MCP para empresas: desafios, soluções e alternativas

TL;DR

• O MCP (Model Context Protocol) conecta agentes de IA a ferramentas externas e sistemas empresariais por meio de camadas de integração padronizadas e reutilizáveis.
• O MCP elimina implementações de IA isoladas em plataformas como LangChain, AWS Bedrock, Copilot Studio e IBM watsonx.
• Os desafios do MCP empresarial incluem riscos de autenticação, lacunas de autorização, opções de escalabilidade, requisitos de conformidade e complexidade de integração.
• Os servidores MCP remotos eliminam a sobrecarga de manutenção, garantem a escalabilidade e fornecem infraestrutura gerenciada pelo provedor com suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana.
• Os servidores MCP devem ser de código aberto, em conformidade com o GDPR/CCPA e certificados (ISO 27001, SOC 2 Tipo II) para uso empresarial.
• O Bright Data Web MCP oferece mais de 60 ferramentas para Scraping de dados, pesquisa, feeds de dados e automação de navegadores com infraestrutura de nível empresarial.

Nesta postagem do blog, você aprenderá:

• Como os servidores MCP funcionam como uma camada de integração na IA empresarial, por que são importantes e quando são úteis.
• Os principais desafios do MCP empresarial, juntamente com soluções práticas para evitar problemas e interrupções.
• Alternativas ao MCP para empresas, pois existem outras maneiras de conectar agentes de IA a ferramentas de terceiros.
• Por que o Bright Data Web MCP é um excelente exemplo de MCP para empresas.

Vamos começar!

Uma introdução ao MCP empresarial

Entenda o que é o MCP empresarial, como funciona, o que oferece e quando faz a diferença.

Servidores MCP como camadas de integração em IA empresarial

O MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto desenvolvido pela Anthropic (a empresa por trás do Claude) que permite que sistemas de IA se conectem a ferramentas externas, fontes de dados e serviços.

Em vez de integrações codificadas, esse protocolo introduz uma maneira estruturada para que os agentes de IA descubram os recursos disponíveis por meio de servidores MCP locais ou remotos e os invoquem conforme necessário. Em termos simples, o MCP transforma serviços externos em “ferramentas” que os modelos de IA podem entender e utilizar.

Em ambientes empresariais, o MCP atua como uma camada de integração moderna para IA. Os servidores MCP empresariais ficam entre LLMs e sistemas internos, como CRMs, armazenamentos de dados, plataformas de tickets e APIs internas, ou como serviços de terceiros que fornecem recursos essenciais para os negócios, como recuperação de dados, processamento de dados, automação e suporte à decisão em tempo real.

Por que o MCP é importante para as empresas

Em muitas empresas, as equipes trabalham isoladamente, levando a soluções compartimentadas. Cada equipe pode usar diferentes estruturas e ferramentas de IA para criar agentes e fluxos de trabalho, muitas vezes acabando por conectá-los aos serviços de back-end da empresa por meio de conectores únicos. Isso resulta em uma proliferação de integrações personalizadas, o que pode criar enormes desafios de manutenção.

A arquitetura MCP resolve isso ao separar a lógica de IA das implementações de back-end. As integrações tornam-se reutilizáveis, controladas e auditáveis, permitindo que qualquer equipe acesse a camada MCP compartilhada, independentemente do agente de IA ou sistema empresarial que esteja usando.

Isso é possível porque a maioria das soluções — desde bibliotecas de código aberto como LangChain, LlamaIndex ou CrewAI, até ferramentas sem código como Agno e plataformas focadas em empresas como AWS Bedrock AgentCore, Copilot Studio e IBM watsonx — suportam a integração MCP. O mesmo se aplica aos modelos de IA, a maioria dos quais inclui suporte para chamada de ferramentas via MCP.

O MCP se tornou o protocolo de IA mais amplamente adotado porque padroniza o acesso aos recursos empresariais, ao mesmo tempo em que permite o controle centralizado sobre permissões, monitoramento e aplicação de políticas.

