Membuka Protokol Konteks Model: Pengantar Pengembang

Protokol Konteks Model (MCP) dengan cepat muncul sebagai metode definitif untuk mengintegrasikan sumber daya eksternal ke dalam alur kerja agentik. Sementara pendekatan alternatif ada yang khusus untuk large language models (LLM), MCP dengan cepat menjadi standar, analog dengan REST untuk tujuan integrasi.

Panduan ini dirancang untuk pengembang Python dan bertujuan untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang MCP, yang mencakup prinsip-prinsip yang mendasarinya dan desain arsitektur. Kita akan mulai dengan menjelajahi motivasi di balik MCP dan struktur keseluruhannya, diikuti oleh implementasi langsung dan terperinci dari server dan klien.

Memahami Protokol Konteks Model

Diperkenalkan pada November 2024 oleh Anthropic, MCP adalah standar terbuka yang dibuat dengan cermat untuk mengoptimalkan interaksi antara model AI dan alat eksternal, repositori data, dan berbagai sumber daya.

Anthropic membayangkan MCP sebagai konektor universal untuk LLM, menarik kesejajaran dengan standarisasi yang dibawa oleh USB-C dalam koneksi perangkat keras. Ini memungkinkan pengembang untuk dengan mulus mengintegrasikan alat atau sumber data apa pun dengan aplikasi AI mereka melalui protokol terpadu. Dengan menganut filosofi agnostik bahasa dan menawarkan Software Development Kits (SDK) untuk bahasa seperti Python, TypeScript, Java, Kotlin, dan C#, MCP menghilangkan kebutuhan untuk integrasi khusus dan satu kali.

MCP beroperasi melalui dua komponen utama: server, yang mengekspos alat, sumber daya, dan perintah, dan klien, yang memfasilitasi koneksi antara model AI dan server ini. Komunikasi difasilitasi melalui JSON-RPC melalui HTTP, mengakomodasi alur kerja sinkron dan asinkron. Keamanan adalah perhatian utama, dengan izin eksplisit dan desain lokal-pertama yang memastikan privasi. MCP telah mengumpulkan dukungan dari platform AI utama dan mendorong pertumbuhan ekosistem yang pesat, memposisikannya sebagai teknologi fundamental untuk membangun agen AI yang kuat dan sadar konteks.

Framework dan platform seperti LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit, dan Microsoft Copilot Studio secara native mendukung MCP.

Penyelaman Mendalam ke Server dan Klien MCP

Alur kerja agentik bergantung pada dua elemen penting untuk operasi otonom: data saat ini dan akses ke sistem yang ada. Data disediakan sebagai konteks untuk LLM untuk memberikan informasi faktual, yang pada gilirannya membantu LLM dalam membuat keputusan yang tepat. Setelah keputusan dibuat untuk mengambil tindakan, akses terprogram ke sistem diperlukan, biasanya diekspos sebagai API yang tersedia sebagai alat.

Perlu dicatat bahwa server dan klien MCP dapat berfungsi secara independen dari LLM apa pun. Ketika klien diintegrasikan dengan LLM, ia berfungsi sebagai landasan alur kerja agentik.

Dalam arsitektur MCP, server mengabstraksi akses ke data dan alat. Misalnya, database dapat diintegrasikan sebagai sumber daya dalam server MCP. Klien memiliki akses hanya-baca ke sumber daya ini untuk pengambilan data. Sumber daya juga mendukung parameter untuk menerapkan filter atau membatasi data yang dibagikan dengan klien. Informasi penggajian karyawan, misalnya, adalah kandidat ideal untuk sumber daya.

Selain sumber daya, server MCP juga mengekspos alat yang memberdayakan klien untuk melakukan tindakan yang melampaui sekadar pengambilan data. Sementara sumber daya menawarkan akses hanya-baca, alat memfasilitasi pemanggilan API yang memanipulasi data atau mengeksekusi tindakan. Memanggil Stripe API untuk menyelesaikan transaksi pembayaran adalah contoh utama alat.

