Protokol Konteks Model (MCP) dengan cepat menjadi standar dasar untuk aplikasi yang didorong oleh kecerdasan buatan (AI) generasi berikutnya. Dikembangkan oleh Anthropic pada akhir tahun 2024 dan dirilis sebagai standar terbuka, MCP bertujuan untuk mengatasi masalah inti dalam ekosistem AI: bagaimana menghubungkan model bahasa besar (LLM) dan agen AI secara mulus dan aman ke domain data, alat, dan layanan dunia nyata yang luas dan terus berkembang.
Anthropic menjelaskan bahwa seiring kemajuan asisten AI dan LLM di baliknya, ‘bahkan model yang paling canggih pun dibatasi oleh isolasi mereka dari data—terjebak di balik silo informasi dan sistem warisan. Setiap sumber data baru membutuhkan implementasi khusus, sehingga sulit untuk menskalakan sistem yang benar-benar terhubung.’
MCP adalah jawaban yang diberikan Anthropic. Perusahaan mengklaim bahwa itu akan menyediakan ‘standar universal dan terbuka untuk menghubungkan sistem AI dengan sumber data, menggantikan integrasi yang terfragmentasi dengan protokol tunggal.’
MCP: Adaptor Universal untuk Data AI
Menurut saya, MCP adalah adaptor data AI universal. Seperti yang dikatakan oleh perusahaan yang berfokus pada AI, Aisera, Anda dapat menganggap MCP sebagai ‘USB-C untuk AI’. Sama seperti USB-C yang menstandarisasi cara kita menghubungkan perangkat, MCP menstandarisasi cara model AI berinteraksi dengan sistem eksternal. Dengan kata lain, Direktur Eksekutif Linux Foundation, Jim Zemlin, menggambarkan MCP sebagai ‘menjadi lapisan komunikasi dasar untuk sistem AI, mirip dengan apa yang HTTP lakukan untuk web.’
Secara khusus, MCP mendefinisikan protokol standar berdasarkan JSON-RPC 2.0 yang memungkinkan aplikasi AI memanggil fungsi, mengambil data, dan memanfaatkan perintah dari alat, basis data, atau layanan yang kompatibel melalui antarmuka tunggal dan aman.
Arsitektur dan Komponen MCP
Ini dicapai dengan mengikuti arsitektur klien-server dengan beberapa komponen utama. Ini adalah:
- Host: Aplikasi yang didorong oleh AI (misalnya, Claude Desktop, lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE), chatbot) yang membutuhkan akses ke data eksternal.
- Client: Mengelola koneksi khusus dan stateful ke satu server MCP, menangani komunikasi dan negosiasi kemampuan.
- Server: Mengekspos fungsionalitas tertentu—alat (fungsi), sumber daya (data), dan perintah—melalui protokol MCP, terhubung ke sumber data lokal atau jarak jauh.
- Protokol Dasar: Lapisan perpesanan standar (JSON-RPC 2.0) memastikan bahwa semua komponen berkomunikasi dengan andal dan aman.
Arsitektur ini mengubah ‘masalah integrasi M×N’ (di mana M aplikasi AI harus terhubung ke N alat, membutuhkan konektor khusus M×N) menjadi ‘masalah M+N’ yang lebih sederhana. Akibatnya, setiap alat dan aplikasi hanya perlu mendukung MCP sekali untuk mencapai interoperabilitas. Ini benar-benar dapat menghemat waktu bagi pengembang.
Cara Kerja MCP
Pertama, saat aplikasi AI dimulai, ia meluncurkan klien MCP, dengan setiap klien terhubung ke server MCP yang berbeda. Klien-klien ini menegosiasikan versi protokol dan kemampuan. Setelah koneksi ke klien dibuat, ia meminta server untuk alat, sumber daya, dan perintah yang tersedia.
Setelah koneksi dibuat, model AI sekarang dapat mengakses data dan fungsionalitas real-time server, yang secara dinamis memperbarui konteksnya. Ini berarti MCP memungkinkan chatbot AI untuk mengakses data real-time terbaru, daripada bergantung pada set data yang telah diindeks sebelumnya, penyematan, atau informasi yang di-cache dalam LLM.
Oleh karena itu, ketika Anda meminta AI untuk melakukan tugas (misalnya, ‘Berapa harga penerbangan terbaru dari New York ke Los Angeles?’), AI akan merutekan permintaan melalui klien MCP ke server yang relevan. Server kemudian menjalankan fungsi tersebut, mengembalikan hasilnya, dan AI menggabungkan data terbaru ini ke dalam jawaban Anda.
Selain itu, MCP memungkinkan model AI untuk menemukan dan memanfaatkan alat baru saat runtime. Ini berarti agen AI Anda dapat beradaptasi dengan tugas dan lingkungan baru tanpa memerlukan perubahan kode yang signifikan atau pelatihan ulang pembelajaran mesin (ML).
Singkatnya, MCP menggantikan integrasi yang terfragmentasi dan dibuat khusus dengan protokol tunggal dan terbuka. Ini berarti pengembang hanya perlu mengimplementasikan MCP sekali untuk menghubungkan model AI ke sumber data atau alat yang kompatibel, yang secara signifikan mengurangi kompleksitas integrasi dan biaya pemeliharaan. Ini membuat hidup pengembang lebih mudah.
Lebih langsung lagi, Anda dapat menggunakan AI untuk menghasilkan kode MCP dan menyelesaikan tantangan implementasi.
