Protokol Konteks Model (MCP) telah pantas muncul sebagai asas integrasi AI. Perkembangan terkini, didorong oleh gergasi industri, penemuan teknologi dalam sistem multi-ejen, dan pertumbuhan ekosistem yang ketara, telah mengukuhkan peranan penting MCP dalam perbincangan AI perusahaan. Paradigma ‘USB-C untuk AI’ ini dengan pantas beralih daripada konsep teori kepada realiti yang ketara.
Kedatangan Era ‘USB-C untuk AI’
Pada lewat tahun 2024, Anthropic mempelopori peralihan transformatif dalam ketersambungan sistem AI dengan pengenalan Protokol Konteks Model (MCP). Piawaian terbuka ini berfungsi sebagai penyambung universal, membolehkan komunikasi lancar antara model bahasa besar dan sumber data, alatan serta persekitaran luaran.
Prinsip asasnya adalah mudah dan elegan: bukannya membangunkan integrasi tersuai untuk setiap pembantu AI dan sumber data, protokol standard tunggal memudahkan penemuan dan interaksi antara mana-mana AI dan mana-mana alatan. Bayangkan ia sebagai ‘USB-C untuk AI,’ antara muka bersatu yang menggantikan web penyambung proprietari yang kompleks.
Aspek MCP yang luar biasa bukan sahaja dalam kecanggihan teknikalnya tetapi juga dalam penerimaan pantasnya. Menjelang Februari 2025, spesifikasi teknikal awal telah berkembang menjadi ekosistem yang berkembang maju yang mempunyai lebih 1,000 penyambung yang dibina oleh komuniti. Pertumbuhan yang dipercepatkan ini berpunca daripada konsensus yang jarang berlaku dalam industri, dengan pelancaran awal Anthropic diikuti dengan cepat oleh sokongan dan penerimaan daripada OpenAI dan Google, menjadikan MCP sebagai piawaian de facto. Tahap kerjasama ini benar-benar tidak pernah berlaku sebelum ini dalam arena AI.
Seni Bina MCP: Kesederhanaan dan Kuasa
Seni bina MCP adalah berdasarkan model klien-pelayan yang biasa kepada pembangun perusahaan. Aplikasi hos, seperti IDE atau chatbot, menyambung kepada berbilang pelayan MCP, setiap satu mendedahkan pelbagai alatan atau sumber data.
Saluran komunikasi selamat menggunakan Peristiwa yang Dihantar Pelayan (SSE) untuk respons penstriman. Struktur yang ringkas tetapi fleksibel ini menyokong pelbagai aplikasi, daripada akses fail asas kepada orkestrasi multi-ejen yang kompleks.
Pemain Utama Membentuk Ekosistem MCP
Penerimaan pantas MCP terbukti dalam pelbagai penyokong, daripada syarikat IT global kepada projek sumber terbuka di GitHub.
1. Peranan Asas Anthropic (Lewat 2024)
Anthropic dikreditkan dengan mencipta MCP dan segera menerimanya sebagai piawaian komuniti terbuka. Mereka mengeluarkan spesifikasi komprehensif dengan SDK dalam Python dan TypeScript, menunjukkan komitmen terhadap keterbukaan.
Pelancaran Claude Desktop dengan sokongan klien MCP asli menunjukkan bagaimana pembantu AI dapat mengekalkan konteks merentasi berbilang alatan dan bukannya terhad kepada integrasi individu. Anthropic menyediakan penyambung rujukan untuk sistem fail, Git, Slack, GitHub, dan pangkalan data, menetapkan duluan untuk diikuti oleh orang lain.
Pengguna perusahaan awal seperti Block (Square) dan Apollo mengesahkan MCP dalam persekitaran perniagaan dunia sebenar, manakala alatan pembangun seperti Zed, Replit, dan Codeium mula meningkatkan ciri AI mereka menggunakan protokol tersebut.
2. Pengesahan Pasaran OpenAI (Awal 2025)
Ekosistem mengalami rangsangan dramatik apabila Sam Altman dari OpenAI secara terbuka menyokong MCP, mengumumkan pelaksanaannya merentasi produk mereka. Ini menyatukan ekosistem AI yang sebelum ini bersaing, membolehkan ChatGPT dan Claude berkongsi kumpulan alatan yang sama.
Integrasi OpenAI merangkumi SDK Ejen mereka, aplikasi desktop ChatGPT yang akan datang, dan API Respons mereka, dengan berkesan membenarkan semua ejen yang dikuasakan OpenAI memanfaatkan seluruh alam semesta pelayan MCP. Ini menandakan peralihan ketara daripada pendekatan pemalam proprietari mereka ke arah ekosistem terbuka. Penerimaan piawaian oleh peneraju pasaran adalah tanda yang jelas tentang titik perubahan.
