Nota de abertura: Esta é a primeira edição de um relatório sobre o uso do Model Context Protocol (MCP) no jornalismo, produzido no âmbito do projeto Jor-MCP. A Ambiental Media desenvolve o Jor-MCP, um servidor MCP de código aberto voltado ao jornalismo, e tem, portanto, interesse direto no tema. Uma versão ampliada, com análise comparativa dos casos, será publicada em seguida.
O que é MCP
Escrito por Giulia Afiune
Atualizado em 30/10/2026
O Model Context Protocol (MCP), ou Protocolo de Contexto do Modelo, é um padrão de comunicação entre sistemas criado para otimizar as conexões entre ferramentas de Inteligência Artificial e o mundo externo. Com o MCP, agentes de IA podem acessar, por exemplo, bases de dados de terceiros e apps de outras empresas.
Elaborado em 2024 pela Anthropic, criadora do Claude, o protocolo MCP foi rapidamente adotado por outras gigantes do mercado de tecnologia. Desde o seu lançamento, o MCP tornou-se uma espécie de língua padrão, falada e compreendida por diferentes ferramentas dentro do ecossistema da Inteligência Artificial. O MCP possibilita que agentes de IA “conversem” com outras fontes para encontrar informações relevantes e se comuniquem entre si para executar tarefas complexas.
Essa adaptabilidade rendeu ao protocolo MCP o apelido de USB-C da IA. No passado, cada marca de celular utilizava um tipo de carregador próprio que não encaixava em aparelhos de outros fabricantes. Com o tempo, o cabo com conector USB-C se popularizou, e, em 2022, foi definido como padrão obrigatório na União Europeia. Da mesma forma que um carregador USB-C pode ser utilizado em celulares de diferentes modelos e marcas, quando um modelo de IA utiliza o protocolo MCP, ele pode se plugar a diversas ferramentas e fontes de dados, desde que estas também sigam as regras do protocolo.
O que significa a sigla MCP
No universo da Inteligência Artificial, o termo contexto se refere ao conjunto de informações de bastidores que as ferramentas de IA usam para gerar respostas para o usuário. O contexto inclui o prompt inserido pelo usuário, suas interações prévias com a ferramenta e outras fontes de dados externas que ajudam aquele sistema a compreender a situação e a solicitação do usuário. Ele não se confunde com os dados usados para treinar o modelo.
Portanto, Model Context Protocol, ou Protocolo de Contexto de Modelo, em português, nada mais é do que um protocolo que padroniza a forma como modelos de IA recebem contexto para que eles operem de forma mais relevante e eficiente.
Como o MCP funciona
O MCP é um padrão aberto: sua especificação é pública e pode ser implementada por qualquer pessoa, e as bibliotecas de referência têm código aberto.
Os componentes principais da arquitetura do MCP são o host e o servidor. O host é a ferramenta de IA que recebe as solicitações do usuário e busca respondê-las – pode ser o Claude, o ChatGPT ou o Gemini, por exemplo. O servidor é o programa ou base de dados externa que fornece contexto à ferramenta de IA para responder às solicitações do usuário. Empresas precisam disponibilizar suas bases de dados em servidores MCP para que elas sejam acessíveis por ferramentas de IA por meio do protocolo MCP.
Aplicações clientes
Interface de chat
Claude Desktop, LibreChat
IDEs e editores de código
Claude Code, Cursor
Outras aplicações de IA
Sistemas e superinterfaces
MCP
Protocolo
padronizado
Sistemas de dados e arquivos
PostgreSQL, Google Drive, etc.
Ferramentas de dev
Git, Sentry, etc.
Ferramentas de produtividade
Slack, Google Maps, etc.
Serviços e ferramentas externas
Aplicações clientes
Serviços e ferramentas externas
O que o MCP não é
O MCP não é um grande modelo de linguagem (LLM, na sigla em inglês), como ChatGPT ou Gemini, mas um conjunto de regras que essas aplicações usam para se comunicar com o mundo externo. O MCP também não é uma ferramenta que funciona sem supervisão humana, embora sua utilização facilite o desenvolvimento de agentes de IA autônomos. Por fim, embora amplamente utilizado no universo da IA, o protocolo MCP não substitui outros formatos de compartilhamento de dados, como APIs REST, NewsML-G2, e feeds RSS.
