Você já improvisou APIs, manipulou bots do Slack e implorou ao ChatGPT para se comportar como um colega de equipe.
Mas, sem um contexto real, a IA fica apenas adivinhando. Ela falha quando suas ferramentas mudam e tem alucinações quando seus dados não estão claramente mapeados ou acessíveis.
O protocolo de contexto do modelo (MCP) muda isso. Ele cria uma linguagem compartilhada entre seu modelo e sua pilha: estruturada, contextual e construída para ser escalonável. O MCP permite que você pare de fornecer IA que age de forma inteligente e comece a construir IA que é inteligente.
Nesta postagem do blog, entenderemos o MCP em detalhes e como implementá-lo. Além disso, exploraremos como o ClickUp serve como uma alternativa aos protocolos MCP. Vamos mergulhar no assunto! 🤖
O que é um protocolo de contexto de modelo?
O protocolo de contexto do modelo é uma estrutura ou diretriz usada para definir, estruturar e comunicar os elementos/contexto principais (prompts, histórico de conversas, estados da ferramenta, metadados do usuário etc.) para modelos de linguagem grandes (LLMs).
Ele descreve os fatores externos que influenciam o modelo, tais como:
- Quem utilizará o modelo (partes interessadas)
- Por que o modelo está sendo criado (objetivos)
- Onde e como será aplicado (casos de uso, ambientes)
- Quais são as restrições existentes (técnicas, éticas, temporais, etc.)?
- Quais são as suposições feitas sobre o contexto do mundo real?
Em termos simples, ele prepara o terreno para que o modelo funcione de forma eficaz e garante que ele seja tecnicamente sólido, relevante e utilizável no cenário para o qual foi criado.
Os principais componentes do MCP incluem:
- Critérios de validação: Descreve como o modelo será testado ou avaliado quanto à precisão e utilidade
- Objetivo: Indica claramente o que o modelo pretende representar ou resolver
- Escopo: Define os limites do modelo, como o que está incluído e o que está excluído
- Conceitos e variáveis-chave: Identifica os principais componentes, entidades ou variáveis que o modelo aborda
- Relações e suposições: Explica como os conceitos interagem e quais suposições estão por trás do modelo
- Estrutura: Descreve o formato do modelo (por exemplo, diagrama, equações matemáticas, simulações)
MCP vs. LangChain
LangChain é uma estrutura fácil de usar para desenvolvedores que criam aplicativos que utilizam agentes LLM. O MCP, por outro lado, é um protocolo que padroniza a forma como o contexto é fornecido aos modelos em todos os sistemas.
O LangChain ajuda você a construir, e o MCP ajuda os sistemas a se comunicarem entre si. Vamos entender melhor a diferença entre os dois.
| Recurso | LangChain | Modelos MCP |
| Foco | Desenvolvimento de aplicativos com LLMs | Padronização do contexto LLM e das interações com ferramentas |
| Ferramentas | Cadeias, agentes, memória, recuperadores | Protocolo para LLMs acessarem ferramentas, dados e contexto |
| Escalabilidade | Modular, escalável por meio de componentes | Criado para implantações em grande escala e entre agentes |
| Casos de uso | Chatbots, sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG), automação de tarefas | Orquestração de IA empresarial, sistemas multimodelo |
| Interoperabilidade | Limitado a ferramentas do ecossistema | Alto, permite alternar entre modelos e ferramentas |
Quer ver como as automações baseadas em MCP funcionam na prática?
Confira o guia do ClickUp sobre automação de fluxo de trabalho de IA, que mostra como diferentes equipes, de marketing a engenharia, configuram fluxos de trabalho dinâmicos e complexos que refletem os pontos fortes da interação em tempo real do protocolo de contexto do modelo.
MCP vs. RAG
O RAG e o MCP aprimoram os LLMs com conhecimento externo, mas diferem em termos de tempo e interação.
