MCP para Pesquisa: Conectando IA a Ferramentas de Pesquisa

TL;DR

• O Model Context Protocol (MCP) permite que IA com agentes se comuniquem com ferramentas e fontes de dados externas, possibilitando a descoberta de pesquisas por meio de solicitações em linguagem natural.
• A descoberta de pesquisas tradicional envolve alternar entre plataformas (arXiv, GitHub, Hugging Face) e referenciar dados manualmente; o MCP oferece uma camada de abstração sobre scripts para automatizar esse processo.
• A forma mais simples de adotar MCP para pesquisa é via Configurações do MCP da Hugging Face para usar o Research Tracker MCP, aproveitando um fluxo de servidor padrão.
• Como os scripts, o MCP tem limitações: APIs podem mudar, existem limites de taxa e erros de análise podem ocorrer; supervisão humana continua importante para garantir a completude.

Contexto e antecedentes

A descoberta de pesquisa acadêmica envolve localizar artigos, códigos, modelos relacionados e conjuntos de dados em várias plataformas. Pesquisadores costumam alternar entre plataformas como arXiv, GitHub e Hugging Face, conectando as informações manualmente. O Model Context Protocol (MCP) é um padrão que permite que modelos com capacidade de atuação se comuniquem com ferramentas externas e fontes de dados. Para a descoberta de pesquisa, isso significa que a IA pode usar ferramentas de pesquisa por meio de solicitações em linguagem natural, automatizando a troca entre plataformas e a referência cruzada. Assim como no desenvolvimento de software, a descoberta de pesquisa pode ser entendida em camadas de abstração. Na camada mais básica, a pesquisa é manual e a referência cruzada é feita à mão. Esse approach é ineficiente quando se acompanha várias linhas de pesquisa ou ao realizar revisões sistemáticas da literatura. A natureza repetitiva de buscar em várias plataformas, extrair metadados e correlacionar informações leva naturalmente à automação por meio de scripts. Scripts em Python automatizam a descoberta da pesquisa ao lidar com requisições web, analisar respostas e organizar resultados. O Research Tracker demonstra uma descoberta de pesquisa sistemática construída a partir desses tipos de scripts. Embora os scripts sejam mais rápidos do que a pesquisa manual, muitas vezes falham em coletar dados automaticamente devido a alterações de APIs, limites de taxa ou erros de parsing. Sem supervisão humana, scripts podem perder resultados relevantes ou retornar informações incompletas. MCP torna essas mesmas ferramentas Python acessíveis a sistemas de IA por meio da linguagem natural. A IA orquestra várias ferramentas, preenche lacunas de informação e analisa os resultados: isso pode ser visto como uma camada adicional de abstração acima da automação por scripts, em que a “linguagem de programação” é a linguagem natural. Isso segue a Analogía Software 3.0: a direção de pesquisa em linguagem natural é a implementação de software. A maneira mais fácil de adicionar o Research Tracker MCP é por meio das Configurações MCP da Hugging Face: esse fluxo utiliza o servidor MCP da Hugging Face, que é a forma padrão de usar os Hugging Face Spaces como ferramentas MCP. A página de configurações fornece configurações específicas do cliente que são geradas automaticamente e estão sempre atualizadas. Pronto para automatizar sua descoberta de pesquisa? Experimente o Research Tracker MCP ou construa suas próprias ferramentas de pesquisa com os recursos acima. Consulte também os recursos vinculados e exemplos práticos, como o projeto Google-Search-MCP-Server para implementações concretas.

Referências

• https://huggingface.co/blog/mcp-for-research
• https://github.com/mixelpixx/Google-Search-MCP-Server