Quando a Anthropic introduziu o Model Context Protocol, eles prometeram simplificar o uso de agentes. O MCP permite que uma IA entenda quais ferramentas estão à sua disposição: pesquisa na web, edição de arquivos e redação de e-mail, por exemplo. Dez meses depois, analisamos 200 ferramentas MCP para entender quais categorias os desenvolvedores realmente usam. Três padrões de uso surgiram dos dados: As ferramentas de infraestrutura de desenvolvimento dominam com 54% de todas as sessões, apesar de serem apenas metade dos servidores disponíveis. Acesso ao terminal, geração de código e acesso à infraestrutura são os mais populares. Durante a codificação, os engenheiros se beneficiam da capacidade de enviar para o GitHub, executar código em um terminal e criar bancos de dados. Essas ferramentas simplificam os fluxos de trabalho e reduzem a troca de contexto. A recuperação de informações captura 28% das sessões com menos ferramentas, mostrando alta eficiência. Pesquisa na Web, bases de conhecimento e recuperação de documentos são os principais atores. Esses sistemas provavelmente são usados mais na produção, em nome dos usuários, do que durante o desenvolvimento. Todo o resto, incluindo entretenimento, gerenciamento pessoal, criação de conteúdo, divide os 18% restantes. Recomendadores de filmes, gerenciadores de tarefas e programações de Fórmula 1 preenchem nichos específicos. A adoção do MCP ainda é precoce. Nem todas as IAs suportam MCP. Daqueles que o fazem, Claude, Claude Code, Cursor estão no topo da lista (aliteração em IA). Produtos focados no desenvolvedor e adotantes técnicos iniciais são a maioria dos usuários. Mas, à medida que o uso de ferramentas de IA pelo consumidor cresce e o suporte ao MCP se amplia, devemos esperar uma diversidade muito maior de uso de ferramentas.