Enquanto o RAG recupera informações antes que o modelo gere uma resposta, o MCP permite que o modelo solicite dados ou acione ferramentas durante a geração por meio de uma interface padronizada. Vamos comparar os dois.
| Recurso | RAG | MCP |
| Foco | Pré-busca de informações relevantes para geração de respostas | Interação em tempo real entre ferramentas/dados em processo |
| Mecanismo | Recupera dados externos primeiro e, em seguida, gera | Solicita contexto durante a geração |
| Ideal para | Bases de conhecimento estáticas ou semiestruturadas, sistemas de controle de qualidade | Ferramentas em tempo real, APIs, bancos de dados integrados a ferramentas |
| Limitação | Limitado pelo tempo de recuperação e pela janela de contexto | Latência dos saltos do protocolo |
| Integração | Sim, os resultados do RAG podem ser incorporados às camadas de contexto do MCP | Sim, ele pode incorporar o RAG ao MCP para fluxos mais ricos |
Se você estiver criando um híbrido de RAG + MCP, comece com um sistema de gerenciamento de conhecimento limpo dentro do ClickUp.
Você pode aplicar o modelo de base de conhecimento do ClickUp para organizar seu conteúdo de maneira consistente. Isso ajuda seus agentes de IA a obter informações precisas e atualizadas sem precisar vasculhar uma grande quantidade de dados.
MCP vs. agentes de IA
Enquanto o MCP é a interface, vários tipos de agentes de IA atuam como os atores.
Os modelos MCP padronizam a forma como os agentes acessam ferramentas, dados e contexto, atuando como um conector universal. Os agentes de IA usam esse acesso para tomar decisões, realizar tarefas e agir de forma autônoma.
| Recurso | MCP | Agentes de IA |
| Função | Interface padrão para acesso a ferramentas/dados | Sistemas autônomos que executam tarefas |
| Função | Atua como uma ponte entre modelos e sistemas externos | Usa servidores MCP para acessar o contexto, ferramentas e tomar decisões |
| Caso de uso | Conectando sistemas de IA, bancos de dados, APIs e calculadoras | Escrever código, resumir dados, gerenciar fluxos de trabalho |
| Dependência | Camada de protocolo independente | Frequentemente depende do MCP para acesso dinâmico à ferramenta |
| Relacionamento | Habilita a funcionalidade orientada por contexto | Executa tarefas usando o contexto e os recursos fornecidos pelo MCP |
❗️Como seria ter um agente de IA que compreende todo o seu trabalho? Veja aqui. 👇🏼
⚙️ Bônus: Precisa de ajuda para descobrir quando usar RAG, MCP ou uma combinação dos dois? Esta comparação detalhada entre RAG, MCP e agentes de IA explica tudo com diagramas e exemplos.
Por que o contexto é importante nos modelos de IA
Para os sistemas modernos de IA, o contexto é fundamental. O contexto permite que os modelos de IA generativa interpretem a intenção do usuário, esclareçam as entradas e forneçam resultados que sejam precisos, relevantes e acionáveis. Sem ele, os modelos têm alucinações, interpretam mal as solicitações e geram resultados não confiáveis.
No mundo real, o contexto vem de diversas fontes: registros de CRM, históricos do Git, logs de bate-papo, saídas de API e muito mais.
Antes do MCP, integrar esses dados aos fluxos de trabalho de IA significava escrever conectores personalizados para cada sistema [uma abordagem fragmentada, propensa a erros e não escalável].
O MCP resolve isso ao permitir uma maneira estruturada e legível por máquina para que os modelos de IA acessem informações contextuais, sejam elas histórico de entradas do usuário, trechos de código, dados comerciais ou funcionalidade da ferramenta.
Esse acesso padronizado é fundamental para o raciocínio agênico, permitindo que os agentes de IA planejem e ajam de forma inteligente com dados relevantes em tempo real.
Além disso, quando o contexto é compartilhado de forma eficaz, o desempenho da IA melhora em todos os aspectos:
- Respostas mais relevantes em tarefas linguísticas, de código e multimodais
- Menos alucinações e erros, graças ao aterramento de dados em tempo real
- Melhor memória e fluxo em conversas longas ou tarefas complexas
- Integração simplificada com ferramentas, com agentes capazes de reutilizar dados e ações por meio de interfaces padrão
Aqui está um exemplo de como a IA do ClickUp resolve essa lacuna de contexto, sem que você precise lidar com fluxos de trabalho ou codificação MCP extensos. Nós cuidamos disso!
💡 Dica profissional: para se aprofundar, aprenda a usar agentes baseados em conhecimento em IA para recuperar e usar dados dinâmicos.
Como funciona um protocolo de contexto de modelo?
