O Model Context Protocol (MCP) — a norma aberta para ligar modelos de IA a ferramentas e fontes de dados — caminha para a sua maior revisão desde o lançamento.
- Está agora disponível um Release Candidate da especificação MCP de 28.07.2026; a especificação final deverá sair a 28 de julho de 2026 (nota: isso é posterior à data de hoje — trata-se, portanto, de um lançamento futuro, ainda em fase de revisão, e não de algo já finalizado).
- A alteração central é um núcleo sem estado que escala em infraestrutura HTTP comum. Na prática, isso significa: um servidor MCP remoto que até agora precisava de sticky sessions, de um armazenamento de sessão partilhado e de deep packet inspection no gateway pode passar a correr atrás de um simples balanceador de carga round-robin, encaminhar tráfego através de um cabeçalho
Mcp-Methode permitir que os clientes guardem em cache as respostastools/listdurante o tempo que o valorttlMsdo servidor permitir. - Fazem parte do pacote novas extensões: MCP Apps para interfaces de utilizador renderizadas no servidor e uma extensão Tasks para tarefas de longa duração que não estão presas a um único ciclo de pedido/resposta.
- A autorização passa a estar mais alinhada com as implementações correntes de OAuth e OpenID Connect, o que deverá simplificar bastante a integração em ambientes empresariais.
- No restante roadmap constam acionadores orientados a eventos (webhooks), resultados transmitidos em streaming e baseados em referências, bem como uma primitiva de Skills para capacidades compostas — com isso, os servidores poderiam oferecer «Skills» reutilizáveis e de nível mais alto, em vez de meras listas planas de ferramentas. Por enquanto, é apenas um ponto do roadmap, não uma funcionalidade entregue.
Porque é que isto é importante: O MCP foi amplamente adotado desde o seu lançamento, mas as utilizações em produção esbarraram em problemas reais de gestão de sessões, streaming e autorização. Esta revisão ataca precisamente essas fragilidades, e a primitiva de Skills planeada poderá alterar de forma fundamental a maneira como os servidores de ferramentas são estruturados.