Os desenvolvedores de software passam a maior parte do tempo sem escrever código; pesquisas recentes da indústria descobriram que a codificação real representa apenas 16% das horas de trabalho dos desenvolvedores, enquanto o restante é consumido por tarefas operacionais e de suporte. À medida que as equipes de engenharia são pressionadas a “fazer mais com menos” e os CEOs se gabam de quanto de seu código é escrito por IA, uma pergunta permanece: o que é feito para otimizar os 84% restantes das tarefas em que os engenheiros estão trabalhando?
Um dos principais culpados pela produtividade dos desenvolvedores é a troca de contexto: a constante troca entre a crescente variedade de ferramentas e plataformas necessárias para construir e enviar software. Um estudo da Harvard Business Review descobriu que o trabalhador digital médio alterna entre aplicativos e sites quase 1.200 vezes por dia. E cada interrupção importa. A Universidade da Califórnia descobriu que leva cerca de 23 minutos para recuperar o foco após uma única interrupção completamente, e às vezes pior, já que quase 30% das tarefas interrompidas nunca são retomadas. A troca de contexto está realmente no centro do DORA, uma das estruturas de desempenho mais populares para desenvolvimento de software.
Em uma era em que empresas impulsionadas por IA estão tentando capacitar seus funcionários a fazer mais com menos, além de “apenas” dar acesso a grandes modelos de linguagem (LLMs), algumas tendências estão surgindo. Por exemplo, Jarrod Ruhland, engenheiro principal da Brex, hipotetiza que “os desenvolvedores entregam seu maior valor quando estão focados em seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE)”. Com isso em mente, ele decidiu encontrar novas maneiras de fazer isso, e o novo protocolo da Anthropic pode ser uma das chaves.
MCP: Um protocolo para trazer contexto aos IDEs
Assistentes de codificação, como IDEs alimentados por LLMs como Cursor, Copilot e Windsurf, estão no centro de uma renascença dos desenvolvedores. Sua velocidade de adoção é sem precedentes. O Cursor se tornou o SaaS de crescimento mais rápido da história, alcançando $100 milhões em ARR dentro de 12 meses de lançamento, e 70% das empresas da Fortune 500 usam o Microsoft Copilot.
Mas esses assistentes de codificação estavam limitados apenas ao contexto da base de código, o que poderia ajudar os desenvolvedores a escrever código mais rápido, mas não poderia ajudar com a troca de contexto. Um novo protocolo está abordando esse problema: o Modelo de Protocolo de Contexto (MCP). Lançado em novembro de 2024 pela Anthropic, é um padrão aberto desenvolvido para facilitar a integração entre sistemas de IA, particularmente ferramentas baseadas em LLM, e fontes de dados e ferramentas externas. O protocolo é tão popular que houve um aumento de 500% no número de novos servidores MCP nos últimos 6 meses, com uma estimativa de 7 milhões de downloads em junho.
Uma das aplicações mais impactantes do MCP é sua capacidade de conectar assistentes de codificação de IA diretamente às ferramentas que os desenvolvedores dependem todos os dias, otimizando fluxos de trabalho e reduzindo dramaticamente a troca de contexto.
Tomemos o desenvolvimento de recursos como exemplo. Tradicionalmente, envolve passar entre vários sistemas: ler o ticket em um rastreador de projetos, olhar uma conversa com um colega para esclarecimento, pesquisar documentação para detalhes da API e, finalmente, abrir o IDE para começar a codificar. Cada etapa vive em uma aba diferente, exigindo mudanças mentais que desaceleram os desenvolvedores.
Com o MCP e assistentes de IA modernos como o Claude da Anthropic, todo esse processo pode acontecer dentro do editor.
Por exemplo, implementar uma funcionalidade toda dentro de um assistente de codificação se torna:
Puxar os detalhes do ticket usando o servidor MCP Linear;
Superficializar conversas relevantes usando o servidor MCP Slack;
Trazer a documentação correta usando o servidor MCP Glean;
Escrever o recurso pedindo ao Cursor para escrever uma estrutura para isso.