O MCP segue uma arquitetura cliente-servidor, na qual os aplicativos de IA (clientes) solicitam ferramentas, dados ou ações de sistemas externos (servidores). Aqui está uma descrição detalhada de como o MCP funciona na prática. ⚒️
🧩 Estabelecendo conexão
Quando um aplicativo de IA (como Claude ou Cursor) é iniciado, ele inicializa clientes MCP que se conectam a um ou mais servidores MCP. Esses eventos enviados pelo servidor podem representar qualquer coisa, desde uma API meteorológica até ferramentas internas, como sistemas de CRM.
🧠 Curiosidade: Alguns servidores MCP permitem que os agentes leiam saldos de tokens, verifiquem NFTs ou até mesmo acionem contratos inteligentes em mais de 30 redes blockchain.
👀 Descobrindo ferramentas e recursos
Uma vez conectado, o cliente realiza a descoberta de recursos, perguntando a cada servidor: Quais ferramentas, recursos ou prompts você fornece?
O servidor responde com uma lista de seus recursos, que são registrados e disponibilizados para o modelo de IA usar quando necessário.
📮 ClickUp Insight: 13% dos participantes da nossa pesquisa querem usar IA para tomar decisões difíceis e resolver problemas complexos. No entanto, apenas 28% afirmam usar IA regularmente no trabalho.
Um possível motivo: preocupações com a segurança! Os usuários podem não querer compartilhar dados confidenciais de tomada de decisão com uma IA externa. O ClickUp resolve isso trazendo a resolução de problemas com IA diretamente para o seu espaço de trabalho seguro. De SOC 2 a normas ISO, o ClickUp está em conformidade com os mais altos padrões de segurança de dados e ajuda você a usar com segurança a tecnologia de IA generativa em todo o seu espaço de trabalho.
🧠 Identificando a necessidade de contexto externo
Quando um usuário faz uma entrada (por exemplo, Como está o tempo em Chicago?), o modelo de IA analisa a solicitação e percebe que ela requer dados externos em tempo real que não estão disponíveis em seu conjunto de treinamento.
O modelo seleciona uma ferramenta adequada entre os recursos MCP disponíveis, como um serviço meteorológico, e o cliente prepara uma solicitação para esse servidor.
🔍 Você sabia? O MCP se inspira no Protocolo de Servidor de Linguagem (LSP), estendendo o conceito para fluxos de trabalho de IA autônomos. Essa abordagem permite que os agentes de IA descubram e encadeiem ferramentas dinamicamente, promovendo flexibilidade e escalabilidade em ambientes de desenvolvimento de sistemas de IA.
✅ Executando e lidando com respostas
O cliente envia uma solicitação ao servidor MCP, especificando:
- A ferramenta para invocar
- Parâmetros (por exemplo, localização, data)
O servidor MCP processa a solicitação, executa a ação necessária (como buscar a previsão do tempo) e retorna o resultado em um formato legível por máquina. O cliente de IA integra essas informações retornadas.
O modelo então gera uma resposta com base nos novos dados e no prompt original.
Recupere informações do seu espaço de trabalho usando o ClickUp Brain
💟 Bônus: Conheça o Brain MAX, o companheiro de desktop de IA independente da ClickUp que evita o trabalho de criar seus próprios fluxos de trabalho MCP personalizados do zero. Em vez de reunir dezenas de ferramentas e integrações, o Brain MAX vem pré-montado e pronto para uso, unificando todo o seu trabalho, aplicativos e modelos de IA em uma plataforma poderosa.
Com integração profunda ao espaço de trabalho, conversão de voz em texto para produtividade sem usar as mãos e respostas altamente relevantes e específicas para cada função, o Brain MAX oferece o controle, a automação e a inteligência que você esperaria de uma solução personalizada, sem qualquer configuração ou manutenção. É tudo o que você precisa para gerenciar, automatizar e acelerar seu trabalho, diretamente do seu desktop!
Desafios comuns com o gerenciamento de contexto em IA
Gerenciar o contexto em sistemas de IA é fundamental, mas está longe de ser simples.
