Durante décadas, a interação de software tem sido definida por usuários se adaptando às linguagens e estruturas específicas de várias interfaces, mas a ascensão dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) está desafiando esse paradigma. De acordo com Dhyey Mavani, em um artigo de 3 de janeiro de 2026, a questão fundamental está mudando de "Qual API devo chamar?" para "Que resultado estou tentando alcançar?"

Essa mudança significa uma transição da interação centrada no código para a interação baseada em linguagem, onde os usuários podem expressar sua intenção em linguagem natural, e o sistema interpreta e executa as funções necessárias. Mavani introduz o conceito de Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) como uma abstração crucial nesta nova era. O MCP permite que os modelos entendam a intenção humana, descubram capacidades relevantes e executem fluxos de trabalho, traduzindo efetivamente solicitações em linguagem natural em funções de software.

A abordagem tradicional para a interação de software envolvia usuários aprendendo comandos específicos, memorizando métodos HTTP e integrando Kits de Desenvolvimento de Software (SDKs). Na década de 1980, os usuários digitavam comandos como 'grep', 'ssh' e 'ls' em um shell. Em meados dos anos 2000, eles estavam invocando endpoints REST como 'GET users'. A década de 2010 viu a ascensão dos SDKs, como 'client.orders.list()', que abstraíram as complexidades HTTP subjacentes. No entanto, todos esses métodos exigiam que os usuários entendessem e aderissem à forma estruturada em que as capacidades do software eram expostas.

Os LLMs estão mudando isso, permitindo uma interface mais intuitiva e acessível. Em vez de exigir que os usuários conheçam a função específica ou a assinatura do método, os LLMs podem interpretar a linguagem natural e determinar as ações apropriadas. Isso tem implicações significativas para a sociedade, potencialmente democratizando o acesso ao software e reduzindo a barreira técnica de entrada.

O desenvolvimento do MCP é um passo fundamental para concretizar essa visão. Ao fornecer uma maneira padronizada para os modelos entenderem o contexto e acessarem as capacidades, o MCP pode facilitar a criação de sistemas mais inteligentes e fáceis de usar. O artigo enfatiza que o MCP não é meramente uma palavra da moda, mas uma abordagem tangível para preencher a lacuna entre a intenção humana e a execução do software.

As implicações dessa mudança são de longo alcance. À medida que os LLMs continuam a evoluir, podemos esperar ver mais aplicações que aproveitem a linguagem natural como a interface primária. Isso pode levar a fluxos de trabalho mais intuitivos e eficientes, bem como a novas oportunidades de inovação. O foco estará em definir o resultado desejado, em vez de lutar com os detalhes técnicos de como alcançá-lo.