Model Context Protocol

Spis treści

• Zasada działania

• Jak można wykorzystać MCP?

• Architektura i działanie MCP

• Praktyczne zastosowania

• Proces stworzenia własnego MCP

• Perspektywy rozwoju Model Context Protocol (MCP) w …

• Podsumowanie

Protokół Kontekstu Modelu (MCP) to otwarty standard opracowany przez firmę Anthropic, który umożliwia łatwą i bezpieczną integrację aplikacji opartych na dużych modelach językowych (LLM), takich jak ChatGPT czy Claude, z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. Dzięki MCP modele AI mogą efektywnie komunikować się z systemami, takimi jak bazy danych, API czy pliki, bez konieczności tworzenia indywidualnych połączeń dla każdego źródła.

To rozwiązanie wydaje się kluczowe w erze AI, gdzie dostęp do aktualnych i relevantnych informacji jest niezbędny dla skuteczności modeli. MCP działa jak uniwersalny protokół, porównywany do portu USB-C dla urządzeń hardware, gdzie MCP jest ‘kablem’ umożliwiającym połączeniami pomiędzy AI i LLM a tradycyjnymi narzędziami, platformami i przeglądarką.

Zasada działania

Wyobraź sobie, że AI ma dostęp do wszystkich twoich cyfrowych narzędzi przez jedno bezpieczne okno. To właśnie oferuje MCP:

1. Łączy się z dowolną usługą (Google Drive, Slack, bankowość online)

2. Przekazuje AI potrzebny kontekst (np. twoje notatki z ostatnego spotkania)

3. Umożliwia AI działanie w twoim imieniu (np. zapisanie zmian w dokumencie)

Jak można wykorzystać MCP?

• Pamięć rozmów – AI, jak Claude, może pamiętać wcześniejsze rozmowy i używać ich, by lepiej odpowiadać.

• Praca z plikami – Możesz podłączyć AI do swoich dokumentów, żeby szybko je analizowała lub szukała informacji.

• Integracja z aplikacjami – MCP pozwala AI współpracować z narzędziami jak GitHub (np. do przeglądania kodu) czy Notion (do zarządzania notatkami).

• Przeglądanie internetu – Dzięki MCP AI może wchodzić na strony i wyciągać z nich dane, np. za pomocą przeglądarki.

Architektura i działanie MCP

MCP opiera się na architekturze klient-serwer, co szczegółowo opisano na Introduction - Model Context Protocol. Składa się z następujących elementów:

Hosty mogą połączyć się z wieloma serwerami jednocześnie, co pozwala na elastyczną integrację z różnymi źródłami. Przykładem jest integracja Claude Desktop z serwerem Pamięci Kontekstu (Knowledge Graph Memory Server), dostępnym na Knowledge Graph Memory Server URL, który dostarcza kontekst z wcześniejszych konwersacji w aplikacji deskopowej Claude.

W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań RAG, MCP pozwala na dwukierunkową interakcję – AI nie tylko odczytuje dane, ale może też modyfikować stany poprzez eksponowane narzędzia (tools). Przykładowo, poprzez serwer GitHub MCP, model może nie tylko czytać kod, ale też tworzyć commity czy zgłaszać issue.

Praktyczne zastosowania

• Firma Block wykorzystuje MCP do automatyzacji workflow'ów finansowych.

• Apollo integruje protokół z narzędziami CRM.

• Over 1000 open-source'owych serwerów już dostępnych dla popularnych usług.

W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań RAG, MCP pozwala na dwukierunkową interakcję – AI nie tylko odczytuje dane, ale może też modyfikować stany poprzez eksponowane narzędzia (tools). Przykładowo, poprzez serwer GitHub MCP, model może nie tylko czytać kod, ale też tworzyć commity czy zgłaszać issue.

Proces stworzenia własnego MCP

Proces tworzenia własnego serwera MCP obejmuje trzy kroki:

• stworzenie serwera za pomocą jednego z SDK,

• zdefiniowanie jego możliwości

• integrację z hostem, co czyni go modułowym i skalowalnym.

Dostępne są SDK dla różnych języków, takie jak Python, Java, Kotlin czy C#, co szczegółowo opisano w repozytorium MCP: Model Context Protocol · GitHub.

Perspektywy rozwoju Model Context Protocol (MCP) w przyszłości

Model Context Protocol ma ogromny potencjał rozwoju w nadchodzących latach, zwłaszcza w kontekście coraz powszechniejszego wykorzystywania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach życia. Oto kilka kluczowych perspektyw:

• Więcej usług: MCP może być zintegrowany z coraz większą liczbą usług, od platform społecznościowych po systemy zarządzania zasobami ludzkimi.

• Wzrost liczby serwerów MCP: Im więcej firm i deweloperów tworzy serwery MCP, tym bardziej uniwersalny staje się ten standard.

• AI jako pełnoprawny asystent: Dzięki MCP, AI może nie tylko doradzać, ale także wykonywać czynności w imieniu użytkownika, np. automatycznie generować raporty lub korygować błędy w kodzie.

• Optymalizacja workflow: MCP umożliwia zoptymalizowanie procesów biznesowych poprzez automatyzację rutynowych zadań.

• Zwiększona kontrola: MCP daje użytkownikom pełną kontrolę nad tym, co AI może zobaczyć i zrobić, co jest kluczowe w obszarach, gdzie prywatność danych jest priorytetem.

• Rozwój nowych mechanizmów bezpieczeństwa

• Adopcja w różnych branżach

Podsumowanie

Model Context Protocol (MCP) to innowacyjny standard, który umożliwia sztucznej inteligencji bezpośredni dostęp do zewnętrznych źródeł danych i narzędzi, takich jak dokumenty, bazy danych czy platformy developerskie. Dzięki MCP, AI może nie tylko odczytywać informacje, ale także działać w imieniu użytkownika, zwiększając efektywność i automatyzację w różnych obszarach, od pracy biurowej po programowanie.

W przyszłości MCP może stać się kluczowym elementem w budowaniu bardziej efektywnych i zintegrowanych systemów AI, które będą w stanie wspierać użytkowników w coraz bardziej złożonych zadaniach.