3. Tumpuan Perusahaan Google
Platform Vertex AI Awan Google menyusuli dengan Kit Pembangunan Ejen (ADK), yang secara jelas menyokong MCP untuk ‘melengkapkan ejen dengan data anda menggunakan piawaian terbuka.’ Ini digandingkan dengan protokol Agent2Agent untuk komunikasi antara ejen, mewujudkan rangka kerja komprehensif untuk membina sistem multi-ejen dalam persekitaran perusahaan.
Gabungan MCP (untuk ketersambungan ejen-ke-alatan) dan Agent2Agent (untuk kerjasama ejen-ke-ejen) membuka kemungkinan baharu untuk aliran kerja perniagaan yang kompleks. Pendekatan Google terkenal dengan perkongsiannya dengan lebih 50 pemain industri, termasuk Salesforce, menunjukkan komitmen untuk menjadikan MCP berfungsi dalam persekitaran perusahaan yang pelbagai.
4. Integrasi Pembangun Microsoft
Microsoft telah menyepadukan MCP secara mendalam ke dalam ekosistem alatan pembangunnya, bekerjasama dengan Anthropic untuk mengeluarkan SDK MCP C# rasmi dan menyepadukannya ke dalam GitHub Copilot dan Semantic Kernel (SK), rangka kerja orkestrasi AI Microsoft.
Inovasi Microsoft terletak pada membawa MCP ke teras pembangunan perisian. Mereka telah mengubah alatan seperti VS Code menjadi persekitaran tambahan AI di mana AI bukan sahaja mencadangkan kod tetapi secara aktif melaksanakan tugas. GitHub Copilot kini boleh menjalankan arahan terminal, mengubah suai fail, dan berinteraksi dengan repositori melalui antara muka MCP. Penerimaan mereka terhadap piawaian terbuka, digabungkan dengan jangkauan pasaran mereka melalui GitHub, VS Code, dan Azure, mempercepatkan inovasi yang didorong oleh komuniti.
Melangkaui Gergasi Teknologi: Ekosistem yang Berkembang
Walaupun pemain utama menyediakan banyak infrastruktur, inovasi yang ketara berlaku di pinggir. Beberapa projek menolak sempadan MCP dalam cara yang menarik:
Integrasi Java Perusahaan (Spring AI MCP)
Pasukan Rangka Kerja Spring di VMware menyedari keperluan untuk sokongan MCP kelas pertama untuk pembangun Java. Mereka melancarkan pemula Spring Boot untuk klien dan pelayan MCP, menjadikannya mudah untuk mencipta antara muka MCP untuk aplikasi Java perusahaan.
Ini merapatkan jurang antara AI termaju dan perisian perusahaan tradisional, membolehkan pembangun Java mendedahkan sistem sedia ada (pangkalan data, barisan mesej, aplikasi legasi) kepada ejen AI melalui MCP.
Integrasi-sebagai-Perkhidmatan (Composio)
Composio telah muncul sebagai hab terurus pelayan MCP, menawarkan lebih 250 penyambung sedia untuk digunakan yang merangkumi aplikasi awan, pangkalan data, dan banyak lagi. ‘Kedai aplikasi MCP’ ini membolehkan pembangun menyambungkan ejen AI mereka kepada ratusan perkhidmatan tanpa mengehos atau mengekod setiap penyambung sendiri. Inovasi Composio terletak pada model perniagaannya, menyediakan integrasi-sebagai-perkhidmatan untuk ejen AI dan mengendalikan kerumitan pengesahan dan penyelenggaraan.
Kerjasama Multi-Ejen (OWL CAMEL-AI)
Komuniti penyelidikan CAMEL-AI ‘Pembelajaran Tenaga Kerja yang Dioptimumkan‘ (OWL) menunjukkan bagaimana berbilang ejen AI khusus boleh bekerjasama dalam tugas yang kompleks, dengan setiap ejen dilengkapi dengan alatan MCP yang berbeza.
Pendekatan ini mencerminkan kerja berpasukan manusia, membolehkan ejen membahagikan tenaga kerja, berkongsi maklumat, dan menyelaraskan. OWL mencapai kedudukan teratas dalam penanda aras multi-ejen GAIA dengan skor purata 58.18, membuktikan bahawa sistem multi-ejen dengan alatan MCP mengatasi pendekatan terpencil.
Integrasi Dunia Fizikal (Chotu Robo)
Mungkin perkembangan yang paling menarik ialah melihat MCP melangkaui alam digital. Seorang pembangun bebas, Vishal Mysore, mencipta ‘Chotu Robo‘ – robot fizikal yang dikawal oleh Claude AI melalui MCP. Robot ini menggunakan mikropengawal ESP32 dengan pelayan MCP yang mendedahkan arahan motor dan bacaan penderia.
Projek ini menunjukkan fleksibiliti MCP dalam menyambungkan perkhidmatan AI awan kepada peranti tepi, berpotensi membuka sempadan baharu dalam IoT dan robotik.
