Protokół Kontekstu Modelu (MCP) szybko staje się fundamentem nowej generacji aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Opracowany przez Anthropic pod koniec 2024 roku i udostępniony jako otwarty standard, MCP ma na celu rozwiązanie kluczowego problemu w ekosystemie AI: jak płynnie i bezpiecznie łączyć duże modele językowe (LLM) i agentów AI z rozległą i stale zmieniającą się sferą rzeczywistych danych, narzędzi i usług.
Anthropic wyjaśnia, że wraz z ulepszaniem asystentów AI i stojących za nimi dużych modeli językowych ‘nawet najbardziej zaawansowane modele są ograniczone przez izolację od danych – uwięzione za silosami informacyjnymi i systemami dziedzictwa. Każde nowe źródło danych wymaga własnej, niestandardowej implementacji, co utrudnia skalowanie naprawdę połączonych systemów’.
MCP jest odpowiedzią Anthropic na to wyzwanie. Firma twierdzi, że protokół zapewni ‘uniwersalny, otwarty standard łączenia systemów AI ze źródłami danych, zastępując fragmentowane integracje pojedynczym protokołem’.
MCP: Uniwersalny adapter dla danych AI
Moim zdaniem, MCP to uniwersalny adapter danych dla sztucznej inteligencji. Jak stwierdziła firma Aisera, koncentrująca się na AI, możesz traktować MCP jako ‘port USB-C dla AI’. Tak jak USB-C ujednolicił sposób, w jaki podłączamy urządzenia, tak MCP ujednolica sposób, w jaki modele AI wchodzą w interakcje z systemami zewnętrznymi. Innymi słowy, Jim Zemlin, dyrektor wykonawczy Linux Foundation, opisuje MCP jako ‘stający się podstawową warstwą komunikacyjną dla systemów AI, podobnie jak HTTP dla sieci’.
Konkretnie, MCP definiuje standardowy protokół oparty na JSON-RPC 2.0, który umożliwia aplikacjom AI wywoływanie funkcji, pobieranie danych i wykorzystywanie podpowiedzi z dowolnego kompatybilnego narzędzia, bazy danych lub usługi za pośrednictwem jednego, bezpiecznego interfejsu.
Architektura i komponenty MCP
Osiąga się to poprzez przestrzeganie architektury klient-serwer z kilkoma kluczowymi komponentami. Są to:
- Host: Aplikacja oparta na AI, która potrzebuje dostępu do danych zewnętrznych (np. Claude Desktop, Integrated Development Environment (IDE), chatbot).
- Klient: Zarządza dedykowanym, stanowym połączeniem z pojedynczym serwerem MCP, obsługując komunikację i negocjacje możliwości.
- Serwer: Udostępnia określone funkcje – narzędzia (funkcje), zasoby (dane) i podpowiedzi – za pośrednictwem protokołu MCP, łącząc się z lokalnymi lub zdalnymi źródłami danych.
- Protokół bazowy: Standardowa warstwa przesyłania komunikatów (JSON-RPC 2.0) zapewnia, że wszystkie komponenty komunikują się niezawodnie i bezpiecznie.
Ta architektura przekształca ‘problem integracjiM×N’ (gdzie M aplikacji AI musi łączyć się z N narzędziami, co wymaga M×N niestandardowych konektorów) w prostszy ‘problem M+N’. W rezultacie każde narzędzie i aplikacja muszą obsługiwać MCP tylko raz, aby osiągnąć interoperacyjność. To naprawdę oszczędza czas programistom.
Jak działa MCP
Po pierwsze, gdy aplikacja AI uruchamia się, uruchamia klienta MCP, a każdy klient łączy się z innym serwerem MCP. Klienci negocjują wersję protokołu i możliwości. Po nawiązaniu połączenia z klientem, wysyła on zapytanie do serwera o dostępne narzędzia, zasoby i podpowiedzi.
Po nawiązaniu połączenia model AI ma teraz dostęp do danych i możliwości serwera w czasie rzeczywistym, dynamicznie aktualizując swój kontekst. Oznacza to, że MCP umożliwia chatbotom AI dostęp do najnowszych danych w czasie rzeczywistym, zamiast polegać na wstępnie indeksowanych zbiorach danych, osadzonych informacjach lub informacjach w pamięci podręcznej w LLM.
Dlatego, gdy poprosisz AI o wykonanie zadania (np. ‘Jaka jest najnowsza cena lotu z Nowego Jorku do Los Angeles?’), AI przekierowuje żądanie przez klienta MCP do odpowiedniego serwera. Następnie serwer wykonuje funkcję, zwraca wynik, a AI włącza te najnowsze dane do twojej odpowiedzi.
Ponadto MCP umożliwia modelom AI odkrywanie i wykorzystywanie nowych narzędzi w czasie wykonywania. Oznacza to, że twój agent AI może dostosowywać się do nowych zadań i środowisk bez konieczności wprowadzania znaczących zmian w kodzie lub ponownego uczenia maszynowego (ML).
Krótko mówiąc, MCP zastępuje fragmentowane, niestandardowe integracje pojedynczym, otwartym protokołem. Oznacza to, że programiści muszą zaimplementować MCP tylko raz, aby połączyć model AI z dowolnym kompatybilnym źródłem danych lub narzędziem, co znacznie zmniejsza złożoność integracji i koszty utrzymania. To ułatwia życie programistom.