Selain sumber daya dan alat, server MCP dapat berfungsi sebagai repositori untuk perintah yang telah ditentukan sebelumnya. Klien dapat mengambil perintah ini dan mengirimkannya ke LLM, memastikan repositori perintah yang konsisten dan terstandarisasi.

Server MCP dapat dikueri untuk mendapatkan daftar sumber daya, alat, dan perintah yang mereka ekspos, menyediakan mekanisme penemuan dasar. Singkatnya, server MCP dapat mengekspos sumber daya, alat, dan perintah ke klien, sementara tindakan klien diserahkan kepada kebijaksanaan pengembang.

Klien MCP berada di dalam aplikasi host, seperti chatbot atau agen. Contoh aplikasi host termasuk Claude Desktop dan Cursor AI. Pengembang dapat membangun aplikasi agentik dengan banyak klien yang berinteraksi dengan satu atau lebih server MCP.

Klien MCP dapat dibuat tanpa berinteraksi dengan LLM. Namun, klien dapat berfungsi sebagai saluran yang kuat bagi LLM untuk mengakses server MCP.

Dalam alur kerja tipikal, aplikasi host, seperti chatbot atau agen, terhubung ke server MCP, mengambil sumber daya dan alat yang tersedia, dan menyajikannya ke LLM dalam format yang sesuai.

Berdasarkan perintah, LLM dapat kembali ke host untuk mengakses sumber daya atau memanggil alat melalui klien MCP. Sebagian besar framework agentik, seperti OpenAI Agents SDK dan Google ADK, mengabstraksi fungsionalitas ini dengan membuat perjalanan pulang pergi antara LLM dan aplikasi host menjadi mulus.

Menyelami Komunikasi Antara Server dan Klien MCP

Protokol komunikasi adalah aspek fundamental dari arsitektur MCP. Server MCP mendukung dua protokol transportasi: STDIO dan Server-Sent Events (SSE).

Protokol Transportasi STDIO

Saat menggunakan STDIO sebagai protokol transportasi, klien MCP secara langsung memanggil server MCP dan menyediakan parameter yang diperlukan. Kemudian menangkap output dari server, yang ditulis ke konsol, dan mengirimkannya ke aplikasi host.

Dalam skenario ini, klien dan server berbagi proses yang sama. Server hanya mengeksekusi perintah dan segera keluar. Proses ini berulang setiap kali klien memanggil server. Pada dasarnya, klien dan server beroperasi dalam proses tanpa melibatkan panggilan jarak jauh atau Remote Procedure Calls (RPC). Pendekatan ini paling cocok ketika klien dan server berada di mesin yang sama, menghilangkan latensi yang disebabkan oleh proses yang berjalan lama. Akibatnya, server dan klien MCP mempertahankan koneksi 1:1 saat menggunakan transportasi STDIO.

Protokol Transportasi Server-Sent Events (SSE)

Protokol transportasi kedua yang didukung oleh MCP adalah Server-Sent Events (SSE). Ini memberdayakan server untuk mendorong pembaruan real-time ke klien melalui koneksi HTTP tunggal yang persisten. Setelah klien memulai koneksi, server mengalirkan data sebagai peristiwa yang terjadi, menghilangkan kebutuhan untuk polling berulang. Pendekatan ini sangat efektif untuk aplikasi seperti umpan berita langsung atau notifikasi, di mana pembaruan sebagian besar mengalir dari server ke klien.

Dibandingkan dengan REST, SSE menawarkan latensi yang lebih rendah dan efisiensi yang lebih besar, karena REST mengharuskan klien untuk berulang kali melakukan polling server untuk data baru, meningkatkan overhead dan latensi. SSE juga menyediakan koneksi ulang otomatis dan terintegrasi dengan mulus dengan sebagian besar firewall, membuatnya lebih kuat untuk skenario real-time.

