Odkrywanie MCP: Ujednolicony Protokół Wywoływania Narzędzi
Definiowanie MCP
MCP (Model Context Protocol) to otwarty protokół techniczny, którego celem jest standaryzacja interakcji dużych modeli językowych (LLM) z zewnętrznymi narzędziami i usługami. Można go postrzegać jako uniwersalny tłumacz w świecie AI, umożliwiający modelom ‘rozmowę’ z różnorodnymi narzędziami. Zapewnia wspólny język i strukturę dla LLM, aby mogły żądać i wykorzystywać funkcjonalności oferowane przez różne aplikacje i usługi.
Potrzeba MCP
Przed pojawieniem się MCP, wywoływanie narzędzi AI borykało się z dwoma kluczowymi problemami:
- Fragmentacja Interfejsów: Każdy LLM używał odrębnych formatów instrukcji, a każde API narzędzia miało unikalne struktury danych. Programiści byli zmuszeni pisać niestandardowy kod połączenia dla każdej kombinacji, co prowadziło do złożonego i nieefektywnego procesu rozwoju.
- Niska Efektywność Rozwoju: To podejście ‘jeden do jednego’ okazało się kosztowne i trudne do skalowania. Przypominało zatrudnianie dedykowanego tłumacza dla każdego zagranicznego klienta, co utrudniało produktywność i elastyczność.
MCP rozwiązuje te problemy, zapewniając ustandaryzowane ramy dla LLM do interakcji z zewnętrznymi narzędziami, upraszczając proces rozwoju i umożliwiając większą skalowalność.
Zrozumienie Funkcjonalności MCP
Architekturę techniczną MCP można konceptualizować jako system składający się z trzech podstawowych komponentów: MCP Host, MCP Client i MCP Server. Elementy te współpracują synergicznie, aby ułatwić bezproblemową komunikację między modelami AI a światem zewnętrznym.
Aby zrozumieć rolę MCP, rozważmy nowoczesne środowisko korporacyjne. W tej analogii:
- Użytkownicy reprezentują kadrę kierowniczą wyższego szczebla, odpowiedzialną za rozumienie potrzeb użytkowników i podejmowanie ostatecznych decyzji.
- Duże Modele Językowe (LLM) (takie jak Claude lub GPT) rozumieją instrukcje kadry kierowniczej, planują kroki zadań, określają, kiedy korzystać z usług zewnętrznych, i konsolidują informacje, aby udzielać odpowiedzi.
- Systemy Agentów działają jako osobiste asystentki lub sekretarze wykonawczy, wykonując zadania zgodnie z instrukcjami.
- MCP działa jako ustandaryzowana platforma komunikacyjna lub system dostępu do usług korporacyjnych używany przez sekretarzy. Nie podejmuje decyzji, ale postępuje zgodnie z instrukcjami, komunikując się z różnymi dostawcami usług w ujednoliconym formacie i protokole.
Przed MCP interakcja AI z zewnętrznymi narzędziami przypominała erę chaotycznych standardów komunikacji. Za każdym razem, gdy sekretarz (Agent) musiał skontaktować się z innym działem lub zewnętrznym dostawcą, musiał używać innego urządzenia komunikacyjnego lub oprogramowania. Wymagało to znajomości różnych systemów, co prowadziło do nieefektywności. Programiści musieli pisać oddzielne kody połączeń dla każdego narzędzia, co prowadziło do marnowania czasu i ograniczonej skalowalności.
MCP usprawnia ten proces, zapewniając ujednoliconą platformę komunikacyjną, umożliwiając sekretarzom kontakt z dowolnym działem lub dostawcą usług przy użyciu tego samego systemu i protokołu komunikacyjnego. Programiści muszą zaimplementować interfejs MCP tylko raz, umożliwiając systemom AI interakcję ze wszystkimi narzędziami, które obsługują protokół.
MCP: Skrzynka Narzędzi Zbudowana na Wywołaniu Funkcji
Należy zrozumieć, że MCP nie jest zamiennikiem tradycyjnego Wywoływania Funkcji; jest raczej uzupełniającym komponentem, który zwiększa jego możliwości.
