.webp)
Anda sedang memasang ulang pipeline agen AI Anda untuk kesepuluh kalinya hari ini - integrasi API yang rapuh, putaran lain dari konteks manual - hanya untuk menjaga agar tidak rusak. Alur autentikasi hardcoding, menormalkan respons API, menyatukan titik akhir-ini bukanlah pengembangan AI; ini adalah neraka integrasi.
Membangun agen AI yang dapat menarik data dengan lancar dari berbagai sumber seharusnya mudah, tetapi kenyataannya saat ini terfragmentasi, berulang-ulang, dan sulit untuk ditingkatkan. Setiap alat berbicara dengan bahasanya sendiri, sehingga memaksa Anda untuk meretas solusi alih-alih menciptakan otomatisasi yang sesungguhnya.
Anthropic mencoba mengubahnya dengan Model Context Protocol (MCP) - sebuah cara standar bagi agen AI untuk mengambil dan menggunakan data eksternal tanpa mimpi buruk integrasi yang tak kunjung usai. Namun, apakah ini menyelesaikan masalah? Mari kita uraikan.
Apa yang dimaksud dengan Protokol?
Protokol adalah seperangkat aturan dan konvensi yang mendefinisikan bagaimana sistem berkomunikasi dan bertukar data. Tidak seperti API, antarmuka khusus implementasi, protokol menetapkan standar universal untuk interaksi. Beberapa contoh yang terkenal antara lain:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) - Menentukan bagaimana browser web dan server berkomunikasi.
- OAuth (Protokol Otorisasi Terbuka) - Standar untuk autentikasi yang aman di berbagai platform.
Protokol memastikan interoperabilitas - alih-alih setiap sistem menciptakan kembali bagaimana data harus dipertukarkan, protokol menstandarkan prosesnya, mengurangi kerumitan dan membuat integrasi menjadi lebih terukur.
Meskipun protokol tidak wajib atau dipaksakan, adopsi protokol dari waktu ke waktu dapat membentuk fondasi bagaimana sistem berinteraksi dalam skala global-kami melihat hal ini pada HTTP yang berevolusi menjadi HTTPS yang lebih aman dan diterima secara luas, yang pada dasarnya mengubah cara pengiriman data di internet.
Apa yang dimaksud dengan Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka yang dikembangkan oleh Anthropic untuk merampingkan cara model AI mengakses dan berinteraksi dengan sumber data eksternal.
Alih-alih mengharuskan sistem AI bergantung pada integrasi API khusus, permintaan terstruktur secara manual, dan otentikasi per layanan, MCP menyediakan kerangka kerja terpadu bagi agen AI untuk mengambil, memproses, dan bertindak berdasarkan data terstruktur dengan cara yang terstandardisasi.
Dalam istilah yang lebih sederhana, MCP mendefinisikan bagaimana model AI harus meminta dan menggunakan data eksternal - baik dari database, API, penyimpanan cloud, atau aplikasi perusahaan - tanpa mengharuskan pengembang membuat logika khusus API untuk setiap sumber.
Mengapa MCP Dibuat?
Model AI, terutama LLMs (model bahasa besar) dan agen otonom, membutuhkan akses ke alat dan basis data eksternal untuk menghasilkan respons yang akurat dan kontekstual. Namun, interaksi AI-to-API saat ini tidak efisien dan menimbulkan biaya tambahan yang signifikan bagi pengembang.
Saat ini, mengintegrasikan agen AI dengan sistem eksternal membutuhkan:
- Integrasi API khusus untuk setiap alat (CRM, penyimpanan cloud, sistem tiket, dll.).
- Pengaturan autentikasi per API (OAuth, kunci API, token sesi).
- Pemformatan data secara manual agar respons API dapat digunakan untuk model AI.
- Manajemen batas tarif dan penanganan kesalahan di berbagai layanan.
Pendekatan ini tidak dapat diskalakan. Setiap integrasi baru membutuhkan logika khusus, debugging, dan pemeliharaan, sehingga otomatisasi yang digerakkan oleh AI menjadi lambat, mahal, dan rapuh.
Dengan mendefinisikan protokol umum, MCP membuat model AI menjadi lebih sadar data tanpa memaksa pengembang untuk membangun jembatan API khusus untuk setiap sistem yang berinteraksi dengannya.
Bagaimana cara kerja MCP?
Saat ini, agen AI mengandalkan panggilan API khusus, autentikasi per layanan, dan penguraian respons manual, sehingga menciptakan jaringan integrasi yang rapuh dan sulit untuk ditingkatkan.
Daripada memaksa agen AI untuk berinteraksi dengan API secara terpisah, MCP membuat protokol terpadu yang mengabstraksikan kompleksitas autentikasi, eksekusi permintaan, dan pemformatan data-memungkinkan sistem AI untuk fokus pada penalaran daripada logika integrasi tingkat rendah.
