MCP: Rewolucja w interakcji narzędzi Agentów AI

Architektura agentów AI szybko ewoluuje, co wymaga bardziej zaawansowanych metod interakcji tych agentów z narzędziami i danymi zewnętrznymi. W przeszłości integracja dużych modeli językowych (LLM) z narzędziami zewnętrznymi była procesem złożonym i fragmentarycznym. Obecnie Model Context Protocol (MCP) jawi się jako transformacyjne rozwiązanie. MCP oferuje standaryzowane, uproszczone i przyszłościowe podejście do wywoływania narzędzi przez agentów AI w różnych modelach, torując drogę do skalowalnych, bezpiecznych i interoperacyjnych przepływów pracy.

Wyzwania tradycyjnej integracji AI-Tool

Przed pojawieniem się MCP, LLM polegały na ad-hoc, specyficznych dla modelu integracjach, aby uzyskać dostęp do narzędzi zewnętrznych. Podejścia takie jak ReAct, Toolformer, LangChain i LlamaIndex oraz Auto-GPT, choć innowacyjne, prowadziły do fragmentarycznych i trudnych w utrzymaniu baz kodu. Każde nowe źródło danych lub API wymagało własnego wrappera, a agent musiał być specjalnie przeszkolony, aby go używać. Takie podejście narzucało odizolowane, niestandardowe przepływy pracy, podkreślając potrzebę ujednoliconego rozwiązania.

• Integracje Ad-hoc: LLM tradycyjnie wykorzystywały niestandardowe, specyficzne dla modelu integracje, aby uzyskać dostęp do narzędzi zewnętrznych.
• Fragmentacyjne Bazy Kodu: Każde nowe źródło danych lub API wymagało własnego wrappera, co skutkowało złożonym i trudnym w utrzymaniu kodem.
• Niestandardowe Przepływy Pracy: Odizolowane przepływy pracy utrudniały osiągnięcie płynnej integracji między różnymi modelami i narzędziami.

Wprowadzenie do Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) standaryzuje sposób, w jaki agenci AI odkrywają i wywołują zewnętrzne narzędzia i źródła danych. MCP to otwarty protokół, który definiuje wspólną warstwę API opartą na JSON-RPC między hostami LLM a serwerami. Funkcjonując jako "port USB-C dla aplikacji AI", MCP zapewnia uniwersalny interfejs, z którego każdy model może korzystać w celu uzyskania dostępu do narzędzi. Umożliwia to bezpieczne, dwukierunkowe połączenia między źródłami danych organizacji a narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji, zastępując fragmentaryczne złącza z przeszłości.

Kluczowe zalety MCP

• Oddzielenie modelu od narzędzi: Agenci mogą łączyć się z serwerami MCP bez konieczności używania monitów specyficznych dla modelu lub zakodowanych na stałe wywołań funkcji.
• Standaryzowany interfejs: MCP zapewnia wspólny interfejs dla modeli w celu uzyskania dostępu do narzędzi, upraszczając proces integracji.
• Bezpieczne połączenia: Umożliwia bezpieczne, dwukierunkowe połączenia między źródłami danych a narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji.
• Uniwersalna dostępność: Każdy model może używać MCP do uzyskania dostępu do narzędzi, co czyni go wszechstronnym rozwiązaniem.

Zamiast pisać monity specyficzne dla modelu lub zakodowywać na stałe wywołania funkcji, agent po prostu łączy się z jednym lub kilkoma serwerami MCP, z których każdy udostępnia dane lub możliwości w standaryzowany sposób. Agent (lub host) pobiera listę dostępnych narzędzi, w tym ich nazwy, opisy i schematy wejścia/wyjścia, z serwera. Model może następnie wywołać dowolne narzędzie po nazwie. Ta standaryzacja i ponowne użycie są podstawowymi zaletami w porównaniu z wcześniejszymi podejściami.

Podstawowe role zdefiniowane przez MCP

Otwarta specyfikacja MCP definiuje trzy podstawowe role: Host, Klient i Serwer.

1. Host: Aplikacja LLM lub interfejs użytkownika (np. interfejs czatu, IDE lub silnik orkiestracji agentów), z którym użytkownik wchodzi w interakcje. Host osadza LLM i działa jako klient MCP.
2. Klient: Moduł oprogramowania wewnątrz hosta, który implementuje protokół MCP (zazwyczaj za pośrednictwem SDK). Klient obsługuje przesyłanie wiadomości, uwierzytelnianie i marshalling monitów i odpowiedzi modelu.
3. Serwer: Usługa (lokalna lub zdalna), która zapewnia kontekst i narzędzia. Każdy serwer MCP może opakowywać bazę danych, API, bazę kodu lub inny system i ogłasza swoje możliwości klientowi.

