Kebangkitan MCP: Era Produktivitas Agen AI?

Dunia teknologi sedang ramai membicarakan MCP. Pemain utama di ranah large language model (LLM) beramai-ramai bergabung, dan di pasar saham, saham terkait MCP menjadi komoditas panas. Tapi apa yang ada di balik hype ini? Bisakah MCP benar-benar menjadi standar universal? Apa logika bisnis yang mendorong perusahaan LLM untuk mengadopsinya? Dan yang paling penting, apakah kebangkitan MCP menandakan dimulainya era baru produktivitas yang didukung oleh Agen AI?

MCP: USB-C untuk Aplikasi AI

Mengintegrasikan model AI dengan alat eksternal telah lama menjadi tantangan, yang ditandai dengan biaya kustomisasi yang tinggi dan stabilitas sistem yang goyah. Secara tradisional, pengembang harus membuat antarmuka khusus untuk setiap alat atau sumber data baru, yang menyebabkan pemborosan sumber daya dan arsitektur sistem yang rapuh.

Hadirnya MCP, dirancang untuk mengatasi masalah ini dengan menstandarisasi aturan interaksi. Dengan MCP, model dan alat AI hanya perlu mematuhi standar protokol untuk mencapai kompatibilitas plug-and-play. Ini menyederhanakan kompleksitas integrasi, memungkinkan model AI untuk langsung mengakses database, layanan cloud, dan bahkan aplikasi lokal tanpa memerlukan lapisan adaptasi individual untuk setiap alat.

Kemampuan MCP untuk mengintegrasikan ekosistem sudah terbukti. Misalnya, aplikasi desktop Claude dari Anthropic, ketika terhubung ke sistem file lokal melalui server MCP, memungkinkan asisten AI untuk langsung membaca konten dokumen dan menghasilkan respons yang sadar konteks. Sementara itu, alat pengembangan Cursor, dengan memasang beberapa server MCP (seperti Slack dan Postgres), memungkinkan multitasking tanpa hambatan di dalam IDE.

MCP menjadi apa yang Justin bayangkan: USB-C untuk aplikasi AI, antarmuka universal yang menghubungkan seluruh ekosistem.

Perjalanan dari rilis MCP hingga popularitasnya saat ini adalah perjalanan yang menarik.

Ketika MCP dirilis pada November 2024, ia dengan cepat menarik perhatian pengembang dan bisnis. Namun, popularitasnya tidak langsung meledak. Pada saat itu, nilai agen cerdas belum jelas. Bahkan jika kompleksitas integrasi “MxN” Agen terpecahkan, tidak ada yang tahu apakah produktivitas AI akan lepas landas.

Ketidakpastian ini berasal dari kesulitan menerjemahkan teknologi LLM yang berkembang pesat menjadi aplikasi praktis. Internet dipenuhi dengan pendapat yang bertentangan tentang agen cerdas, yang menyebabkan rendahnya kepercayaan pada kemampuan AI untuk membuat dampak nyata. Bahkan dengan beberapa aplikasi yang menjanjikan muncul, sulit untuk mengatakan apakah AI benar-benar meningkatkan produktivitas atau hanya menggaruk permukaan. Butuh waktu untuk mencari tahu.

Titik baliknya datang dengan rilis framework Manus dan pengumuman dukungan OpenAI untuk MCP.

Manus mendemonstrasikan kemampuan kolaboratif dari beberapa Agen, yang secara sempurna menangkap apa yang diharapkan pengguna dari produktivitas AI. Ketika MCP memungkinkan pengalaman “dialogue-as-operation“ melalui antarmuka obrolan, memungkinkan pengguna untuk memicu tindakan tingkat sistem seperti manajemen file dan pengambilan data hanya dengan memasukkan perintah, pergeseran persepsi dimulai: AI benar-benar dapat membantu pekerjaan nyata.

Pengalaman pengguna yang inovatif ini meningkatkan popularitas MCP. Rilis Manus adalah faktor kunci dalam keberhasilan MCP.

Dukungan OpenAI semakin mengangkat MCP ke status “antarmuka universal”.

Pada tanggal 27 Maret 2025, OpenAI mengumumkan pembaruan besar pada alat pengembangan intinya, AgentSDK, yang secara resmi mendukung protokol layanan MCP. Dengan langkah oleh raksasa teknologi ini, yang mengendalikan 40% pasar model global, MCP mulai menyerupai infrastruktur dasar seperti HTTP. MCP secara resmi memasuki mata publik, dan popularitasnya melonjak.