Wywoływanie Funkcji to podstawowy mechanizm, za pomocą którego LLM wchodzą w interakcje z zewnętrznymi narzędziami lub interfejsami API. Jest to podstawowa zdolność LLM, umożliwiająca im identyfikację, kiedy narzędzie jest potrzebne i jakiego rodzaju narzędzie jest wymagane.
MCP działa jako system klasyfikacji narzędzi, zapewniając ustrukturyzowane ramy do organizowania i uzyskiwania dostępu do różnych narzędzi. Dlatego MCP nie zastępuje Wywoływania Funkcji, ale raczej współpracuje z Agentami w celu wykonywania złożonych zadań.
Kompletny proces wywoływania narzędzi obejmuje kombinację ‘Wywoływanie Funkcji + Agent + System MCP’.
Zasadniczo LLM wyraża potrzebę wywołania określonego narzędzia poprzez Wywoływanie Funkcji. Agent postępuje zgodnie z instrukcjami, aby wykonać wywołanie narzędzia, a MCP zapewnia ustandaryzowaną specyfikację wywoływania narzędzia.
Rozważmy następującą analogię: szef (użytkownik) chce kawy. W biurze (MCP Host) kierownik biura (LLM) instruuje sekretarza (Agenta), aby kupił Americano (Wywoływanie Funkcji). Sekretarz sprawdza listę dostawców i stwierdza, że dostawca kawy Americano zintegrował się z Meituanem lub ujednoliconym systemem zamówień firmy (zaimplementowano MCP Server). Sekretarz następnie lokalizuje dostawcę w systemie zamówień (MCP Client) i składa zamówienie.
Wcześniej, bez MCP, gdy LLM wydał Wywoływanie Funkcji, Agent tłumaczył i bezpośrednio łączył się z API, aby wywołać narzędzie. Każde API wymagało oddzielnego trybu wywoływania i zdefiniowanej listy narzędzi oraz trybu wywoływania dla Agenta do interpretacji. Dzięki MCP wiele interfejsów API można zamawiać bezpośrednio za pośrednictwem MCP Client dostawcy, oszczędzając Agentowi czas i wysiłek. Jednak Wywoływanie Funkcji LLM pozostaje niezmienione, nadal w formacie {tool: ‘buy coffee’, ‘type’: ‘Americano’}.
Rozróżniając Wywoływanie Funkcji i MCP, staje się jasne, że MCP nie determinuje, które narzędzie ma być użyte, ani nie obsługuje planowania zadań ani intencji użytkownika. Te aspekty wchodzą w zakres warstwy Agenta. MCP po prostu zapewnia ujednolicony interfejs narzędzi, stając się uznanym standardowym protokołem w branży.
Wyzwania Rozwojowe MCP i Krajobraz Rynkowy
Dylemat Rozwojowy
Od lutego społeczność programistów AI była świadkiem ‘gorączki złota MCP’. Pod nieobecność oficjalnego sklepu z aplikacjami, tysiące narzędzi dobrowolnie zintegrowało się z protokołem MCP w ciągu trzech miesięcy.
Ten szybki wzrost wyniósł MCP w centrum uwagi branży, ale także ujawnił lukę między aspiracjami a rzeczywistością. Programiści początkowo postrzegali MCP jako ‘uniwersalny klucz’, ale okazało się, że jest to bardziej ‘specjalistyczny klucz’, doskonały w niektórych scenariuszach, ale mniej skuteczny w innych.
Uczestników MCP można podzielić na lokalne aplikacje klienckie, chmurowe aplikacje klienckie i programistów serwerów MCP. Aplikacje lokalne są podobne do lokalnych asystentów AI, podczas gdy chmurowe aplikacje klienckie przypominają internetowe wersje ChatGPT. Programiści serwerów MCP są faktycznymi dostawcami narzędzi, którzy muszą przepakować swoje API, aby były zgodne z zasadami MCP.
Pojawienie się MCP zostało początkowo powitane przez lokalne aplikacje klienckie, ale chmurowe aplikacje klienckie i programiści serwerów MCP napotkali wyzwania.
MCP wywodzi się z aplikacji Anthropic Claude Desktop, początkowo zaprojektowanej jako protokół interfejsu do wywoływania lokalnych plików i funkcji, głęboko zakorzeniony w potrzebach po stronie klienta.
