MCP: USB-C dla aplikacji AI
Integracja modeli AI z narzędziami zewnętrznymi od dawna stanowi wyzwanie, nękane wysokimi kosztami dostosowywania i niestabilną stabilnością systemu. Tradycyjnie programiści musieli tworzyć specyficzne interfejsy dla każdego nowego narzędzia lub źródła danych, co prowadziło do marnowania zasobów i kruchej architektury systemu.
Wchodzi MCP, zaprojektowany, aby rozwiązać te problemy poprzez standaryzację zasad interakcji. Dzięki MCP modele i narzędzia AI muszą jedynie przestrzegać standardów protokołu, aby osiągnąć kompatybilność plug-and-play. Upraszcza to złożoność integracji, umożliwiając modelom AI bezpośredni dostęp do baz danych, usług chmurowych, a nawet aplikacji lokalnych bez potrzeby stosowania indywidualnych warstw adaptacyjnych dla każdego narzędzia.
Zdolność MCP do integrowania ekosystemów jest już widoczna. Na przykład aplikacja biurkowa Claude firmy Anthropic, po podłączeniu do lokalnego systemu plików za pośrednictwem serwera MCP, umożliwia asystentowi AI bezpośrednie odczytywanie zawartości dokumentów i generowanie odpowiedzi uwzględniających kontekst. Tymczasem narzędzie deweloperskie Cursor, instalując wiele serwerów MCP (takich jak Slack i Postgres), umożliwia płynną wielozadaniowość w IDE.
MCP staje się tym, co Justin sobie wyobrażał: USB-C dla aplikacji AI, uniwersalny interfejs łączący cały ekosystem.
Podróż od wydania MCP do jego obecnej popularności jest interesująca.
Kiedy MCP został wydany w listopadzie 2024 r., szybko zyskał uwagę programistów i firm. Jednak nie zyskał popularności od razu. W tamtym czasie wartość inteligentnych agentów nie była jasna. Nawet jeśli złożoność integracji ‘MxN’ agentów została rozwiązana, nikt nie wiedział, czy produktywność AI wystrzeli w górę.
Ta niepewność wynikała z trudności w przełożeniu szybko rozwijającej się technologii LLM na praktyczne zastosowania. Internet był pełen sprzecznych opinii na temat inteligentnych agentów, co prowadziło do niskiego zaufania do zdolności AI do wywierania realnego wpływu. Nawet przy pojawieniu się obiecujących aplikacji trudno było stwierdzić, czy AI rzeczywiście zwiększa produktywność, czy tylko drapie powierzchnię. Trzeba było trochę czasu, aby się dowiedzieć.
Punkt zwrotny nastąpił wraz z wydaniem frameworka Manus i ogłoszeniem przez OpenAI wsparcia dla MCP.
Manus zademonstrował możliwości współpracy wielu agentów, doskonale oddając to, czego użytkownicy oczekiwali od produktywności AI. Kiedy MCP umożliwił doświadczenie ‘dialog-as-operation’ poprzez interfejs czatu, pozwalając użytkownikom wywoływać działania na poziomie systemu, takie jak zarządzanie plikami i pobieranie danych, po prostu wpisując polecenia, zaczęła się zmieniać percepcja: AI rzeczywiście może pomóc w prawdziwej pracy.
To przełomowe doświadczenie użytkownika zwiększyło popularność MCP. Wydanie Manus było kluczowym czynnikiem sukcesu MCP.
Wsparcie OpenAI dodatkowo wyniosło MCP do statusu ‘uniwersalnego interfejsu’.
27 marca 2025 r. OpenAI ogłosiło dużą aktualizację swojego podstawowego narzędzia deweloperskiego, AgentSDK, oficjalnie wspierającą protokół serwisowy MCP. Wraz z tym posunięciem giganta technologicznego, który kontroluje 40% globalnego rynku modeli, MCP zaczął przypominać podstawową infrastrukturę, taką jak HTTP. MCP oficjalnie wszedł w świadomość publiczną, a jego popularność gwałtownie wzrosła.
