GPT Actions vs MCP: comparação técnica

GPT Actions da OpenAI e Model Context Protocol (MCP) da Anthropic resolvem o mesmo problema fundamental: permitir que um modelo de IA chame ferramentas externas e APIs durante uma conversa. Eles resolvem isso de maneiras muito diferentes.

Este post é uma comparação técnica das duas abordagens. Ele cobre arquitetura, mecânica de protocolo, autenticação, descoberta de ferramentas e os trade-offs relevantes ao escolher entre elas (ou ao usar ambas).

O que são GPT Actions?

GPT Actions são o mecanismo da OpenAI para permitir que Custom GPTs (e, de forma mais ampla, assistentes criados pela OpenAI API) chamem APIs HTTP externas. O conceito foi lançado com a GPT Store no fim de 2023 e evoluiu a partir do sistema anterior ChatGPT Plugins.

A ideia central: você fornece uma especificação OpenAPI (versão 3.0 ou 3.1) que descreve os endpoints, parâmetros e esquemas de resposta da sua API. O sistema da OpenAI analisa essa especificação e apresenta os endpoints como ferramentas chamáveis para o modelo. Quando o modelo decide invocar uma delas, os servidores da OpenAI fazem a requisição HTTP em nome do usuário.

Aqui está um esquema OpenAPI mínimo que define uma única ação para buscar um cliente por email:

openapi: "3.1.0"
info:
  title: "API de busca de clientes"
  version: "1.0.0"
servers:
  - url: "https://api.example.com"
paths:
  /customers/search:
    get:
      operationId: "searchCustomer"
      summary: "Buscar um cliente por email"
      parameters:
        - name: "email"
          in: "query"
          required: true
          schema:
            type: "string"
            format: "email"
          description: "O endereço de email do cliente"
      responses:
        "200":
          description: "Cliente encontrado"
          content:
            application/json:
              schema:
                type: "object"
                properties:
                  id:
                    type: "string"
                  name:
                    type: "string"
                  email:
                    type: "string"
                  plan:
                    type: "string"

Você cola ou faz upload desse esquema no GPT Builder (ou o referencia por URL), configura a autenticação, e o Custom GPT passa a poder chamar GET /customers/search?email=... sempre que o modelo considerar relevante. (A criação da especificação é a parte que pode ser automatizada: a Quickchat AI, por exemplo, gera a ação equivalente a partir de uma descrição de uma frase, com base na documentação ativa da API.)

Principais propriedades arquiteturais de GPT Actions:

• Execução no servidor: a infraestrutura da OpenAI faz a chamada HTTP de saída. Sua API recebe a requisição do intervalo de IPs da OpenAI, não do navegador do usuário final.
• OpenAPI como formato de esquema: o modelo usa os campos operationId, summary e description da especificação OpenAPI para entender quando e como chamar cada endpoint.
• Apenas REST/HTTP: Actions são limitadas a métodos HTTP padrão (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH) sobre HTTPS.
• Opções de autenticação: OAuth 2.0, chave de API (enviada como header ou parâmetro de consulta) ou sem autenticação. A OpenAI gerencia o fluxo de troca de token OAuth em nome do usuário.
• Definições estáticas de ferramentas: o conjunto de actions disponíveis é fixado no momento da configuração. O modelo não consegue descobrir novos endpoints em tempo de execução.

O que é MCP?

Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto, publicado pela Anthropic no fim de 2024, que padroniza como aplicações de IA se comunicam com ferramentas externas e fontes de dados. Ele não é vinculado a nenhum modelo ou fornecedor específico.

Escrevemos um guia completo sobre como o MCP funciona que cobre o protocolo desde os princípios básicos. A versão curta: MCP define uma arquitetura cliente-servidor em que uma aplicação de IA (o cliente MCP) se conecta a um ou mais servidores MCP, descobre ferramentas disponíveis por meio de uma requisição tools/list e as invoca por meio de mensagens tools/call. A comunicação usa JSON-RPC 2.0.