Vantagens do protocolo MCP
Antes do MCP, os LLMs e agentes de IA operavam a partir do conhecimento que lhes foi passado durante o treinamento do modelo. Essas ferramentas também faziam pesquisas na internet e raspagem de dados, mas isso retornava uma quantidade grande de resultados irrelevantes que exigiam um alto custo de processamento. Além disso, LLMs como o ChatGPT e Gemini tinham dificuldade para acessar informações atualizadas em tempo real, como as notícias do dia, e dependiam de integrações feitas sob medida, para trabalhar com informações privadas, como, por exemplo, bases de dados corporativas e sistemas internos de empresas.
A adoção do MCP como padrão na indústria permitiu que agentes de IA começassem a acessar bases de conhecimento especializado de forma padronizada, sem que uma conexão específica para aquela fonte precisasse ser criada. Isso faz com que agentes de IA agora possam pensar e executar tarefas a partir desse conhecimento externo, o que amplia sua capacidade de realizar tarefas mais complexas e personalizadas para indivíduos e empresas. Na prática, o uso disseminado do protocolo MCP acelerou o desenvolvimento de ferramentas de IA mais inteligentes e eficientes, facilitando o caminho para a criação de agentes que executam ações de forma autônoma.
Como o protocolo MCP é utilizado
O padrão estabelecido pelo MCP possibilitou que novos agentes de IA fossem desenvolvidos para automatizar tarefas repetitivas e otimizar fluxos de trabalhos em ambientes profissionais.
Um exemplo de uso individual é que hoje você pode configurar seu ChatGPT para se conectar ao servidor MCP do seu Google Agenda, já que ambos utilizam o protocolo MCP. Assim, é possível pedir diretamente ao ChatGPT que ele crie e delete eventos no Google Agenda.
Dentro de uma empresa, é possível utilizar o Microsoft Copilot para acessar múltiplos arquivos internos da organização por meio do protocolo MCP, permitindo que usuários analisem aquelas bases de dados utilizando linguagem natural.
Por que o MCP importa para o jornalismo
O MCP é um componente importante da infraestrutura necessária para adaptar redações e conteúdos jornalísticos à era da IA. No entanto, a adoção do protocolo MCP na indústria jornalística ainda é incipiente. O Jor-MCP foi criado justamente para acelerar esta transformação.
Veículos ao redor do mundo que já começaram a utilizar ferramentas baseadas no protocolo MCP, as aplicações são diversas: auxiliar os jornalistas no processo de apuração, buscar reportagens no acervo, localizar imagens de cobertura relevantes para edição de vídeos e disponibilizar o conteúdo noticioso para ser consumido por agentes de IA do público leitor.
Nos próximos capítulos deste relatório, apresentamos casos de uso do MCP em um veículo jornalístico, a agência de notícias Reuters, e em uma editora de publicações científicas, a Wiley. A partir de entrevistas com representantes de cada empresa, abordamos tópicos como desenvolvimento e infraestrutura, aplicações práticas no dia a dia, modelos de monetização, integridade editorial e próximos passos de desenvolvimento das ferramentas.
Segurança
A rápida disseminação do MCP na indústria de IA também gerou preocupações relativas à segurança do protocolo.
O documento cita uma série de vulnerabilidades no próprio desenho do protocolo MCP. Uma delas é que a identificação e autenticação do usuário para acessar servidores MCP não é obrigatória, o que pode favorecer acessos não autorizados e vazamentos de dados. Além disso, como o protocolo permite a transmissão de trechos de texto sem validação, códigos maliciosos podem ser incluídos em meio a solicitações do usuário (prática conhecida como injeção de prompts). A NSA também alerta para fluxos de aprovação ineficientes, uma vez que mudanças nas capacidades ou permissões de um servidor MCP já conectado podem ocorrer em segundo plano, sem solicitar novo consentimento ao usuário. Outro risco é a suscetibilidade a tempestades de prompt que sobrecarregam o servidor. A falta de registros detalhados de comandos executados também faz com que seja mais difícil rastrear incidentes e identificar anomalias.
