Há pouco mais de um ano, o MCP (Model Context Protocol) era um protocolo lançado pela Anthropic, circulando em pequena escala na comunidade de desenvolvedores. A maioria o via como uma especificação técnica para conectar ferramentas de IA, permitindo que o Claude se conectasse a várias ferramentas externas.
Agora, ele aparece em um anúncio conjunto do Google Cloud e da ServiceNow. O cenário: autorrecuperação de redes 5G.
O que foi anunciado
Em 22 de abril, Google Cloud e ServiceNow anunciaram uma parceria na conferência Google Cloud Next, com o núcleo sendo a combinação de três protocolos:
- MCP (Model Context Protocol): Interface padrão para troca de dados e ferramentas em tempo real entre IA e sistemas externos
- A2A (Agent-to-Agent): Protocolo para transmissão de comandos e informações entre Agentes de IA
- A2UI (Agent-to-UI): Protocolo que permite ao Agente de IA operar diretamente a interface do usuário
Qual é o efeito quando os três protocolos são combinados?
Tomando a operação de rede 5G como exemplo: O Agente de IA do Gemini detecta uma anomalia na rede, obtém dados de rede em tempo real via MCP, usa o protocolo A2A para coordenar vários subagentes na análise da causa e, finalmente, aciona o fluxo de trabalho automatizado da ServiceNow para concluir o reparo — todo o processo sem intervenção humana.
Chamadas de ferramentas isoladas se transformam em operações verdadeiramente autônomas.
Onde a IA empresarial realmente emperra
Isso é digno de nota porque toca em um ponto problemático muito real na implantação de IA empresarial.
A IA não é inteligente o suficiente? Esse problema foi basicamente resolvido em 2024. O verdadeiro gargalo da IA empresarial é a colaboração entre sistemas.
O ambiente de TI de uma grande empresa geralmente é: o sistema de operação de rede é ServiceNow, os dados estão armazenados no BigQuery, os modelos são executados no Gemini e as políticas de segurança são outro sistema. Cada sistema é uma ilha, e as capacidades de IA ficam trancadas dentro dele, sem conseguir sair.
O que o MCP faz é construir uma estrada unificada entre essas ilhas.
O A2A resolve um problema mais difícil: o problema da "linguagem" quando vários Agentes de IA colaboram. Agentes diferentes executados em sistemas diferentes precisam de um formato de comunicação comum para realmente cooperar, em vez de agir cada um por si.
Dados com zero cópia: outro detalhe
O "Workflow Data Fabric" mencionado no anúncio usa a conexão de dados com zero cópia do BigQuery ML.
Este detalhe é muito importante. Uma armadilha comum na IA empresarial: para que a IA analise dados, geralmente é necessário primeiro copiar os dados para o sistema de IA. Isso é lento e traz riscos de segurança e conformidade — quem gerencia essa cópia dos dados?
Zero cópia significa que a IA acessa os dados diretamente onde eles estão armazenados, em vez de movê-los. Para setores sensíveis a dados, como finanças e saúde, essa arquitetura é mais importante do que a própria capacidade do modelo.
Outro sinal: Prêmio de Parceiro
O Google Cloud concedeu à ServiceNow o Prêmio de Parceiro do Ano de 2026, e em quatro categorias simultaneamente, incluindo uma especificamente chamada "Agentic AI Innovation".
Esta é a primeira vez que o Google cria uma categoria de prêmio de parceiro dedicada exclusivamente à IA agentiva.
A própria criação do prêmio é um sinal: o Google acredita que a IA agentiva já atingiu um estágio em que seu valor comercial pode ser avaliado de forma independente, não sendo mais apenas um apêndice das capacidades do modelo.
O caminho percorrido pelo MCP
Desde que a Anthropic lançou o MCP, o percurso foi mais ou menos assim:
- Padrão do ecossistema de ferramentas de IA: Permitir que ferramentas como Cursor e Claude Code se conectem a dados e sistemas externos
- Assumido pela Linux Foundation: Tornar-se uma infraestrutura do setor, não mais apenas um protocolo proprietário da Anthropic
- Implantação empresarial no Google Cloud: Usado em cenários de produção como operação de rede 5G e manutenção preditiva no varejo
Essa trajetória lembra um pouco o HTTP inicial — de uma rede de pesquisa para a internet comercial, tornando-se a camada fundamental que todos usam e ninguém nota particularmente.
A escala e a importância não são comparáveis, mas a lógica de difusão é semelhante.
O MCP agora atende simultaneamente a dois tipos de necessidades: integração de ferramentas de IA para desenvolvedores e operação autônoma para empresas. Os usuários desses dois cenários são completamente diferentes, e os requisitos também são completamente diferentes.
Se conseguirá fazer bem ambos é o verdadeiro teste para o MCP se tornar um padrão.
Fonte de referência: CocoLoop, ServiceNow and Google Cloud Unite AI Agents for Autonomous Enterprise Operations (Google Cloud Press Corner)