Keunggulan Inti MCP
Berikut adalah apa yang ditawarkan MCP:
Integrasi Terstandarisasi yang Terpadu: MCP bertindak sebagai protokol universal, memungkinkan pengembang untuk menghubungkan layanan, API, dan sumber data mereka ke klien AI mana pun (misalnya, chatbot, IDE, atau agen khusus) melalui antarmuka terstandarisasi tunggal.
Komunikasi Dua Arah dan Interaksi yang Kaya: MCP mendukung komunikasi dua arah yang aman dan real-time antara model AI dan sistem eksternal, memungkinkan tidak hanya pengambilan data, tetapi juga pemanggilan alat dan eksekusi tindakan.
Skalabilitas dan Penggunaan Kembali Ekosistem: Setelah Anda menerapkan MCP untuk suatu layanan, klien AI yang sesuai dengan MCP mana pun dapat mengaksesnya, mempromosikan ekosistem konektor yang dapat digunakan kembali dan mempercepat adopsi.
Konsistensi dan Interoperabilitas: MCP memberlakukan format permintaan/respons JSON yang konsisten. Ini membuatnya lebih mudah untuk men-debug, memelihara, dan menskalakan integrasi, terlepas dari layanan atau model AI yang mendasarinya. Ini juga berarti bahwa bahkan jika Anda mengganti model atau menambahkan alat baru, integrasi tetap andal.
Keamanan yang Ditingkatkan dan Kontrol Akses: MCP dirancang dengan mempertimbangkan keamanan, mendukung enkripsi, kontrol akses yang terperinci, dan persetujuan pengguna untuk operasi sensitif. Anda juga dapat menghosting sendiri server MCP, yang memungkinkan Anda menyimpan data di dalam.
Pengurangan Waktu Pengembangan dan Pemeliharaan: Dengan menghindari integrasi yang terfragmentasi dan sekali pakai, pengembang dapat menghemat waktu untuk menyiapkan dan pemeliharaan berkelanjutan, yang memungkinkan mereka untuk fokus pada logika aplikasi dan inovasi tingkat tinggi. Selain itu, pemisahan yang jelas antara logika agen dan fungsionalitas backend dalam MCP membuat basis kode lebih modular dan lebih mudah dipelihara.
Adopsi dan Prospek Masa Depan MCP
Bagi standar apa pun, hal terpenting adalah: ‘Apakah orang akan mengadopsinya?’ Hanya dalam beberapa bulan, jawabannya jelas dan tegas: ya. OpenAI menambahkan dukungan untuk itu pada Maret 2025. Pada 9 April, pemimpin Google DeepMind, Demis Hassabis, menyatakan dukungannya. CEO Google, Sundar Pichai, dengan cepat menyatakan persetujuannya. Perusahaan lain, termasuk Microsoft, Replit, dan Zapier, mengikuti.
Ini bukan hanya sekadar ucapan belaka. Pustaka konektor MCP yang telah dibuat sebelumnya yang terus bertambah sedang bermunculan. Misalnya, Docker baru-baru ini mengumumkan bahwa mereka akan mendukung MCP melalui direktori MCP. Kurang dari enam bulan setelah diluncurkan, direktori tersebut sudah berisi lebih dari 100 server MCP dari perusahaan seperti Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch, dan lainnya.
Selain apa yang dapat diakses oleh Docker, sudah ada ratusan server MCP. Server-server ini dapat digunakan untuk tugas-tugas berikut:
- Chatbot Dukungan Pelanggan: Asisten AI dapat mengakses data CRM, informasi produk, dan tiket dukungan secara real-time, memberikan bantuan yang akurat dan kontekstual.
- Pencarian AI Perusahaan: AI dapat mencari penyimpanan dokumen, basis data, dan penyimpanan cloud, dan menautkan respons ke dokumen sumber yang sesuai.
- Alat Pengembang: Asisten pengkodean dapat berinteraksi dengan CVS dan sistem kontrol versi lainnya, pelacak masalah, dan dokumentasi.
- Agen AI: Tentu saja, agen otonom dapat merencanakan tugas multi-langkah, melakukan tindakan atas nama pengguna, dan beradaptasi dengan kebutuhan yang berubah dengan memanfaatkan alat dan data yang terhubung dengan MCP.
Pertanyaan sebenarnya adalah, untuk apa MCP tidak dapat digunakan.
MCP mewakili perubahan paradigma: dari AI statis yang terisolasi ke sistem yang terintegrasi secara mendalam, sadar konteks, dan mampu bertindak. Seiring dengan matangnya protokol, ia akan menopang generasi baru agen dan asisten AI yang dapat bernalar, bertindak, dan berkolaborasi dengan aman, efisien, dan dalam skala di seluruh spektrum alat dan data digital.
Sejak kemunculan eksplosif AI generatif pada tahun 2022, saya belum pernah melihat teknologi apa pun berkembang secepat ini. Tapi yang benar-benar mengingatkan saya adalah munculnya Kubernetes lebih dari satu dekade yang lalu. Pada saat itu, banyak yang percaya bahwa akan ada pertarungan di antara orkestrator kontainer, seperti Swarm dan Mesosphere, program-program yang sekarang hampir dilupakan. Saya tahu sejak awal bahwa Kubernetes akan menjadi pemenangnya.
Jadi, saya membuat prediksi sekarang. MCP akan menjadi koneksi AI, dan itu akan membuka potensi penuh AI di perusahaan, cloud, dan di luar itu.