Por esses motivos, a NSA recomenda que desenvolvedores vão além das medidas de segurança sugeridas no protocolo e tomem precauções adicionais na hora de criar ferramentas e sistemas baseados em MCP. As recomendações incluem limitar acessos e restringir permissões, separar ambientes de armazenamento e processamento de dados, segregar e proteger dados sensíveis, adotar apenas ferramentas MCP atualizadas regularmente, validar os parâmetros tanto das mensagens fornecidas por usuários quanto daquelas devolvidas pelo sistema e implementar um sistema de registro dos comandos executados.
Breve história do MCP
Escrito por Giulia Afiune
Atualizado em 30/10/2026
A Anthropic lançou o MCP em 25 de novembro de 2024 para resolver um problema de conectividade dos modelos de IA.
Até então, apesar do rápido desenvolvimento da tecnologia, os modelos de IA, embora poderosos, ainda eram limitados, pois tinham dificuldade em se conectar com fontes de informação do mundo real dos usuários. “Eu tinha um sistema de IA incrível, este cérebro, mas que ficava guardado dentro de um pote e não conseguia alcançar o mundo. Por isso, ficou muito claro para mim, logo no início, que precisávamos de algum tipo de conectividade”, explicou David Soria Parra, membro da equipe técnica da Anthropic e um dos cocriadores do MCP, em entrevista ao blog do Stack Overflow.
Antes do MCP, toda vez que era necessário conectar modelos de IA a outras ferramentas e fontes de dados, os desenvolvedores precisavam criar manualmente uma nova integração específica e acabavam copiando e colando códigos e prompts entre aplicações. Segundo Parra, foi a frustração que ele e seus colegas sentiam com esse processo repetitivo e propenso a erros que motivou a criação do protocolo MCP. “O que efetivamente estamos tentando fazer é construir um sistema plug-and-play [pronto para o uso] como a internet raramente viu antes, em que você pode pegar qualquer cliente e qualquer servidor e conectá-los livremente entre si", complementa Parra.
A proposta foi tão promissora e estratégica que, em cerca de seis meses, quatro gigantes da IA (Microsoft, OpenAI, Google e AWS) adotaram o protocolo criado por uma concorrente, efetivamente tornando o MCP padrão na indústria de tecnologia.
Inicialmente, o MCP podia ser usado apenas no Claude, aplicativo de IA da Anthropic. A Microsoft foi a primeira concorrente a lançar uma versão do seu aplicativo de IA, o Copilot Studio, com o MCP integrado, ainda em 19 de março, menos de quatro meses após o lançamento do protocolo.
Na semana seguinte, em 26 de março de 2025, a OpenAI anunciou que o ChatGPT e outros produtos da empresa passariam a dar suporte nativo ao MCP. “As pessoas amam o MCP e estamos animados para adicionar suporte em todos os nossos produtos”, disse o CEO Sam Altman em uma publicação no X.
Já a Amazon Web Services (AWS) lançou seus primeiros servidores MCP no fim de maio de 2025 para ajudar programadores a acelerarem o desenvolvimento de aplicações de IA utilizando o protocolo. Com o mesmo objetivo, a Microsoft lançou um um curso de MCP para iniciantes, argumentando que se tornar proficiente neste protocolo “transformador” ajudaria desenvolvedores a criarem “soluções de IA mais inteligentes, que podem interagir com o mundo real”.
A corrida pela adoção do MCP culminou em uma improvável decisão institucional. Em 9 de dezembro de 2025, a Anthropic doou o protocolo MCP para a recém-criada Agentic AI Foundation (AAIF), co-fundada ao lado da OpenAI e da fintech Block com o apoio de Google, Microsoft, AWS, Cloudflare e Bloomberg – todas representadas no conselho da fundação. Com isso, a governança do MCP e de outros projetos open source similares passou a ser compartilhada entre as gigantes do setor sob o guarda-chuva neutro da Linux Foundation, garantindo uma evolução transparente e colaborativa para o protocolo e evitando que seu futuro fosse definido por uma só empresa.
“Trazer estes e futuros projetos para o âmbito da AAIF incentivará a inovação em todo o ecossistema de IA agêntica e garantirá que essas tecnologias fundamentais permaneçam neutras, abertas e orientadas pela comunidade”, explicou a Anthropic ao comunicar a doação.
