Zrozumienie MCP: Łączenie Modeli AI z Danymi Zewnętrznymi
Protokół Kontekstualizacji Modeli (MCP) można konceptualizować jako standardowe API, które służą jako kluczowe ogniwo między zewnętrznymi źródłami danych lub aplikacjami a dużymi modelami językowymi (LLM), takimi jak ChatGPT lub Claude. Protokoły te umożliwiają modelom AI dostęp do danych w czasie rzeczywistym ze stron internetowych o podróżach, zarządzanie kalendarzami, a nawet manipulowanie plikami na komputerze.
Chociaż niektóre narzędzia AI, takie jak Claude, Cursor i OpenAI, już wykorzystują niestandardowe funkcje integracji, MCP oferują uniwersalny i standardowy format dla wszystkich takich interakcji, znacznie zwiększając ich wszechstronność.
MCP składa się głównie z dwóch komponentów: klienta (np. ChatGPT) i serwera (np. strona internetowa planowania lotów). Używane razem, wyposażają modele AI w możliwość dostępu do danych w czasie rzeczywistym, wykonywania działań online i funkcjonowania bardziej jak proaktywni agenci niż statyczne chatboty.
Obecnie dwa główne typy MCP zyskują na popularności. Pierwszy typ jest skierowany do programistów, czego przykładem są narzędzia takie jak Cursor lub Claude Code, które mogą działać na urządzeniach takich jak laptopy w celu zarządzania plikami i wykonywania skryptów. Drugi typ jest skierowany do zastosowań w świecie rzeczywistym, koncentrując się na działaniach takich jak wyszukiwanie produktów, rejestracja domen, rezerwacja wydarzeń lub wysyłanie e-maili.
Aby zbadać praktyczne implikacje, opracowano dwa różne typy MCP. Pierwszy, nazwany GPT Learner, jest serwerem programistycznym zaprojektowanym, aby pomóc użytkownikom w kierowaniu Cursor w zapamiętywaniu błędów i unikaniu powtórzeń. Jeśli Claude lub Cursor nieprawidłowo nadpisuje kod, narzędzie pozwala użytkownikom rejestrować i uczyć się na błędzie, przechowując poprawne podejście do wykorzystania w przyszłości.
Drugi projekt to rynek predykcyjny MCP, który łączy duże modele językowe ze stroną internetową, betsee.xyz, która agreguje rynki predykcyjne w czasie rzeczywistym. Kiedy użytkownik zada Claude pytanie, takie jak: ‘Jakie są wtórne skutki wstrzymania ceł przez Trumpa i na co ludzie stawiają?’, MCP zwraca odpowiednie rynki i kursy w czasie rzeczywistym z Polymarket lub Kalshi.
Dlaczego MCP Nie Są Jeszcze Gotowe na Najwyższą Ligę
Budowa tych dwóch MCP ujawniła kilka kluczowych spostrzeżeń, przede wszystkim to, że MCP nie są jeszcze gotowe do powszechnego przyjęcia.
Obecne doświadczenie użytkownika z MCP jest dalekie od ideału. Większość chatbotów, takich jak ChatGPT, nie obsługuje jeszcze serwerów MCP. Spośród tych, które to robią, instalacja często wymaga ręcznej edycji JSON, co jest dalekie od bycia przyjaznym dla użytkownika. Chatboty takie jak Cursor i Claude mają tendencję do wyświetlania użytkownikom monitów dla każdego żądania i często zwracają niekompletne informacje lub surowe dane wyjściowe JSON, co sprawia, że doświadczenie jest niezgrabne i niesatysfakcjonujące.
Używając wersji stacjonarnej Claude do wysyłania zapytań do rynku predykcyjnego MCP, często nie udawało się podać linków lub cen, chyba że wyraźnie o to poproszono, a czasami w ogóle nie wywoływano serwera. Ciągłe wyskakujące okienka od Claude, gdy używano MCP, dodatkowo zmniejszały zainteresowanie użytkowników. Chociaż w przyszłości oczekuje się bezproblemowego przetwarzania i znaczących odpowiedzi od MCP, technologia nie osiągnęła jeszcze tego etapu.
Bezpieczeństwo jest kolejnym istotnym problemem. Biorąc pod uwagę ich zdolność do wykonywania operacji zewnętrznych i dostępu do systemów w czasie rzeczywistym, MCP stają w obliczu licznych wyzwań związanych z bezpieczeństwem. Wstrzykiwanie promptów, złośliwa instalacja narzędzi, nieautoryzowany dostęp i ataki trojanami to bardzo realne zagrożenia. Obecnie brakuje sandboxingów, warstw weryfikacji i dojrzałego ekosystemu do obsługi tych przypadków brzegowych.
Kwestie te jasno pokazują, że MCP to wciąż technologia eksperymentalna. Konieczne jest przeprowadzenie dogłębnych testów bezpieczeństwa i wprowadzenie odpowiednich zabezpieczeń, zanim MCP będą mogły być powszechnie stosowane w krytycznych systemach. Bezpieczeństwo powinno być priorytetem, aby zapobiec potencjalnym atakom i naruszeniom danych.
