Conectando IA e Web3 através do MCP: Uma Análise Panorâmica

Introdução

A IA e a Web3 estão a convergir de formas poderosas, com as interfaces gerais de IA a serem agora vistas como um tecido conjuntivo para a web descentralizada. Um conceito-chave que emerge desta convergência é o MCP, que tanto pode significar “Model Context Protocol” (conforme introduzido pela Anthropic) como ser vagamente descrito como um Metaverse Connection Protocol em discussões mais amplas. Em essência, o MCP é uma estrutura padronizada que permite que sistemas de IA interajam com ferramentas e redes externas de uma forma natural e segura – potencialmente “ligando” agentes de IA a todos os cantos do ecossistema Web3. Este relatório fornece uma análise abrangente de como as interfaces gerais de IA (como agentes de grandes modelos de linguagem e sistemas neuro-simbólicos) poderiam conectar tudo no mundo Web3 através do MCP, cobrindo o contexto histórico, a arquitetura técnica, o cenário da indústria, os riscos e o potencial futuro.

1. Contexto de Desenvolvimento

1.1 A Evolução da Web3 e as Promessas Não Cumpridas

O termo “Web3” foi cunhado por volta de 2014 para descrever uma web descentralizada alimentada por blockchain. A visão era ambiciosa: uma internet sem permissões centrada na propriedade do utilizador. Os entusiastas imaginaram substituir a infraestrutura centralizada da Web2 por alternativas baseadas em blockchain – por exemplo, o Ethereum Name Service (para DNS), Filecoin ou IPFS (para armazenamento) e DeFi para os trilhos financeiros. Em teoria, isto retiraria o controlo das plataformas das Big Tech e daria aos indivíduos auto-soberania sobre dados, identidade e ativos.

A realidade ficou aquém. Apesar de anos de desenvolvimento e hype, o impacto mainstream da Web3 permaneceu marginal. Os utilizadores médios da internet não migraram em massa para as redes sociais descentralizadas nem começaram a gerir chaves privadas. As principais razões incluíram uma má experiência do utilizador, transações lentas e caras, fraudes de alto perfil e incerteza regulatória. A “web da propriedade” descentralizada, em grande parte, “não se materializou” para além de uma comunidade de nicho. Em meados da década de 2020, até os proponentes de cripto admitiram que a Web3 não tinha proporcionado uma mudança de paradigma para o utilizador médio.

Entretanto, a IA estava a passar por uma revolução. À medida que o capital e o talento dos programadores se deslocavam de cripto para IA, avanços transformadores em deep learning e modelos de fundação (GPT-3, GPT-4, etc.) capturaram a imaginação do público. A IA Generativa demonstrou uma utilidade clara – produzindo conteúdo, código e decisões – de uma forma que as aplicações de cripto tinham tido dificuldade em fazer. De facto, o impacto dos grandes modelos de linguagem em apenas alguns anos superou drasticamente uma década de adoção de blockchain por parte dos utilizadores. Este contraste levou alguns a gracejar que “a Web3 foi desperdiçada em cripto” e que a verdadeira Web 3.0 está a emergir da onda da IA.

1.2 A Ascensão das Interfaces Gerais de IA

Ao longo de décadas, as interfaces de utilizador evoluíram de páginas web estáticas (Web1.0) para aplicações interativas (Web2.0) – mas sempre dentro dos limites de clicar em botões e preencher formulários. Com a IA moderna, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), um novo paradigma de interface está aqui: a linguagem natural. Os utilizadores podem simplesmente expressar a sua intenção em linguagem simples e ter sistemas de IA a executar ações complexas em muitos domínios. Esta mudança é tão profunda que alguns sugerem redefinir a “Web 3.0” como a era dos agentes impulsionados por IA (“a Web Agêntica”) em vez da definição anterior centrada em blockchain.

No entanto, as primeiras experiências com agentes de IA autónomos expuseram um estrangulamento crítico. Estes agentes – por exemplo, protótipos como o AutoGPT – podiam gerar texto ou código, mas faltava-lhes uma forma robusta de comunicar com sistemas externos e entre si. Não havia “nenhuma linguagem comum nativa de IA” para a interoperabilidade. Cada integração com uma ferramenta ou fonte de dados era um hack personalizado, e a interação de IA para IA não tinha um protocolo padrão. Em termos práticos, um agente de IA podia ter uma grande capacidade de raciocínio, mas falhar na execução de tarefas que exigiam o uso de aplicações web ou serviços on-chain, simplesmente porque não sabia como falar com esses sistemas. Este desajuste – cérebros poderosos, E/S primitivas – era semelhante a ter um software super-inteligente preso atrás de uma GUI desajeitada.