Linha do tempo:
25/11/2024
Anthropic lança o Model Context Protocol (MCP)
19/03/2025
Microsoft lança primeira versão do Copilot Studio com MCP integrado
26/03/2025
OpenAI anuncia que ChatGPT e outros produtos da empresa adotariam o MCP
09/04/2025
Google anuncia que Gemini e outros modelos de IA da empresa adotariam o MCP
29/05/2025
AWS lança primeiros servidores MCP para auxiliar programadores
Novembro 2025
Ambiental Media começa a desenvolver o Jor-MCP com recursos do Codesinfo – Fundo de Inovação para o Jornalismo, iniciativa realizada pelo Projor com apoio da Google News Initiative
09/12/2025
Anthropic doa a governança do MCP para a recém-criada Agentic AI Foundation
Fevereiro 2026
Início da segunda fase de desenvolvimento do Jor-MCP dentro do JournalismAI Innovation Challenge, iniciativa da Polis, o think tank de jornalismo da London School of Economics and Political Science (LSE), com apoio da Google News Initiative
31/05/2026
Ambiental Media lança versão beta do Jor-MCP no Festival 3i, no Rio de Janeiro
Criada em 1851, a Reuters News Agency é a maior agência de notícias do mundo. A Reuters licencia notícias, reportagens e conteúdo jornalístico multimídia para veículos ao redor do globo em 12 idiomas.
Em 8 de julho de 2026, a empresa lançou o servidor Reuters MCP, uma nova forma, controlada pela agência, de distribuir seu conteúdo para os veículos assinantes, conforme explica Alphonse Hardel, diretor da Reuters News Agency em entrevista exclusiva à Ambiental. "A maior oportunidade é que os agentes de IA se tornem um novo canal para o nosso jornalismo – e um canal que podemos governar", diz Hardel.
O servidor Reuters MCP disponibiliza o conteúdo da agência (textos, fotos, vídeos, gráficos e áudios) para ser pesquisado, lido, baixado e editado por agentes de IA, ferramentas de pesquisa, plataformas de edição e sistemas internos da redação que já eram utilizados previamente por seus assinantes.
"Grande parte do trabalho de pesquisa e produção agora acontece dentro de ferramentas de IA, por isso queríamos eliminar a fricção de usar múltiplas plataformas e permitir que nosso conteúdo fosse integrado aos fluxos de trabalho de IA que nossos clientes já utilizam", explicou o diretor da Reuters News Agency.
Um dos objetivos do servidor Reuters MCP é promover a eficiência dos fluxos de trabalhos dentro das redações, livrando o tempo gasto com tarefas manuais para jornalistas poderem se dedicar a apurações mais complexas. “Para nós, isso coloca a Reuters em uma parte ainda maior dos fluxos de trabalho dos nossos clientes. Para eles, significa que os editores passam menos tempo fazendo buscas de rotina e mais tempo focados nas reportagens. Usos iniciais, como checagem de fatos, boletins diários e seleção de imagens, mostram o quão longe isso pode ir", diz Hardel.
Público-alvo
O servidor Reuters MCP faz parte do serviço oferecido para veículos assinantes da Reuters News Agency, portanto o principal público-alvo são os jornalistas das redações clientes. Uma versão da ferramenta para os jornalistas da própria redação da Reuters também está sendo implementada internamente.
Casos de uso e funcionalidades
Hardel conta que o Reuters MCP é usado de formas similares nos veículos parceiros e dentro da redação da Reuters. “Agentes de IA podem identificar e inserir automaticamente elementos visuais relevantes da Reuters diretamente nos rascunhos enquanto os jornalistas escrevem, eliminando a busca manual de mídias e liberando o tempo desses profissionais para se dedicarem à apuração e à coleta de notícias. Agentes de IA podem reformatar matérias em diversos formatos com eficiência. E agentes de IA podem selecionar trechos para criar rapidamente uma edição de vídeo", diz o diretor.
O servidor em si permite que os agentes de IA façam buscas (encontrando o conteúdo e o filtrando por tipo de mídia, data, geolocalização e idioma), coleta de itens (o servidor retorna o texto completo e os metadados de uma reportagem) e download (baixando conteúdos no formato que usuário precisar). “Priorizamos estas funcionalidades porque elas correspondem à forma como um pesquisador ou produtor realmente trabalha [com nosso conteúdo]: encontrar, checar, pegar”, explica Hardel.