To sprawiło, że marzenie o ‘HTTP dla AI’ stało się możliwe. Platformy takie jak Cursor, Winsurf i Cline poszły w ich ślady i przyjęły protokół MCP, a ekosystem Agentów zbudowany wokół MCP urósł.
MCP: Czy ekosystem agentów jest na horyzoncie?
Czy MCP naprawdę może stać się de facto standardem interakcji AI w przyszłości?
11 marca współzałożyciel LangChain Harrison Chase i szef LangGraph Nuno Campos debatowali, czy MCP stanie się przyszłym standardem interakcji AI. Chociaż nie doszli do wniosków, debata wywołała wiele wyobrażeń na temat MCP.
LangChain również uruchomił ankietę online podczas debaty. Zaskakująco, 40% uczestników poparło MCP jako przyszły standard.
Pozostałe 60% osób, które nie głosowały na MCP, sugeruje, że droga do stania się przyszłym standardem interakcji AI nie będzie łatwa.
Jednym z głównych problemów jest rozdźwięk między standardami technicznymi a interesami komercyjnymi, co potwierdzają działania krajowych i międzynarodowych graczy po wydaniu MCP.
Krótko po wydaniu MCP przez Anthropic, Google stworzył A2A (Agent to Agent).
Jeśli MCP utorował drogę indywidualnym inteligentnym agentom do łatwego dostępu do ‘punktów zasobów’, A2A miał na celu zbudowanie rozległej sieci komunikacji łączącej tych agentów, umożliwiając im ‘rozmawianie’ ze sobą i współpracę.
Z perspektywy podstawowej, zarówno MCP, jak i A2A walczą o kontrolę nad ekosystemem Agentów.
Co więc dzieje się na chińskim rynku?
Więcej aktywności koncentruje się wśród firm LLM. Od kwietnia Alibaba, Tencent i Baidu ogłosiły swoje wsparcie dla protokołu MCP.
Platforma Bailian Alibaba Cloud uruchomiła 9 kwietnia pierwszy w branży pełnozakresowy serwis MCP, integrujący ponad 50 narzędzi, w tym Amap i Wuying Cloud Desktop, umożliwiając użytkownikom generowanie ekskluzywnych agentów w 5 minut. Alipay nawiązał współpracę ze społecznością ModelScope, aby uruchomić w Chinach usługę ‘Payment MCP Server’, umożliwiającą agentom inteligentnym AI dostęp do możliwości płatniczych za pomocą jednego kliknięcia.
14 kwietnia Tencent Cloud uaktualnił swój silnik wiedzy LLM, aby obsługiwał wtyczki MCP, łącząc się z narzędziami ekosystemu, takimi jak Tencent Location Service i WeChat Reading. 16 kwietnia Alipay uruchomił ‘Payment MCP Server’, umożliwiając programistom szybki dostęp do funkcji płatniczych za pomocą poleceń w języku naturalnym, tworząc zamkniętą pętlę dla komercjalizacji usług AI. 25 kwietnia Baidu ogłosiło pełną kompatybilność z protokołem MCP, uruchamiając pierwszy na świecie MCP transakcji e-commerce i usługę MCP wyszukiwania. Platforma Smart Cloud Qianfan zintegrowała serwer MCP innej firmy, indeksując zasoby w całej sieci, aby obniżyć koszty rozwoju.
Podejście MCP chińskich firm LLM to ‘zamknięta pętla’. Od platformy Bailian Alibaba Cloud integrującej Amap, przez Tencent Cloud obsługujący wtyczki MCP i łączący się z ekosystemami, takimi jak WeChat Reading, po Baidu uruchamiający usługę MCP wyszukiwania, wszystkie wykorzystują MCP do wykorzystania swoich mocnych stron i wzmocnienia barier ekosystemu.
Za tym strategicznym wyborem kryje się głęboka logika biznesowa.
Wyobraź sobie, że Alibaba Cloud pozwoliłby użytkownikom wywoływać Baidu Maps lub gdyby ekosystem Tencent otworzył podstawowe interfejsy danych dla modeli zewnętrznych. Zniknęłyby zróżnicowane korzyści stworzone przez fosy danych i ekosystemu każdej firmy. To właśnie potrzeba absolutnej kontroli nad ‘łącznością’ sprawia, że MCP, pod swoją techniczną standaryzacją, jest cichą redystrybucją kontroli infrastruktury w erze AI.