Ini membuat impian “HTTP untuk AI” tampak mungkin. Platform seperti Cursor, Winsurf, dan Cline mengikuti jejaknya dan mengadopsi protokol MCP, dan ekosistem Agen yang dibangun di sekitar MCP tumbuh.

MCP: Apakah Ekosistem Agen di Depan Mata?

Bisakah MCP benar-benar menjadi standar de facto untuk interaksi AI di masa depan?

Pada tanggal 11 Maret, co-founder LangChain Harrison Chase dan kepala LangGraph Nuno Campos memperdebatkan apakah MCP akan menjadi standar masa depan untuk interaksi AI. Meskipun mereka tidak mencapai kesimpulan, perdebatan tersebut memicu banyak imajinasi seputar MCP.

LangChain juga meluncurkan jajak pendapat online selama debat. Anehnya, 40% peserta mendukung MCP menjadi standar masa depan.

60% sisanya yang tidak memilih MCP menunjukkan bahwa jalan untuk menjadi standar masa depan untuk interaksi AI tidak akan mudah.

Satu kekhawatiran utama adalah keterputusan antara standar teknis dan kepentingan komersial, sebagaimana dibuktikan oleh tindakan pemain domestik dan internasional setelah rilis MCP.

Tak lama setelah Anthropic merilis MCP, Google menciptakan A2A (Agent to Agent).

Jika MCP membuka jalan bagi agen cerdas individu untuk dengan mudah mengakses “resource points,” A2A bertujuan untuk membangun jaringan komunikasi yang luas yang menghubungkan agen-agen ini, memungkinkan mereka untuk “berbicara” satu sama lain dan bekerja sama.

Dari perspektif yang mendasari, baik MCP dan A2A bersaing untuk mengendalikan ekosistem Agen.

Jadi, apa yang terjadi di pasar Cina?

Lebih banyak aktivitas terkonsentrasi di antara perusahaan LLM. Sejak April, Alibaba, Tencent, dan Baidu semuanya mengumumkan dukungan mereka untuk protokol MCP.

Platform Bailian Alibaba Cloud meluncurkan layanan MCP siklus hidup penuh pertama di industri pada 9 April, mengintegrasikan lebih dari 50 alat, termasuk Amap dan Wuying Cloud Desktop, memungkinkan pengguna untuk menghasilkan Agen eksklusif dalam 5 menit. Alipay bermitra dengan komunitas ModelScope untuk meluncurkan layanan “Payment MCP Server“ di Cina, memungkinkan agen cerdas AI untuk mengakses kemampuan pembayaran dengan satu klik.

Pada tanggal 14 April, Tencent Cloud meningkatkan mesin pengetahuan LLM-nya untuk mendukung plug-in MCP, terhubung ke alat ekosistem seperti Tencent Location Service dan WeChat Reading. Pada tanggal 16 April, Alipay meluncurkan “Payment MCP Server,” memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengakses fungsi pembayaran melalui perintah bahasa alami, menciptakan closed loop untuk komersialisasi layanan AI. Pada tanggal 25 April, Baidu mengumumkan kompatibilitas penuh dengan protokol MCP, meluncurkan MCP transaksi e-commerce pertama di dunia dan layanan MCP pencarian. Platform Smart Cloud Qianfan telah mengintegrasikan MCP Server pihak ketiga, mengindeks sumber daya di seluruh jaringan untuk mengurangi biaya pengembangan.

Pendekatan MCP dari perusahaan LLM Cina adalah “closed loop.” Dari platform Bailian Alibaba Cloud yang mengintegrasikan Amap, hingga Tencent Cloud yang mendukung plug-in MCP dan terhubung ke ekosistem seperti WeChat Reading, hingga Baidu yang meluncurkan layanan MCP pencarian, semuanya menggunakan MCP untuk memanfaatkan kekuatan mereka dan memperkuat penghalang ekosistem mereka.

Ada logika bisnis yang mendalam di balik pilihan strategis ini.

