TL;DR: O Model Context Protocol (MCP) promete conectar LLMs a múltiplas fontes de dados, mas enfrenta limitações críticas de escalabilidade em produção devido à sobrecarga da janela de contexto, estruturas de dados complexas e múltiplas chamadas. A solução mais eficaz é uma abordagem híbrida que combina MCP com workflows estruturados para otimizar performance e custos.
Takeaways:
- A janela de contexto limitada dos LLMs cria gargalos de performance quando o MCP processa grandes volumes de dados ou múltiplas chamadas sequenciais
- APIs complexas (como Amadeus) retornam centenas de campos desnecessários, aumentando custos e reduzindo eficiência das respostas
- Workflows estruturados podem pré-filtrar e transformar dados antes de enviá-los para a IA, reduzindo significativamente o uso de tokens
- A estratégia híbrida mais eficaz usa IA para partes criativas, workflows para processamento estruturado e MCP apenas para integrações específicas que precisam de flexibilidade
- Implementações bem-sucedidas requerem filtragem inteligente de dados, gestão proativa de contexto e arquitetura em camadas para escalabilidade sustentável
Por Que o Model Context Protocol (MCP) Não Escala: Os Desafios Ocultos da IA em Produção
Você já se perguntou por que tantas empresas estão correndo atrás do Model Context Protocol (MCP), mas poucas conseguem implementá-lo com sucesso em larga escala?
A resposta está nos desafios de escalabilidade que poucos discutem abertamente. Enquanto o MCP promete revolucionar a forma como os LLMs interagem com dados, a realidade da produção revela limitações críticas que podem comprometer todo o seu projeto de IA.
Se você está considerando implementar MCP na sua empresa ou já enfrentou problemas de performance com agentes de IA, este artigo vai mostrar exatamente onde estão os gargalos e como superá-los.
O Que É o Model Context Protocol e Por Que Todos Querem Usá-lo
O Model Context Protocol é como o “USB-C da inteligência artificial”. Ele permite que Large Language Models (LLMs) se conectem e interajam com praticamente qualquer fonte de dados – desde bancos de dados e sistemas de CRM até e-mails e até mesmo carros inteligentes.
A promessa é tentadora: em vez de ter um chatbot que conversa apenas com um PDF, você pode ter um assistente de IA que acessa e combina informações de todos os seus sistemas empresariais.
Por que as empresas estão adotando MCP:
- Conectividade universal com diferentes fontes de dados
- Capacidade de combinar informações de múltiplos sistemas
- Flexibilidade para integrar novos serviços sem reescrever código
- Potencial para criar experiências de IA mais ricas e contextuais
O conceito evoluiu rapidamente de “chat com um PDF” para “chat com quase tudo”. E é exatamente aí que começam os problemas.
A Realidade da Produção: Onde o MCP Encontra Seus Limites
Aqui está a verdade que poucos desenvolvedores querem admitir: o MCP funciona perfeitamente em demonstrações e protótipos, mas enfrenta desafios sérios quando colocado em produção.
Como desenvolvedor e arquiteto de sistemas, posso afirmar que três fatores críticos determinam se sua implementação de MCP vai prosperar ou fracassar:
- Segurança de dados e acesso
- Facilidade de manutenção do sistema
- Escalabilidade operacional
O terceiro ponto – escalabilidade – é onde a maioria dos projetos tropeça. E o motivo tem tudo a ver com como o MCP realmente funciona nos bastidores.
Como o MCP Funciona na Prática: Uma Análise Técnica
Para entender os problemas de escalabilidade, precisamos primeiro compreender o fluxo básico de operação do MCP:
Passo 1: Um servidor MCP é iniciado, fornecendo uma interface similar a uma API para o LLM
Passo 2: O LLM envia solicitações para descobrir que tipo de dados e funcionalidades estão disponíveis
Passo 3: O LLM faz chamadas específicas para obter as informações necessárias
Passo 4: O LLM avalia as respostas e pode fazer chamadas adicionais para outros servidores MCP
Passo 5: Uma resposta final é criada e apresentada ao usuário
A diferença crucial aqui é que, ao contrário de APIs tradicionais, o LLM não conhece antecipadamente a estrutura dos dados. Tudo é descoberto e processado em tempo de execução.
E é exatamente essa flexibilidade que cria os primeiros gargalos de escalabilidade.
O Problema da Janela de Contexto: O Gargalo Invisível
Aqui está onde as coisas ficam interessantes (e problemáticas). Toda interação com MCP acontece dentro da janela de contexto do LLM, que tem limitações específicas:
Impacto no tempo de resposta: Contextos maiores = respostas mais lentas
Impacto no custo: Mais tokens processados = custos mais altos por solicitação
Impacto na qualidade: Contextos sobrecarregados = respostas menos precisas
Embora as janelas de contexto tenham aumentado significativamente nos últimos anos, elas ainda representam uma limitação real. E técnicas como caching podem ajudar, mas não resolvem o problema fundamental.
Grandes Estruturas de Dados: Quando Mais Informação Significa Menos Eficiência
Imagine que você está construindo um assistente de IA para ajudar usuários a encontrar voos. Você integra com a API da Amadeus (uma das principais APIs de viagens do mundo) através do MCP.
O problema? A API da Amadeus retorna centenas de campos para cada voo, incluindo:
- Detalhes sobre emissões de CO2
- Informações complexas sobre bagagem
- Dados de manutenção da aeronave
- Regulamentações específicas por país
- Histórico de pontualidade detalhado
Quando o usuário pergunta apenas “qual é o voo mais barato para São Paulo?”, toda essa informação extra é carregada no contexto, consumindo tokens desnecessariamente.