O Reuters MCP também está sendo otimizado para trabalhar com conteúdo multimídia. O servidor disponibiliza transmissões ao vivo para que os veículos clientes descubram e ativem coberturas em tempo real da Reuters, o que é especialmente útil para emissoras. Além disso, o servidor possui uma integração com o ShortCut, plataforma de edição de vídeo da empresa CuttingRoom, que permite ao jornalista buscar e editar vídeos do acervo da Reuters News Agency usando linguagem natural diretamente no navegador.
Resultados observados
O benefício mais evidente do Reuters MCP até agora, de acordo com o diretor da agência de notícias, é a diminuição no “esforço de integração”. "Os clientes não precisam importar e manter uma cópia completa do nosso conteúdo, nem precisam construir uma lógica de direitos ou um pipeline separado para respeitar as permissões de acesso", diz Hardel. Isso resulta em melhorias nos fluxos de trabalho porque “muitas tarefas manuais, como o monitoramento da produção da Reuters, agora podem ser automatizadas e ficar prontas para apresentar a um editor a qualquer momento.”
Outra vantagem relatada por usuários é a economia de tempo, crucial na atividade jornalística. “Ouvimos de clientes que o tempo de entrega deles está mais rápido, permitindo que seus jornalistas se concentrem em decisões editoriais em vez de buscar conteúdos relevantes.”
O diretor explica que os indicadores monitorados pela Reuters para medir a eficiência da ferramenta são: adoção (quantas contas de clientes estão usando ativamente o MCP, além do número conexões e de buscas); qualidade (se a primeira busca do usuário leva a um resultado útil ou a um download); e tempo economizado para cada consumidor piloto (comparado ao tempo médio de referência acordado de antemão).
Hardel informa que não é possível dizer se o uso do servidor Reuters MCP ajudou a reduzir os custos das redações com IA, pois são os clientes que escolhem suas ferramentas de IA e definem como os dados são armazenados e processados.
Modelo de negócio e monetização
O servidor Reuters MCP é uma ferramenta integrada ao sistema disponibilizado pela Reuters News Agency aos seus clientes que busca agregar valor à assinatura já existente. “O licenciamento continua sendo a base de como a Reuters News Agency monetiza nosso conteúdo, e os agentes são mais uma forma de nossos clientes o receberem”, diz Hardel.
Ele conta que a Reuters ainda está estudando formas de oferecer seu conteúdo diretamente aos leitores por meio de agentes de IA. No entanto, atualmente, o acesso ao servidor MCP não é comercializado separadamente.
Alucinações e integridade editorial
Manter a integridade editorial é uma das preocupações ao processar conteúdo jornalístico com Inteligência Artificial. No caso do Reuters MCP, esse risco é minimizado porque o servidor não gera notícias. “Ele resgata o que nossos repórteres e editores já apuraram ou verificaram sob os Princípios de Confiança, portanto o jornalismo em si não muda. Como o servidor oferece o texto completo acompanhado dos metadados, o agente trabalha a partir da matéria conforme foi publicada, e não de um resumo”, diz Hardel.
Além disso, ele explica que cada item carrega um código identificador único, permitindo que qualquer conteúdo que saia da ferramenta possa ser rastreado de volta à reportagem original e creditada adequadamente. Os códigos que identificam o tipo de mídia e o assunto também impedem que o modelo invente novas categorias. “Atualmente, o servidor fornece o conteúdo e os metadados padrão, sem adicionar contexto à matéria. Os editores humanos ainda decidem o que é publicado", garante Hardel.
Infraestrutura
Como o conteúdo da Reuters é licenciado para outros veículos, ele já era classificado e identificado. Por isso, a implementação do servidor MCP não exigiu uma grande adaptação. “Nós não começamos do zero. Nosso conteúdo já carrega identificadores únicos, metadados detalhados e códigos padrão para mídia e assuntos, e o servidor se baseia em todos eles”, diz Hardel. No entanto, havia um gargalo nos conteúdos em vídeo. “A busca por plano (shot-level) e por conceito ainda não está no nosso mecanismo de busca principal. Fechar essa lacuna é a próxima etapa do trabalho.”
Hardel também esclarece que o servidor MCP é mais uma maneira de distribuir conteúdo da Reuters, e não substitui formatos tradicionais como APIs e feeds RSS. "Um cliente com um sistema construído em torno de um feed ou de uma API vai mantê-lo e, para ingestão em massa ou um sistema de registro (system of record), a via tradicional continua sendo a ferramenta certa”, diz ele. “Eu não diria que nenhum formato tradicional está obsoleto. O que está mudando é por onde as pessoas começam – e, cada vez mais, isso acontece dentro de uma ferramenta de IA."