Bayangkan jika Alibaba Cloud memungkinkan pengguna untuk memanggil Baidu Maps atau jika ekosistem Tencent membuka antarmuka data inti untuk model eksternal. Keunggulan yang dibedakan yang diciptakan oleh data dan parit ekosistem masing-masing perusahaan akan runtuh. Kebutuhan akan kendali mutlak atas “konektivitas” inilah yang membuat MCP, di bawah standarisasi teknisnya, menjadi redistribusi diam-diam kendali infrastruktur di era AI.

Ketegangan ini semakin jelas: Di permukaan, MCP mempromosikan standarisasi protokol teknis melalui spesifikasi antarmuka yang terpadu. Pada kenyataannya, setiap platform mendefinisikan aturan koneksinya sendiri melalui protokol pribadi.

Pembagian antara protokol dan ekosistem terbuka ini pasti akan menjadi penghalang utama bagi MCP untuk menjadi standar universal yang sesungguhnya.

Nilai Nyata MCP dalam Gelombang Industrialisasi AI

Bahkan jika tidak ada “protokol terpadu” mutlak di masa depan, revolusi standar yang dipicu oleh MCP telah membuka pintu air untuk produktivitas AI.

Saat ini, setiap perusahaan LLM membangun “enklave ekologis” sendiri melalui protokol MCP. Strategi “closed-loop“ ini akan mengungkap kontradiksi mendalam dari fragmentasi ekosistem Agen. Namun, ia juga akan melepaskan kemampuan yang dikumpulkan oleh pembangun ekosistem, dengan cepat membentuk matriks aplikasi dan mempromosikan implementasi AI.

Misalnya, keuntungan perusahaan besar di masa lalu (seperti teknologi pembayaran Alipay, skala pengguna, dan kemampuan pengendalian risiko) terbatas pada bisnis mereka sendiri. Namun, dengan membukanya melalui antarmuka terstandarisasi (MCP), kemampuan ini dapat dipanggil oleh lebih banyak pengembang eksternal. Misalnya, Agen AI perusahaan lain tidak perlu membangun sistem pembayaran mereka sendiri, mereka dapat langsung memanggil antarmuka Alipay. Ini dapat menarik lebih banyak peserta untuk menggunakan infrastruktur perusahaan besar, membentuk ketergantungan dan efek jaringan, dan memperluas pengaruh ekologis.

Enclosure innovation“ ini mempercepat penetrasi industri teknologi AI.

Dari perspektif ini, ini dapat mendorong ekosistem Agen masa depan untuk menghadirkan pola “keterbukaan terbatas.”

Secara khusus, antarmuka data inti masih akan dikendalikan dengan kuat oleh perusahaan besar, tetapi di area non-inti, melalui promosi komunitas teknis dan intervensi lembaga pengatur, “micro-standards“ lintas platform secara bertahap dapat terbentuk. “Keterbukaan terbatas” ini dapat melindungi kepentingan ekologis produsen dan menghindari ekosistem teknis yang benar-benar terfragmentasi.

Dalam proses ini, nilai MCP juga akan bergeser dari “antarmuka universal” menjadi “penghubung ekologis.”

Ia tidak lagi berusaha untuk menjadi satu-satunya protokol terstandarisasi, tetapi akan berfungsi sebagai jembatan untuk dialog antara ekosistem yang berbeda. Ketika pengembang dapat dengan mudah mencapai kolaborasi Agen lintas ekologis melalui MCP, dan ketika pengguna dapat dengan mulus mengalihkan layanan agen cerdas antara platform yang berbeda, ekosistem Agen akan benar-benar mengantarkan era keemasannya.

Prasyarat untuk semua ini adalah apakah industri dapat menemukan keseimbangan yang rapuh antara kepentingan komersial dan cita-cita teknis. Inilah perubahan yang dibawa oleh MCP di luar nilai alat itu sendiri.

Konstruksi ekosistem Agen tidak terletak pada munculnya protokol standar tertentu. Implementasi AI tidak terletak pada koneksi tautan tertentu, tetapi pada konsensus.

Seperti yang awalnya dibayangkan oleh insinyur Anthropic David, “Kita tidak hanya membutuhkan ‘soket universal,’ tetapi juga ‘jaringan listrik’ yang memungkinkan soket untuk kompatibel satu sama lain.” Jaringan listrik ini membutuhkan konsensus teknis dan dialog global tentang aturan infrastruktur era AI.

Di era iterasi teknologi AI yang pesat saat ini, didorong oleh MCP, produsen mempercepat penyatuan konsensus teknis ini.