Dla lokalnych użytkowników klienta MCP stanowił rewolucję, oferując nieskończenie rozszerzalną skrzynkę narzędzi, która pozwalała użytkownikom na ciągłe rozszerzanie możliwości swoich asystentów AI.
Lokalne aplikacje klienckie, takie jak Cursor i Claude Desktop, wykorzystały MCP, aby umożliwić użytkownikom dynamiczne dodawanie narzędzi w oparciu o indywidualne potrzeby, osiągając nieograniczone rozszerzenie możliwości asystenta AI.
MCP rozwiązuje podstawowy problem w rozwoju lokalnego klienta: jak umożliwić aplikacjom AI bezproblemową interakcję z lokalnymi środowiskami i narzędziami zewnętrznymi bez opracowywania oddzielnych interfejsów dla każdego narzędzia. Ten ujednolicony protokół znacznie obniża koszty integracji, zapewniając małym startupom i indywidualnym programistom skrót do budowania bogatych w funkcje aplikacji AI z ograniczonymi zasobami.
Jednak atrakcyjność MCP maleje, gdy weźmie się pod uwagę rozwój po stronie serwera (MCP Server) i klientów w chmurze. Wczesne wersje MCP wykorzystywały mechanizm podwójnego łącza dla serwerów w chmurze (zdalny), używając długiego połączenia SSE do jednokierunkowego przesyłania wiadomości z serwera do klienta i krótkiego połączenia HTTP do wysyłania wiadomości.
To podejście dobrze sprawdzało się w przypadku terminowego przekazywania opinii użytkowników i interwencji, ale stworzyło szereg wyzwań inżynieryjnych w środowiskach po stronie serwera.
Po pierwsze, implementacja interfejsu MCP stanowi dodatkowe obciążenie dla dużych dostawców usług korporacyjnych, bez konieczności uzyskiwania odpowiadających im korzyści. Usługi te często mają dojrzałe systemy API, a zapewnienie dodatkowej warstwy adaptacji MCP może jedynie zwiększyć koszty konserwacji bez tworzenia znacznej wartości. Wiele aplikacji na poziomie korporacyjnym preferuje zamknięte, kontrolowane mechanizmy wywoływania narzędzi od otwartego ekosystemu MCP.
Ponadto, aby obsługiwać wywołania o dużej współbieżności, usługi MCP często muszą być skalowane do architektur wieloserwerowych. Model podwójnego połączenia MCP wprowadza złożoność adresowania między maszynami. Gdy długie połączenie jest nawiązywane na jednym serwerze, a żądanie jest kierowane do innego serwera, potrzebny jest dodatkowy mechanizm kolejki rozgłoszeniowej, aby skoordynować te rozproszone połączenia, co znacznie zwiększa trudność implementacji i koszty konserwacji.
Po drugie, MCP ma ograniczenia w dziedzinie aplikacji chmurowych. Agenci AI w chmurze (agenci po stronie serwera) zazwyczaj działają w usługach bezstanowych, przetwarzając zadania po akceptacji i zwalniając zasoby po zakończeniu. Używanie MCP Client po stronie serwera wymaga tymczasowego utworzenia łącza SSE, wysłania żądania wywołania narzędzia, odebrania wyniku z SSE, a następnie zamknięcia łącza SSE, co jest nieefektywnym podejściem, które zwiększa złożoność i zmniejsza wydajność. W tym scenariuszu powinien wystarczyć pojedynczy wniosek RPC.
W praktyce aplikacje chmurowe korzystające z MCP często polegają na wstępnie ustawionych zestawach narzędzi i nie wykorzystują funkcji podpisu MCP polegającej na dynamicznym wykrywaniu narzędzi i elastycznym ładowaniu.
Tryb interakcji danych środowisk chmurowych ogranicza możliwość swobodnego korzystania z narzędzi zgodnie z zamierzeniami MCP. Wymaga to wysoce ustandaryzowanego procesu wywoływania określonych, zakodowanych na stałe narzędzi, poświęcając elastyczność.
Zespół MCP wykazał się reakcją na opinie użytkowników. Po otrzymaniu informacji zwrotnych od programistów po stronie serwera, MCP zaktualizował swój protokół 26 marca, zastępując oryginalny transport SSE przesyłaniem strumieniowym HTTP. Nowy protokół obsługuje zarówno scenariusze usług bezstanowych, które wymagają tylko pojedynczych żądań wywołania narzędzia, jak i wymagania dotyczące przesyłania w czasie rzeczywistym, które wcześniej były spełniane za pomocą podwójnych łączy HTTP + SSE.