1.3 Convergência e o Surgimento do MCP

Em 2024, tornou-se evidente que, para a IA atingir o seu pleno potencial (e para a Web3 cumprir a sua promessa), era necessária uma convergência: os agentes de IA requerem acesso contínuo às capacidades da Web3 (aplicações descentralizadas, contratos, dados), e a Web3 precisa de mais inteligência e usabilidade, que a IA pode fornecer. É neste contexto que nasceu o MCP (Model Context Protocol). Introduzido pela Anthropic no final de 2024, o MCP é um padrão aberto para comunicação entre IA e ferramentas que parece natural para os LLMs. Ele fornece uma forma estruturada e detetável para os “hospedeiros de IA” (como o ChatGPT, Claude, etc.) encontrarem e usarem uma variedade de ferramentas e recursos externos através de servidores MCP. Por outras palavras, o MCP é uma camada de interface comum que permite que agentes de IA se liguem a serviços web, APIs e até funções de blockchain, sem codificar cada integração de forma personalizada.

Pense no MCP como “o USB-C das interfaces de IA”. Assim como o USB-C padronizou a forma como os dispositivos se conectam (para que não precise de cabos diferentes para cada dispositivo), o MCP padroniza a forma como os agentes de IA se conectam a ferramentas e dados. Em vez de codificar diferentes chamadas de API para cada serviço (Slack vs. Gmail vs. nó Ethereum), um programador pode implementar a especificação MCP uma vez, e qualquer IA compatível com MCP pode entender como usar esse serviço. Os principais players de IA rapidamente viram a importância: a Anthropic tornou o MCP open-source, e empresas como a OpenAI e a Google estão a construir suporte para ele nos seus modelos. Este impulso sugere que o MCP (ou “Meta Connectivity Protocols” semelhantes) poderia tornar-se a espinha dorsal que finalmente conecta a IA e a Web3 de uma forma escalável.

Notavelmente, alguns tecnólogos argumentam que esta conectividade centrada em IA é a verdadeira realização da Web3.0. Nas palavras de Simba Khadder, “o MCP visa padronizar uma API entre LLMs e aplicações,” semelhante a como as APIs REST permitiram a Web 2.0 – o que significa que a próxima era da Web3 pode ser definida por interfaces de agentes inteligentes em vez de apenas blockchains. Em vez da descentralização por si só, a convergência com a IA poderia tornar a descentralização útil, escondendo a complexidade por trás da linguagem natural e dos agentes autónomos. O restante deste relatório aprofunda como, técnica e praticamente, as interfaces gerais de IA (através de protocolos como o MCP) podem conectar tudo no mundo Web3.

2. Arquitetura Técnica: Interfaces de IA a Fazer a Ponte com as Tecnologias Web3

Incorporar agentes de IA na stack Web3 requer integração em múltiplos níveis: redes de blockchain e contratos inteligentes, armazenamento descentralizado, sistemas de identidade e economias baseadas em tokens. As interfaces gerais de IA – desde grandes modelos de fundação a sistemas neuro-simbólicos híbridos – podem servir como um “adaptador universal” que conecta estes componentes. Abaixo, analisamos a arquitetura de tal integração:

Figura: Um diagrama conceptual da arquitetura do MCP, mostrando como os hospedeiros de IA (aplicações baseadas em LLM como Claude ou ChatGPT) usam um cliente MCP para se conectarem a vários servidores MCP. Cada servidor fornece uma ponte para alguma ferramenta ou serviço externo (por exemplo, Slack, Gmail, calendários ou dados locais), análogo a periféricos que se conectam através de um hub universal. Esta interface MCP padronizada permite que agentes de IA acedam a serviços remotos e recursos on-chain através de um protocolo comum.