MCP był wyraźnie inspirowany Language Server Protocol (LSP) używanym w IDE: tak jak LSP standaryzuje sposób, w jaki edytory wysyłają zapytania o funkcje językowe, tak MCP standaryzuje sposób, w jaki LLM wysyłają zapytania o narzędzia kontekstowe. Używając wspólnego formatu wiadomości JSON-RPC 2.0, każdy klient i serwer, który przestrzega MCP, może współpracować, niezależnie od użytego języka programowania lub LLM.

Projekt techniczny i architektura

MCP polega na JSON-RPC 2.0 do przenoszenia trzech typów wiadomości: żądań, odpowiedzi i powiadomień, umożliwiając agentom wykonywanie zarówno synchronicznych wywołań narzędzi, jak i odbieranie asynchronicznych aktualizacji. W lokalnych wdrożeniach klient często uruchamia podproces i komunikuje się przez stdin/stdout (transport stdio). Natomiast zdalne serwery zazwyczaj używają HTTP z Server-Sent Events (SSE) do przesyłania wiadomości w czasie rzeczywistym. Ta elastyczna warstwa przesyłania wiadomości zapewnia, że narzędzia mogą być wywoływane, a wyniki dostarczane bez blokowania głównego przepływu pracy aplikacji hosta.

Każdy serwer udostępnia trzy wystandaryzowane jednostki: zasoby, narzędzia i monity.

• Zasoby: Możliwe do pobrania fragmenty kontekstu, takie jak pliki tekstowe, tabele baz danych lub dokumenty w pamięci podręcznej, które klient może pobrać po ID.
• Narzędzia: Nazwane funkcje z dobrze zdefiniowanymi schematami wejścia i wyjścia, niezależnie od tego, czy jest to API wyszukiwania, kalkulator, czy niestandardowa procedura przetwarzania danych.
• Monity: Opcjonalne, wyższego poziomu szablony lub przepływy pracy, które prowadzą model przez wieloetapowe interakcje.

Dostarczając schematy JSON dla każdej jednostki, MCP umożliwia każdemu zdolnemu dużemu modelowi językowemu (LLM) interpretowanie i wywoływanie tych możliwości bez konieczności niestandardowego parsowania lub zakodowanych na stałe integracji.

Modułowa konstrukcja

Architektura MCP wyraźnie oddziela zagadnienia w trzech rolach. Host osadza LLM i orkiestruje przepływ konwersacji, przekazując zapytania użytkownika do modelu i obsługując jego wyjścia. Klient implementuje sam protokół MCP, zarządzając całym marshallingiem wiadomości, uwierzytelnianiem i szczegółami transportu. Serwer ogłasza dostępne zasoby i narzędzia, wykonuje przychodzące żądania (na przykład wyświetlanie listy narzędzi lub wykonywanie zapytania) i zwraca ustrukturyzowane wyniki. Ta modułowa konstrukcja, obejmująca sztuczną inteligencję i interfejs użytkownika w hoście, logikę protokołu w kliencie i wykonywanie w serwerze, zapewnia, że systemy pozostają łatwe w utrzymaniu, rozszerzalne i łatwe do rozwijania.

Model interakcji i przepływy pracy agenta

Korzystanie z MCP w agencie następuje zgodnie z prostym wzorcem odkrywania i wykonywania. Kiedy agent łączy się z serwerem MCP, najpierw wywołuje metodę list_tools(), aby pobrać wszystkie dostępne narzędzia i zasoby. Klient następnie integruje te opisy z kontekstem LLM (np. formatując je w monicie). Model wie teraz, że te narzędzia istnieją i jakie parametry przyjmują.

Uproszczony przepływ pracy

1. Odkrywanie: Agent łączy się z serwerem MCP i pobiera listę dostępnych narzędzi i zasobów za pomocą metody list_tools().
2. Integracja: Klient integruje te opisy z kontekstem LLM.
3. Wykonanie: Kiedy agent zdecyduje się użyć narzędzia, LLM emituje ustrukturyzowane wywołanie (np. obiekt JSON z call: tool_name, args: {...}).
4. Wywołanie: Host rozpoznaje to jako wywołanie narzędzia, a klient wysyła odpowiednie żądanie call_tool() do serwera.
5. Odpowiedź: Serwer wykonuje narzędzie i odsyła wynik. Klient następnie wprowadza ten wynik do następnego monitu modelu, sprawiając, że pojawia się jako dodatkowy kontekst.