Principais casos de uso do MCP empresarial

Alguns dos casos de uso mais comuns e relevantes do MCP empresarial são:

• Acesso a conhecimento interno: os agentes de IA podem recuperar, resumir e contextualizar documentos da empresa, wikis ou tickets de suporte por meio do MCP, apoiando uma tomada de decisão mais inteligente e reduzindo silos de informação.
• Recuperação de dados da web: os servidores MCP permitem que os agentes de IA extraiam dados estruturados e não estruturados de páginas da web para obter insights atualizados em escala. Isso permite integrações de base, SEO e GEO, avaliações de conformidade, monitoramento de marca e outros cenários de RAG baseados em dados da web.
• Assistência ao desenvolvimento de software: o MCP permite que a IA gerencie pipelines de CI/CD, execute revisões de código e lide com a automação GitOps, integrando-se diretamente a ferramentas como GitHub, Jira, Visual Studio Code (via Cline ou Roo Code) ou Cursor para melhorar a produtividade dos desenvolvedores.
• Gerenciamento de reuniões e acompanhamentos: dê aos agentes de IA a capacidade de agendar reuniões, fazer anotações, gerar itens de ação e enviar atualizações para ferramentas de gerenciamento de projetos, aumentando a eficiência organizacional e a responsabilidade.
• Automação de interação na web: o MCP pode equipar os agentes de IA com ferramentas para navegar em páginas da web, enviar formulários ou interagir com plataformas SaaS, automatizando fluxos de trabalho online repetitivos para permitir que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor.
• Otimização da cadeia de suprimentos e logística: os agentes de IA usam o MCP para interagir com sistemas de agendamento, monitorar o estoque e otimizar rotas de entrega com base em dados de trânsito, clima e demanda em tempo real.
• Análise de dados financeiros: os servidores MCP ajudam a IA a acessar com segurança sistemas financeiros internos, feeds de dados de mercado e plataformas de conformidade, automatizando relatórios, pontuação de crédito e verificações regulatórias.

MCP nas empresas: principais desafios e soluções

Agora que você entende as necessidades do MCP nas empresas, é hora de examinar os principais desafios em jogo e algumas soluções possíveis.

Para uma referência rápida, consulte a tabela resumida abaixo:

Explore os principais desafios (e soluções) do MCP empresarial!

Autenticação

Assim que o MCP foi anunciado pela primeira vez, surgiram vários problemas de segurança. Isso inclui riscos de autenticação, o problema do delegado confuso, aplicação inadequada de permissões, vulnerabilidades na cadeia de suprimentos, servidores MCP maliciosos ou não confiáveis, injeção de comando, injeção de prompt, injeção de ferramenta, falta de criptografia ou verificação do servidor e muito mais.

Desde a primeira versão (05/11/2024), a especificação MCP foi atualizada para resolver muitas dessas preocupações de segurança, com uma das melhorias mais importantes sendo mecanismos de autenticação mais fortes.

Para uso corporativo, o MCP deve ser confiável e usado apenas por meio de servidores autenticados — seja por meio de cabeçalhos HTTP, parâmetros de URL ou OAuth 2.0. Os provedores também devem oferecer soluções dedicadas de auditoria e monitoramento em tempo real para rastrear o uso e entender a atividade do servidor.

Além disso, observe que alguns serviços atuam como mercados de servidores MCP, como o Smithery. Essas plataformas são convenientes porque permitem que você se conecte a vários servidores MCP usando a mesma interface. Ainda assim, você pode preferir se conectar diretamente ao servidor MCP original para evitar que seus dados passem por várias camadas fora do seu controle.

Solução: sempre opte por servidores MCP com autenticação forte e evite soluções não confiáveis ou não autenticadas. Além disso, lembre-se de que geralmente é mais seguro se conectar a servidores MCP remotos diretamente do provedor original.

Autorização

Os melhores servidores MCP para empresas oferecem dezenas de ferramentas, cada uma projetada para realizar uma tarefa específica. Essas ferramentas são expostas ao LLM, que pode então selecionar e usar a(s) mais adequada(s) com base nas solicitações do usuário.

O desafio é que algumas ferramentas lidam com dados confidenciais ou realizam operações de alto impacto que não devem ser executadas levianamente. Exemplos incluem acessar ou modificar dados empresariais, executar operações em massa que consomem recursos significativos do sistema e ações semelhantes.

Por esse motivo, autenticar um servidor MCP não é suficiente. Você também precisa de uma camada de autorização para evitar o uso indevido das ferramentas do servidor. Isso geralmente é feito de duas maneiras, dependendo do que a plataforma suporta:

1. Restringir o acesso às ferramentas: selecione um subconjunto de ferramentas às quais o agente LLM pode acessar.
2. Exigir aprovações explícitas: solicite aprovação manual antes de executar tarefas, às vezes com controle granular sobre ferramentas MCP individuais.

Observação: algumas plataformas de criação de agentes de IA suportam apenas uma dessas abordagens, enquanto as soluções mais preparadas para empresas oferecem ambas.

Como resultado, uma vez que a autenticação ocorre no nível da ferramenta, os servidores MCP empresariais devem expor as ferramentas da forma mais granular possível. Isso simplifica o processo de autorização.

