Rewolucja w dziedzinie dużych modeli językowych (LLM) otworzyła przed sztuczną inteligencją zupełnie nowe możliwości. Chociaż modele te potrafią generować naturalny język i przewidywać tekst na podstawie danych treningowych, nadal mają ograniczenia, jeśli chodzi o bezpośrednie wykonywanie zadań w rzeczywistym świecie. Aby przezwyciężyć te bariery, opracowano podejście znane jako LLM wspierane narzędziami – integrujące modele językowe z zewnętrznymi usługami przez API, co umożliwia im na przykład przeszukiwanie internetu czy zarządzanie plikami. Jednak podejście to ma też swoje ograniczenia – aktualizacje API, zmiana potrzeb czy rozszerzenia mogą powodować błędy i utrudniać utrzymanie całego systemu.
Odpowiedzią na te wyzwania staje się Model Context Protocol (MCP), czyli nowy standard w komunikacji między modelami językowymi a usługami zewnętrznymi. MCP to warstwa pośrednia, która ujednolica sposób, w jaki LLM-y integrują się z aplikacjami czy narzędziami. Dzięki temu twórcy nie muszą przygotowywać niestandardowych integracji, co znacząco redukuje koszty i przyspiesza proces wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
MCP składa się z trzech głównych komponentów: klienta MCP (np. aplikacji jak Cursor lub dostawcy modeli językowych), serwera MCP (odpowiedzialnego za tłumaczenie protokołu i zarządzanie funkcjami) oraz samych usług, które realizują konkretne działania. Co ciekawe, serwery MCP mogą udostępniać narzędzia w trzech podstawowych formach: zasobów (np. dane lub pliki), funkcji (czyli wywołań konkretnych operacji) i gotowych szablonów zadań (tzw. promptów), co daje ogromną elastyczność przy tworzeniu funkcjonalnych i skalowalnych systemów.
Aby lepiej zrozumieć, jak działa MCP, warto przyjrzeć się prostemu przykładowi implementacji serwera. W tym kursie użyto języka TypeScript i środowiska Node.js, dzięki czemu projekt jest zrozumiały dla szerokiego grona programistów. Serwer łączy się z platformą Stream, oferując dwie podstawowe funkcje: tworzenie użytkownika oraz generowanie tokena JWT. Choć przykład opiera się na konkretnym dostawcy, ten sam mechanizm można łatwo zaadaptować do innych usług lub protokołów.
Budowę serwera rozpoczynamy od skonfigurowania projektu i zainstalowania wymaganych bibliotek takich jak oficjalny SDK MCP, Zod (do walidacji danych), Stream API oraz TypeScript. Tworzymy strukturę katalogów, plik konfiguracyjny TypeScript (tsconfig.json) oraz ustawienia w package.json, by umożliwić kompilację i uruchamianie skryptu jako modułu wykonywalnego.
Następnie definiujemy instancję serwera MCP, który rozpoczyna nasłuchiwanie na wejściu STDIN przy użyciu tzw. transportu stdio – to najprostszy sposób komunikacji z klientami. W tej strukturze serwer występuje jako pośrednik między klientem (np. LLM) a docelowymi usługami API.
Kolejnym krokiem jest dodanie narzędzi (tools) do serwera. MCP umożliwia łatwe rejestrowanie funkcji za pomocą metody server.tool, w której określamy nazwę narzędzia, jego opis, schemat danych wejściowych (walidowany przez Zod) oraz funkcję wykonawczą. W naszym przykładzie są to: create-user (do tworzenia użytkowników) oraz generate-token (do generowania tokenów). Dzięki tej strukturze każde narzędzie jest dobrze opisane, typowane i gotowe do integracji z klientem.
Gdy serwer jest już gotowy, możemy zintegrować go z klientem zgodnym z MCP, takim jak edytor kodu Cursor. Proces integracji polega na wskazaniu w konfiguracji polecenia do uruchomienia serwera – np. ścieżki do skompilowanego pliku .js. Po zapisaniu i załadowaniu konfiguracji, klient automatycznie wykrywa nowe narzędzia i umożliwia bezpośrednie korzystanie z funkcji takich jak tworzenie użytkownika czy generowanie tokena, bez konieczności pisania dodatkowego kodu.
Cały proces pokazuje, jak MCP umożliwia tworzenie nowoczesnych, skalowalnych i elastycznych rozwiązań wspierających pracę modeli językowych. Dzięki jednolitej warstwie komunikacji między usługami a AI, ta technologia może stać się fundamentem wielu aplikacji przyszłości – od edytorów tekstu, przez systemy obsługi klienta, aż po automatyzację działań programistycznych. Wprowadzenie MCP to krok w kierunku przyszłości, gdzie współpraca między człowiekiem a maszyną będzie jeszcze płynniejsza i bardziej zintegrowana.