Aqui está a mesma ferramenta de busca de cliente expressa como uma definição de ferramenta MCP:

{
  "name": "search_customer",
  "description": "Buscar um cliente por endereço de email",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "email": {
        "type": "string",
        "description": "O endereço de email do cliente"
      }
    },
    "required": ["email"]
  }
}

Essa definição fica dentro de um servidor MCP (um pequeno programa que encapsula sua lógica de negócio). Quando um cliente MCP envia uma requisição tools/call com name: "search_customer" e arguments: {"email": "user@example.com"}, o servidor executa o código por trás dessa ferramenta (uma chamada de API, uma consulta de banco de dados, uma leitura de arquivo) e retorna o resultado. Se o que você quer expor é um assistente de IA em vez de lógica de negócio bruta, você pode não escrever o servidor: seu AI Agent da Quickchat AI pode ser exposto como uma ferramenta MCP com uma URL hospedada.

Comparação de arquitetura

As duas abordagens diferem em onde o código é executado, como a comunicação flui e quais abstrações elas expõem.

GPT Actions: centralizado, nativo de HTTP

Usuário <-> ChatGPT (servidores da OpenAI) --HTTPS--> Seu servidor de API

O modelo e o executor de actions ficam juntos no lado da OpenAI. Quando o modelo decide chamar uma action, o backend da OpenAI constrói uma requisição HTTP com base na especificação OpenAPI, envia para sua API, recebe a resposta e alimenta o resultado de volta para o modelo. O cliente do usuário (navegador, app móvel) nunca se comunica diretamente com sua API.

Isso significa:

1. Sua API precisa estar acessível publicamente por HTTPS (ou pelo menos ser alcançável pela infraestrutura da OpenAI).
2. A latência inclui uma ida e volta da OpenAI ao seu servidor.
3. Todos os dados de requisição/resposta passam pelos servidores da OpenAI.

MCP: descentralizado, nativo de protocolo

Usuário <-> Aplicação de IA (cliente MCP) <--JSON-RPC--> Servidor MCP <-> Sua API / DB / serviço

O cliente MCP é executado onde quer que a aplicação de IA seja executada. Para o Claude Desktop, isso fica na máquina do usuário. Para um AI Agent hospedado na nuvem (como a Quickchat AI), o cliente MCP é executado no backend do agente. O servidor MCP pode ser executado localmente (comunicando-se por stdio), na mesma rede ou remotamente por HTTP com Server-Sent Events (SSE) ou o transporte Streamable HTTP mais recente.

Isso significa:

1. Servidores MCP podem acessar recursos locais (arquivos, bancos de dados, serviços localhost) que não estão expostos à internet pública.
2. A comunicação é bidirecional. Servidores podem enviar notificações para clientes (por exemplo, quando um recurso muda).
3. O protocolo é agnóstico em relação ao transporte. Ele funciona por pipes stdio, SSE ou HTTP simples.

Tabela de comparação

Análise técnica: uma integração de exemplo

Para tornar as diferenças concretas, considere uma tarefa comum: consultar um banco de dados PostgreSQL em busca de pedidos de clientes e retornar os resultados ao usuário.

Abordagem com GPT Actions

Você precisa criar e hospedar uma API HTTP na frente do seu banco de dados:

# Servidor de API Flask (simplificado)
from flask import Flask, request, jsonify
import psycopg2

app = Flask(__name__)

@app.route("/orders", methods=["GET"])
def get_orders():
    customer_email = request.args.get("email")
    conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=myuser")
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(
        "SELECT order_id, product, amount, status FROM orders WHERE customer_email = %s",
        (customer_email,)
    )
    rows = cur.fetchall()
    cur.close()
    conn.close()
    return jsonify([
        {"order_id": r[0], "product": r[1], "amount": float(r[2]), "status": r[3]}
        for r in rows
    ])

Depois, você escreve uma especificação OpenAPI para esse endpoint, implanta a API com TLS, configura a autenticação e cola a especificação no GPT Builder. A OpenAI cuida do restante: ela lê a especificação, mostra ao modelo a operação disponível e faz a chamada HTTP quando necessário.

A configuração total envolve: um servidor de API em execução, um endpoint HTTPS público, uma especificação OpenAPI e a configuração da GPT Action na UI da OpenAI.