Ulepszenia te sugerują, że obecne problemy z MCP wynikają z początkowych ograniczeń projektowych, ale nie są nie do pokonania.
Chaos na Rynku
Kolejnym wyzwaniem stojącym przed MCP jest niska użyteczność wielu implementacji na rynku.
Obecny rynek MCP przeżywa typowy cykl szumu technologicznego. Podobnie jak chaos z wczesnych dni App Store, mniej niż 20% z tysięcy dostępnych obecnie narzędzi MCP ma praktyczną wartość. Wiele implementacji ma poważne problemy, od prostych błędów konfiguracji po całkowitą niezdatność do użytku. Niektóre są wprowadzane na rynek w pośpiechu bez odpowiednich testów, podczas gdy inne są produktami eksperymentalnymi, które nigdy nie były przeznaczone do praktycznego użytku.
Bardziej fundamentalnym problemem jest to, że wiele implementacji MCP może nie być potrzebnych na rynku. Wiele narzędzi oferowanych za pośrednictwem MCP to po prostu przepakowane API, które były już dostępne i używane przed pojawieniem się MCP, dodając niewielką unikalną wartość.
Na przykład, dziesiątki usług wyszukiwania są oferowane za pośrednictwem MCP, ale ich jakość znacznie się różni. Niektóre usługi mogą być niedokładne lub powolne, co czyni je mniej pożądanymi niż istniejące rozwiązania.
Ponadto, MCP brakuje solidnego systemu oceny, co utrudnia Agentom wybór najbardziej odpowiedniego narzędzia w oparciu o wiarygodne metryki. Ten nieefektywny proces wyboru marnuje zasoby obliczeniowe, wydłuża czas wykonywania zadań i pogarsza komfort użytkowania.
Brak systemu oceny utrudnia agentom wybór najbardziej odpowiedniego narzędzia. Jeśli wiele usług MCP oferuje narzędzia o podobnych nazwach i opisach, agent może mieć trudności z wyborem najlepszej opcji, co prowadzi do marnowania tokenów i zmniejszenia wydajności.
Najbardziej udane aplikacje AI często stosują odwrotne podejście, zapewniając bardziej precyzyjne narzędzia, a nie większą ilość narzędzi. Na przykład Manus zdecydował się na budowanie wewnętrznych aplikacji zamiast wdrażania protokołu MCP, pomimo jego istnienia. Manus priorytetowo traktował dokładność i stabilność wywołań nad integracją z ekosystemem MCP.
Edytory kodu, takie jak Cursor, mają wbudowane funkcje programistyczne, co sprawia, że większość zewnętrznych narzędzi MCP jest zbędna.
Obecny chaotyczny stan rynku MCP niekoniecznie jest oznaką porażki, ale raczej koniecznym etapem rozwoju każdego powstającego ekosystemu technologicznego. Historyczny precedens sugeruje, że ta początkowa nadmierna ekspansja stopniowo zbiegnie się poprzez mechanizmy selekcji rynkowej, pozostawiając po sobie najcenniejsze elementy.
Proces ten pozwoli branży uczyć się na obecnych wyzwaniach i stworzyć silniejsze, bardziej niezawodne ramy MCP. Podobnie jak bańka dot-com doprowadziła do przełomowych innowacji w handlu elektronicznym i mediach społecznościowych, trend MCP może doprowadzić do bardziej usprawnionego i wartościowego ekosystemu narzędzi.
Otwarte podejście zespołu MCP do opinii użytkowników jest zachęcające, a branża potrzebuje lepszych narzędzi do oceny i zapewnienia jakości usług MCP, co pomoże uczynić ekosystem bardziej użytecznym.
MCP Jest Dobry, Nie Panaceum
Wspomniane powyżej problemy wynikają z ograniczeń i wad MCP, podkreślając, co może realistycznie osiągnąć. Jednak inne krytyki wynikają z nierealnych oczekiwań.
Jedna z ostatnich krytyk określa MCP jako wadliwy protokół, ponieważ nie dyktuje wzorców interakcji między LLM i MCP.
