MCP ignora lições valiosas dos sistemas distribuídos

• MCP (Model Context Protocol) se apresenta como padronização para integração de ferramentas de IA, mas tem o problema de ignorar as melhores práticas de sistemas distribuídos e RPC acumuladas em 40 anos
• Isso faz com que, em ambientes corporativos, faltem recursos essenciais como confiabilidade operacional, segurança de tipos, segurança, observabilidade e gestão de custos
• O MCP não apenas depende de bibliotecas externas para funcionalidades críticas; também provoca fragmentação do protocolo, complexidade de integração e aumento da carga de auditoria e segurança
• Rastreamento distribuído, versionamento de schema, descoberta de serviços, otimização de desempenho e outros requisitos operacionais importantes ainda permanecem carentes
• A adoção precoce do MCP pode levar a falhas graves em empresas, com riscos operacionais, desenvolvimento duplicado e gastos desnecessários, impulsionada pela euforia da onda de IA

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O risco causado pela simplicidade do MCP

O MCP (Model Context Protocol) se apresenta como o "USB-C do campo de IA" ao promover a integração entre ferramentas de IA e destaca a simplicidade para reduzir a barreira de adoção. Mas essa simplicidade, na prática, ignora as lições acumuladas em 40 anos nos sistemas distribuídos e gera falhas críticas em ambientes reais. Empresas que adotam o MCP agora estão, em essência, construindo sistemas sobre uma base sem funções essenciais de RPC.

A perigosa lacuna entre realidade e expectativas

A defensores do MCP o apresentam como infraestrutura pronta para produção, porém sua filosofia de projeto favorece mais a conveniência de desenvolvimento e carece de robustez operacional. Em curto prazo, é possível conectar ferramentas de IA rapidamente, mas, quando o uso atinge milhões de requisições em operações reais de negócio, as deficiências tornam-se críticas. Devido à expectativa excessiva em torno da IA, a adoção é antecipada sem maturidade arquitetural, aumentando o risco de falha operacional.

Erros repetidos em 40 anos de história

• UNIX RPC (1982) introduziu XDR (External Data Representation) e IDL (Interface Definition Language) para compatibilidade de dados entre sistemas heterogêneos, como inteiros de 32 bits, detectando erros de incompatibilidade de tipos em tempo de compilação.
  O MCP ignora essa experiência e oferece apenas JSON sem schema e dicas não mandatórias. Isso faz com que erros de tipo apareçam em tempo de execução, e a IA gere datas inválidas, podendo causar falhas críticas de conversão de dados e qualidade em setores reais como finanças, saúde e manufatura.

• CORBA (1991) usava o OMG IDL para garantir interfaces consistentes entre linguagens diferentes. No MCP, cada linguagem é implementada separadamente, sem consistência em serialização e tratamento de erros entre linguagens e bibliotecas, criando um pesadelo de integração.

• REST (2000) alcançou alta escalabilidade e confiabilidade com estado sem estado (stateless), clareza semântica baseada em verbos e cabeçalhos de cache
  No MCP, a distinção entre stateful e stateless é ambígua, faltam cache, semântica padronizada de requisição e suporte a idempotência. Isso torna extremamente difícil escalar servidores, fazer retry e balanceamento de carga.

• SOAP/WSDL trazia contratos mecanicamente legíveis, possibilidade de automação e expansão de segurança
  O MCP oferece apenas schema JSON simples, com ausência de contratos machine-readable, geração automática, segurança de tipos e trilha de auditoria. O OAuth 2.1 foi adicionado tardiamente apenas ao transporte HTTP, enquanto o stdio depende de variáveis de ambiente, entre outros pontos, deixando o controle de segurança aquém do necessário.

• gRPC (2016) já incorporava observabilidade, rastreamento distribuído, streaming bidirecional, deadlines e códigos de erro estruturados
  O MCP só suporta streaming unidirecional do tipo event, sendo ineficiente para interações complexas. Faltam elementos essenciais como contexto de rastreamento, deadline e classificação de erros.

