Em fevereiro de 2026, a Anthropic doou o Model Context Protocol (MCP) para a Linux Foundation. A OpenAI e a Block assinaram junto. O protocolo que conecta modelos de linguagem a ferramentas externas deixou de ser propriedade de uma empresa e passou a ser infraestrutura neutra da indústria.
Isso é mais significativo do que parece.
O que é o MCP e por que a padronização importa
O MCP é o protocolo que permite que um agente de IA — seja o Claude, o ChatGPT ou qualquer outro modelo — se conecte a sistemas externos: bancos de dados, APIs, ferramentas corporativas, aplicações SaaS. Sem ele, cada integração é um projeto de engenharia separado. Com ele, qualquer ferramenta que “fale MCP” funciona com qualquer modelo compatível.
A analogia correta é o HTTP. Antes do HTTP, cada sistema de comunicação na internet era proprietário. Depois, qualquer navegador conseguia falar com qualquer servidor. O MCP está tentando fazer o mesmo para agentes de IA.
Quando OpenAI e Anthropic — competidores diretos — convergem para um mesmo padrão, o mercado ouve. Não é altruísmo. É reconhecimento de que a batalha não é pelo protocolo. É pela camada acima dele.
A corrida que está acontecendo agora
Com o protocolo resolvido, a disputa se move para execução. E aqui o diferencial de cada player está se tornando mais claro:
A Anthropic adquiriu a Vercept para acelerar o “computer use” — a capacidade do Claude de operar interfaces gráficas como um humano faria. Clicar em botões, preencher formulários, navegar em sistemas legados. É a aposta de que o agente do futuro não vai precisar de API: vai operar qualquer software já existente, pela tela.
A OpenAI está expandindo o contexto do ChatGPT para 256k tokens no modo Thinking — o que significa agentes capazes de processar documentos inteiros, históricos longos de conversas e fluxos de trabalho complexos em uma única execução.
O Google reintegrou a Intrinsic e está conectando robótica física com seus modelos de linguagem — apostando que o próximo agente relevante não vai operar só na tela, mas no mundo físico.
O que muda para empresas que constroem produtos agora
A padronização do MCP tem uma consequência prática imediata: o custo de integrar agentes de IA nos seus sistemas caiu. O que antes exigia um time de engenharia para construir conectores customizados agora tem um caminho pavimentado.
Mas isso também significa que a janela de vantagem competitiva por “ter integração com IA” está se fechando. Quando integrar é fácil para todo mundo, o diferencial volta a ser o que sempre foi: a qualidade do produto, a profundidade do contexto, e a capacidade de agir com os dados que só você tem.
Padrões abertos nivelam o campo. Mas quem já está construindo sobre eles, hoje, chega com semanas ou meses de vantagem sobre quem está esperando o mercado “amadurecer”.
O mercado já amadureceu.