Arsitektur Klien-Server MCP
MCP dibangun di atas model klien-server yang menyusun bagaimana model AI mengambil dan berinteraksi dengan sumber data eksternal.
- Klien MCP adalah agen AI, aplikasi, atau sistem apa pun yang meminta data terstruktur.
- Server MCP bertindak sebagai perantara, mengambil data dari berbagai API, basis data, atau sistem perusahaan dan mengembalikannya dalam format yang konsisten.
Alih-alih model AI yang membuat permintaan API langsung, server MCP menangani kompleksitas autentikasi, pengambilan data, dan normalisasi respons. Ini berarti agen AI tidak perlu lagi mengelola beberapa kredensial API, format permintaan yang berbeda, atau struktur respons yang tidak konsisten.
Misalnya, jika model AI perlu menarik informasi dari beberapa layanan seperti Google Drive, Slack, dan basis data, model ini tidak meminta setiap API secara terpisah. Model ini mengirimkan satu permintaan terstruktur ke server MCP, yang memproses permintaan tersebut, mengumpulkan data dari sumber-sumber yang diperlukan, dan mengembalikan respons yang tertata rapi.
Siklus Hidup Permintaan-Tanggapan MCP
Interaksi MCP yang khas mengikuti siklus permintaan-permintaan terstruktur yang menghilangkan panggilan API yang berlebihan dan menstandarkan pengambilan data.
1. Agen AI mengirimkan permintaan terstruktur ke server MCP. Alih-alih membuat permintaan API individual, agen mendefinisikan data apa yang dibutuhkannya dalam format yang seragam.{
"request_id": "xyz-987",
"pertanyaan": [
{"source": "github", "action": "get_recent_commits", "repo": "company/project"},
{"source": "slack", "action": "fetch_unread_messages", "channel": "engineering"}
]
}
2. Server MCP memproses permintaan dengan memvalidasi autentikasi, memeriksa izin, dan menentukan sistem eksternal mana yang akan ditanyakan.
3. Kueri dieksekusi secara paralel, yang berarti data dari beberapa layanan diambil pada waktu yang sama, bukan secara berurutan, sehingga mengurangi latensi secara keseluruhan.
4. Respons dari berbagai sumber distandarisasi ke dalam format terstruktur yang dapat dengan mudah diproses oleh model AI.{
"github": {
"recent_commits": [
{"author": "Alice", "message": "Refactored AI pipeline", "timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"}
]
},
"slack": {
"pesan yang belum dibaca": [
{"user": "Bob", "text": "Hey, can you review the PR?", "timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"}
]
}
}
Tidak seperti respons API mentah yang memerlukan penguraian manual, MCP memastikan bahwa semua data yang diambil mengikuti format terstruktur yang dapat diprediksi, sehingga lebih mudah dipahami dan digunakan oleh model AI.
Eksekusi Kueri dan Agregasi Respons
MCP dirancang untuk mengoptimalkan bagaimana model AI berinteraksi dengan sistem eksternal dengan memperkenalkan proses eksekusi yang terstruktur.
- Validasi permintaan memastikan bahwa model AI memiliki izin yang diperlukan sebelum data diambil.
- Perutean kueri menentukan layanan eksternal mana yang perlu diakses.
- Eksekusi paralel mengambil data dari berbagai sumber pada saat yang sama, sehingga mengurangi penundaan yang disebabkan oleh permintaan API yang berurutan.
- Agregasi respons mengkonsolidasikan data terstruktur ke dalam satu respons, sehingga model AI tidak perlu lagi memproses beberapa output API mentah secara manual.
Dengan mengurangi permintaan yang berlebihan, menormalkan respons, dan menangani otentikasi secara terpusat, MCP menghilangkan overhead API yang tidak perlu dan membuat otomatisasi yang digerakkan oleh AI menjadi lebih terukur.
Keterbatasan MCP
Model Context Protocol (MCP) adalah langkah penting untuk membuat model AI lebih mampu berinteraksi dengan sistem eksternal dengan cara yang terstruktur dan terukur. Namun, seperti halnya teknologi baru lainnya, teknologi ini memiliki keterbatasan yang perlu diatasi sebelum diadopsi secara luas.
Tantangan Otentikasi
Salah satu janji terbesar MCP adalah membuat agen AI tidak terlalu bergantung pada integrasi khusus API. Namun, otentikasi (AuthN) tetap menjadi tantangan utama.
Saat ini, autentikasi API merupakan proses yang terfragmentasi-beberapa layanan menggunakan OAuth, yang lain mengandalkan kunci API, dan beberapa memerlukan autentikasi berbasis sesi. Ketidakkonsistenan ini membuat proses penerimaan API baru menjadi memakan waktu, dan MCP saat ini tidak memiliki kerangka kerja autentikasi bawaan untuk menangani kerumitan ini.