O risco do discurso “use apenas esta biblioteca”

A cada apontamento de falha crítica, o MCP responde com a adição de bibliotecas de terceiros (por exemplo, mcp-oauth-wrapper, mcp-tracing-extension, mcp-schema-generator). Porém, isso trata o fracasso central do protocolo como secundário. Quanto mais funções centrais são distribuídas para fora do protocolo, pioram os problemas de fragmentação, inconsistência e a divisão de responsabilidades de manutenção, segurança e integração.
No ambiente corporativo, a carga de padronização, auditoria e integração cresce em poucos meses, enquanto a dependência externa e o treinamento de desenvolvedores ficam anormalmente altos.

Ajustes paliativos que vão se acumulando

A versão de 2025–03–26 do MCP se parece com notas de patch com correções adicionadas após bugs descobertos em produção. OAuth, gerenciamento de sessão, propriedades de ferramenta (annotation), notificações de progresso, entre outros, são apenas adições tardias de funcionalidades que deveriam ter sido essenciais desde o início.
Inclusão de distinções entre propriedades de ferramentas também não existia no começo, e autenticação de segurança também foi inicialmente tratada como desnecessária. Isso confirma uma compreensão superficial das exigências corporativas.

Pesadelos de depuração e falta de rastreabilidade operacional

eM ambientes gRPC, rastreamento distribuído e trace ID permitem depuração rápida e consistente
Em contraste, no MCP, a ausência de ID de correlação entre requisições, formatos de log inconsistentes e necessidade de implementação própria fazem com que a depuração e rastreamento de erros levem dias
Do ponto de vista operacional e de negócio, também é impossível fazer rateio de custos e gerenciamento de uso (header, contagem de tokens, cotas etc.).
Em nuvem, funcionalidades básicas nem sequer são fornecidas, tornando quase impossível rastrear custo de IA e responsabilidade de uso.

Principais problemas operacionais ainda pendentes

• Ausência de descoberta de serviços impede disponibilidade, expansão multi-região e atualizações sem interrupção
• Falta de versionamento de schema por ferramenta mantém o risco de quebra em toda a base de clientes sem aviso quando uma ferramenta é atualizada
• Limites de desempenho: overhead de JSON, ausência de connection pooling, protocolos binários e compressão insuficientes, além do ressurgimento de padrões antigos como comunicação por processo

Riscos sérios na aplicação corporativa

À medida que a IA entra em áreas com responsabilidade direta por receita, segurança e qualidade (finanças, saúde, manufatura, atendimento ao cliente), o risco da adoção do MCP aumenta. Abandonam-se padrões de integração maduros e robustos por anos construídos, optando por remediações temporárias para aplicar posteriormente segurança, auditoria, segurança de tipos e estabilidade operacional.
Estratégias de "construir rápido e quebrar" em nível de protótipo não têm espaço em serviços críticos, pois podem causar consequências fatais.

Direções de melhoria e requisitos de longo prazo

• Curto prazo: incluir no próprio protocolo segurança de tipos, rastreamento distribuído (ID de correlação), autorização, formato padrão de auditoria e versionamento de schema independente por ferramenta
• Operacional: exigir descoberta de serviços, pool de conexões, transmissão binária, deadlines e políticas padronizadas de erro e retry
• Longo prazo: streaming bidirecional, quota e gestão de custos embutidas, enforcement de SLA, orquestração de workflow e outros recursos de nível empresarial

Conclusão

A orientação para simplicidade do MCP funciona para integração de ferramentas de IA em ciclos curtos e experimentais, mas no ambiente corporativo de produção pode resultar em riscos operacionais críticos e custos elevados.
A adoção avança à frente impulsionada pelo boom de IA, com a repetição de uma prática paliativa: adicionar posteriormente funções essenciais como segurança, observabilidade e estabilidade operacional.
No fim, há risco de que a própria fragmentação e duplicação de desenvolvimento que o protocolo pretende evitar se reproduzam sobre o MCP.
A indústria de IA está numa encruzilhada: repetir problemas já resolvidos pela história de 40 anos dos sistemas distribuídos ou aprender com ela.
Se seguir assim, teremos repetição de adoções fracassadas, falhas de segurança e pesadelos operacionais, e os custos recairão integralmente sobre as empresas.