MCP memanfaatkan SSE alih-alih WebSockets untuk komunikasi jarak jauh terutama karena SSE menyediakan solusi yang lebih sederhana dan lebih kuat untuk skenario di mana hanya streaming server-ke-klien yang diperlukan. SSE beroperasi melalui HTTP standar, menyederhanakan integrasi dengan firewall dan jaringan terbatas. Ini juga memungkinkan server untuk mendorong pembaruan real-time ke klien tanpa kompleksitas mengelola koneksi WebSocket full-duplex.

Dalam MCP, komunikasi klien-ke-server dikelola dengan permintaan HTTP POST, sementara SSE menangani streaming pembaruan dari server ke klien, selaras dengan pola interaksi tipikal untuk alat AI dan notifikasi sumber daya. Pendekatan ini mengurangi overhead, menyederhanakan implementasi, dan meningkatkan kompatibilitas dengan infrastruktur yang ada, terutama jika dibandingkan dengan protokol WebSocket dua arah dan seringkali lebih kompleks.

JSON-RPC: Protokol Kabel

Sementara SSE berfungsi sebagai teknik komunikasi, JSON-RPC adalah protokol kabel yang digunakan oleh MCP. JSON-RPC adalah protokol ringan dan tanpa status yang dirancang untuk panggilan prosedur jarak jauh, menjadikannya ideal untuk pertukaran cepat dan dinamis yang diperlukan dalam alur kerja AI.

Dalam MCP, setiap interaksi, seperti memanggil alat, mengambil data, atau mencantumkan kemampuan yang tersedia, dikodekan sebagai pesan JSON-RPC, yang mencakup nama metode, parameter, dan pengidentifikasi untuk melacak respons. Pendekatan ini memungkinkan klien dan server MCP untuk berkomunikasi dengan mulus, terlepas dari bahasa implementasi yang mendasarinya, dan memastikan bahwa semua permintaan, respons, dan notifikasi mematuhi format yang dapat dioperasikan dan dapat diprediksi. Dengan membangun di atas JSON-RPC, MCP menyederhanakan integrasi, mendukung penanganan kesalahan, dan memungkinkan pengembang untuk membuat alur kerja agentik yang fleksibel dan dapat dikomposisikan yang dapat berinteraksi dengan berbagai alat dan sumber daya eksternal.

Tidak seperti protokol transportasi STDIO, SSE dapat mendukung banyak klien yang dilayani secara bersamaan oleh server MCP tunggal. Ini sangat bermanfaat ketika server MCP dihosting dari jarak jauh di lingkungan seperti Platform as a Service (PaaS) dan runtime tanpa server.

Keunggulan Utama MCP

  • Integrasi Terstandarisasi: MCP menyediakan protokol terpadu untuk mengintegrasikan berbagai alat dan sumber data ke dalam aplikasi AI, menghilangkan kebutuhan untuk integrasi khusus.

  • Agnostik Bahasa: Pendekatan agnostik bahasa MCP, ditambah dengan SDK untuk berbagai bahasa, menyederhanakan pengembangan di berbagai platform.

  • Keamanan yang Ditingkatkan: MCP memprioritaskan keamanan dengan izin eksplisit dan desain lokal-pertama, memastikan privasi dan perlindungan data.

  • Pembaruan Real-Time: Dukungan SSE memungkinkan pembaruan real-time dari server ke klien, memfasilitasi aliran data yang efisien dan mengurangi latensi.

  • Skalabilitas: Implementasi SSE MCP memungkinkan satu server untuk secara bersamaan melayani banyak klien, meningkatkan skalabilitas dan pemanfaatan sumber daya.

  • Pengembangan yang Disederhanakan: Penggunaan JSON-RPC sebagai protokol kabel menyederhanakan integrasi, mendukung penanganan kesalahan, dan memungkinkan komposisi alur kerja yang fleksibel.

  • Pertumbuhan Ekosistem: Adopsi MCP oleh platform AI utama mendorong pertumbuhan ekosistem yang pesat, menjadikannya teknologi fundamental untuk pengembangan AI.