Mówiąc bardziej wprost, możesz użyć AI do wygenerowania kodu MCP i rozwiązania problemów z implementacją.
Kluczowe zalety MCP
Oto, co oferuje MCP:
Ujednolicona, standardowa integracja: MCP działa jako uniwersalny protokół, umożliwiając programistom podłączenie swoich usług, API i źródeł danych do dowolnego klienta AI (np. chatbot, IDE lub niestandardowy agent) za pośrednictwem jednego, standardowego interfejsu.
Dwukierunkowa komunikacja i bogate interakcje: MCP obsługuje bezpieczną, dwukierunkową komunikację w czasie rzeczywistym między modelami AI a systemami zewnętrznymi, umożliwiając nie tylko pobieranie danych, ale także wywoływanie narzędzi i wykonywanie operacji.
Skalowalność i ponowne wykorzystanie ekosystemu: Po zaimplementowaniu MCP dla usługi, każdy klient AI zgodny z MCP może uzyskać do niej dostęp, promując ekosystem wielokrotnego użytku konektorów i przyspieszając adopcję.
Spójność i interoperacyjność: MCP wymusza spójne formaty żądań/odpowiedzi JSON. To ułatwia debugowanie, utrzymanie i rozszerzanie integracji, niezależnie od bazowej usługi lub modelu AI. Oznacza to również, że integracje pozostają niezawodne, nawet jeśli zmienisz modele lub dodasz nowe narzędzia.
Zwiększone bezpieczeństwo i kontrola dostępu: MCP został zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie, obsługując szyfrowanie, precyzyjną kontrolę dostępu i zatwierdzanie wrażliwych operacji przez użytkownika. Możesz także samodzielnie hostować serwery MCP, co pozwala na przechowywanie danych w wewnętrznej infrastrukturze.
Skrócony czas rozwoju i utrzymania: Unikając fragmentowanych, jednorazowych integracji, programiści oszczędzają czas na konfigurację i bieżące utrzymanie, co pozwala im skupić się na logice aplikacji wyższego poziomu i innowacjach. Ponadto wyraźne oddzielenie logiki agenta od funkcji backendowych sprawia, że bazy kodu są bardziej modułowe i łatwiejsze w utrzymaniu.
Adopcja i perspektywy MCP
Dla każdego standardu najważniejsze pytanie brzmi: ‘Czy ludzie go przyjmą?’. Zaledwie kilka miesięcy później odpowiedź jest głośna i wyraźna: tak. OpenAI dodało wsparcie dla niego w marcu 2025 roku. 9 kwietnia Demis Hassabis, lider Google DeepMind, wyraził swoje poparcie. Sundar Pichai, dyrektor generalny Google, szybko przytaknął. Inne firmy, w tym Microsoft, Replit i Zapier, również poszły w ich ślady.
To nie tylko puste słowa. Powstaje stale rosnąca biblioteka gotowych konektorów MCP. Na przykład Docker ogłosił niedawno, że będzie obsługiwał MCP za pośrednictwem katalogu MCP. Katalog, niespełna sześć miesięcy po wprowadzeniu MCP, zawiera już ponad 100 serwerów MCP od firm takich jak Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch i innych.
Oprócz tego, do czego ma dostęp Docker, istnieją już setki serwerów MCP. Serwery te mogą być używane do następujących zadań:
- Chatboty obsługi klienta: Asystenci AI mogą uzyskiwać dostęp do danych CRM, informacji o produktach i zgłoszeń pomocy technicznej w czasie rzeczywistym, aby zapewnić dokładną, kontekstową pomoc.
- Wyszukiwanie korporacyjne AI: AI może przeszukiwać repozytoria dokumentów, bazy danych i magazyny w chmurze, a także łączyć odpowiedzi z odpowiednimi dokumentami źródłowymi.
- Narzędzia dla programistów: Asystenci kodowania mogą wchodzić w interakcje z CVS i innymi systemami kontroli wersji, narzędziami do śledzenia problemów i dokumentacją.
- Agenci AI: Oczywiście, autonomiczni agenci mogą planować wieloetapowe zadania, wykonywać działania w imieniu użytkowników i dostosowywać się do zmieniających się potrzeb, wykorzystując narzędzia i dane podłączone za pośrednictwem MCP.
Prawdziwe pytanie brzmi, do czego nie można użyć MCP.
MCP reprezentuje zmianę paradygmatu: od izolowanej, statycznej AI do systemów głęboko zintegrowanych, świadomych kontekstu i zdolnych do działania. Wraz z dojrzewaniem protokołu, będzie on wspierał nową generację agentów i asystentów AI, którzy mogą bezpiecznie, wydajnie i na dużą skalę rozumować, działać i współpracować w pełnym spektrum narzędzi i danych cyfrowych.
Od czasu eksplozji generatywnej AI w 2022 roku nie widziałem żadnej technologii, która rozwinęła się tak szybko. Ale to, co naprawdę mi się kojarzy, to pojawienie się Kubernetes ponad dekadę temu. W tamtym czasie wielu ludzi myślało, że będzie rywalizacja w orkiestratorach kontenerów, takich jak teraz prawie zapomniane programy Swarm i Mesosphere. Od początku wiedziałem, że Kubernetes będzie zwycięzcą.
Więc teraz to przewiduję. MCP będzie łącznością dla AI, odblokowując pełny potencjał AI w przedsiębiorstwach, chmurze i szerszym świecie.