Como aplicações host conectam o Model Context Protocol e APIs de provedores de LLM

Aplicações que integram o Model Context Protocol (MCP) a APIs de modelos de linguagem externos dependem de uma camada de orquestração conhecida como host para conectar dois padrões de comunicação distintos. Enquanto os servidores MCP se comunicam usando formatos JSON-RPC para expor e executar ferramentas, os provedores de modelos utilizam estruturas de API personalizadas para parâmetros de ferramentas e chamadas de função. Para concluir o ciclo de vida de uma única invocação de ferramenta, o sistema host atua em quatro fases — descoberta, decisão, execução e resposta final —, realizando três traduções de protocolo distintas entre as fronteiras das linguagens.

Conversão de schemas durante a descoberta de ferramentas

Durante a fase inicial de descoberta, o host solicita as ferramentas disponíveis ao servidor MCP conectado usando uma chamada JSON-RPC tools/list. O servidor MCP retorna contratos públicos contendo nomes de ferramentas, descrições e schemas de entrada, mantendo os manipuladores de código executável internos em seu registro de ferramentas. Como as APIs dos provedores impõem seus próprios padrões de formatação, o host executa sua primeira tradução convertendo o schema JSON-RPC do MCP no layout de parâmetros esperado pelo provedor do modelo antes de enviar o prompt do usuário e as definições das ferramentas ao LLM.

Tradução das decisões do modelo para execução remota

Assim que o modelo seleciona uma ferramenta e gera os valores de entrada, ele envia uma chamada de função formatada no padrão do provedor de volta ao host. O host realiza sua segunda tradução, transformando esse payload em uma mensagem JSON-RPC tools/call do MCP. Ao receber a chamada, o servidor MCP consulta o registro de ferramentas e valida os argumentos gerados pelo modelo em relação ao seu schema antes de executar o manipulador da ferramenta. Essa etapa garante que as saídas do modelo passem por uma validação explícita antes que a execução do código ocorra.

Formatação dos resultados para a saída do modelo

Após o servidor MCP executar a ferramenta, ele envia um resultado JSON-RPC formatado no padrão MCP para o cliente. O host realiza sua terceira tradução, convertendo o resultado estruturado do MCP no formato de resposta de ferramenta designado pelo provedor. O host encaminha esse payload junto com o contexto de conversa existente de volta ao modelo, permitindo que o LLM interprete a saída da ferramenta e gere uma resposta em linguagem natural para o usuário final.

Ilustração editorial gerada por IA; não é uma fotografia documental.

Fonte: Two Protocols, Three Translations: How a Host Bridges MCP and an LLM Provider API