(Foto: créditos: Zô Guimarães (@zoguimaraes_foto)/Hapu Coletivo (@hapucoletivo)
No Brasil, ainda não havia uma tentativa estruturada de responder a um desafio que todo veículo jornalístico no mundo enfrenta hoje: como regular a maneira como sistemas de inteligência artificial usam nosso conteúdo? Modelos de linguagem leem reportagens para responder a perguntas, resumir notícias e alimentar agentes de pesquisa — e, com frequência, alucinam. Os materiais produzidos por veículos comprometidos com verificação, método e análise rigorosa de dados acabam sendo usados sem atribuição, licença ou remuneração.
Para uma organização pequena de jornalismo climático, como a Ambiental, a resposta não estaria em esperar por soluções vindas das grandes plataformas. A pergunta que nos fizemos foi: como uma redação independente poderia se posicionar na nova era da IA, em vez de simplesmente ficar fora dela?
Oportunidades como o Codesinfo, organizado pelo Projor em parceria com o Google News Initiative, oferecem, além dos recursos financeiros, espaço para pensar soluções. Antes de enviar uma proposta, o time da Ambiental considerou diversas frentes: um assistente de edição especializado em ciência e clima; uma plataforma para a criação de infográficos com auxílio de IA; entre outras. Mas foi da conversa entre jornalistas e profissionais de tecnologia – algo central na cultura da nossa redação – que surgiu a proposta vencedora.
Foi nosso engenheiro-líder, Jonas Rossi, quem primeiro defendeu a criação de um servidor Model Context Protocol (MCP), padrão aberto proposto pela Anthropic e hoje adotado por empresas, instituições de pesquisa e órgãos públicos em todo o mundo, para o jornalismo. Coube ao nosso diretor-executivo, Thiago Medaglia, dar forma às especificidades – incluindo o nome. Nascia, assim, o Jor-MCP.
O que faz um servidor MCP?
Em linhas gerais, um servidor MCP permite a sistemas de IA acessar dados de forma estruturada, direto da fonte. Diferentemente de uma consulta a uma página web, onde a IA precisa processar menus, banners, scripts e outros ruídos, o servidor MCP entrega apenas o conteúdo solicitado, em formato pronto para o uso por máquinas. O resultado são consultas mais rápidas, com menor consumo de tokens, maior precisão contextual e a possibilidade de incluir metadados de atribuição na resposta entregue.
A intenção de aplicar essa arquitetura ao jornalismo resulta de uma dura realidade: o declínio do tráfego web e do modelo de monetização baseado em cliques tornou ainda mais vulneráveis as organizações jornalísticas. Nesse sentido, o Jor-MCP está alinhado com outros esforços internacionais para que a relação entre jornalismo e empresas de IA seja menos desigual.
Iniciativas pioneiras, como o servidor MCP da Reuters, lançado no início do mês passado e projetado para viabilizar fluxos de trabalho com agentes de IA para clientes da agência de notícias internacional, sugerem que a solução idealizada pelo nosso time começa a ser testada na prática. Com recursos como a autenticação de usuários, veículos de mídia poderiam, por exemplo, atrelar parte do acesso ao seu conteúdo a contas verificadas, abrindo caminho para um possível modelo de “assinaturas para agentes” de IA e viabilizando potenciais novas fontes de receita.
Pelo que sabemos até aqui, ainda não houve uma tentativa estruturada nessa direção no Brasil (caso estejamos enganados, não deixe de escrever para contato@ambiental.media). Diferentemente de servidores MCP voltados à apuração — que ajudam jornalistas a consultar bases externas —, o Jor-MCP está sendo concebido para que o veículo se aproprie da perspectiva de disponibilização do seu próprio conteúdo, em uma tentativa de criar alternativa viável e estruturada à raspagem informal de dados.