A maioria dos modelos de IA, independentemente da arquitetura ou ferramentas, enfrenta uma série de obstáculos comuns que limitam sua capacidade de raciocinar com precisão e consistência. Esses obstáculos incluem:
- Limites de tokens e janelas de contexto curtas restringem a quantidade de informações relevantes que uma IA pode considerar de uma só vez, muitas vezes levando a respostas incompletas ou superficiais
- *fontes de dados fragmentadas dificultam a coleta do contexto certo, especialmente quando as informações estão espalhadas por bancos de dados, aplicativos e formatos
- A falta de memória de longo prazo entre as sessões obriga os usuários a repetir informações, interrompendo a continuidade em tarefas com várias etapas
- A ambiguidade nas entradas do usuário, especialmente em conversas com várias respostas, pode confundir a IA sem um contexto histórico claro
- A latência e o custo tornam-se uma preocupação ao buscar dados de treinamento em tempo real ou contexto de sistemas externos
- A ausência de uma maneira padrão de compartilhar ou manter o contexto entre ferramentas e equipes muitas vezes leva à duplicação, inconsistência e colaboração limitada
Essas questões revelam a necessidade de um gerenciamento de contexto padronizado e eficiente, algo que os protocolos MCP visam resolver.
🔍 Você sabia? Em vez de enviar comandos diretamente, os módulos assinam fluxos de dados relevantes. Isso significa que uma perna robótica pode simplesmente ficar ouvindo passivamente as atualizações de equilíbrio e entrar em ação apenas quando necessário.
Protocolo de contexto do modelo em ação
O MCP facilita a integração de diversas fontes de informação, garantindo que a IA ofereça respostas precisas e contextualmente adequadas.
Abaixo estão alguns exemplos práticos que demonstram como o MCP pode ser aplicado em diferentes cenários. 👇
1. Copilotos com tecnologia de IA
Uma das aplicações mais utilizadas dos copilotos de IA é o GitHub Copilot, um assistente de IA que ajuda os desenvolvedores a escrever e depurar códigos.
Quando um desenvolvedor está escrevendo uma função, o Copilot precisa ter acesso a:
- Histórico do código: A IA recupera o contexto do código atual para sugerir conclusões de código relevantes
- Bibliotecas externas: O Copilot consulta as versões mais recentes das bibliotecas ou frameworks, garantindo que o código seja compatível com as versões mais recentes
- Dados em tempo real: Se o desenvolvedor solicitar uma atualização sobre uma convenção de codificação ou prática de tratamento de erros, o Copilot busca a documentação mais recente
🧠 Curiosidade: O MCP Guardian funciona como um segurança para o uso de ferramentas de IA. Ele verifica identidades, bloqueia solicitações suspeitas e registra tudo. Porque acesso aberto a ferramentas = caos na segurança.
2. Assistentes virtuais
Assistentes virtuais como o Google Assistant ou a Amazon Alexa dependem do contexto para fornecer respostas significativas. Por exemplo:
- Conversas anteriores: O Google Assistente lembra consultas anteriores, como suas preferências de viagem, e ajusta suas respostas de acordo quando você pergunta sobre opções de voos ou reservas de hotéis
- Ferramentas externas: consulta APIs de terceiros (por exemplo, agregadores de voos como o Skyscanner) para obter informações em tempo real sobre voos disponíveis
📖 Leia também: Como usar o prompt de cadeia de pensamentos (com exemplos)
3. Sistemas de gestão do conhecimento
Ferramentas de gerenciamento de dados baseadas em IA, como o IBM Watson, ajudam as organizações a recuperar informações críticas de bancos de dados ou repositórios de documentos massivos:
- Contexto de pesquisa: O IBM Watson usa modelos MCP para analisar consultas de pesquisa anteriores e ajustar os resultados com base nas preferências do usuário e nas pesquisas históricas
- Repositórios externos: O Watson pode consultar repositórios externos (por exemplo, bases de conhecimento, artigos de pesquisa ou documentação da empresa) para recuperar as informações mais precisas e relevantes
- Recomendações personalizadas: com base nas interações do usuário, o Watson pode sugerir documentos relevantes, perguntas frequentes ou material de treinamento adaptado à função do usuário ou aos projetos em andamento
Organize, filtre e pesquise todo o conhecimento da sua empresa com o ClickUp Enterprise Search
🪄 Vantagem do ClickUp: crie uma base de conhecimento verificada e estruturada no ClickUp Docs e exiba-a por meio do ClickUp Knowledge Management como uma fonte de contexto para o seu MCP Gateway. Aprimore o Docs com conteúdo rico e mídia para obter recomendações precisas e personalizadas de IA a partir de uma fonte centralizada.
