W świecie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, gdzie standardy zmieniają się niemal z dnia na dzień, Model Context Protocol (MCP) budzi coraz większe zainteresowanie. Choć wielu ekspertów i entuzjastów AI nie ukrywa swojego entuzjazmu, to równocześnie daje się zauważyć sporo zamieszania i nieporozumień wokół samej istoty tego protokołu. Na czym zatem polega MCP, czy rzeczywiście mamy do czynienia z przełomem technologicznym, czy może tylko z kolejnym hype’em w świecie AI?
Model Context Protocol został oficjalnie zaprezentowany w listopadzie 2024 roku przez firmę Anthropic. Na pierwszy rzut oka nie wzbudził wielkiego szumu, jednak sytuacja zmieniła się, gdy niektórzy giganci branży zdecydowali się wdrożyć MCP do swoich rozwiązań. Od tego momentu zainteresowanie standardem wzrosło lawinowo. MCP ma być otwartym protokołem umożliwiającym modelom językowym dostęp do kontekstu — zewnętrznych danych, narzędzi i usług — które są niezbędne do wykonania konkretnych zadań. I tutaj pojawia się sedno problemu, który MCP próbuje rozwiązać.
W praktyce każde zapytanie kierowane do dużego modelu językowego (LLM), które odnosi się do kontekstu niedostępnego w jego pierwotnym zbiorze treningowym, wymaga zewnętrznego wsparcia. Przykład? Zapytanie w stylu: „Napisz maila do firmy Acme Corp, nawiązując do naszej ostatniej rozmowy i umieszczając informacje z trzeciego slajdu prezentacji odnośnie cen.” Bez dostępu do transkrypcji rozmowy i prezentacji, żaden model nie jest w stanie poprawnie sformułować takiej wiadomości. Do tej pory oznaczało to konieczność tworzenia dedykowanych integracji do każdej usługi z osobna. MCP upraszcza ten proces, wprowadzając ustandaryzowane, jednolite podejście.
Na architekturę MCP składają się cztery główne komponenty: LLM (model językowy), MCP host (środowisko, np. czatbot), MCP client (moduł w hostingu łączący model z serwerami MCP) oraz MCP server, który udostępnia dane lub narzędzia w odpowiednim formacie. W ramach tej struktury, model nie musi już „znać” każdej integracji – otrzymuje przetworzony kontekst, gotowy do użycia. Dodatkowo MCP definiuje cztery podstawowe typy kontekstu: narzędzia, zasoby, prompt’y oraz sampling – elementy kluczowe w budowaniu skutecznej komunikacji z modelem.
Różnica między hostem MCP a klientem MCP często wywołuje konsternację. Host to środowisko operacyjne – miejsce, w którym działa LLM, natomiast klient to komponent, który służy jako pośrednik w przekazywaniu kontekstu do modelu. Klient posiada indywidualne połączenie z każdym serwerem MCP, co oznacza, że musi zostać uruchomiony osobny proces klienta dla każdego z serwerów. Chociaż może się to wydawać skomplikowane, w praktyce pozwala to na lepsze zarządzanie kontekstem i bardziej elastyczne operowanie narzędziami.
Jednym z głównych zarzutów wobec MCP jest to, że protokół w rzeczywistości nie oferuje niczego przełomowego – ot, kolejne podejście do tzw. tool callingu, czyli uruchamiania zewnętrznych funkcji przy pomocy zapytań. Krytycy pytają: „Nie można po prostu użyć REST API albo gRPC?” To pytanie wydaje się zasadne – przecież API są obecne w IT od dekad. MCP jednak nie tyle zastępuje API, co tworzy spójny, ustrukturyzowany interfejs dla modeli językowych, ułatwiając im operowanie na danych i funkcjach zgodnie z intencją użytkownika, a nie tylko z surową specyfikacją techniczną.
Kluczem do zrozumienia MCP jest pojęcie „intencji” i „refleksji”. Tradycyjne API opisuje, co można zrobić – np. „POST /todos” pozwala utworzyć zadanie. MCP natomiast wyjaśnia, kiedy i dlaczego warto wykonać tę operację, ubierając ją w kontekst i opis zrozumiały dla modelu. To jest różnica między suchą implementacją a inteligentnym użyciem narzędzi. Ponadto MCP wspiera refleksję – czyli możliwość dynamicznego zapytania serwera o jego możliwości, co jest niezbędne w środowiskach opartych o AI.
MCP korzysta ze znanych formatów jak JSON, wzbogacając je o opisy kontekstowe, które można jednoznacznie zinterpretować. To przeciwieństwo gRPC, które, choć efektywnie działa w środowiskach maszynowych, jest niedostatecznie opisane z perspektywy potrzeb modelu językowego. MCP wypełnia więc lukę – łącząc świat analitycznego API z dynamiczną naturą agentów AI.
Czym może być MCP w przyszłości? Rozwiązaniem umożliwiającym tzw. „agentic workflows”, czyli sytuacje, w których model językowy działa jako niezależny agent, planując i wykonując kolejne kroki w realizacji złożonych zadań. To także wstęp do zmiany paradygmatu – od lokalnych serwerów MCP do zdalnych, programowalnych i skalowalnych usług, które mogą być łatwo zarządzane i monitorowane.
Choć MCP w obecnym kształcie może nie wyglądać rewolucyjnie, to jego największą siłą jest standaryzacja i interoperacyjność. Przypomina to początki formatu HTML – z pozoru prosty język, który po ujednoliceniu podstaw stał się fundamentem Internetu. Podobnie MCP może stanowić bazę pod nowy ekosystem inteligentnej współpracy AI z rzeczywistymi danymi i usługami.
W kolejnych etapach rozwoju protokołu możemy spodziewać się nowych funkcjonalności oraz rosnącej liczby integracji z komercyjnymi i open source’owymi serwerami MCP. Przemiana ta dopiero się zaczyna, a jej skutki mogą okazać się dużo głębsze, niż obecnie się wydaje.
