perplexity)
• Cliente MCP: Um "broker" dentro do host que dá suporte a uma conexão com o servidor MCP e passa informações para o host MCP
• Servidor MCP: A frente de um recurso como um banco de dados ou um app SaaS que dá ao cliente MCP acesso às suas capacidades (Notion, Google Calendar, Clockify etc.).

Quando usar um agente, MCP ou ambos. E quando nenhum.

A escolha entre um agente de IA e um MCP se resume a uma pergunta: você precisa de ajuda para concluir uma tarefa complexa ou quer conectar uma ferramenta de IA a recursos externos?

No entanto, nem todas as tarefas precisam de IA agentiva, e aquelas que precisam muitas vezes também exigem um MCP.

Aqui está uma análise mais nuançada de quando usar cada um, quando usá-los juntos e quando usar outras opções:

• Use um agente de IA para concluir tarefas complexas em que você não pode prever as etapas exatas e em que cada etapa exige julgamento e tomada de decisão.
• Use um fluxo de trabalho com chamadas diretas a ferramentas para concluir tarefas rotineiras com etapas fixas.
• Como desenvolvedor, use MCP quando quiser que seu aplicativo seja compatível com ferramentas de IA existentes e futuras.
• Como usuário final, use MCP para aumentar as capacidades do seu assistente de IA conectando-o a outros aplicativos e recursos.
• Use agentes de IA e MCP juntos quando quiser resolver tarefas complexas e únicas que exijam autonomia e acesso a ferramentas e fontes de dados de terceiros.

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Como agentes de IA e MCP funcionam juntos?

O agente de IA decide o que fazer, e o MCP leva cada solicitação aos aplicativos envolvidos.

Imagine que você é o dono de uma pequena loja online e quer descobrir por que suas vendas caíram no mês passado, então pede ao seu assistente de IA para investigar. O assistente de IA aciona um agente que usa MCP para obter as informações necessárias:

1. Agente: O assistente decide comparar as vendas do mês passado com as do mês anterior.
2. MCP: Ele pede à plataforma de ecommerce as vendas por produto de ambos os meses.
3. Agente: Ele vê que um produto responde pela maior parte da queda, então decide verificar o estoque e os anúncios desse produto.
4. MCP: Ele pede à plataforma da loja os níveis de estoque do produto e à plataforma de anúncios o desempenho dos anúncios.
5. Agente: O estoque estava normal, mas os anúncios pararam de veicular no meio do mês, então ele decide descobrir o motivo.
6. MCP: Ele pede à plataforma de anúncios o histórico da campanha e descobre que a campanha atingiu o limite mensal de orçamento.
7. Agente: Ele relata a provável causa, sugere aumentar o limite ou realocar o orçamento e deixa a decisão para o dono.

Como cada etapa depende das descobertas da anterior, não é possível prevê-las antecipadamente. O agente analisa os dados obtidos via MCP e os usa para planejar as ações subsequentes.

Riscos e guardrails de agentes e MCP

Conectar agentes de IA autônomos a outras ferramentas e aplicativos via MCP expõe você a riscos. As preocupações comuns giram em torno de agentes de IA terem mais acesso do que precisam e terceiros sequestrarem a conexão MCP, por exemplo, por meio de prompt injection indireta ou agência excessiva.

Na maioria dos casos, a solução é controlar manualmente as informações que o agente pode acessar, monitorar sua atividade e usar apenas conectores de fontes confiáveis.

Use agentes e MCP da Perplexity

A Perplexity usa agentes e MCP em ambas as direções. Seus agentes, como o Computer, usam MCP para se conectar a aplicativos externos, e outros assistentes de IA podem se conectar à Perplexity por meio de MCP para potencializar sua pesquisa.

Perplexity Computer é um agente de IA de uso geral que usa MCP para se conectar a serviços de terceiros. Ele pode pesquisar e navegar na web, escrever e executar código, criar documentos, ler e enviar emails, gerenciar tarefas em ferramentas como Jira, Slack ou Notion e muito mais.

A conexão também funciona no sentido inverso. Um assistente de IA que oferece suporte a MCP, como Claude, ChatGPT ou Cursor, pode usar o servidor MCP da Perplexity para executar uma busca na web e receber resultados com títulos, URLs e snippets, ou atribuir ao Computer uma tarefa de várias etapas para concluir.

Perguntas frequentes

Agentes de IA e MCP são a mesma coisa?

Não, agentes de IA e MCP não são a mesma coisa, e cada um resolve problemas diferentes. Agentes de IA são ferramentas de software que concluem autonomamente as tarefas dos usuários, enquanto MCP é uma forma padronizada de ferramentas de IA acessarem outros aplicativos.

Agentes de IA e MCP muitas vezes funcionam juntos. Um agente de IA pode usar MCP para acessar dados de outro aplicativo de software e realizar o objetivo atribuído.

Qual é a diferença entre MCP e skills de agente?

MCP (Model Context Protocol) conecta uma ferramenta de IA a aplicativos e dados externos, enquanto skills de agente são instruções, scripts e recursos reutilizáveis que ensinam um agente de IA a realizar uma tarefa especializada e definem os guardrails.

MCP é a mesma coisa que API?

Não, MCP e API não são a mesma coisa. API permite que um software chame outro usando regras que um desenvolvedor cria com antecedência, enquanto MCP permite que agentes de IA vejam quais capacidades estão disponíveis e decidam quais chamar sem que um desenvolvedor programe a conexão com antecedência.

Dito isso, os servidores MCP muitas vezes usam APIs para se conectar com ferramentas.

Em que o MCP difere de A2A?

MCP (Model Context Protocol) conecta um agente de IA a ferramentas e dados, enquanto A2A (Agent2Agent) conecta agentes de IA. Uma equipe pode usar ambos, com o MCP cuidando da integração de ferramentas e o A2A cuidando da colaboração entre agentes.

Em que o MCP difere de RAG?

RAG (retrieval-augmented generation) é um sistema que ferramentas de IA usam para fundamentar respostas em informações confiáveis de uma fonte externa de conhecimento, enquanto MCP é um padrão para conectar aplicativos de IA a dados e ferramentas externos. Assim, um RAG pode usar MCP para acessar sua base de conhecimento.

É possível usar MCP sem ser desenvolvedor?

Sim, você pode usar MCP sem escrever nenhum código conectando uma ferramenta de IA compatível com MCP a um serviço que já oferece suporte a ele. Por exemplo, usuários da Perplexity podem usar MCP para se conectar a aplicativos populares como Gmail, ClickUp ou Figma.