Protokol MCP (Model Communication Protocol), yang dikonsepkan oleh tim Anthropic, mengambil inspirasi dari Language Server Protocol (LSP) untuk menstandardisasi komunikasi antara aplikasi AI dan ekstensi eksternal. Desain dasarnya menekankan pemanggilan alat berbasis model, kontrol pengguna penuh, dan dukungan untuk tiga jenis interaksi: tools, resources, dan prompts. Protokol ini memanfaatkan JSON-RPC untuk komunikasi dua arah, melengkapi OpenAPI, dan siap untuk berkonsentrasi pada interaksi stateful dan otorisasi yang aman di masa depan. Pengembang dapat mempercepat konstruksi server menggunakan bantuan AI, dengan pengembangan ekologis yang mendorong kolaborasi lintas perusahaan dan skenario aplikasi yang beragam.
Asal Mula dan Inspirasi: Mengatasi Tantangan Integrasi Aplikasi AI
Protokol MCP muncul dari kebutuhan untuk mengatasi tantangan integrasi MxN yang rumit yang dihadapi dalam aplikasi AI dan ekstensinya. Terinspirasi oleh Language Server Protocol (LSP), yang merevolusi integrasi editor kode, Anthropic berusaha untuk membuat protokol standar yang akan memfasilitasi komunikasi dan interoperabilitas yang mulus antara model AI dan alat atau layanan eksternal.
Protokol LSP berfungsi sebagai elemen dasar, memungkinkan komunikasi yang lancar antara editor kode dan language server. Fungsionalitas ini menawarkan fitur-fitur penting seperti autocompletion, deteksi kesalahan, dan navigasi. Mengadaptasi strategi yang terbukti ini ke domain AI, tim Anthropic menyadari potensi protokol komunikasi standar untuk menyederhanakan integrasi model AI dengan berbagai macam alat dan layanan eksternal.
Tujuannya adalah untuk merampingkan proses integrasi aplikasi AI dengan sumber daya eksternal yang sebelumnya kompleks dan seringkali ad-hoc. Tanpa adanya protokol standar, pengembang menghadapi tugas berat untuk membuat integrasi khusus untuk setiap alat atau layanan yang ingin mereka gabungkan. Pendekatan ini tidak hanya memakan waktu tetapi juga rentan terhadap kesalahan dan masalah kompatibilitas. Protokol MCP berusaha untuk meringankan tantangan-tantangan ini dengan menyediakan kerangka kerja umum bagi aplikasi AI dan ekstensi eksternal untuk berkomunikasi dan bertukar data.
Dengan menetapkan protokol standar, MCP bertujuan untuk mengurangi kompleksitas dan overhead yang terkait dengan integrasi aplikasi AI dengan sumber daya eksternal, memberdayakan pengembang untuk fokus membangun solusi AI yang inovatif dan berdampak. Protokol MCP juga berupaya untuk mengatasi masalah keamanan yang mungkin timbul akibat integrasi eksternal ini. Dengan menyediakan lapisan otorisasi dan autentikasi yang terstandardisasi, protokol MCP membantu memastikan bahwa interaksi antara model AI dan sumber daya eksternal aman dan terlindungi. Hal ini sangat penting mengingat semakin banyaknya aplikasi AI yang menangani data sensitif dan melakukan tugas-tugas penting.
Selain itu, protokol MCP dirancang untuk menjadi fleksibel dan mudah beradaptasi dengan perubahan kebutuhan aplikasi AI. Protokol ini mendukung berbagai jenis interaksi, termasuk panggilan alat, akses sumber daya, dan interaksi pengguna. Protokol MCP juga dirancang untuk menjadi agnostik terhadap bahasa pemrograman dan platform, sehingga pengembang dapat menggunakannya dengan berbagai macam teknologi dan infrastruktur.