Abordagem com MCP

Você escreve um servidor MCP que encapsula a mesma consulta de banco de dados:

# Servidor MCP usando o SDK Python mcp
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
import psycopg2
import json

server = Server("orders-server")

@server.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="get_orders",
            description="Buscar pedidos de um cliente por email",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "email": {
                        "type": "string",
                        "description": "Endereço de email do cliente"
                    }
                },
                "required": ["email"]
            }
        )
    ]

@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "get_orders":
        conn = psycopg2.connect("dbname=mydb user=myuser")
        cur = conn.cursor()
        cur.execute(
            "SELECT order_id, product, amount, status FROM orders WHERE customer_email = %s",
            (arguments["email"],)
        )
        rows = cur.fetchall()
        cur.close()
        conn.close()
        results = [
            {"order_id": r[0], "product": r[1], "amount": float(r[2]), "status": r[3]}
            for r in rows
        ]
        return [TextContent(type="text", text=json.dumps(results, indent=2))]

Se o servidor MCP for executado localmente (por stdio), ele pode se conectar diretamente a um banco de dados no localhost ou na rede local. Nenhum endpoint público é necessário. Se o servidor for executado remotamente, ele precisa de um endpoint HTTP, mas se comunica usando JSON-RPC sobre SSE ou Streamable HTTP em vez de REST bruto.

A configuração total para uso local envolve: o script do servidor MCP, a configuração do cliente MCP (apontando para o comando do servidor) e uma conexão de banco de dados. Sem especificação OpenAPI, sem certificado TLS, sem API exposta ao público.

Principais diferenças na prática

O caminho com GPT Actions exige mais infraestrutura (um serviço HTTP implantado), mas aproveita padrões de API REST existentes que a maioria das equipes já conhece. Se você já tem uma API REST, adicionar uma GPT Action é principalmente uma questão de escrever a especificação OpenAPI.

O caminho com MCP exige menos infraestrutura para casos de uso locais, mas introduz um novo protocolo que sua equipe precisa aprender. Para implantações remotas, os requisitos de infraestrutura são semelhantes aos de GPT Actions, mas o modelo de comunicação é diferente (conexões persistentes, enquadramento JSON-RPC, notificações bidirecionais).

Como a Quickchat AI lida com as duas abordagens

O sistema AI Actions da Quickchat AI oferece suporte a dois tipos distintos de action que correspondem a esses dois paradigmas: HTTP Request Actions e Remote MCP Actions.

HTTP Request Actions

HTTP Request Actions são conceitualmente semelhantes a GPT Actions. Você configura um endpoint HTTP, método, headers, parâmetros de consulta e um template de corpo JSON. O AI Agent coleta valores de parâmetros da conversa e o backend da Quickchat faz a requisição HTTP no lado do servidor.

Uma HTTP Request Action consiste em:

• Uma URL de endpoint com placeholders {{parameter}} (por exemplo, https://api.hubapi.com/crm/v3/objects/contacts)
• Um método HTTP (GET, POST, PATCH, PUT, DELETE)
• Headers (incluindo tokens de autorização substituídos no lado do servidor)
• Um template de corpo JSON com placeholders de parâmetros
• Parâmetros de consulta com placeholders
• Um conjunto de parâmetros tipados (string, number, boolean, float) com descrições, flags de obrigatoriedade e valores padrão

No momento da execução, a IA determina quais parâmetros preencher com base no contexto da conversa. O backend injeta valores de parâmetros na URL, headers, corpo e query string, substituindo placeholders {{param_name}}. Em seguida, ele faz a requisição HTTP e retorna a resposta para a IA interpretar.

Para um exemplo detalhado, consulte nosso guia de AI Actions para HubSpot.

Remote MCP Actions

Remote MCP Actions conectam o AI Agent a um servidor MCP externo. Em vez de definir endpoints HTTP individuais, você fornece a URL do servidor MCP e credenciais de autenticação opcionais (um token bearer e/ou headers personalizados). O backend da Quickchat atua como cliente MCP: ele se conecta ao servidor remoto, descobre ferramentas disponíveis pela chamada de protocolo padrão tools/list e as apresenta ao modelo de IA.

