Protocolo de contexto de modelo (MCP) refere-se a uma abordagem estruturada ou padrão que regula como o contexto é coletado, mantido e entregue aos modelos de IA, particularmente grandes modelos de linguagem (LLMs) durante a inferência. Ele define os tipos de dados (por exemplo, intenção do usuário, interações históricas, autorizações) que podem ser introduzidos no prompt do modelo ou na sessão para melhorar a relevância do resultado, a personalização e a segurança.
Ao estabelecer protocolos sobre quais informações contextuais devem ser incluídas e como elas devem ser formatadas, as organizações podem garantir que as respostas de IA sejam consistentes, seguras e interpretáveis em todas as aplicações. Isso é especialmente importante em ambientes empresariais onde a conformidade, a rastreabilidade e a precisão contextual são críticas para a eficácia da IA.
“Os sistemas agênticos dependem de acesso em tempo real ao histórico das interações, aos sinais comportamentais e ao contexto operacional. Quando os dados estão fragmentados entre sistemas, a capacidade da IA de responder de forma inteligente é comprometida. Dados limpos e unificados criam as condições para que haya continuidade, contexto e relevância.”
Rahul Garg, Vice-presidente, Produto, Autoatendimento e IA, Genesys
O protocolo de contexto de modelo é um método estruturado para fornecer aos sistemas de IA os dados e o contexto corretos para que possam entregar resultados precisos e confiáveis em tempo real. Para as empresas, especialmente aquelas que utilizam IA generativa em vários departamentos ou canais de atendimento ao cliente, o protocolo de contexto de modelo garante que cada interação de IA seja informada por regras de negócios relevantes, informações sobre o usuário, interações passadas e políticas operacionais. Em vez de depender de prompts estáticos ou dados isolados, o protocolo de contexto de modelo conecta modelos de IA dinamicamente com sistemas empresariais ao vivo, como sistemas de CRM, bases de conhecimento ou plataformas de emissão de tickets. Isso ajuda a IA a entender “quem”, “o quê” e “por quê” em cada situação, permitindo que ela aja com inteligência, consistência e conformidade.
Ao padronizar como o contexto é entregue aos modelos, o MCP aumenta a confiança, reduz as alucinações e permite o uso seguro de IA em escala empresarial.