Prinsip Desain Inti: Memberdayakan Pengguna dan Model
Desain inti protokol MCP berkisar pada tiga prinsip utama: pemanggilan alat berbasis model, pengikatan operasi sumber daya dan pengguna, dan kontrol pengguna yang tak tergoyahkan.
- Pemanggilan Alat Berbasis Model: Prinsip ini menetapkan bahwa alat harus dipanggil secara eksklusif oleh model AI, bukan langsung oleh pengguna (kecuali untuk tujuan prompting). Ini memastikan bahwa model mempertahankan kontrol atas alur eksekusi dan dapat mengatur penggunaan berbagai alat untuk mencapai tujuannya. Dengan mempercayakan model dengan tanggung jawab pemanggilan alat, protokol MCP memungkinkan alur kerja yang lebih canggih dan otomatis. Pemanggilan alat berbasis model juga memungkinkan untuk menciptakan sistem AI yang lebih otonom. Model AI dapat belajar untuk memilih dan menggunakan alat yang tepat untuk tugas tertentu, tanpa memerlukan intervensi manusia. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem AI secara signifikan.
- Pengikatan Operasi Sumber Daya dan Pengguna: Prinsip ini menekankan pentingnya mengaitkan sumber daya dengan operasi pengguna tertentu. Ini memastikan bahwa pengguna memiliki visibilitas dan kontrol yang jelas atas sumber daya yang diakses dan dimanipulasi oleh model AI. Dengan mengikat sumber daya ke operasi pengguna, protokol MCP mempromosikan transparansi dan akuntabilitas dalam interaksi AI. Pengikatan operasi sumber daya dan pengguna juga membantu untuk mencegah penyalahgunaan sumber daya oleh model AI. Dengan membatasi akses model AI ke sumber daya yang relevan dengan operasi pengguna tertentu, protokol MCP membantu untuk memastikan bahwa sumber daya digunakan dengan cara yang bertanggung jawab dan etis.
- Kontrol Pengguna yang Tak Tergoyahkan: Prinsip ini menggarisbawahi pentingnya memberikan pengguna kontrol penuh atas operasi MCP. Pengguna harus memiliki kemampuan untuk memantau, mengelola, dan bahkan mengganti tindakan yang diambil oleh model AI. Ini memastikan bahwa sistem AI tetap selaras dengan preferensi dan niat pengguna. Kontrol pengguna yang tak tergoyahkan sangat penting untuk membangun kepercayaan pada sistem AI. Pengguna perlu merasa bahwa mereka memiliki kendali atas sistem AI dan bahwa sistem AI bertindak sesuai dengan kepentingan mereka. Kontrol pengguna yang tak tergoyahkan juga membantu untuk mencegah konsekuensi yang tidak diinginkan dari tindakan model AI.
Prinsip-prinsip desain inti ini secara kolektif berkontribusi pada ekosistem AI yang lebih berpusat pada pengguna dan transparan. Dengan memberdayakan pengguna dengan kontrol dan memastikan bahwa model AI beroperasi secara bertanggung jawab dan akuntabel, protokol MCP menumbuhkan kepercayaan pada teknologi AI. Protokol ini juga berusaha untuk menyediakan mekanisme bagi pengguna untuk memberikan umpan balik tentang kinerja model AI. Umpan balik ini dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas model AI dari waktu ke waktu.
Selain itu, protokol MCP dirancang untuk mendukung berbagai jenis model AI, termasuk model pembelajaran mesin, model berbasis aturan, dan model hybrid. Ini memungkinkan pengembang untuk memilih model AI yang paling sesuai untuk tugas tertentu. Protokol ini juga mendukung berbagai bahasa pemrograman dan platform, sehingga pengembang dapat menggunakannya dengan berbagai macam teknologi dan infrastruktur.
Hubungan Pelengkap dengan OpenAPI: Memilih Alat yang Tepat untuk Tugas
OpenAPI dan MCP bukanlah teknologi yang bersaing, melainkan alat pelengkap yang melayani tujuan yang berbeda. Kuncinya terletak pada memilih alat yang paling tepat untuk tugas tertentu.
