O Protocolo de Agentes: O Potencial MCP do Web3

Começando como um projeto experimental paralelo na Anthropic, o Model Context Protocol (MCP) tornou-se o padrão de fato para orquestrar interações agentes entre conjuntos de dados, recursos computacionais e artefatos externos.

Pode representar um dos protocolos mais transformadores para a era da IA e uma grande adaptação para arquiteturas Web3.

Assim como o HTTP revolucionou as comunicações na web, o MCP oferece uma estrutura universal que sustenta praticamente a capacidade de todas as principais plataformas de IA de integrar agentes inteligentes com diversas fontes de informação e pontos operacionais.

Uma Breve Introdução ao MCP

O MCP foi inicialmente projetado para otimizar as interações entre agentes protótipos e repositórios de documentos. O sucesso inicial na coordenação dos fluxos de trabalho de recuperação e raciocínio atraiu a atenção de outros laboratórios e, em meados de 2024, os pesquisadores lançaram implementações de referência de código aberto. 

Uma onda de extensões impulsionadas pela comunidade logo se seguiu, permitindo que o MCP suportasse a troca segura de credenciais, cenários de aprendizado federado e adaptadores de recursos no estilo plugin. No início de 2025, as principais plataformas — incluindo OpenAI, Google DeepMind e Meta AI — haviam adotado nativamente o MCP, consolidando seu papel como o protocolo equivalente ao HTTP para comunicações agentes.

O MCP emprega um paradigma cliente–servidor leve com três participantes principais: o Host MCP (uma aplicação de IA que orquestra solicitações), um ou mais Clientes MCP (componentes que mantêm conexões dedicadas) e Servidores MCP (serviços que expõem primitivas contextuais). Cada par cliente–servidor comunica-se por meio de um canal distinto, permitindo a obtenção paralela de contexto de múltiplos servidores.

A Camada de Dados da MCP gira em torno de três primitivos fundamentais—Ferramentas, Recursos e Prompts—que, juntos, capacitam uma colaboração fluida entre agentes.

As ferramentas encapsulam operações remotas ou funções que um agente pode invocar para executar tarefas especializadas, enquanto os recursos representam os pontos finais de dados—como bancos de dados, armazenamento vetorial e oráculos on-chain—a partir dos quais os agentes podem obter informações contextuais.

Prompts servem como modelos estruturados que guiam o processo de raciocínio de um agente, definindo como os insumos devem ser formulados e interpretados. Ao padronizar esses blocos fundamentais, o MCP assegura que agentes diversos possam descobrir, solicitar e utilizar capacidades de maneira consistente e interoperável em qualquer infraestrutura subjacente.

MCP e Web3

Do ponto de vista dos primeiros princípios, a interseção entre Web3 e MCP pode se materializar em duas áreas principais:

1. Capacitando todos os conjuntos de dados de blockchain e protocolos descentralizados a operarem como servidores ou clientes MCP
2. Use Web3 para impulsionar uma nova geração de redes MCP.

Juntos, esses imperativos prometem um tecido extensível e minimamente dependente de confiança para a inteligência agente.

Dados Web3 como Artefatos MCP

Para catalisar agentes de IA em ambientes de criptomoedas, o acesso contínuo a dados on-chain e à funcionalidade de contratos inteligentes é fundamental. Visualizamos nós de blockchain expondo históricos de blocos e transações por meio de servidores MCP, enquanto plataformas DeFi publicam operações compostáveis via interfaces MCP.

Complementando esse padrão, os gateways tradicionais de criptomoedas—exchanges, carteiras, exploradores—atuam como clientes MCP, consultando e processando contextos de forma uniforme. Imagine um único agente interagindo simultaneamente com os mercados de empréstimos da Aave, as pontes cross-chain da Layer0 e a análise MEV, tudo por meio da mesma interface de programação coerente.

Redes MCP Web3

O MCP é um protocolo incrivelmente poderoso, mas, assim como o HTTP, evoluirá de pontos isolados para alimentar redes completas. Atualmente, usar o MCP ainda requer conhecimento detalhado dos pontos de extremidade do cliente e do servidor. De forma semelhante, capacidades como autenticação e identidade são blocos centrais ausentes nos protocolos, mas essenciais para a adoção simplificada do MCP.

A próxima fase do MCP será impulsionada por plataformas de rede que possibilitam algumas capacidades mais sofisticadas:

• Descoberta dinâmica que revela os endpoints MCP corretos para uma determinada tarefa.
• Capacidades de busca que permitem aos agentes encontrar os endpoints MCP corretos.
• Avaliações de servidores e clientes MCP para monitorar sua reputação.
• Coordenação dos servidores MCP para alcançar um resultado específico.
• Verificabilidade dos resultados produzidos pelos endpoints MCP.
• Rastreabilidade das interações com clientes e servidores MCP
• Mecanismos de autenticação e controle de acesso para servidores MCP.

Muitas dessas capacidades exigem o nível adequado de incentivos econômicos para coordenar os nós em uma rede MCP. Isso parece uma combinação perfeita no paraíso da IA para o Web3. Rastreabilidade, computações verificáveis e sem necessidade de confiança são algumas das principais primitivas que podem impulsionar a primeira geração de redes MCP. O Web3 é a tecnologia mais eficiente de várias gerações para alimentar redes de computação e o MCP precisa de novas redes.

Projeto Namda

A ideia de combinar Web3 e MCP para impulsionar uma nova geração de redes MCP não é teórica de forma alguma e estamos começando a ver progresso real no espaço. Uma das iniciativas mais interessantes nessa área é Projeto Namda do MIT.

Liderado por pesquisadores do CSAIL e do MIT-IBM Watson AI Lab, o Namda foi lançado em 2024 para ser pioneiro em estruturas agentivas distribuídas e escaláveis, baseadas nos fundamentos de mensagens do MCP. O Namda (Networked Agent Modular Distributed Architecture) cria um ecossistema aberto onde agentes heterogêneos — abrangendo serviços em nuvem, dispositivos de borda e aceleradores especializados — podem trocar contexto de forma integrada e coordenar fluxos de trabalho complexos. Ao aproveitar os padrões JSON-RPC do MCP, o Namda demonstra como a colaboração em larga escala e baixa latência pode ser alcançada sem comprometer a interoperabilidade ou a segurança.

A arquitetura da Namda já incorpora muitas das ideias de uma rede MCP descentralizada, como descoberta dinâmica de nós, balanceamento de carga e tolerância a falhas em clusters distribuídos. Com um registro descentralizado inspirado em técnicas de blockchain, a Namda garante identidades de agentes verificáveis e arbitragem de recursos orientada por políticas, possibilitando fluxos de trabalho multipartidários confiáveis. Extensões para mecanismos de incentivo baseados em tokens e rastreamento de proveniência de ponta a ponta enriquecem ainda mais o protocolo, com protótipos iniciais ilustrando aprendizado federado eficiente em tarefas de visão e linguagem em bancos de testes globais.

Uma Fundação Diferente para IA Descentralizada

Por décadas, a IA descentralizada lutou para encontrar um encaixe claro para impulsionar aplicações de IA convencionais. O surgimento do MCP e a necessidade de redes MCP rapidamente se tornaram um dos casos de uso mais proeminentes para uma nova geração de infraestrutura de IA. Este pode ser um dos maiores casos de uso em IA e um que o Web3 está perfeitamente apto a atender. A combinação de Web3 e MCP pode ser justamente uma nova base para a IA descentralizada.