Aplikasi Praktis MCP

  • Chatbot: MCP memungkinkan chatbot untuk mengakses basis pengetahuan eksternal, database, dan API untuk memberikan respons yang lebih terinformasi dan relevan.

  • Agen AI: MCP memberdayakan agen AI untuk berinteraksi dengan sistem eksternal, mengotomatiskan tugas, dan membuat keputusan berbasis data.

  • Integrasi Data: MCP menyederhanakan integrasi berbagai sumber data ke dalam aplikasi AI, memungkinkan analisis dan wawasan yang komprehensif.

  • Orkestrasi Alat: MCP memfasilitasi orkestrasi berbagai alat dan layanan dalam alur kerja AI, mengoptimalkan kinerja dan efisiensi.

  • Aplikasi Real-Time: Dukungan SSE MCP memungkinkan streaming data real-time untuk aplikasi seperti analisis keuangan, deteksi penipuan, dan pemeliharaan prediktif.

Mengimplementasikan MCP: Panduan Langkah demi Langkah

  1. Instal MCP SDK: Mulailah dengan menginstal MCP SDK untuk bahasa pemrograman pilihan Anda (misalnya, Python, TypeScript).

  2. Tentukan Sumber Daya dan Alat: Identifikasi sumber daya dan alat yang akan diekspos oleh server MCP Anda ke klien.

  3. Implementasikan Logika Server: Kembangkan logika sisi server untuk menangani permintaan klien untuk sumber daya dan alat.

  4. Konfigurasikan Keamanan: Terapkan tindakan keamanan yang tepat, seperti otentikasi dan otorisasi, untuk melindungi data dan layanan Anda.

  5. Buat Klien MCP: Kembangkan klien MCP untuk terhubung ke server dan mengakses sumber daya dan alat yang diekspos.

  6. Integrasikan dengan LLM: Integrasikan klien MCP dengan LLM Anda untuk mengaktifkan akses ke pengetahuan dan fungsionalitas eksternal.

  7. Uji dan Sebarkan: Uji secara menyeluruh implementasi MCP Anda dan sebarkan ke lingkungan produksi Anda.

Tren Masa Depan di MCP

  • Keamanan yang Ditingkatkan: Pengembangan berkelanjutan difokuskan untuk meningkatkan fitur keamanan MCP untuk mengatasi ancaman yang muncul dan memastikan privasi data.

  • Skalabilitas yang Ditingkatkan: Upaya sedang dilakukan untuk lebih meningkatkan skalabilitas dan kinerja MCP untuk mendukung aplikasi AI yang semakin kompleks.

  • Ekosistem yang Diperluas: Ekosistem MCP diharapkan terus berkembang, dengan alat, sumber daya, dan platform baru yang mengadopsi protokol.

  • Integrasi dengan Teknologi yang Muncul: MCP sedang diadaptasi untuk berintegrasi dengan teknologi yang muncul seperti federated learning dan AI terdesentralisasi.

  • Upaya Standarisasi: Upaya standarisasi berkelanjutan bertujuan untuk memperkuat MCP sebagai standar industri untuk integrasi AI.

Dengan memahami prinsip, arsitektur, dan implementasi MCP, pengembang dapat membuka potensi penuh AI dan membangun aplikasi inovatif yang memanfaatkan pengetahuan, alat, dan layanan eksternal. Saat lanskap AI terus berkembang, MCP akan memainkan peran yang semakin penting dalam membentuk masa depan sistem cerdas. Sangat penting bagi pengembang untuk merangkul protokol ini dan memanfaatkan kemampuannya untuk membuat solusi AI yang lebih kuat, sadar konteks, dan serbaguna. Seiring pertumbuhan komunitas dan munculnya kasus penggunaan baru, MCP menjanjikan untuk menjadi teknologi penting untuk memajukan bidang kecerdasan buatan.