- MCP untuk Interaksi Kompleks: MCP unggul dalam skenario yang melibatkan interaksi yang kaya antara aplikasi AI. Kemampuannya untuk menangani alur kerja yang kompleks dan mengatur penggunaan beberapa alat membuatnya sangat cocok untuk tugas-tugas seperti pengambilan keputusan otomatis, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan otomatisasi proses yang cerdas. MCP menyediakan kerangka kerja yang fleksibel untuk mendefinisikan interaksi yang kompleks antara aplikasi AI dan sumber daya eksternal. Ini memungkinkan pengembang untuk membangun sistem AI yang canggih yang dapat berinteraksi dengan dunia di sekitar mereka dengan cara yang kaya dan bermakna.
- OpenAPI untuk Parsing Spesifikasi API: OpenAPI bersinar ketika tujuannya adalah untuk memungkinkan model membaca dan menafsirkan spesifikasi API dengan mudah. Formatnya yang terstandardisasi dan dokumentasi yang komprehensif menjadikannya ideal untuk tugas-tugas seperti pengambilan data, integrasi layanan, dan pengembangan aplikasi. OpenAPI menyediakan cara standar untuk mendeskripsikan API. Ini memungkinkan model AI untuk menemukan dan menggunakan API dengan mudah tanpa memerlukan pengetahuan khusus tentang API tersebut.
Dengan memahami kekuatan masing-masing protokol, pengembang dapat membuat keputusan yang tepat tentang alat mana yang akan digunakan untuk tugas tertentu. Dalam beberapa kasus, pendekatan hybrid mungkin menjadi yang paling efektif, memanfaatkan kekuatan MCP dan OpenAPI untuk mencapai hasil yang optimal. Misalnya, pengembang dapat menggunakan OpenAPI untuk mendeskripsikan API yang akan digunakan oleh model AI dan kemudian menggunakan MCP untuk mengatur interaksi antara model AI dan API.
Konstruksi Cepat dengan Bantuan AI: Merampingkan Pengembangan Server
Pengkodean berbantuan AI adalah aset yang tak ternilai untuk mempercepat konstruksi server MCP. Dengan memanfaatkan kekuatan large language models (LLMs), pengembang dapat secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang dibutuhkan untuk membangun dan menyebarkan server yang sesuai dengan MCP.
- Pembuatan Cuplikan Kode: Selama fase pengembangan awal, pengembang dapat memasukkan cuplikan kode dari MCP SDK ke dalam jendela konteks LLM. LLM kemudian dapat menganalisis cuplikan ini dan menghasilkan kode untuk membangun server. Pendekatan ini memungkinkan pengembang untuk dengan cepat membuat kerangka kerja server dasar dan mengulanginya pada tahap selanjutnya. LLM dapat menghasilkan kode untuk berbagai tugas, seperti menangani permintaan, mengakses sumber daya, dan memproses data.
- Optimasi Detail: Sementara LLM dapat memberikan fondasi yang kuat untuk pengembangan server, penting untuk memperbaiki dan mengoptimalkan kode yang dihasilkan. Pengembang harus dengan hati-hati meninjau kode untuk memastikan bahwa kode tersebut memenuhi persyaratan khusus aplikasi mereka dan mematuhi praktik terbaik untuk kinerja dan keamanan. Ini mungkin termasuk mengoptimalkan kode untuk kecepatan, mengurangi penggunaan memori, dan mencegah kerentanan keamanan.
Dengan menggabungkan kecepatan dan efisiensi pengkodean berbantuan AI dengan keahlian pengembang manusia, organisasi dapat mempercepat pengembangan dan penerapan solusi AI berbasis MCP. Pengembang manusia dapat fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks, seperti merancang arsitektur sistem dan mengintegrasikan berbagai komponen.