2.1 Agentes de IA como Clientes Web3 (Integrando com Blockchains)

No cerne da Web3 estão as blockchains e os contratos inteligentes – máquinas de estado descentralizadas que podem impor lógica de uma maneira sem confiança. Como pode uma interface de IA interagir com estes? Existem duas direções a considerar:

• IA a ler da blockchain: Um agente de IA pode precisar de dados on-chain (por exemplo, preços de tokens, saldo de ativos do utilizador, propostas de DAO) como contexto para as suas decisões. Tradicionalmente, a recuperação de dados de blockchain requer a interação com APIs RPC de nós ou bases de dados de subgrafos. Com uma estrutura como o MCP, uma IA pode consultar um servidor MCP padronizado de “dados de blockchain” para obter informações on-chain em tempo real. Por exemplo, um agente habilitado para MCP poderia pedir o volume de transações mais recente de um determinado token, ou o estado de um contrato inteligente, e o servidor MCP lidaria com os detalhes de baixo nível de conexão à blockchain e devolveria os dados num formato que a IA pode usar. Isto aumenta a interoperabilidade ao desacoplar a IA do formato de API de qualquer blockchain específica.

• IA a escrever na blockchain: De forma mais poderosa, os agentes de IA podem executar chamadas de contratos inteligentes ou transações através de integrações Web3. Uma IA poderia, por exemplo, executar autonomamente uma troca numa exchange descentralizada ou ajustar parâmetros num contrato inteligente se certas condições forem cumpridas. Isto é alcançado pela IA a invocar um servidor MCP que encapsula a funcionalidade de transação de blockchain. Um exemplo concreto é o servidor MCP da thirdweb para cadeias EVM, que permite que qualquer cliente de IA compatível com MCP interaja com Ethereum, Polygon, BSC, etc., abstraindo a mecânica específica da cadeia. Usando tal ferramenta, um agente de IA poderia desencadear ações on-chain “sem intervenção humana”, permitindo dApps autónomas – por exemplo, um cofre DeFi gerido por IA que se reequilibra ao assinar transações quando as condições de mercado mudam.

Nos bastidores, estas interações ainda dependem de carteiras, chaves e taxas de gás, mas a interface de IA pode receber acesso controlado a uma carteira (com sandboxes de segurança adequadas) para realizar as transações. Oráculos e pontes cross-chain também entram em jogo: Redes de oráculos como a Chainlink servem como uma ponte entre a IA e as blockchains, permitindo que os outputs da IA sejam alimentados on-chain de uma forma confiável. O Cross-Chain Interoperability Protocol (CCIP) da Chainlink, por exemplo, poderia permitir que um modelo de IA considerado fiável desencadeasse múltiplos contratos em diferentes cadeias simultaneamente em nome de um utilizador. Em resumo, as interfaces gerais de IA podem atuar como um novo tipo de cliente Web3 – um que pode tanto consumir dados de blockchain como produzir transações de blockchain através de protocolos padronizados.

2.2 Sinergia Neuro-Simbólica: Combinando o Raciocínio da IA com Contratos Inteligentes

Um aspeto intrigante da integração IA-Web3 é o potencial para arquiteturas neuro-simbólicas que combinam a capacidade de aprendizagem da IA (redes neuronais) com a lógica rigorosa dos contratos inteligentes (regras simbólicas). Na prática, isto poderia significar que os agentes de IA lidam com a tomada de decisões não estruturadas e passam certas tarefas para contratos inteligentes para execução verificável. Por exemplo, uma IA pode analisar o sentimento do mercado (uma tarefa imprecisa), mas depois executar trocas através de um contrato inteligente determinístico que segue regras de risco pré-estabelecidas. A estrutura MCP e padrões relacionados tornam tais transferências viáveis, dando à IA uma interface comum para chamar funções de contrato ou para consultar as regras de uma DAO antes de agir.

Um exemplo concreto é a AI-DSL (Linguagem Específica de Domínio de IA) da SingularityNET, que visa padronizar a comunicação entre agentes de IA na sua rede descentralizada. Isto pode ser visto como um passo em direção à integração neuro-simbólica: uma linguagem formal (simbólica) para os agentes solicitarem serviços de IA ou dados uns dos outros. Da mesma forma, projetos como o AlphaCode da DeepMind ou outros poderiam eventualmente ser conectados para que os contratos inteligentes chamassem modelos de IA para a resolução de problemas on-chain. Embora executar grandes modelos de IA diretamente on-chain seja impraticável hoje, abordagens híbridas estão a surgir: por exemplo, certas blockchains permitem a verificação de computações de ML através de provas de conhecimento zero ou execução confiável, permitindo a verificação on-chain de resultados de IA off-chain. Em resumo, a arquitetura técnica prevê os sistemas de IA e os contratos inteligentes de blockchain como componentes complementares, orquestrados através de protocolos comuns: a IA lida com a