Decydująca Rola Klienta
Ważną lekcją, którą wyciągnięto podczas budowy tych serwerów, jest to, że klient, a nie serwer, ostatecznie decyduje o przyszłości MCP.
Ci, którzy kontrolują interakcję z dużymi modelami, kontrolują również, które narzędzia widzą użytkownicy, które są wyzwalane i które odpowiedzi są wyświetlane. Można stworzyć najbardziej użyteczny serwer MCP na świecie, ale klient może go nie wywołać, może pokazać tylko połowę jego danych wyjściowych, a nawet może nie zezwolić na jego instalację.
MCP i Powstawanie Strażników Dostępu
Krytyczna siła klienta oznacza, że MCP ostatecznie będą zarządzane jak wyszukiwarki i sklepy z aplikacjami. Wiodący dostawcy aplikacji dużych modeli, tacy jak OpenAI i Anthropic, staną się nowymi ‘strażnikami dostępu’, decydującymi, które MCP mogą być wymieniane i kurującymi ich wykrywalność za pomocą algorytmów rekomendacji.
Od momentu powstania pod koniec lat 90. Google kontrolował, jakie treści są prezentowane użytkownikom, co pomogło im zbudować niezwykle dochodowy biznes. Chatboty zyskują teraz tę zdolność, zastępując tradycyjne ‘10 niebieskich linków’ wyszukiwarki bezpośrednimi odpowiedziami. Mogą decydować, które treści pokazywać, które wykluczać i jak je formatować.
Proces instalacji MCP prawdopodobnie będzie przypominał model sklepu z aplikacjami. Tak jak Apple i Google ukształtowały ekosystem mobilny, decydując, które aplikacje są polecane, preinstalowane lub zatwierdzone, klienci dużych modeli będą określać, które serwery MCP są prezentowane, promowane, a nawet dozwolone na platformie. Ta dynamika prawdopodobnie doprowadzi do konkurencji między firmami, potencjalnie obejmującej płatności dla dostawców modeli za rekomendacje i ekspozycję w nowym ekosystemie, sprzyjając tworzeniu platform dystrybucji MCP o wysokich zyskach.
Użytkownicy będą instalować MCP lub ‘aplikacje czatu AI’ ze starannie dobranych ‘sklepów MCP’. Narzędzia takie jak Gmail, HubSpot, Uber i Kayak dodadzą punkty końcowe MCP, integrując się bezpośrednio z przepływami pracy opartymi na czacie. Chociaż teoretycznie użytkownicy mogliby zainstalować dowolne MCP, większość prawdopodobnie będzie polegać na rekomendacjach dostarczonych przez klienta, takich jak te z ChatGPT. Rekomendacje te nie będą arbitralne, ale będą wynikać z lukratywnych partnerstw, w których duże firmy płacą za to, by stać się domyślną opcją w kategoriach zakupów, podróży, wyszukiwania domen lub wyszukiwania usług. Ten poziom widoczności przełożyłby się na miliony użytkowników, oferując ogromną ekspozycję, dane i wartość komercyjną.
Niektóre sklepy z aplikacjami MCP po stronie klienta (MAS) będą oferować bardziej liberalny i otwarty wybór MCP, umożliwiając szerszy zakres eksperymentów i MCP opracowanych przez społeczność. Inne będą miały rygorystyczne procesy zatwierdzania, priorytetowo traktując jakość, bezpieczeństwo i monetyzację. W każdym razie klient ustala warunki uczestnictwa - i zasady sukcesu.
Klienci MCP, tacy jak OpenAI i Claude, staną się nowymi platformami iOS i Android, a serwery MCP będą odgrywać rolę aplikacji. Zamiast ikon aplikacje te będą wywoływane za pomocą poleceń użytkownika, oferując bogate, uporządkowane i interaktywne odpowiedzi na potrzeby użytkowników za pośrednictwem interakcji językowej.
Z czasem możemy zobaczyć pojawienie się wyspecjalizowanych klientów, dostosowanych do konkretnych branż lub dziedzin. Wyobraź sobie asystenta czatu AI skoncentrowanego na planowaniu podróży, bezproblemowo integrującego usługi od linii lotniczych, sieci hotelowych i biur podróży, aby zaoferować użytkownikom kompleksowe planowanie podróży. Lub klienta MCP skoncentrowanego na zasobach ludzkich, zapewniającego ujednolicony dostęp do danych prawnych, akt pracowniczych i narzędzi organizacyjnych, przekształcając sposób zarządzania przedsiębiorstwami.