MCP masih memerlukan beberapa mekanisme eksternal untuk mengautentikasi permintaan API, yang berarti agen AI yang menggunakan MCP harus bergantung pada solusi tambahan, seperti Composio, untuk mengelola kredensial API. Autentikasi ada di peta jalan untuk MCP, tetapi hingga sepenuhnya diimplementasikan, pengembang masih membutuhkan solusi untuk menangani autentikasi di berbagai sistem.
Manajemen Identitas yang Tidak Jelas
Masalah lain yang belum terselesaikan adalah manajemen identitas-siapa yang dilihat oleh sistem eksternal ketika agen AI membuat permintaan melalui MCP?
Misalnya, jika asisten AI meminta Slack melalui MCP, apakah Slack harus mengenali permintaan tersebut berasal dari mana:
- Pengguna akhir (artinya AI bertindak atas nama manusia).
- Agen AI itu sendiri? (Yang akan membutuhkan Slack untuk menangani interaksi berbasis AI secara terpisah.)
- Akun sistem bersama (yang dapat menimbulkan masalah keamanan dan kontrol akses).
Masalah ini bahkan lebih rumit lagi di lingkungan perusahaan, di mana kebijakan kontrol akses menentukan siapa yang dapat mengambil data apa. Tanpa pemetaan identitas yang jelas, integrasi MCP dapat menghadapi akses terbatas, risiko keamanan, atau ketidakkonsistenan di berbagai platform.
Dukungan OAuth direncanakan untuk MCP, yang dapat membantu memperjelas penanganan identitas, tetapi hingga hal ini diimplementasikan secara penuh, model AI mungkin akan mengalami kesulitan dengan akses berbasis izin ke layanan pihak ketiga.
Penguncian Vendor dan Fragmentasi Ekosistem
MCP saat ini merupakan inisiatif yang dipimpin oleh Anthropic, yang menimbulkan pertanyaan tentang standardisasi jangka panjangnya. Seiring berkembangnya ekosistem AI, ada kemungkinan besar bahwa pemain besar lainnya-seperti OpenAI atau DeepSeek-akan mengembangkan protokol mereka sendiri untuk interaksi AI-ke-sistem.
Jika beberapa standar yang saling bersaing muncul, industri ini dapat terpecah, memaksa para pengembang untuk memilih di antara pendekatan yang berbeda dan tidak kompatibel. Apakah MCP tetap menjadi pendekatan yang dominan atau hanya menjadi salah satu dari beberapa opsi yang bersaing masih harus dilihat.
Akankah penyedia AI melakukan standarisasi di sekitar MCP?
MCP menawarkan kerangka kerja universal untuk mengurangi fragmentasi dalam integrasi AI, di mana setiap koneksi saat ini membutuhkan solusi khusus yang meningkatkan kompleksitas.
Agar MCP dapat menjadi standar yang diterima secara luas, penyedia AI besar perlu mengadopsinya. Perusahaan seperti OpenAI, Google DeepMind, dan Meta belum berkomitmen, sehingga kelangsungan hidup jangka panjangnya masih belum pasti. Tanpa kolaborasi di seluruh industri, risiko adanya beberapa protokol yang saling bersaing akan tetap tinggi.
Beberapa perusahaan sudah mulai menggunakan MCP. Replit, Codeium, dan Sourcegraph telah mengintegrasikannya untuk menyederhanakan cara agen AI mereka berinteraksi dengan data terstruktur. Namun, adopsi yang lebih luas diperlukan agar MCP dapat bergerak lebih jauh dari eksperimen awal.
Di luar perusahaan AI, upaya standardisasi global dapat memengaruhi masa depan MCP. Organisasi seperti ISO/IEC JTC 1/SC 42 bekerja untuk menentukan kerangka kerja integrasi AI. Inisiatif nasional, seperti komite standar AI Tiongkok, menyoroti perlombaan untuk membentuk protokol AI generasi berikutnya.
MCP masih terus berkembang. Jika industri menyelaraskannya, integrasi AI dapat menjadi lebih mudah dioperasikan dan terukur. Namun, jika standar yang bersaing muncul, pengembang mungkin akan menghadapi ekosistem yang terfragmentasi, bukannya solusi terpadu.
Membangun Agen AI yang Terintegrasi dengan API
MCP menyederhanakan interaksi AI, tetapi otentikasi dan akses API terstruktur tetap menjadi tantangan utama. Botpress menawarkan dukungan OAuth dan JWT, yang memungkinkan agen AI untuk mengautentikasi dengan aman dan berinteraksi dengan Slack, Google Calendar, Notion, dan banyak lagi.
Dengan Autonomous Node, agen AI dapat membuat keputusan yang LLM dan menjalankan tugas secara dinamis. Botpress menyediakan cara terstruktur untuk membangun agen AI yang terhubung di berbagai sistem.
Mulailah membangun hari ini -gratis.
.svg)