A configuração exige:

• A URL do servidor MCP (um endpoint HTTPS que serve o transporte MCP Streamable HTTP ou SSE)
• Um token de autenticação opcional
• Headers personalizados opcionais
• Uma lista de ferramentas descobertas com controles individuais de ativo/inativo
• Uma configuração padrão de ativação de ferramenta (se ferramentas recém-descobertas ficam ativas por padrão)

Depois de conectado, cada ferramenta exposta pelo servidor MCP fica disponível para o AI Agent durante as conversas. A IA vê os nomes e descrições das ferramentas na resposta tools/list do servidor MCP e pode invocá-las conforme necessário. A seleção de ferramentas pode ser restringida usando a configuração allowed_tools, que permite habilitar ou desabilitar ferramentas específicas do servidor.

Essa abordagem é especialmente útil ao integrar com serviços que já publicam servidores MCP (como o MCP da Shopify), porque você pode se conectar ao servidor existente em vez de criar actions HTTP individuais para cada endpoint.

Quando usar cada uma na Quickchat

Use HTTP Request Actions quando:

• Você está integrando com um endpoint específico de API REST
• Você quer controle granular sobre o formato da requisição (headers, estrutura do corpo, parâmetros de consulta)
• A API não tem um servidor MCP publicado
• Você precisa de injeção de credenciais no lado do servidor (como tokens OAuth para HubSpot, Zendesk etc.)

Use Remote MCP Actions quando:

• O serviço publica um servidor MCP
• Você quer se conectar a várias ferramentas de um único serviço em uma action
• Você quer descoberta dinâmica de ferramentas (as ferramentas disponíveis para a IA podem mudar conforme o servidor MCP é atualizado)
• Você está criando um sistema multiagente em que uma IA delega para outra via MCP

Prós e contras

GPT Actions

Vantagens:

• Tecnologia familiar. Se você tem uma API REST existente, já tem a maior parte do que precisa. Escrever uma especificação OpenAPI é bem documentado e o ferramental é maduro.
• O formato OpenAPI é amplamente adotado. Especificações podem ser geradas automaticamente a partir de muitos frameworks web (FastAPI, Express com swagger-jsdoc, Spring Boot com springdoc).
• A OpenAI gerencia a execução da requisição HTTP, a terminação TLS e o tratamento de erros na infraestrutura dela.
• O suporte a OAuth 2.0 é integrado, com renovação automática de token.

Desvantagens:

• Preso ao ecossistema da OpenAI. Uma action que você cria para um Custom GPT não pode ser reutilizada com Claude, Gemini ou qualquer outro provedor de modelos sem reimplementação.
• Sua API precisa estar publicamente acessível. Não há suporte a recursos locais ou de rede privada.
• Sem descoberta dinâmica de ferramentas. Adicionar um novo endpoint exige atualizar a especificação OpenAPI e reconfigurar o GPT.
• Apenas unidirecional. Sua API não pode enviar atualizações ou notificações de volta ao modelo fora das respostas HTTP.
• Todos os dados passam pelos servidores da OpenAI, o que pode ser uma preocupação para workloads sensíveis.
• Limites de taxa e timeouts de execução são controlados pela OpenAI, não por você.

MCP

Vantagens:

• Agnóstico em relação a fornecedor. O mesmo servidor MCP funciona com Claude, Cursor, Quickchat AI e qualquer outro cliente que implemente o protocolo.
• Suporta recursos locais. Um servidor MCP executado por stdio pode acessar arquivos, bancos de dados e serviços na máquina local sem expor nada à internet.
• Descoberta dinâmica de ferramentas. A IA pode consultar o servidor em busca de ferramentas disponíveis em tempo de execução. Ferramentas podem ser adicionadas, removidas ou atualizadas sem reconfigurar o cliente.
• Comunicação bidirecional. Servidores podem notificar clientes sobre alterações (por exemplo, um arquivo foi modificado, um novo registro foi criado).
• Sessões com estado. A conexão persiste por várias invocações de ferramentas dentro de uma conversa, permitindo fluxos de trabalho que exigem contexto de chamadas anteriores.
• Especificação aberta. Qualquer pessoa pode inspecionar, implementar ou estender o protocolo.