Solução: integrar o servidor MCP a uma plataforma de nível empresarial que inclua uma estrutura de autorização confiável, para que o LLM que alimenta o agente não possa chamar ferramentas expostas pelo servidor sem permissões explícitas do usuário ou políticas definidas pelo administrador. Além disso, dê preferência a servidores MCP que ofereçam ferramentas verticais bem definidas.

Escalabilidade

No momento da redação deste artigo, o MCP oferece suporte a dois mecanismos de transporte:

• Transporte STDIO: aproveita fluxos de entrada/saída padrão para obter comunicação direta entre processos na mesma máquina. Ele oferece alto desempenho com latência mínima e sem sobrecarga relacionada à rede.
• Transporte HTTP streamable: emprega solicitações HTTP POST para mensagens de cliente para servidor, com SSE (Server-Sent Events) opcional para streaming. Esse transporte suporta comunicação remota e substitui o método obsoleto somente SSE. Saiba mais sobre HTTP streamable vs SSE.

Resumindo, os servidores MCP podem ser acessados localmente via STDIO ou remotamente via HTTP transmitível. Os servidores MCP locais exigem instalação e gerenciamento, mas alcançam menor latência. Os servidores MCP remotos eliminam a necessidade de manutenção, mas introduzem alguma latência de rede.

A escolha entre as duas abordagens é uma consideração importante na integração do MCP, pois influencia a forma como o MCP é configurado no seu agente de IA de IA. Isso também afeta os requisitos de escalabilidade e manutenção.

Observe que a maioria das plataformas de IA corporativa, como Copilot Studio ou IBM watsonx, nem mesmo permitem a instalação local do MCP. Portanto, elas exigem que os servidores MCP sejam acessados remotamente.

Solução: para integrações MCP empresariais, é recomendável contar com servidores MCP remotos. Isso evita a sobrecarga de instalação, configuração e manutenção, ao mesmo tempo em que garante a máxima escalabilidade, pois o provedor lida com todos os aspectos operacionais para você.

Conformidade

Seja executado localmente ou acessado remotamente, os servidores MCP de terceiros usados em ambientes empresariais devem ser de código aberto. Dessa forma, você pode verificar se o servidor interage apenas com os serviços e produtos do provedor, sem enviar os dados da sua empresa para outro lugar.

Mesmo assim, você deve confiar no provedor que expõe seus serviços como ferramentas MCP. É por isso que é fundamental escolher provedores que possuam Conformidade com GDPR e CCPA, práticas éticas de gerenciamento de dados e possuam certificações como ISO 27001, SOC 2 Tipo II, CSA STAR Nível 1 ou similares.

Afinal, seus agentes de IA podem lidar com dados comerciais confidenciais, e você deseja evitar o acesso não autorizado de terceiros devido a práticas antiéticas do provedor.

Solução: ao integrar servidores MCP de terceiros, dê preferência a servidores de código aberto de fornecedores confiáveis que cumpram integralmente as regulamentações de privacidade e segurança e sigam as melhores práticas do setor.

Integrações

A maioria das tecnologias de criação de agentes IA, sejam elas baseadas em código, locais ou plataformas online sem código, suportam conexões MCP. No entanto, isso não garante uma documentação abrangente. Portanto, é responsabilidade do autor do servidor MCP fornecer guias de integração detalhados.

A configuração incorreta do servidor pode levar a problemas graves, especialmente quando se trata de autenticação. Guias visuais claros e tutoriais são essenciais para uma integração adequada, seja o servidor suportado pela comunidade ou desenvolvido por uma empresa.

Uma boa documentação deve ir além das instruções básicas de configuração. Ela deve listar as ferramentas suportadas, explicar os mecanismos de autenticação, descrever os tipos de conexão disponíveis (local vs. remota) e fornecer exemplos concretos de integrações com plataformas de criação de agentes de IA amplamente utilizadas.

Solução: dê preferência a servidores MCP que venham com documentação e tutoriais completos, pois a configuração correta é fundamental para a segurança, a confiabilidade e a adoção empresarial sem problemas. Além disso, considere provedores que ofereçam suporte técnico 24 horas por dia, 7 dias por semana, incluindo suporte para seus servidores MCP.

Alternativas ao MCP para empresas

Cada ferramenta exposta por um servidor MCP de terceiros geralmente se conecta diretamente à API do serviço ou produto correspondente do provedor.

Por isso, para obter confiabilidade de nível empresarial, não só o servidor MCP remoto deve ser escalável, altamente disponível e consistentemente responsivo, mas as API subjacentes também devem atender aos mesmos padrões. É por isso que é tão importante contar com servidores MCP de provedores confiáveis.