4. Saúde
No setor de saúde, plataformas como a Babylon Health oferecem consultas virtuais com pacientes. Esses sistemas de IA dependem muito do contexto:
- Histórico do paciente: A IA precisa acessar registros do paciente, sintomas e consultas anteriores para tomar decisões informadas
- Dados médicos externos: Ele pode obter dados médicos em tempo real (por exemplo, as pesquisas mais recentes sobre sintomas ou tratamentos) para oferecer conselhos de saúde mais precisos
- Respostas dinâmicas: Se os sintomas do paciente evoluírem, a IA usa o MCP para atualizar sua base de conhecimento e ajustar as sugestões de tratamento de acordo com isso
🔍 Você sabia? A maioria dos MCPs não foi projetada com a segurança em mente, o que os torna vulneráveis em cenários em que simulações ou sistemas robóticos estão conectados em rede.
Como implementar um protocolo de contexto de modelo
A implementação de um protocolo de contexto de modelo permite que seu aplicativo de IA interaja com ferramentas, serviços e fontes de dados externos de maneira modular e padronizada.
Aqui está um guia passo a passo para configurá-lo. 📋
Etapa 1: Defina ferramentas, recursos e manipuladores
Comece decidindo quais ferramentas e recursos seu servidor MCP oferecerá:
- Ferramentas são ações que o servidor pode realizar (por exemplo, chamar uma API meteorológica, executar uma consulta SQL)
- Recursos são dados estáticos ou dinâmicos (por exemplo, documentos, arquivos de configuração, bancos de dados)
- Para cada ferramenta, defina: Esquema de entrada (por exemplo, campos obrigatórios como cidade, consulta, etc.) Formato de saída (por exemplo, JSON-RPC estruturado) O método de coleta de dados apropriado para reunir entradas
- Esquema de entrada (por exemplo, campos obrigatórios como cidade, consulta, etc.)
- Formato de saída (por exemplo, JSON-RPC estruturado)
- O método adequado de coleta de dados para reunir informações
- Esquema de entrada (por exemplo, campos obrigatórios como cidade, consulta, etc.)
- Formato de saída (por exemplo, JSON-RPC estruturado)
- O método adequado de coleta de dados para reunir informações
Em seguida, implemente handlers. Essas são funções que processam as solicitações de ferramentas recebidas do cliente:
- Valide as entradas para garantir que elas sigam o formato esperado
- Execute a lógica central (por exemplo, buscar dados de uma API, processar dados)
- Formate e retorne os resultados para o cliente usar
📌 Exemplo: Uma ferramenta de resumo de documentos pode validar o tipo de arquivo de entrada (por exemplo, PDF ou DOCX), extrair o texto usando um analisador de arquivos, passar o conteúdo por um modelo ou serviço de resumo e retornar um resumo conciso junto com os tópicos principais.
💡 Dica profissional: configure ouvintes de eventos que acionam ferramentas específicas quando determinadas ações ocorrem, como um usuário enviando uma entrada ou uma atualização do banco de dados. Não há necessidade de manter as ferramentas em execução em segundo plano quando nada está acontecendo.
Etapa 2: Crie ou configure o servidor MCP
Use uma estrutura como FastAPI, Flask ou Express para expor suas ferramentas e recursos como pontos finais HTTP ou serviços WebSocket.
É importante:
- Siga uma estrutura de endpoint consistente para todas as ferramentas (por exemplo, /invoke/summarize-document)
- Retorne respostas JSON com uma estrutura previsível para que os clientes possam consumi-las facilmente
- Agrupe os recursos em um endpoint /capabilities para que os clientes possam descobrir as ferramentas disponíveis
💡 Dica profissional: trate o contexto como código. Sempre que alterar sua estrutura, crie uma versão. Use carimbos de data/hora ou hashes de commit para poder reverter sem confusão.
Etapa 3: Configure o cliente MCP
O cliente MCP faz parte do seu sistema de IA (por exemplo, Claude, Cursor ou um agente personalizado) que se comunica com o seu servidor.
Na inicialização, o cliente se conecta ao servidor MCP e busca os recursos disponíveis (ferramentas/recursos) por meio do endpoint /capabilities. Em seguida, ele registra essas ferramentas para uso interno, para que o modelo possa decidir qual ferramenta chamar durante uma sessão.
💡 Dica profissional: Insira metadados invisíveis no contexto, como pontuações de confiança da ferramenta ou carimbos de data/hora. As ferramentas podem usar isso para tomar decisões mais inteligentes, por exemplo, ignorando dados obsoletos ou aumentando os resultados provenientes de fontes de alta confiança.