Implikasi Ekonomi AI Menggunakan Alat
MCP mewakili lapisan infrastruktur kritikal yang akan mempercepatkan penggunaan ejen AI yang berfungsi sebagai tenaga kerja setara manusia. Dengan menyeragamkan cara AI menyambung kepada sistem perusahaan, MCP mengurangkan kos integrasi secara dramatik. Ini secara sejarah merupakan salah satu halangan terbesar kepada penggunaan AI. Kelahiran paradigma ekonomi baharu sedang berlaku, di mana ejen AI boleh dilengkapi dengan cepat dengan alatan khusus, sama seperti pekerja manusia diberi akses kepada sistem syarikat. Perbezaannya terletak pada skala dan kelajuan. Sebaik sahaja satu ejen boleh menggunakan alatan melalui MCP, mana-mana ejen boleh.
Ini mempunyai implikasi yang mendalam tentang cara organisasi akan menyusun tenaga kerja digital mereka. Daripada membina pembantu AI tersuai dengan keupayaan berkod keras yang terhad, syarikat kini boleh menggunakan ejen fleksibel yang menemui dan menggunakan alatan mengikut keperluan.
Dilema MCP Salesforce: Melawan Perkara yang Tidak Dapat Dielakkan?
Dalam landskap MCP yang berkembang pesat, Salesforce mendapati dirinya dalam kedudukan yang amat terdedah. Walaupun syarikat itu telah membuat pelaburan yang ketara dalam platform Agentforcenya, mereka sangat keberatan untuk menerima piawaian MCP yang diterima pakai denganpantas oleh pesaing mereka. Keraguan ini boleh difahami tetapi berpotensi rabun. MCP secara asasnya mencabar strategi AI terbenam Salesforce dengan membolehkan pembantu AI mengekalkan konteks merentasi berbilang alatan dengan lancar, dan bukannya dikelompokkan setiap integrasi.
Ekonomi adalah menarik: penyelesaian tindanan boleh menyalurkan data perusahaan ke dalam pelbagai model AI pada sebahagian kecil daripada kos alat tambahan AI terbenam seperti Agentforce, yang boleh berharga $30-$100 setiap pengguna setiap bulan. Apabila MCP menjadi piawaian universal untuk menyambungkan AI dengan sumber data, Salesforce berisiko diturunkan semata-mata sebagai sistem rekod manakala kecerdasan sebenar dan penglibatan pengguna berlaku melalui platform AI tindanan yang boleh mengakses data Salesforce dengan lancar bersama-sama sistem perusahaan lain.
Keengganan Salesforce untuk menerima sepenuhnya piawaian terbuka mencerminkan dilema inovator klasik – melindungi ekosistem proprietari mereka semasa pasaran beralih di bawah mereka. Bagi pelanggan perusahaan yang sudah melabur dalam berbilang sistem di luar Salesforce, janji MCP integrasi tanpa penguncian vendor membentangkan alternatif yang semakin menarik kepada pendekatan taman bertembok Agentforce.
Jalan ke Hadapan: Soalan dan Peluang
Walaupun penerimaan MCP sangat pantas, beberapa soalan masih belum terjawab:
- Keselamatan dan Tadbir Urus: Apabila MCP berkembang daripada hos setempat kepada berasaskan pelayan, bagaimanakah perusahaan akan menguruskan kebenaran dan jejak audit untuk ejen AI yang mengakses sistem sensitif melalui MCP?
- Penemuan Alat: Dengan beribu-ribu pelayan MCP tersedia, bagaimanakah ejen memilih alatan yang betul secara pintar untuk tugas yang diberikan?
- Orkestrasi Multi-Ejen: Apabila aliran kerja yang kompleks merangkumi berbilang ejen dan alatan, corak apakah yang akan muncul untuk penyelarasan dan pengendalian ralat?
- Model Perniagaan: Adakah kita akan melihat penyambung MCP khusus menjadi IP yang berharga, atau adakah ekosistem akan kekal sebagai sumber terbuka terutamanya?
- Akses Data AI Tindanan: Bagaimanakah syarikat seperti Salesforce, SAP dan lain-lain bertindak balas terhadap pelayan MCP yang menurunkan mereka kepada bekas data semata-mata?
Bagi pemimpin perusahaan, mesejnya jelas: MCP menjadi cara standard AI akan berinteraksi dengan sistem anda. Merancang untuk integrasi ini sekarang akan meletakkan organisasi anda untuk memanfaatkan ejen AI yang semakin canggih pada tahun-tahun akan datang.
Bagi pembangun, peluangnya sangat besar. Membina pelayan MCP untuk sumber data unik atau alatan khusus boleh mewujudkan nilai yang ketara apabila ekosistem berkembang.
Apabila piawaian ini terus matang, kita mungkin akan melihat lebih banyak aplikasi inovatif merentasi industri. Syarikat yang memahami dan menerima MCP terlebih dahulu akan mempunyai kelebihan yang ketara dalam menggunakan AI menggunakan alat dengan berkesan.