São Paulo — InkDesign News — Em um cenário em constante evolução, o machine learning e o deep learning têm desempenhado um papel vital na integração de tecnologias que potencializam a automação e a eficiência em diversos setores.
Arquitetura de modelo
A Arquitetura do Model Context Protocol (MCP), lançado em novembro de 2024, visa criar um ambiente onde ferramentas e plataformas sejam agnósticas a modelos. O MCP define servidores e clientes; os servidores MCP são pontos de extremidade onde ferramentas e recursos estão disponíveis. O MCP conecta aplicações de IA a esses servidores, permitindo que modelos de linguagem, como o Claude, interajam com milhares de servidores.
“O MCP se tornou a espinha dorsal de centenas de pipelines de IA.”
(“In a relatively short time, MCP has become the backbone of hundreds of AI pipelines and applications.”)— Ilan Strauss, Isobel Moure, Tim O’Reilly
Treinamento e otimização
A pesquisa e análise de servidores MCP revela que a utilização é concentrada. Os dez principais servidores acumulam quase 46% das estrelas do GitHub, indicando um uso excessivo de apenas algumas soluções. Essas soluções focam em categorias como automação de web, engenharia de software e busca em bancos de dados, representando cerca de 73% das interações.
“A concentração no uso do MCP aumenta os riscos de acesso restrito a APIs.”
(“First, concentrated MCP server use compounds the risks of API access being restricted.”)— Ilan Strauss, Isobel Moure, Tim O’Reilly
Resultados e métricas
Estudos mostram que a maioria dos servidores MCP permite operações de leitura e escrita. Isso sugere que os agentes são projetados não apenas para consumir dados, mas também para interagir efetivamente com serviços. No entanto, exceções notáveis existem nas categorias de busca e finanças, onde o acesso é frequentemente apenas para leitura, priorizando a integridade dos dados.
“As políticas atuais de acesso API são insustentáveis.”
(“Current restrictive API access policies are not sustainable.”)— Ilan Strauss, Isobel Moure, Tim O’Reilly
As implicações dessa análise são abrangentes. Incentivar maior transparência e disclosure pode ajudar na identificação de gargalos no ecossistema MCP. Proximamente, o foco na expansão de APIs estruturadas é crucial para garantir que desenvolvedores tenham acesso a pontos finais estáveis e documentados, minimizando práticas de automação que não respeitam questões de privacidade.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