To napięcie staje się jasne: na powierzchni MCP promuje standaryzację protokołów technicznych poprzez ujednolicone specyfikacje interfejsu. W rzeczywistości każda platforma definiuje własne reguły połączeń za pomocą protokołów prywatnych.
Ten podział między otwartymi protokołami a ekosystemami nieuchronnie stanie się poważną przeszkodą dla MCP, aby stać się naprawdę uniwersalnym standardem.
Prawdziwa wartość MCP w fali industrializacji AI
Nawet jeśli w przyszłości nie będzie absolutnego ‘ujednoliconego protokołu’, rewolucja standardowa zapoczątkowana przez MCP otworzyła wrota dla produktywności AI.
Obecnie każda firma LLM buduje swoją własną ‘ekologiczną enklawę’ za pośrednictwem protokołu MCP. Ta strategia ‘zamkniętej pętli’ ujawni głębokie sprzeczności fragmentacji ekosystemu agentów. Jednak uwolni również możliwości zgromadzone przez budowniczych ekosystemów, szybko tworząc matryce aplikacji i promując wdrożenie AI.
Na przykład korzyści dużych firm w przeszłości (takie jak technologia płatnicza Alipay, skala użytkowników i możliwości kontroli ryzyka) były ograniczone do ich własnej działalności. Jednak poprzez otwarcie ich za pośrednictwem standardowych interfejsów (MCP), te możliwości mogą być wywoływane przez więcej zewnętrznych programistów. Na przykład agenci AI innych firm nie muszą budować własnych systemów płatności, mogą bezpośrednio wywoływać interfejsy Alipay. Może to przyciągnąć więcej uczestników do korzystania z infrastruktury dużej firmy, tworząc zależność i efekty sieciowe oraz rozszerzając wpływ ekologiczny.
Ta ‘innowacja zamknięcia’ przyspiesza przemysłową penetrację technologii AI.
Z tej perspektywy może to skłonić przyszły ekosystem agentów do zaprezentowania wzorca ‘ograniczonej otwartości’.
W szczególności podstawowe interfejsy danych będą nadal ściśle kontrolowane przez duże firmy, ale w obszarach niepodstawowych, poprzez promocję społeczności technicznych i interwencję agencji regulacyjnych, mogą stopniowo tworzyć się ‘mikro-standardy’ między platformami. Ta ‘ograniczona otwartość’ może chronić interesy ekologiczne producentów i uniknąć całkowicie fragmentarycznego ekosystemu technicznego.
W tym procesie wartość MCP również przesunie się z ‘uniwersalnego interfejsu’ na ‘ekologiczny łącznik’.
Nie będzie już dążył do stania się jedynym standardowym protokołem, ale będzie służył jako pomost do dialogu między różnymi ekosystemami. Kiedy programiści będą mogli łatwo osiągnąć współpracę agentów między ekosystemami za pośrednictwem MCP, a kiedy użytkownicy będą mogli płynnie przełączać inteligentne usługi agentów między różnymi platformami, ekosystem agentów naprawdę zapoczątkuje swój złoty wiek.
Warunkiem wstępnym dla tego wszystkiego jest to, czy branża może znaleźć delikatną równowagę między interesami komercyjnymi a ideałami technicznymi. To jest zmiana wywołana przez MCP poza wartością samego narzędzia.
Konstrukcja ekosystemu agentów nie polega na pojawieniu się określonego standardowego protokołu. Wdrożenie AI nie polega na połączeniu określonego łącza, ale na konsensusie.
Zgodnie z pierwotną wizją inżyniera Anthropic Davida, ‘Potrzebujemy nie tylko ‘uniwersalnego gniazdka’, ale także ‘sieci energetycznej’, która pozwala gniazdkom być ze sobą kompatybilnymi’. Ta sieć energetyczna wymaga zarówno konsensusu technicznego, jak i globalnego dialogu na temat zasad infrastruktury ery AI.
W obecnej erze szybkiej iteracji technologii AI, napędzanej przez MCP, producenci przyspieszają ujednolicenie tego konsensusu technicznego.