Agora, lembre-se de que o MCP nada mais é do que uma camada de middleware que simplifica as integrações entre IA e funções personalizadas, serviços de terceiros, bancos de dados e sistemas semelhantes. Basicamente, a maioria dos servidores MCP expõe APIs de forma que os agentes de IA possam chamá-las facilmente.

O que se segue é que é possível ignorar completamente a camada MCP. Como? Integrando diretamente com as API por meio de definições de ferramentas personalizadas! Isso é particularmente útil para integrações altamente específicas.

Assim, como API de serviços de terceiros servem como alternativas reais ao MCP empresarial. Essa abordagem também minimiza a exposição a ferramentas desnecessárias, evitando a dependência de middleware que pode ficar offline. Ao mesmo tempo, requer integrações personalizadas e envolve maior complexidade.

Bright Data Web MCP: o servidor MCP empresarial para coleta e interação de dados da web

As duas maiores limitações dos agentes de IA corporativos que os impedem de “fazer tudo” são:

1. Conhecimento limitado do mundo externo, restrito às informações disponíveis quando o LLM subjacente foi treinado.
2. Incapacidade de interagir com páginas da web como os usuários humanos fariam.

O servidor Web MCP da Bright Data resolve essas duas limitações (e muitas outras) com mais de 60 ferramentas especializadas. Especificamente, ele permite que LLMs e agentes de IA acessem a web, realizem pesquisas, extraiam dados de páginas da web e naveguem e interajam com sites sem serem bloqueados.

O Web MCP consegue isso conectando-se às soluções de dados empresariais da Bright Data, equipando os LLMs com a capacidade de:

• Extrair qualquer página da web para o Markdown (um formato de dados ideal para a ingestão de dados em agentes de IA).
• Realizar pesquisas na web no Google, Bing, Yandex, DuckDuckGo e outros mecanismos de pesquisa.
• Acessar feeds de dados estruturados de mais de 40 sites populares, incluindo Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram, TikTok, Walmart e muitos outros.
• Interagir com sites por meio de um navegador na nuvem para realizar cliques, rolagens e outras ações.

Para obter mais informações, explore todas as mais de 60 ferramentas Bright Data Web MCP.

Por que o Web MCP da Bright Data é para empresas?

As ferramentas Web MCP se integram diretamente aos serviços da Bright Data. Esses produtos contam com escalabilidade ilimitada, suporte técnico 24 horas por dia, 7 dias por semana, resolução de CAPTCHA, integração com uma das maiores redes de Proxy do mundo (mais de 150 milhões de IPs em 195 países) e a confiabilidade da plataforma de dados da web líder globalmente.

Em detalhes, se você está se perguntando por que o Web MCP é adequado para empresas, consulte a tabela abaixo:

Descubra como começar na documentação do Bright Data Web MCP. Caso contrário, consulte os seguintes guias de integração:

• Como conectar o Bright Data Web MCP ao Copilot Studio
• Ampliando os recursos do Cursor IA por meio do Bright Data Web MCP
• CrewAI e Bright Data MCP: guia avançado de Scraping de dados
• Integrando o Claude Code com o Web MCP da Bright Data
• Conecte os agentes LangChain ao Bright Data Web MCP facilmente

E se o Web MCP não for adequado para você?

Não há problema! Você ainda pode integrar plataformas de criação de agentes de IA prontas para uso corporativo diretamente com os produtos da Bright Data por meio da API.

Por exemplo, você pode se conectar diretamente à API SERP em ferramentas de IA corporativas, conforme explicado nestes tutoriais:

• API SERP da Bright Data no Azure AI Foundry para fluxos de prompt alimentados por pesquisa
• Dê aos agentes AWS Bedrock a capacidade de pesquisar na web por meio da API SERP da Bright Data
• Integre a API SERP da Bright Data a um agente de IA no Microsoft Copilot Studio
• Agente Bedrock em Python via AWS CDK com a API SERP da Bright Data
• Integrar a API SERP da Bright Data a um agente de IA no IBM watsonx

Conclusão

Neste artigo, você percebeu a importância dos servidores MCP para a implementação de soluções de IA corporativas. Você se aprofundou nos principais desafios, revisou as melhores práticas para superá-los e descobriu abordagens alternativas.

Para casos de uso críticos para os negócios, as ferramentas Web MCP da Bright Data são ideais. Suas mais de 60 ferramentas oferecem a escalabilidade, a segurança e a confiança exigidas das soluções MCP empresariais.

Para criar agentes e fluxos de trabalho de IA avançados, explore o conjunto completo de produtos e serviços disponíveis no ecossistema de IA da Bright Data.

Crie uma conta gratuita na Bright Data hoje mesmo e comece a experimentar nossas ferramentas de dados da web preparadas para IA!