Etapa 4: teste com um cliente compatível com MCP
Antes de entrar em operação, teste seu servidor MCP remoto com um cliente de IA real:
- Use uma ferramenta como o Claude Desktop, que oferece suporte ao MCP pronto para uso
- Experimente casos de uso típicos (por exemplo, perguntar ao Claude sobre o tempo de hoje) para confirmar que: As entradas são validadas corretamente A ferramenta correta é invocada As respostas são retornadas no formato correto
- As entradas são validadas corretamente
- A ferramenta correta é invocada
- As respostas são retornadas no formato correto
- As entradas são validadas corretamente
- A ferramenta correta é invocada
- As respostas são retornadas no formato correto
Isso ajuda a garantir uma integração perfeita com as ferramentas de negócios e evita erros de tempo de execução na produção.
Etapa 5: Adicione segurança, permissões e observabilidade
Para proteger ferramentas ou dados confidenciais:
- Aplique solicitações de permissão antes de acessar ferramentas críticas ou recursos pessoais
- Adicione registro, monitoramento e limitação de taxa para rastrear o uso e identificar anomalias
- Use escopos ou funções de usuário para limitar quais ferramentas podem ser usadas por quem
- Crie uma camada de memória ou estado para armazenar resultados anteriores e manter a continuidade
- Teste sob carga e monitore as métricas de desempenho (latência, taxa de sucesso, etc.)
Dessa forma, você pode construir sistemas de IA poderosos e flexíveis que dimensionam o acesso ao contexto de forma limpa, sem a sobrecarga de escrever integrações personalizadas para cada ferramenta ou caso de uso.
Limitações dos modelos MCP
Embora os protocolos de contexto de modelo resolvam os principais desafios de compartilhamento de contexto, eles vêm com suas próprias desvantagens:
- Dependência de ferramentas: O MCP requer servidores e ferramentas compatíveis. Sistemas legados e APIs não padronizadas são difíceis de integrar
- Complexidade da configuração: A configuração inicial, a definição de ferramentas e a criação de manipuladores exigem esforço técnico, o que representa uma curva de aprendizado para novas equipes
- Overhead de latência: Cada chamada externa introduz atrasos na resposta, especialmente ao encadear várias ferramentas
- Preocupações com a segurança: expor ferramentas e fontes de dados aumenta a área de exposição a ataques. Controles de acesso refinados e registros de auditoria ainda são imaturos
- Coordenação limitada entre vários servidores: A integração do contexto entre servidores não é perfeita, levando a resultados fragmentados ou inconsistentes
Como a IA do ClickUp serve como alternativa aos protocolos de contexto do modelo
Os protocolos de contexto de modelo fornecem uma maneira estruturada para os sistemas de IA recuperarem o contexto externo por meio de chamadas padronizadas. No entanto, construir e manter esses sistemas pode ser complexo, especialmente em ambientes de equipes colaborativas.
O ClickUp adota uma abordagem diferente. Ele incorpora o contexto diretamente em seu espaço de trabalho, onde o trabalho realmente acontece. Isso torna o ClickUp uma camada de aprimoramento e um sistema agente profundamente integrado, otimizado para equipes.
Vamos entender isso melhor. 📝
Incorporando memória ao espaço de trabalho
No centro dos recursos de IA do ClickUp está o ClickUp Brain, um mecanismo sensível ao contexto que atua como um sistema de memória integrado.
Ao contrário dos MCPs tradicionais, que dependem de um histórico superficial de prompts ou bancos de dados externos, o Brain entende a estrutura do seu espaço de trabalho e lembra informações críticas em tarefas, comentários, cronogramas e documentos. Ele pode:
- Identifique gargalos com base em atrasos e bloqueadores históricos
- Responda a perguntas específicas da função, como “Quem é o responsável por isso?” ou “O controle de qualidade já revisou isso?”
- Transforme notas de reuniões em tarefas estruturadas, completas com atribuições e prazos
📌 Exemplo: Peça ao Brain para “Resumir o progresso das campanhas de marketing do segundo trimestre” e ele fará referência a tarefas, status e comentários relacionados em todos os projetos.
Automatizar respostas, atribuições de tarefas e ações
Embora as implementações do MCP exijam ajustes contínuos no modelo, o ClickUp, como um software de automação de tarefas, reúne a tomada de decisões e a execução no mesmo sistema.
