Model Context Protocol (MCP) to przełomowy standard otwarty, który na dobre może zmienić sposób, w jaki sztuczna inteligencja – w szczególności modele językowe wielkiej skali (LLM) – współpracuje z zewnętrznymi narzędziami oraz systemami. Stworzony i ogłoszony przez firmę Anthropic pod koniec 2024 roku, MCP stawia sobie ambitny cel: uproszczenie i unifikację integracji AI z innymi aplikacjami i źródłami danych. Protokół ten, oparty na komunikacji JSON-RPC, może odegrać podobną rolę do tej, jaką USB-C odegrał w świecie sprzętu komputerowego – stać się uniwersalnym konektorem między oprogramowaniem wykorzystującym AI a światem zewnętrznym.
MCP został zaprojektowany jako protokół językowo-agnostyczny i oferuje gotowe biblioteki SDK dla języków takich jak Python, JavaScript (TypeScript), Java, Kotlin oraz C#. Dzięki temu programiści nie muszą tworzyć skomplikowanych, indywidualnych integracji dla każdego przypadku użycia – wystarczy wykorzystać MCP. Co więcej, popularne platformy i środowiska wspierające agentów AI, takie jak LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit czy Microsoft Copilot Studio, już teraz oferują wbudowaną obsługę tego standardu, co tylko potwierdza jego rosnące znaczenie i szybką adaptację w środowisku deweloperskim.
Architektura MCP opiera się na dwóch kluczowych komponentach: serwerze MCP i kliencie MCP. Serwer to komponent, który udostępnia zasoby (resources), narzędzia (tools) oraz gotowe zapytania (prompts). Klient – zainstalowany w aplikacjach hostujących, takich jak chatboty czy interfejsy użytkownika – wykorzystuje te elementy, aby uzyskiwać dane, wykonywać operacje oraz formułować odpowiedzi przy współudziale LLM-ów.
Zasoby w MCP pełnią rolę źródeł danych dostępnych tylko do odczytu. Mogą to być np. bazy danych, z których klient MCP pobiera konkretne informacje, takie jak dane kadrowe, statystyki czy informacje produktowe. Narzędzia z kolei mają charakter aktywny – umożliwiają wykonywanie operacji, takich jak realizacja płatności przez API Stripe czy zatwierdzanie kosztów w systemie księgowym. Dodatkowo MCP przewiduje przechowywanie gotowych promptów tekstowych, które klient może przesłać do LLM w celu uzyskania przetworzonych wyników w ustandaryzowany sposób.
Jedną z najciekawszych cech MCP jest możliwość działania serwerów i klientów oddzielnie od sztucznej inteligencji. Oznacza to, że sam klient MCP może służyć wyłącznie jako „broker” dostarczający narzędzia i dane dla aplikacji, bez konieczności utrzymywania modelu językowego. Jednak pełny potencjał ujawnia się dopiero wtedy, gdy klient ten współpracuje z LLM – tworząc bazę nowoczesnych, agentowych systemów automatyzujących rozmaite procesy biznesowe.
Jeśli chodzi o komunikację pomiędzy serwerem a klientem MCP, protokół oferuje dwie możliwości przesyłania danych: standardowy STDIO oraz Server Sent Events (SSE). STDIO to znany i prosty mechanizm – klient uruchamia proces MCP jako komendę systemową, przekazuje parametry, a następnie odbiera wynik jako tekst. Jest to świetne rozwiązanie w środowiskach lokalnych, gdzie mała latencja i pełna kontrola pozwalają na sprawne działanie systemu w ramach jednego urządzenia.
SSE natomiast zapewnia nowoczesną, jednostronną komunikację serwera z wieloma klientami za pośrednictwem jednego, nieprzerwanego połączenia HTTP. To podejście jest szczególnie korzystne w środowiskach rozproszonych – np. w chmurze lub platformach typu PaaS – gdzie potrzebna jest wysoka dostępność oraz skalowalność. SSE eliminuje konieczność nieefektywnego „pollingu”, czyli cyklicznego odpytywania serwera o nowe dane, zapewniając szybszą reakcję i mniejsze zużycie zasobów.
Z technicznego punktu widzenia, protokół wymiany danych w MCP to JSON-RPC – lekki, statelessowy standard oparty na JSON, przystosowany do szybkiej wymiany informacji i zdalnego wywoływania funkcji. Każda interakcja – od zapytania o dostępne narzędzia, przez wykonanie operacji, aż po odebranie wyniku – ma swoją strukturę opartą na metodzie, parametrach i identyfikatorze odpowiedzi. Dzięki takiemu formatowi MCP pozwala na łatwą integrację między różnymi językami i platformami, a programiści mogą wygodnie tworzyć złożone, reaktywne środowiska oparte na agentach AI.
Co istotne, protokół MCP został zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie oraz kontroli dostępu. Prosty mechanizm deklarowania zgód i uprawnień umożliwia wdrożenie polityki „local-first”, co oznacza, że żadne dane nie opuszczają źródła bez wyraźnej decyzji użytkownika lub administratora systemu. Takie podejście pozwala nie tylko na zgodność z wymogami ochrony danych osobowych, ale przede wszystkim na budowanie zaufanych aplikacji AI, które stanowią integralną część ekosystemu informatycznego firmy.
Na koniec warto podkreślić: Model Context Protocol ma wszystkie cechy potencjalnego standardu przyszłości w obszarze AI. Niezależność od dostawcy modelu, wsparcie dla wielu języków, prostota integracji oraz nacisk na bezpieczeństwo to elementy, których oczekuje dzisiejszy rynek. Dla programistów oznacza to realną szansę na tworzenie bardziej funkcjonalnych, inteligentnych i skalowalnych systemów, które nie tylko korzystają z możliwości sztucznej inteligencji, ale również współpracują z całym cyfrowym otoczeniem na niespotykaną dotąd skalę.