(Foto: Divulgação/Ambiental Media)
Os primeiros testes
Alguns meses atrás, nossa equipe técnica — com Lucas Alves na engenharia de software, Leonardo Santos Mosca em infraestrutura e DevOps e Jonas Rossi na liderança — iniciou a investigação para mapear ferramentas, técnicas e arquitetura do servidor MCP. Após a fase de estudos, criamos uma prova de conceito (PoC), que contribuiu para materializar ideias e permitir ajustes de rota mais precisos. Algumas escolhas que pareciam certas “no papel” deixaram de fazer sentido na prática.
Uma conversa com Abdullah Enes Gules, um dos criadores do Context7, um MCP voltado a manter ferramentas de desenvolvedores atualizadas, ajudou a confirmar mudanças de direção: era necessário criar um servidor mais leve, sem histórico de conversas, com um número reduzido de ferramentas disponíveis, para que as consultas consumam menos processamento, algo extremamente relevante para organizações pequenas.
Hoje, em ambiente de testes, nosso Jor-MCP já realiza três operações: busca conteúdo da Ambiental no site e nos repositórios das nossas investigações de dados; entrega o texto completo e limpo de uma reportagem específica; e lista publicações mais recentes, para que o agente de IA sempre saiba o que é novo.
Os próximos passos envolvem testes em duas camadas. Primeiro, uma validação na própria Ambiental, usando o Jor-MCP no dia a dia, analisando o que funciona e o que precisa de ajuste. Depois, testes de replicabilidade: vamos verificar se outra redação, com o código e a documentação já refinados pelo nosso uso real, consegue colocar seu próprio servidor no ar. O lançamento oficial está previsto para novembro.
Há também a questão de suporte à comunidade no longo prazo. O Jor-MCP é open source: cada redação implementa e mantém o seu próprio servidor, com seus próprios termos de acesso. Mas como sustentar a evolução do código e da documentação para o grupo de usuários do Jor-MCP? Estamos estudando opções, em diálogo com outras organizações que enfrentam o mesmo desafio em projetos de jornalismo open source.
Em relação ao futuro do Jor-MCP da Ambiental, a ideia em discussão para a sustentabilidade financeira é parecida com a de muitos serviços de IA hoje: um nível gratuito, com um limite de consultas por mês, e planos pagos para quem precisar de mais volume. O acesso seria autenticado como, por exemplo, quando você autoriza um aplicativo a interagir com a sua conta do Google Drive. Dessa forma, cada conexão ficaria associada a um plano e a um limite de uso. Nada disso está definido ainda. São apenas as primeiras hipóteses sobre como a ferramenta poderia, no futuro, se tornar uma alternativa de fontes de recursos financeiros para a organização.
Da nossa pesquisa, nascerá também um toolkit jurídico com templates de termos de uso e política de privacidade, além de um relatório com as possibilidades de uso comercial do Jor-MCP. Em relação a este último item, a ideia é aprofundar a investigação sobre cases atuais de uso de servidores MCP, com foco em aplicações geradoras de receita fora do jornalismo, para então especular, a partir de entrevistas e análises, sobre eventuais caminhos que seriam aplicáveis ao nosso ecossistema. Os insights serão públicos e compartilhados.
O Jor-MCP, neste momento, é mais uma jornada documentada do que um produto fechado. O código e a documentação já estão no GitHub como um convite para continuar essa conversa. Queremos que outras redações testem, encontrem novos caminhos ainda não imaginados e depois voltem para contar o que descobriram.
Assim como temos feito com as reportagens que investigam os impactos climáticos do avanço de data centers no Brasil, a Ambiental está criando o Jor-MCP guiada pela crença nos valores essenciais do jornalismo: método e rigor na busca da verdade não perderão sua relevância, mesmo em um cenário que se anuncia amedondrator e disruptivo. Diante de tantas transformações profundas, o jornalismo precisa seguir investigando e reportando, mas precisa também participar da conversa sobre IA no nível que mais importa para as organizações: o da infraestrutura.
Para saber mais, visite: https://jormcp.ambiental.media.
Edição: Miguel Vilela.
Revisão técnica: Jonas Rossi.
*Este artigo foi originalmente publicado no site do JournalismAI Challenge (JAIC) e editado para sua versão em português.
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Sophia Linares e Thiago Medaglia, Ambiental Media