Desvantagens:

• Ecossistema mais novo. O protocolo foi publicado no fim de 2024, portanto ferramentas, documentação e conhecimento da comunidade ainda estão em desenvolvimento em comparação com OpenAPI.
• Exige executar um servidor MCP. Para implantações remotas, isso significa hospedar um serviço adicional (embora ele possa ser leve).
• Sem especificação de autenticação padronizada (no início de 2026). As implementações variam entre autenticação baseada em token, headers personalizados e extensões OAuth. A especificação MCP Authorization ainda está evoluindo.
• O enquadramento JSON-RPC adiciona uma camada de abstração que pode parecer pouco familiar para equipes acostumadas a REST.
• O suporte de clientes varia. Nem todas as aplicações de IA oferecem suporte a todos os transportes ou recursos MCP.

Quando usar cada um

A escolha depende das suas restrições:

Escolha GPT Actions se:

• Você está criando exclusivamente para ChatGPT ou para a OpenAI API.
• Você já tem uma API REST pública com uma especificação OpenAPI.
• Você precisa que o OAuth 2.0 seja gerenciado pela plataforma.
• Você quer o caminho mais simples de “API existente” para “ferramenta chamável por IA.”

Escolha MCP se:

• Você precisa que suas ferramentas funcionem em vários provedores de IA.
• Você quer expor recursos locais ou de rede privada a uma IA sem torná-los públicos.
• Você precisa de descoberta dinâmica de ferramentas, comunicação bidirecional ou sessões com estado.
• Você está criando uma arquitetura multiagente em que diferentes sistemas de IA precisam se coordenar.

Use ambos se:

• Você tem uma API REST existente que quer expor como uma GPT Action para usuários do ChatGPT, mas também quer publicar um servidor MCP para Claude, Cursor e outros clientes. A lógica de negócio subjacente pode ser compartilhada, o adaptador de protocolo é uma camada fina por cima.

A tendência de convergência

GPT Actions e MCP começaram a partir de filosofias de design diferentes (nativo de HTTP vs. nativo de protocolo), mas a distância está diminuindo.

A OpenAI adicionou suporte a MCP ao Agents SDK em março de 2025, permitindo que agentes baseados em OpenAI se conectem a servidores MCP junto com chamadas de função tradicionais. Isso não substitui GPT Actions (que continuam sendo a forma de adicionar chamada de ferramentas a Custom GPTs no ChatGPT), mas sinaliza que a OpenAI reconhece MCP como um padrão viável para comunicação entre agentes e ferramentas.

No lado do MCP, o protocolo agora oferece suporte ao transporte Streamable HTTP, o que faz servidores MCP remotos se parecerem mais com serviços HTTP tradicionais. Um servidor MCP atrás de um endpoint Streamable HTTP não é muito distante de uma API REST do ponto de vista arquitetural, embora ainda use JSON-RPC internamente em vez de convenções REST.

O resultado provável é que os dois padrões coexistam. Esquemas OpenAPI continuarão sendo a forma padrão de descrever APIs REST, e GPT Actions (ou mecanismos semelhantes) continuarão sendo a ponte mais simples entre essas APIs e modelos de IA no ecossistema da OpenAI. MCP crescerá como o padrão cross-vendor para integração de ferramentas, especialmente em arquiteturas agênticas e multimodelo. Plataformas como a Quickchat AI, que oferecem suporte tanto a HTTP Request Actions quanto a Remote MCP Actions, dão a você a flexibilidade de usar a abordagem que se ajusta à sua integração específica.

Leitura adicional

• Especificação MCP
• Como Model Context Protocol funciona: MCP explicado
• MCP vs HTTP
• Dê ao seu AI Agent ferramentas ativas de um servidor MCP remoto: construção prática
• Documentação de OpenAI Actions
• Especificação OpenAPI
• Diretório de servidores MCP
• Desafios de criar um AI Agent sobre Shopify MCP