Há situações, contudo, em que o uso do servidor MCP é mais adequado. “O MCP se destaca quando alguém precisa de algo específico e precisa agora: encontrar o trecho correto do vídeo, checar um fato, puxar uma matéria para um rascunho”, exemplifica.
Medidas de segurança
As permissões de acesso aos usuários foram a principal preocupação de segurança da Reuters ao implementar o servidor MCP. “Nosso conteúdo é licenciado, e um agente de IA nunca deve ver materiais pelos quais o cliente não pagou. As permissões de acesso são aplicadas automaticamente a cada solicitação, para que os clientes não consigam ir além do que está definido em seu contrato”, conta Hardel. Ele acrescenta que os sites do veículo estão protegidos contra raspadores não autorizados.
Próximos passos
O diretor da Reuters News Agency, Alphonse Hardel, revela que, em breve, o servidor MCP da Reuters terá uma nova funcionalidade de busca semântica em textos, imagens e vídeos – que, por sua vez, também poderão ser pesquisados de forma mais detalhada, por planos e conceitos.
Além disso, a Reuters está desenvolvendo conectores para os principais apps de IA, como Claude e ChatGPT. A agência também explora a possibilidade de oferecer o conteúdo diretamente aos leitores por meio de agentes de IA.
Fundada em 1807 em Nova York (EUA), a Wiley é hoje uma editora global responsável pela publicação de milhares de revistas científicas, livros e publicações acadêmicas em todas as áreas do conhecimento. Além de disponibilizar seu acervo científico em uma biblioteca online, a Wiley também opera como uma empresa de tecnologia oferecendo soluções para outras editoras e para a comunidade acadêmica em geral.
Em outubro de 2025, a Wiley lançou o Scholar Gateway, um assistente de IA para pesquisa científica que realiza buscas em um servidor MCP com o acervo de 8 milhões de artigos revisados por pares da Wiley, de acordo com o site da plataforma.
Segundo um estudo feito pela própria Wiley, 62% de pesquisadores já estavam utilizando IA para tarefas relacionadas à pesquisa e publicação acadêmica. "Nós estávamos vendo um número crescente de pesquisadores usando o ChatGPT, o Claude ou outras ferramentas para realizar uma quantidade considerável de trabalho, mas sem se conectar aos materiais acadêmicos que sua biblioteca assinava. Isso é fundamentalmente um problema, e era exatamente isso que estávamos buscando resolver", explica Chris Reid, diretor-sênior da Wiley.
Enquanto assistentes como ChatGPT e Claude, sem conexão a fontes especializadas, buscam informações na internet aberta, o Scholar Gateway restringe a busca à base de conhecimento de publicações da Wiley, o que, segundo a empresa, resulta em respostas baseadas em evidências.
“Tem sido um verdadeiro sucesso”, conta Reid. “Nós entrevistamos muitos usuários que confirmaram que esse era exatamente o problema que eles buscavam resolver. Portanto, isso tem sido extremamente gratificante."
Público-alvo
O público-alvo da ferramenta são pesquisadores e acadêmicos que utilizam IA para pesquisa científica. O Scholar Gateway está disponível como conector no Claude e no Mistral Vibe e como plugin no ChatGPT.
Casos de uso e funcionalidades
O principal uso do Scholar Gateway é a descoberta de conteúdo científico, uma vez que a ferramenta permite a pesquisa semântica em mais de 8 milhões de artigos revisados por pares publicados no acervo da Wiley. Cada busca retorna um resultado com nome do autor, data e periódico onde foi feita a publicação e um código DOI, um identificador único para publicações científicas.
De acordo com Chris Reid, enquanto 85% dos usuários utilizam o Scholar Gateway para descoberta, 15% são usuários avançados que usam a ferramenta para criar sistemas com múltiplos agentes ou operar laboratórios autônomos. Nesses casos, o pesquisador cria uma hipótese e configura um agente conectado ao MCP para executar múltiplos experimentos da noite para o dia e analisar se os dados a sustentam. “Ainda existem muitas ressalvas e poréns em relação a isso, mas, no cenário ideal, trata-se de um acelerador para a descoberta científica. Estamos vendo isso em um número ainda pequeno, mas crescente, de casos de uso", diz Reid.