Kiedy agent zdecyduje się użyć narzędzia (często wywołane zapytaniem użytkownika), LLM emituje ustrukturyzowane wywołanie (np. obiekt JSON z \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). Host rozpoznaje to jako wywołanie narzędzia, a klient wysyła odpowiednie żądanie call_tool() do serwera. Serwer wykonuje narzędzie i odsyła wynik. Klient następnie wprowadza ten wynik do następnego monitu modelu, sprawiając, że pojawia się jako dodatkowy kontekst. Ten protokół w sposób przejrzysty obsługuje pętlę odkrywanie→monit→narzędzie→odpowiedź.

Implementacje i ekosystem

MCP jest niezależny od implementacji. Oficjalna specyfikacja jest utrzymywana na GitHub, a dostępne są liczne SDK języków, w tym TypeScript, Python, Java, Kotlin i C#. Programiści mogą pisać klientów lub serwery MCP w preferowanym przez siebie stosie. Na przykład OpenAI Agents SDK zawiera klasy, które umożliwiają łatwe połączenie ze standardowymi serwerami MCP z Pythona. Samouczek InfraCloud pokazuje, jak skonfigurować serwer MCP systemu plików oparty na Node.js, aby umożliwić LLM przeglądanie lokalnych plików.

Rosnący ekosystem

• SDK języków: Dostępne w TypeScript, Python, Java, Kotlin i C#.
• Serwery open source: Anthropic wydał złącza dla wielu popularnych usług, w tym Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB i przeglądania sieci za pomocą Puppeteer, między innymi.
• Zintegrowane platformy: Claude Desktop, Agent Development Kit Google i Agents SDK Cloudflare zintegrowały obsługę MCP.
• Auto-Agenci: Auto-GPT może podłączyć się do MCP, umożliwiając dynamiczne odkrywanie i wykorzystanie narzędzi.

Gdy jeden zespół zbuduje serwer dla Jira lub Salesforce, każdy zgodny agent może go używać bez przeróbek. Po stronie klienta/hosta wiele platform agentów zintegrowało obsługę MCP. Claude Desktop może dołączać do serwerów MCP. Agent Development Kit Google traktuje serwery MCP jako dostawców narzędzi dla modeli Gemini. Agents SDK Cloudflare dodał klasę McpAgent, dzięki czemu każdy FogLAMP może stać się klientem MCP z wbudowaną obsługą uwierzytelniania. Nawet auto-agenci, tacy jak Auto-GPT, mogą podłączyć się do MCP: zamiast kodować konkretną funkcję dla każdego API, agent używa biblioteki klienta MCP do wywoływania narzędzi. Ten trend w kierunku uniwersalnych złączy obiecuje bardziej modułową autonomiczną architekturę agentów.

W praktyce ten ekosystem umożliwia każdemu asystentowi AI łączenie się z wieloma źródłami danych jednocześnie. Można sobie wyobrazić agenta, który w jednej sesji używa serwera MCP dla dokumentów korporacyjnych, innego dla zapytań CRM, a jeszcze innego dla wyszukiwania plików na urządzeniu. MCP radzi sobie nawet z kolizjami nazw: jeśli dwa serwery mają narzędzie o nazwie “analyze”, klienci mogą nadać im przestrzeń nazw (np. “ImageServer.analyze” vs “CodeServer.analyze”), aby oba pozostały dostępne bez konfliktu.

Zalety w porównaniu z wcześniejszymi paradygmatami

MCP zapewnia kilka kluczowych korzyści, których brakowało wcześniejszym metodom:

• Standaryzowana integracja: MCP zapewnia pojedynczy protokół dla wszystkich narzędzi.
• Dynamiczne odkrywanie narzędzi: Agenci mogą odkrywać narzędzia w czasie wykonywania.
• Interoperacyjność i ponowne użycie: Ten sam serwer narzędzi może obsługiwać wielu klientów LLM.
• Skalowalność i konserwacja: MCP radykalnie zmniejsza powielanie pracy.
• Złożony ekosystem: MCP umożliwia rynek niezależnie opracowanych serwerów.
• Bezpieczeństwo i kontrola: Protokół obsługuje przejrzyste przepływy autoryzacji.

Podsumowanie kluczowych zalet

• Ujednolicony protokół: MCP oferuje pojedynczy, standaryzowany protokół dla wszystkich narzędzi, usprawniając rozwój i eliminując potrzebę niestandardowej logiki parsowania.
• Odkrywanie w czasie wykonywania: Agenci mogą dynamicznie odkrywać dostępne możliwości, eliminując potrzebę ponownych uruchomień lub przeprogramowywania po dodaniu nowych narzędzi.
• Agnostyczny model: MCP pozwala temu samemu serwerowi narzędzi obsługiwać wielu klientów LLM, unikając uzależnienia od dostawcy i zmniejszając powielanie wysiłków inżynieryjnych.
• Zmniejszona duplikacja: Programiści mogą napisać pojedynczy serwer MCP dla zadań takich jak wyszukiwanie plików, z korzyścią dla wszystkich agentów we wszystkich modelach.
• Otwarty ekosystem: MCP zachęca do otwartego rynku złączy, podobnego do web API.
• Przepływy autoryzacji: MCP obsługuje przejrzyste przepływy autoryzacji, zwiększając możliwości audytu i bezpieczeństwo w porównaniu z dowolnym monitowaniem.

