Wraz z rosnącym tempem rozwoju sztucznej inteligencji i systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM), rynek technologiczny kieruje swoją uwagę ku protokołom, które umożliwiają bardziej zaawansowane, modułowe i skalowalne rozwiązania. Jednym z takich protokołów jest MCP — Model Context Protocol, rozwijany przez firmę Anthropic. MCP obiecuje stworzenie jednolitej platformy umożliwiającej agentom AI i aplikacjom dostęp do zewnętrznych narzędzi w sposób bezpieczny, kontrolowany i elastyczny. Jednak mimo tych obietnic, technologia ta, szczególnie w kontekście serwerów MCP działających w trybie zdalnym, wiąże się także z szeregiem wyzwań operacyjnych i architektonicznych.
Tradycyjnie, serwery MCP były instalowane i uruchamiane lokalnie, co wiązało się z wykorzystaniem komunikacji przez standardowe wejście/wyjście (STDIO). Tego typu podejście miało swoje zalety przy testowaniu nowych funkcji lub mniejszych wdrożeniach, jednak w praktyce przynosiło więcej ograniczeń niż korzyści. Ograniczona interoperacyjność, konieczność manualnych aktualizacji, trudności w zapewnieniu odpowiednich polityk bezpieczeństwa oraz fragmentacja narzędzi — to tylko niektóre z bolączek lokalnych implementacji MCP. Co więcej, zespół odpowiedzialny za rozwój MCP zauważył te problemy i rozpoczął wprowadzanie wsparcia dla modelu zdalnych serwerów MCP, uwzględniając m.in. strumieniowy protokół HTTP oraz autoryzację opartą na OAuth 2.1.
Jednak przejście na zdalne serwery MCP to nie tylko zmiana architektoniczna — to zmiana paradygmatu. Nowa rzeczywistość niesie ze sobą liczne wyzwania. Przede wszystkim autoryzacja i uwierzytelnianie stają się bardziej skomplikowane, ponieważ zgodnie ze specyfikacją MCP, serwer musi pełnić zarówno rolę serwera zasobów, jak i autoryzacyjnego, co odbiega od klasycznych wzorców bezpieczeństwa stosowanych w API. Na domiar złego, w ekosystemie MCP pojawiły się zagrożenia typu „tool poisoning”, czyli ataki umożliwiające przemycenie złośliwego kodu lub instrukcji do metadanych narzędzi, które następnie interpretowane są przez modele językowe jako wiarygodne fragmenty kontekstu.
Zawodna infrastruktura to kolejna bariera. Serwery MCP w trybie zdalnym muszą być wysoko dostępne, zapewniać load balancing, odzyskiwanie po awarii i stałą obserwowalność. W przypadku błędu jednego z serwerów, cała agentowa sekwencja może ulec załamaniu. Dodatkowo, problemy pojawiają się także na poziomie UX — brak mechanizmów łatwego odkrywania dostępnych serwerów i narzędzi pogarsza doświadczenie programistów, zwiększa próg wejścia i utrudnia reużywalność gotowych funkcji wśród zespołów.
Nie sposób pominąć również wyzwań związanych z samym zarządzaniem kontekstem podawanym modelom AI. Każdy zdalny serwer dodawany do sesji zwiększa objętość przekazywanego kontekstu — a to nie tylko nadmiernie obciąża modele, ale też negatywnie wpływa na ich skuteczność, zmniejszając precyzję, zwiększając szum informacyjny i prowadząc do błędnych decyzji.
Czy jednak odpowiedź na te problemy może znajdować się już w obecnie znanych technologiach? Tak — rozwiązaniem może być wzorzec dobrze znany ze świata tradycyjnych usług API: gateway. Bramki API od lat rozwiązują problemy związane z bezpieczeństwem, zarządzaniem autoryzacją, równoważeniem obciążenia, monitorowaniem i onboardingiem deweloperów. Użycie bramki w kontekście MCP to nie tylko analogiczne podejście — to praktyczne przeniesienie sprawdzonych rozwiązań na grunt nowej klasy interfejsów.
Dzięki bramkom można odciążyć serwery MCP z obowiązku autoryzowania żądań, przekazując to zadanie wyspecjalizowanym narzędziom integrującym się z systemami IAM. To także możliwość stosowania whitelist narzędzi, ograniczenia ekspozycji tylko do zaufanych źródeł oraz skanowania opisów narzędzi pod kątem potencjalnych zagrożeń typu „tool poisoning”. Gateway to również warstwa agregacji danych telemetrycznych, umożliwiająca dokładniejszą analizę, diagnostykę i optymalizację działań agentów AI w czasie rzeczywistym.
Bramki API to coś więcej niż tylko proxy — to platforma do budowy całych ekosystemów deweloperskich. Udostępnienie MCP przez interfejsy zarządzane przez bramki może prowadzić do stworzenia zorganizowanego, bezpiecznego i przewidywalnego katalogu narzędzi, gdzie każdy element ma swoją dokumentację, zasady dostępu i wskaźniki wykorzystania.
W bardziej zaawansowanym scenariuszu bramka może stać się inteligentnym brokerem kontekstu — przechowując stałe połączenia z upstreamowymi serwerami MCP, analizując ich zawartość i wstrzykując tylko te dane, które rzeczywiście mają znaczenie w kontekście bieżącego zapytania użytkownika. To podejście znacząco ogranicza przeładowania kontekstowe i redukuje zbędne zużycie tokenów modelu.
Jak pokazuje doświadczenie, łączenie podejść z różnych dziedzin technologicznych może prowadzić do powstania solidnych, skalowalnych i bezpiecznych rozwiązań. MCP, choć nowe i wciąż się rozwijające, już dziś może korzystać z dojrzałości i sprawdzonych wzorców zarządzania usługami sieciowymi. Bramka API jako podstawowy element infrastruktury MCP to krok, który pozwala przekuć potencjał protokołu w realną wartość dla zespołów developerskich, organizacji i całych systemów AI.
Wszystko wskazuje na to, że przyszłość agentów AI będzie nie tylko inteligentna, ale też dobrze zorganizowana — o ile stworzymy dla niej odpowiednie fundamenty infrastrukturalne.