Resultados observados
Lançado inicialmente como um projeto piloto, o Scholar Gateway foi oficializado em setembro de 2026, em parte por conta do feedback positivo dos usuários. A empresa informa que mais de 90 mil pesquisadores já se registraram na plataforma, que atingiu a marca de 1 milhão de perguntas em meados de outubro de 2026, segundo Chris Reid. O diretor da Wiley informou que 60% das buscas foram relacionadas às áreas de Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática, enquanto 40% foram em Ciências Sociais.
Os principais indicadores monitorados pela Wiley são número de usuários (contados por cada autenticação), volume de uso e engajamento com o conteúdo (como o usuário utiliza o resultado). Outro dado observado é como o agente de IA busca a base de dados da Wiley, ou seja, quantas e quais perguntas são feitas ao servidor MCP pelo LLM. A pergunta original feita pelo usuário ao LLM não é visível pela ferramenta da Wiley.
Reid ressalta que medir o volume de uso por meio do servidor MCP pode ser muito relevante para veículos jornalísticos. “Uma das grandes mudanças no cenário de mídia é que a maioria dos veículos de imprensa perdeu o controle sobre o uso do seu conteúdo – seja porque ele é massivamente inflado por máquinas ou robôs, seja porque, quando alguém lê os resumos de IA do Google e não clica para acessar o seu artigo, é impossível registrar o que está acontecendo ali. Por meio do Scholar Gateway, nós conseguimos registrar esse uso, uma métrica extremamente importante."
De acordo com Chris Reid, alguns usuários avançados relataram que usar o Scholar Gateway tem sido transformador, pois a ferramenta os ajuda a reduzir significativamente o tempo de entrega de um artigo ou pesquisa. Outro feedback recebido foi a redução no gasto de tokens para uma pesquisa, pois não é necessário gastá-los no processamento de arquivos em PDF, um formato altamente ineficiente para a Inteligência Artificial.
“Se você é uma empresa, você provavelmente tem o Claude e paga por uso, então você quer ser o mais eficiente possível no uso de tokens. Enviar uma máquina para um ambiente construído para humanos não é muito eficiente”, argumenta Reid. O diretor-sênior da Wiley acredita que a pressão pela eficiência de tokens irá crescer à medida que mais empresas utilizam o Scholar Gateway.
Modelo de negócio e monetização
O Scholar Gateway pode ser usado em um plano gratuito, que exige apenas cadastro na plataforma e é limitado a 30 buscas por mês. Lançado em 28 de setembro de 2026, o plano pago do Scholar Gateway é destinado a usuários frequentes e oferece até 500 buscas pelo valor de US$ 15 por mês.
Alucinações e integridade editorial
A Wiley não tem controle sobre o que o Claude, ChatGPT e agentes de outras empresas fazem, esclarece Chris Reid, “mas certamente podemos ajudar a melhorar” os resultados. Ele explica que a Wiley toma medidas para segmentar e classificar seu conteúdo para entregar o resultado mais preciso possível e também sugerir ao agente que inclua o crédito adequado em suas respostas, o que de fato ocorre em grande parte dos casos.
Infraestrutura
O MCP é a espinha dorsal do Scholar Gateway e foi o caminho escolhido pela Wiley por ser um protocolo simples, direto e amplamente adotado. No entanto, Reid explica que o Scholar Gateway é agnóstico em relação ao MCP. “Nós estamos realmente focados no problema. Se o MCP for a solução, ótimo. Se o Web MCP for o segundo estágio, tudo bem. Se um padrão melhor surgir, nós vamos nos adaptar a ele.”
Reid explica que, embora a escrita acadêmica siga o mesmo padrão há muito tempo, a Wiley precisou adaptar a maneira como seu conteúdo estava estruturado para que a IA o interpretasse corretamente.
“Nós otimizamos nosso conteúdo. Temos um banco de dados vetorial e adotamos uma estratégia em que dividimos cada artigo em um número significativo de trechos [prática conhecida como chunking]. Aplicamos metadados a cada um deles, os vetorizamos e, em seguida, esse conteúdo é consultado pela ferramenta de busca semântica do nosso MCP. Também otimizamos essa ferramenta para garantir que, se o usuário estiver no ChatGPT, ele obtenha um bom resultado", detalha Reid. O diretor explica que a receita do “molho secreto” que a Wiley usa para segmentar os artigos não pode ser revelada, mas garante que uma parte importante do método é o uso de modelos matemáticos para estabelecer a relação entre diferentes trechos do artigo.
