O protocolo MCP (Model Context Protocol) estabelece um canal de interação eficiente entre os modelos de IA e várias ferramentas externas por meio de definições de interface padronizadas. O valor central do protocolo é que ele resolve três problemas principais: unifica os métodos de acesso a dados de diferentes ferramentas, padroniza a interface de chamada de funções e otimiza o mecanismo de gerenciamento de contexto. Isso permite que os desenvolvedores de IA se concentrem em aprimorar os recursos do modelo sem ter que se preocupar com a interface com vários sistemas externos.
O MCP Containers amplia ainda mais os benefícios do protocolo por meio da implementação em contêineres. Por exemplo, os desenvolvedores podem integrar facilmente as dicas de inteligência de código do GitHub Copilot, usar o Firecrawl para rastreamento de conteúdo da Web ou conectar o Notion para gerenciar dados da base de conhecimento. Atualmente, o projeto oferece suporte a centenas dessas ferramentas de forma integrada, e o número está crescendo por meio das contribuições da comunidade. Essa abordagem padronizada e em contêineres reduz significativamente a complexidade do desenvolvimento de aplicativos de IA, tornando mais fácil do que nunca a criação de soluções de IA totalmente funcionais.
Essa resposta foi extraída do artigoContêineres MCP: centenas de implementações em contêineres MCP baseadas no DockerO