Wpływ na branżę i rzeczywiste zastosowania

Adopcja MCP szybko rośnie. Główni dostawcy i ramy publicznie zainwestowali w MCP lub powiązane standardy agentów. Organizacje badają MCP, aby zintegrować wewnętrzne systemy, takie jak CRM, bazy wiedzy i platformy analityczne, z asystentami AI.

Konkretne przypadki użycia

• Narzędzia dla programistów: Edytory kodu i platformy wyszukiwania wykorzystują MCP, aby umożliwić asystentom wysyłanie zapytań do repozytoriów kodu, dokumentacji i historii zatwierdzeń.
• Wiedza przedsiębiorstwa i chatboty: Boty helpdesk mogą uzyskiwać dostęp do danych Zendesk lub SAP za pośrednictwem serwerów MCP, odpowiadając na pytania dotyczące otwartych zgłoszeń lub generując raporty na podstawie danych przedsiębiorstwa w czasie rzeczywistym.
• Ulepszone generowanie rozszerzone o wyszukiwanie: Agenci RAG mogą łączyć wyszukiwanie oparte na osadzaniu ze specjalistycznymi narzędziami MCP do zapytań do baz danych lub wyszukiwania w grafach.
• Proaktywni asystenci: Agenci oparci na zdarzeniach monitorują pocztę e-mail lub strumienie zadań i autonomicznie planują spotkania lub podsumowują elementy akcji, wywołując narzędzia kalendarza i notowania za pośrednictwem MCP.

W każdym scenariuszu MCP umożliwia agentom skalowanie w różnych systemach bez konieczności przepisywania kodu integracyjnego, dostarczając łatwe w utrzymaniu, bezpieczne i interoperacyjne rozwiązania AI.

Porównania z wcześniejszymi paradygmatami

MCP ujednolica i rozszerza poprzednie podejścia, oferując dynamiczne odkrywanie, standaryzowane schematy i interoperacyjność między modelami w jednym protokole.

• W porównaniu z ReAct: MCP zapewnia modelowi formalny interfejs za pomocą schematów JSON, umożliwiając klientom płynne zarządzanie wykonywaniem.
• W porównaniu z Toolformer: MCP całkowicie eksternalizuje interfejsy narzędzi z modelu, umożliwiając obsługę zero-shot dla każdego zarejestrowanego narzędzia bez ponownego uczenia.
• W porównaniu z bibliotekami Framework: MCP przenosi logikę integracji do protokołu wielokrotnego użytku, czyniąc agentów bardziej elastycznymi i zmniejszając duplikację kodu.
• W porównaniu z autonomicznymi agentami: Korzystając z klientów MCP, tacy agenci nie potrzebują niestandardowego kodu dla nowych usług, zamiast tego polegają na dynamicznym odkrywaniu i wywołaniach JSON-RPC.
• W porównaniu z API wywoływania funkcji: MCP uogólnia wywoływanie funkcji w dowolnym kliencie i serwerze, z obsługą przesyłania strumieniowego, odkrywania i multipleksowanych usług.

Ograniczenia i wyzwania

Pomimo obietnicy MCP, nadal dojrzewa:

• Uwierzytelnianie i autoryzacja: Obecne rozwiązania wymagają warstwowego OAuth lub kluczy API zewnętrznie, co może komplikować wdrożenia bez ujednoliconego standardu uwierzytelniania.
• Wieloetapowe przepływy pracy: Orkiestracja długotrwałych, stanowych przepływów pracy często nadal polega na zewnętrznych harmonogramach lub łańcuchu monitów, ponieważ protokółowi brakuje wbudowanej koncepcji sesji.
• Odkrywanie w skali: Zarządzanie wieloma punktami końcowymi serwera MCP może być uciążliwe w dużych środowiskach.
• Dojrzałość ekosystemu: MCP jest nowy, więc nie każde narzędzie lub źródło danych ma istniejące złącze.
• Koszty ogólne związane z rozwojem: W przypadku pojedynczych, prostych wywołań narzędzi konfiguracja MCP może wydawać się ciężka w porównaniu z szybkim, bezpośrednim wywołaniem API.