Arah Masa Depan: Merangkul Statefulness dan Menyeimbangkan Kompleksitas
Masa depan aplikasi AI, ekosistem, dan agen semakin mengerucut ke arah statefulness. Pergeseran paradigma ini memperkenalkan peluang dan tantangan, dan ini adalah topik perdebatan yang sedang berlangsung dalam tim inti Anthropic MCP.
- Keuntungan Statefulness: Statefulness memungkinkan sistem AI untuk memelihara danmemanfaatkan informasi kontekstual di berbagai interaksi. Ini memungkinkan interaksi yang lebih dipersonalisasi, adaptif, dan efisien. Misalnya, asisten AI stateful dapat mengingat percakapan dan preferensi sebelumnya, memberikan respons yang lebih relevan dan bermanfaat. Statefulness juga memungkinkan sistem AI untuk belajar dari pengalaman mereka dan meningkatkan kinerja mereka dari waktu ke waktu.
- Trade-off Kompleksitas: Sementara statefulness menawarkan banyak manfaat, ia juga memperkenalkan peningkatan kompleksitas. Mengelola dan memelihara state dapat menjadi tantangan, terutama di lingkungan yang terdistribusi dan dinamis. Penting untuk mencapai keseimbangan antara manfaat statefulness dan kompleksitas yang terkait. Kompleksitas statefulness dapat menyebabkan masalah kinerja, seperti peningkatan penggunaan memori dan latensi. Penting untuk merancang sistem stateful dengan hati-hati untuk meminimalkan dampak kompleksitas pada kinerja.
Tim Anthropic berkomitmen untuk mengeksplorasi dan mengatasi tantangan yang terkait dengan statefulness, memastikan bahwa protokol MCP dapat secara efektif mendukung aplikasi AI stateful sambil mempertahankan kemudahan penggunaan dan skalabilitasnya. Tim juga bekerja untuk mengembangkan alat dan teknik baru untuk mengelola kompleksitas statefulness.
Pengembangan Ekosistem: Mempromosikan Kolaborasi dan Standar Terbuka
Protokol MCP siap untuk menjadi standar terbuka yang digerakkan oleh komunitas, dengan kontribusi dari beberapa perusahaan dan berbagai macam aplikasi. Pendekatan kolaboratif ini akan memastikan bahwa protokol tetap relevan dan mudah beradaptasi dengan kebutuhan komunitas AI yang terus berkembang.
- Kontribusi Multi-Perusahaan: Keterlibatan beberapa perusahaan dalam pengembangan protokol MCP mendorong inovasi dan memastikan bahwa protokol mencerminkan berbagai macam perspektif dan kasus penggunaan. Kontribusi multi-perusahaan juga membantu untuk memastikan bahwa protokol bersifat netral dan tidak bias terhadap vendor tertentu.
- Dukungan SDK Multi-Bahasa: Ketersediaan SDK dalam berbagai bahasa pemrograman memudahkan pengembang untuk mengadopsi dan mengintegrasikan protokol MCP ke dalam proyek mereka yang ada. Dukungan SDK multi-bahasa juga membantu untuk meningkatkan adopsi protokol di berbagai platform dan lingkungan pengembangan.
- Pengembangan Berbasis Komunitas: Komitmen protokol MCP terhadap pengembangan berbasis komunitas memastikan bahwa protokol tetap responsif terhadap kebutuhan komunitas AI dan bahwa protokol berkembang dengan cara yang menguntungkan semua pemangku kepentingan. Pengembangan berbasis komunitas juga membantu untuk memastikan bahwa protokol transparan dan akuntabel.
Dengan membina kolaborasi, mempromosikan standar terbuka, dan merangkul pengembangan berbasis komunitas, protokol MCP membuka jalan bagi ekosistem AI yang lebih terbuka, interoperable, dan inovatif. Ekosistem ini akan memungkinkan pengembang untuk membangun solusi AI yang lebih kuat dan fleksibel yang dapat memecahkan masalah yang kompleks dan meningkatkan kehidupan orang.