Esse mecanismo permite à Wiley entender melhor como os usuários – agentes e humanos – estão utilizando o seu conteúdo. Uma descoberta interessante foi a importância das seções de metodologia dos trabalhos científicos. "Os acadêmicos não gostam de escrevê-las, elas muitas vezes não são feitas com excelência ou às vezes ficam escondidas em dados complementares, mas, na verdade, as seções de metodologia são extremamente úteis para uma máquina, especialmente se você estiver analisando muitas metodologias, tentando criar e recriar um experimento, focado em reprodutibilidade, esse tipo de coisa", complementa Reid.
O diretor-sênior da Wiley comenta que, com LLMs e interfaces de chat, há uma infinidade de casos de uso e nem sempre o MCP será a melhor escolha em todos eles. "Muitos casos de uso ainda estão surgindo e muitas pessoas estão fazendo pesquisa de maneiras diferentes. Estamos claramente em um período de transição e ficaremos nessa fase por um longo tempo até chegarmos a um cenário consolidado onde fica claro: usamos isto para este fim e aquilo para aquele fim. Até lá, precisamos ser fundamentalmente o mais flexíveis possível."
A Wiley segue oferecendo soluções que utilizam outras tecnologias para casos de uso específicos, como, por exemplo, uma API para mineração de texto e dados que fornece grandes quantidades de dados em formato PDF para usos não-comerciais. De acordo com Reid, o desafio é decidir onde investir os recursos da empresa. "Como continuamos dando suporte a padrões que ainda são realmente importantes para alguns públicos, enquanto entendemos que uma parcela maior dos nossos investimentos precisa ir para áreas diferentes? Essa é uma questão bastante complexa", reflete.
Medidas de segurança
Durante o desenvolvimento do Scholar Gateway, uma preocupação de segurança foi impedir que o servidor MCP fosse usado para fazer uma captura massiva de conteúdos e, assim, clonar o acervo da Wiley, conta Chris Reid. Para prevenir esse risco, ele conta que foram implementadas uma série de regras e limitações de requisições (rate limiting).
Outra medida de segurança foi permitir que o conector do Claude apenas lesse e não editasse o conteúdo, para evitar ataques como a injeção de prompts.
A Wiley decidiu bloquear seu site para robôs que treinam modelos de IA e, assim, evitar despesas massivas com servidores. “Nós bloqueamos o bot de treinamento, mas permitimos a entrada do bot do usuário, pois ele atende às consultas dos usuários. Queremos garantir que nosso conteúdo possa ser descoberto”, acrescenta Reid.
Próximos passos
Reid conta que uma das evoluções previstas para o Scholar Gateway é expandir a oferta para além de artigos científicos, incluindo também livros e notícias. Além disso, a Wiley pretende aprimorar a busca semântica e desenvolver novas funcionalidades focadas em citações e tarefas repetitivas. Ele se diz otimista e vê uma série de possibilidades de aplicação da ferramenta. “A questão para nós é o que priorizar”, pondera.
“Nós temos muitos usuários. Queremos ser guiados pelo que eles estão nos pedindo e pelo que estão fazendo. Quais problemas o Scholar Gateway de fato está resolvendo? Queremos focar nosso roadmap nisso”, ressalta Reid.
Um caminho que a Wiley está começando a explorar é como o Scholar Gateway pode democratizar o acesso ao conhecimento científico. “Pense em um jornalista especializado em ciência. Em um mundo ideal, ele leria diversos artigos acadêmicos e checaria uma reportagem com base na literatura científica, mas, infelizmente, na realidade isso nem sempre acontece porque ninguém tem tempo para isso. O Scholar Gateway pode ajudar a atender a essa necessidade?”, reflete Reid, animado com a possibilidade.
“Estou sendo movido pela missão de colocar nosso conteúdo altamente especializado e de altíssima qualidade nas mãos de pessoas que precisam dele, mas que, de outra forma, talvez não fossem capazes de compreendê-lo."