Com o ClickUp Automations, você pode acionar ações com base em eventos, condições e lógica sem escrever uma única linha de código. Você também pode usar o ClickUp Brain para criar automações personalizadas de entrada de dados com linguagem natural, facilitando a criação de fluxos de trabalho personalizados.
Aproveite o ClickUp Brain para criar gatilhos personalizados com o ClickUp Automations
📌 Exemplo: Mova as tarefas para Em andamento quando o status mudar, designe o líder da equipe quando for marcado como Alta prioridade e alerte o proprietário do projeto se a data de vencimento for perdida.
Com base nisso, os Agentes Autopilot do ClickUp introduzem um novo nível de autonomia inteligente. Esses agentes alimentados por IA operam em:
- Gatilhos (por exemplo, atualizações de tarefas, menções no chat)
- Condições (por exemplo, a mensagem inclui urgente)
- Ações (por exemplo, resumir um tópico, atribuir uma tarefa, enviar uma notificação)
- Ferramentas (por exemplo, publicar em canais, atualizar campos)
- Conhecimento (por exemplo, documentos internos, tarefas, formulários e histórico de bate-papo)
Transformando informações em contexto acionável
O ClickUp, como um agente de IA, usa os dados existentes do seu espaço de trabalho para agir de forma mais inteligente sem necessidade de configuração. Veja como você pode transformar todas as informações do seu espaço de trabalho em um contexto pronto para ação:
- Tarefas e subtarefas: atribua acompanhamentos, gere resumos ou ajuste prioridades no ClickUp Tasks. A IA extrai informações diretamente dos responsáveis, prazos e comentários
- Docs e Wikis: Peça à IA para consultar o conhecimento da equipe, resumir a documentação ou extrair pontos-chave durante o planejamento usando o Docs
- Campos personalizados: use suas próprias tags, categorias ou pontuações para personalizar as respostas. A IA interpreta seus metadados para adaptar os resultados à linguagem da sua equipe
- Comentários e bate-papo: Continue as conversas em tópicos ou gere ações com base nas discussões
Veja os campos personalizados com tecnologia de IA em ação aqui. 👇🏼
O futuro dos protocolos de contexto de modelo
À medida que a IA continua a mudar de chatbots estáticos para sistemas dinâmicos e multiagentes, o papel dos MCPs se tornará cada vez mais central. Apoiados por grandes nomes como OpenAI e Anthropic, os MCPs prometem interoperabilidade entre sistemas complexos.
Mas essa promessa traz grandes questões. 🙋
Para começar, a maioria das implementações de MCP hoje são de nível demo, usam transporte básico de estúdio, não têm suporte a HTTP e não oferecem autenticação ou autorização integradas. Isso é um impedimento para a adoção empresarial. Os casos de uso do mundo real exigem segurança, observabilidade, confiabilidade e escalabilidade flexível.
Para preencher essa lacuna, surgiu o conceito de MCP Mesh. Ele aplica padrões comprovados de malha de serviços (como os usados em microsserviços) à infraestrutura MCP. O MCP Mesh também ajuda com acesso seguro, comunicação, gerenciamento de tráfego, resiliência e descoberta em vários servidores distribuídos.
Ao mesmo tempo, plataformas alimentadas por IA, como o ClickUp, demonstram que modelos de contexto profundamente incorporados no aplicativo podem oferecer uma alternativa mais prática em ambientes centrados em equipes.
No futuro, poderemos ver arquiteturas híbridas, abrindo caminho para agentes de IA que são conscientes e acionáveis.
Troque protocolos por produtividade com o ClickUp
O protocolo de contexto do modelo padroniza a forma como a IA pode acessar sistemas externos, mas exige uma configuração técnica complexa.
Embora seja poderoso, o MCP requer configuração técnica, o que aumenta o tempo de desenvolvimento, os custos e os desafios de manutenção contínua.
O ClickUp oferece uma alternativa prática com o ClickUp Brain e as automações integradas diretamente ao seu espaço de trabalho.
Ele entende automaticamente o contexto da tarefa, os dados do projeto e a intenção do usuário. Isso torna o ClickUp uma solução low-code ideal para equipes que desejam uma IA escalável e sensível ao contexto, sem os custos adicionais de engenharia.
✅ Inscreva-se no ClickUp hoje mesmo!