Niektórzy oczekują, że MCP automatycznie poprawi proces podejmowania decyzji przez system AI lub zwiększy efektywność planowania zadań. To oczekiwanie myli narzędzia z rzemieślnikami.
Problem wynika z niedopasowania poznawczego – oczekiwania, że protokół komunikacyjny będzie wykonywał zadania inteligentnego systemu. To tak, jakby obwiniać USB za brak możliwości edycji zdjęć lub winić standardy 5G za brak możliwości pisania kodu. MCP to przede wszystkim ustandaryzowane ‘gniazdo narzędzi’, zapewniające kompatybilność wtyczek, a nie dyktowanie, które urządzenie ma być użyte i jak.
Skuteczność wywoływania narzędzi przez Agenta zależy od czynników takich jak biegłość w wyborze narzędzi, umiejętności planowania zadań i rozumienie kontekstu, z których żaden nie wchodzi w zakres MCP. MCP gwarantuje jedynie ustandaryzowany interfejs narzędzi, a nie sposób, w jaki te narzędzia będą wybierane i łączone.
Często szukamy srebrnych kul w technologii, uniwersalnych rozwiązań. Podobnie jak w inżynierii oprogramowania aksjomat ‘nie ma srebrnej kuli’, używanie narzędzi AI nie ma magicznego rozwiązania. Silny system AI potrzebuje zaprojektowanych komponentów: LLM do rozumienia i generowania, frameworków Agentów do planowania i wykonywania oraz MCP skupionego na ujednoliconych interfejsach narzędzi.
MCP wykazuje dobre projektowanie protokołów – koncentrując się na jednym problemie i rozwiązując go dobrze, a nie na wszystkich. Jego powściągliwość pomaga mu w postępach w integracji narzędzi po stronie klienta.
Podmioty takie jak Qwen Alibaby, ‘Xinxiang’ Baidu i Kouzi Space ByteDance przyjmują protokół MCP, próbując ustanowić bardziej wydajne wewnętrzne ekosystemy MCP.
Istnieją jednak kluczowe różnice we wdrażaniu: Baidu i ByteDance są bardziej agresywne. Baidu próbuje podejścia od strony klienta (C-end), integrując kilka modeli AI i narzędzi zewnętrznych za pośrednictwem ‘Xinxiang’ (Kokone), wykorzystując protokół MCP, głównie dla urządzeń mobilnych, aby zintegrować się z codziennym życiem użytkownika i zachęcić do adopcji.
Kouzi Space ByteDance ma ponad 60 wtyczek rozszerzających MCP. Dostępny za pośrednictwem strony internetowej, uruchomił również natywne IDE AI, Trae, które obsługuje MCP, głównie w scenariuszach produktywności.
Alibaba zintegrowała protokół MCP z produktami takimi jak Alipay, umożliwiając wywoływanie narzędzi AI jednym kliknięciem, i udostępniła model Qwen3 na zasadach open source, który obsługuje protokół MCP, zwiększając jego możliwości Agentów.
Programiści Tencent Cloud wydali pakiet programistyczny AI, który obsługuje usługi hostingowe wtyczek MCP. Silnik wiedzy o dużych modelach Tencent Cloud umożliwia użytkownikom wywoływanie wtyczek MCP. Inteligentny agent programistyczny Craft, uruchomiony przez CodeBuddy Tencent Cloud, jest kompatybilny z otwartym ekosystemem MCP. Ponadto Tencent Maps i Tencent Cloud Storage wydały własny MCP SERVER.
Używanie narzędzi AI może ewoluować od bezpośredniej, pojedynczej operacji narzędziem do profesjonalnej współpracy Agentów, tak jak style programowania ewoluowały od języka asemblera do orientacji obiektowej.
W tym paradygmacie MCP może po prostu stać się częścią podstawowej infrastruktury, zamiast interfejsu skierowanego do użytkownika lub programisty. Bardziej kompletny plan może wymagać architektur takich jak Agent to Agents (A2A), aby zwiększyć efektywność planowania zadań i wyboru narzędzi poprzez zwiększenie poziomów abstrakcji.
Przywracając MCP jego roli ‘protokołu’, możemy rozpoznać jego prawdziwą moc napędzania standaryzacji branży – to może być najbardziej ceniony moment ‘odczarowania’ w ewolucji technologii.