Chociaż większość użytkowników będzie trzymać się popularnych klientów, pojawią się niektóre chatboty AI o otwartym kodzie źródłowym. Chatboty te będą atrakcyjne dla profesjonalistów, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad instalowanymi MCP, wolną od ograniczeń narzucanych przez strażników dostępu. Jednak podobnie jak systemy stacjonarne Linux, te produkty o otwartym kodzie źródłowym prawdopodobnie pozostaną rynkami niszowymi.
Nowe Możliwości w Powstającym Ekosystemie
Oczekuje się, że kilka rodzajów firm i narzędzi pojawi się, aby służyć ewoluującemu krajobrazowi MCP, w tym:
Otoczki MCP i Pakiety Serwerowe: Będą one łączyć wiele powiązanych MCP w jeden pakiet instalacyjny, usprawniając konfigurację. Wyobraź sobie pojedynczy pakiet zapewniający kalendarz, e-mail, zarządzanie relacjami z klientami i MCP pamięci masowej plików, który jest gotowy do użycia bez żadnej konfiguracji. Takie pakiety uproszczą procesy personalne i będą szczególnie przydatne na rynkach wertykalnych. Mogą również zawierać narzędzia do pakowania (‘Skonfiguruj kalendarz i wyślij e-mail’).
Wyszukiwarki Zakupów MCP: Niektóre serwery MCP będą działać jako oparte na AI silniki porównywania, oferując ceny w czasie rzeczywistym i wykazy produktów od różnych dostawców. Będą monetyzować za pośrednictwem linków afiliacyjnych, zarabiając opłaty za skierowanie. Podejście to odzwierciedla wczesną optymalizację wyszukiwarek i marketing afiliacyjny.
Aplikacje Zawartości MCP-First: Usługi te zoptymalizują dostarczanie zawartości dla dużych modeli językowych za pośrednictwem serwerów MCP, zamiast projektowania stron internetowych dla ludzkich widzów. Wyobraź sobie bogate, uporządkowane dane i tagi semantyczne zwracane za pośrednictwem wywołań MCP. Przychody będą pochodzić z subskrypcji lub wbudowanych sponsoringów i lokowania produktów, a nie z wyświetleń strony.
Dostawcy API-to-MCP: Wielu istniejących dostawców API chce uczestniczyć w tym nowym ekosystemie, ale brakuje im zasobów, aby to zrobić. To spowoduje pojawienie się narzędzi pośredniczących, które automatycznie przekonwertują tradycyjne interfejsy API REST na zgodne i wykrywalne serwery MCP, ułatwiając platformom SaaS dołączenie.
Cloudflare dla MCP: Bezpieczeństwo jest poważnym problemem. Narzędzia te będą znajdować się między klientem a serwerem, oczyszczając dane wejściowe, rejestrując żądania, blokując ataki i monitorując anomalie. Tak jak Cloudflare uczynił współczesny internet bezpieczniejszym, tego typu usługa odegra podobną rolę w ekosystemie MCP.
Przedsiębiorstwa ‘Prywatne’ Rozwiązania MCP: Duże firmy zaczną łączyć swoje wewnętrzne usługi z prywatnymi serwerami MCP i wykorzystywać produkty AI o otwartym kodzie źródłowym. Te wewnętrzne konfiguracje staną się częścią przepływów pracy AI za zaporą ogniową, dając firmom kontrolę.
Skoncentrowani Wertykalnie Klienci MCP: Chociaż wiele chatbotów może zaspokoić ogólne potrzeby użytkowników, niektóre scenariusze, takie jak zakupy przemysłowe i prace związane ze zgodnością, wymagają specyficznych interfejsów użytkownika i logiki biznesowej. Pojawią się skoncentrowani wertykalnie klienci MCP, z dostosowanymi operacjami, językiem i układami, aby sprostać tym unikalnym potrzebom. Rozważmy klienta MCP specjalizującego się w doradztwie prawnym lub finansowym, oferującego dostęp do specjalistycznych baz danych i procesów obliczeniowych dostosowanych do konkretnych branż.
Wnioskiem jest, że choć MCP to technologia obiecująca, przed nią długa droga, zanim stanie się powszechnie akceptowana i niezawodna. Potrzebne są dalsze badania, rozwój i standaryzacja, aby przezwyciężyć obecne ograniczenia i zapewnić bezpieczeństwo, użyteczność i skalowalność. Jednak potencjał MCP do przekształcenia sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z systemami AI i wykorzystujemy je w różnych dziedzinach, jest niezaprzeczalny, a przyszłość ekosystemu MCP wydaje się jasna i pełna możliwości. Kluczowym elementem będzie ulepszenie doświadczenia użytkownika poprzez uproszczenie procesu instalacji MCP, zapewnienie lepszych odpowiedzi i minimalizację irytujących monitów. Ponadto należy priorytetowo traktować zabezpieczenia, aby zapobiec potencjalnym zagrożeniom i nadużyciom. Wreszcie, współpraca między dostawcami dużych modeli, programistami MCP i firmami jest niezbędna do stworzenia spójnego ekosystemu, który promuje innowacje i maksymalizuje korzyści z technologii MCP.