O mesmo princípio pode se aplicar a muitos outros fluxos de trabalho de engenheiros, por exemplo, uma resposta a incidentes para SREs poderia ser:
Puxar um incidente via servidor MCP Rootly;
Recuperar dados de rastreamento através do servidor MCP Sentry;
Importar métricas de observabilidade via servidor MCP Chronosphere;
Resolver o bug que causou o incidente pedindo ao Claude Deskop.
Nada novo sob o sol
Vimos esse padrão antes. Ao longo da última década, o Slack transformou a produtividade no local de trabalho ao se tornar um hub para centenas de aplicativos, permitindo que os funcionários gerenciem uma ampla gama de tarefas sem sair da janela de chat. A plataforma do Slack reduziu a troca de contexto nos fluxos de trabalho cotidianos.
A Riot Games, por exemplo, conectou cerca de 1.000 aplicativos do Slack, e os engenheiros viram uma redução de 27% no tempo necessário para testar e iterar código, um tempo 22% mais rápido para identificar novos bugs e um aumento de 24% na taxa de lançamento de recursos; tudo atribuído à otimização dos fluxos de trabalho e à redução da fricção da troca de ferramentas.
Agora, uma transformação semelhante está ocorrendo no desenvolvimento de software, com assistentes de IA e suas integrações MCP servindo como a ponte para todas essas ferramentas externas. De fato, o IDE pode se tornar o novo centro de comando tudo-em-um para engenheiros, assim como o Slack se tornou para trabalhadores do conhecimento em geral.
O MCP pode não estar pronto para empresas
O MCP é um padrão relativamente recente, por exemplo, em termos de segurança, o MCP não possui um modelo de autenticação ou permissão embutido, dependendo de implementações externas que ainda estão evoluindo. Também há ambiguidade em torno da identidade e auditoria — o protocolo não distingue claramente se uma ação foi acionada por um usuário ou pela própria IA, tornando a responsabilidade e o controle de acesso difíceis sem soluções personalizadas adicionais. Lori MacVittie, engenheira distinta e evangelista chefe no F5 Networks, diz que o MCP está “quebrando suposições de segurança centrais que mantivemos por muito tempo.”
Outra limitação prática surge quando muitos ferramentas ou servidores MCP são usados simultaneamente, por exemplo, dentro de um assistente de codificação. Cada servidor MCP anuncia uma lista de ferramentas, com descrições e parâmetros, que o modelo de IA precisa considerar. Inundar o modelo com dezenas de ferramentas disponíveis pode sobrecarregar sua janela de contexto. O desempenho degrada visivelmente à medida que o número de ferramentas cresce, e algumas integrações de IDE impuseram limites rígidos (cerca de 40 ferramentas no IDE Cursor, ou ~20 ferramentas para o agente OpenAI) para evitar que o prompt se expanda além do que o modelo pode lidar.
Finalmente, não há uma maneira sofisticada para que as ferramentas sejam descobertas automaticamente ou sugeridas contextualment, além de listá-las todas, então os desenvolvedores frequentemente têm que alterná-las manualmente ou curar quais ferramentas estão ativas para manter as coisas funcionando sem problemas. Referindo-se ao exemplo da Riot Games instalando 1.000 aplicativos do Slack, podemos ver como isso pode ser inadequado para uso empresarial.
Menos cadeira giratória, mais software
A última década nos ensinou o valor de trazer o trabalho ao trabalhador, desde canais do Slack que trazem atualizações até metodologias de e-mail “inbox zero” e painéis de engenharia de plataformas unificadas. Agora, com a IA em nosso kit de ferramentas, temos a oportunidade de capacitar os desenvolvedores a serem mais produtivos. Suponha que o Slack se torne o hub de comunicação empresarial. Nesse caso, assistentes de codificação estão bem posicionados para se tornarem o hub da criação de software, não apenas onde o código é escrito, mas onde todo o contexto e colaboradores se coalescem. Ao manter os desenvolvedores em seu fluxo, removemos a constante mudança mental que tem atormentado a produtividade da engenharia.
Para qualquer organização que depende da entrega de software, examine cuidadosamente como seus desenvolvedores passam seu dia; você pode se surpreender com o que descobrir.