O resultado: Você paga mais, obtém respostas mais lentas e ainda corre o risco de sobrecarregar a janela de contexto com dados irrelevantes.
Frequência de Chamadas: O Efeito Cascata do Contexto
Agora vamos para um cenário ainda mais complexo. Imagine um assistente executivo que precisa:
- Resumir os e-mails mais importantes do dia
- Cruzar essas informações com notícias relevantes do setor
- Verificar a agenda para identificar conflitos
- Sugerir ações prioritárias baseadas em tudo isso
Cada uma dessas tarefas requer múltiplas chamadas para diferentes servidores MCP. E a cada chamada, a janela de contexto cresce exponencialmente.
O que acontece na prática:
- Chamada 1-5: Buscar e analisar e-mails importantes
- Chamada 6-10: Obter notícias relevantes do setor
- Chamada 11-15: Verificar agenda e compromissos
- Chamada 16-20: Cruzar informações e gerar insights
Quando você chega na chamada 20, o contexto pode estar tão sobrecarregado que informações importantes das primeiras chamadas são perdidas ou a conversa precisa ser truncada.
Alternativas Inteligentes: Workflows e Abordagens Híbridas
A boa notícia é que existem maneiras de contornar essas limitações sem abandonar completamente o poder do MCP.
Workflows como solução complementar:
Ferramentas como n8n, Activepieces e make.com permitem criar fluxos de trabalho bem definidos que combinam o melhor da IA com APIs tradicionais.
Componentes essenciais para escalabilidade:
- Lógica de filtragem: Usar condicionais (if/else, switches) para rotear dados baseado em critérios específicos
- Transformação de dados: Filtrar subconjuntos menores de datasets grandes antes de enviar para a IA
- Projeção seletiva: Selecionar apenas campos específicos de objetos de dados complexos
Exemplo prático:
Em vez de deixar a IA analisar todos os 200 voos retornados pela API, um workflow pode:
- Filtrar apenas voos dentro do orçamento especificado
- Remover campos desnecessários (como dados de CO2 se não foram solicitados)
- Ordenar por critérios relevantes (preço, horário, duração)
- Enviar apenas os 10 melhores resultados para a IA analisar
A Estratégia Híbrida: Combinando o Melhor dos Dois Mundos
A abordagem mais eficaz que tenho observado em implementações bem-sucedidas combina três elementos:
1. IA para partes dinâmicas e criativas
- Interpretação de linguagem natural
- Geração de insights personalizados
- Tomada de decisões contextuais
2. Workflows para partes estruturadas e previsíveis
- Filtragem e transformação de dados
- Integração com APIs externas
- Lógica de negócio bem definida
3. MCP para conexões específicas e controladas
- Acesso a fontes de dados críticas
- Integrações que realmente precisam de flexibilidade
- Casos de uso onde o contexto é naturalmente limitado
Implementando Escalabilidade: Estratégias Práticas
Se você está determinado a usar MCP em produção, aqui estão as estratégias que realmente funcionam:
Estratégia 1: Filtragem Inteligente de Dados
Implemente servidores MCP que fornecem subconjuntos focados das APIs, não a API completa. Crie diferentes “visões” dos dados baseadas no contexto da solicitação.
Estratégia 2: Gestão Proativa de Contexto
Monitore o tamanho da janela de contexto em tempo real e implemente estratégias de truncamento inteligente que preservam informações mais relevantes.
Estratégia 3: Arquitetura de Camadas
Use workflows para pré-processar dados e MCP apenas para interações que realmente se beneficiam da flexibilidade da IA.
Estratégia 4: Caching Estratégico
Implemente caching não apenas para reduzir chamadas de API, mas para manter versões “limpas” e otimizadas dos dados mais acessados.
O Futuro da Escalabilidade em IA: Tendências e Oportunidades
A evolução das implementações de IA empresarial está caminhando claramente para abordagens híbridas. As organizações que conseguem equilibrar flexibilidade com eficiência operacional são as que obtêm vantagem competitiva real.
Tendências emergentes:
- Orquestração inteligente: Sistemas que decidem automaticamente quando usar MCP vs workflows
- Otimização de contexto em tempo real: Algoritmos que gerenciam dinamicamente o que mantém ou remove do contexto
- APIs conscientes de IA: Fornecedores de API começando a oferecer endpoints otimizados para consumo por LLMs
A chave é não ver MCP como uma solução única, mas como parte de um ecossistema mais amplo de ferramentas de IA empresarial.
Conclusão: Escalabilidade Inteligente é o Futuro da IA Empresarial
O Model Context Protocol não é uma tecnologia com falhas fundamentais – é uma ferramenta poderosa que precisa ser usada com inteligência estratégica.
Os desafios de escalabilidade são reais: janelas de contexto limitadas, estruturas de dados complexas e múltiplas chamadas de ferramentas podem rapidamente transformar uma demonstração impressionante em um pesadelo operacional.
Mas a solução não é abandonar o MCP. É combiná-lo inteligentemente com workflows, implementar filtragem de dados eficaz e adotar uma arquitetura híbrida que aproveita o melhor de cada abordagem.
Se você está planejando implementar IA em produção, comece pequeno, teste a escalabilidade cedo e sempre tenha um plano para gerenciar o crescimento do contexto.
Qual é o próximo passo para o seu projeto de IA? Avalie suas necessidades reais de escalabilidade, identifique onde o MCP realmente agrega valor e construa uma arquitetura que pode crescer junto com sua empresa.
A IA empresarial bem-sucedida não é sobre usar a tecnologia mais nova – é sobre usar a combinação certa de tecnologias para resolver problemas reais de forma sustentável.
Fonte: AI Rabbit. “Why MCP Doesn’t Scale”. Disponível em: news.ycombinator.com