Przebudowujesz dziś swój pipeline agenta AI już dziesiąty raz – kolejna niestabilna integracja API, kolejne ręczne przekazywanie kontekstu, żeby nic się nie posypało. Ręczne kodowanie uwierzytelniania, normalizacja odpowiedzi API, łączenie różnych endpointów – to nie jest rozwijanie AI, to piekło integracji.
Budowanie agentów AI, którzy płynnie pobierają dane z wielu źródeł, powinno być łatwe, ale obecna rzeczywistość jest rozdrobniona, powtarzalna i trudna do skalowania. Każde narzędzie mówi własnym językiem, zmuszając cię do tworzenia prowizorycznych obejść zamiast prawdziwej automatyzacji.
Anthropic chce to zmienić dzięki Model Context Protocol (MCP) – ustandaryzowanemu sposobowi, w jaki agenci AI pobierają i wykorzystują dane zewnętrzne bez niekończących się problemów z integracją. Ale czy to naprawdę rozwiązuje problem? Sprawdźmy to.
Czym jest protokół?
Protokół to zestaw zasad i konwencji określających, jak systemy komunikują się i wymieniają dane. W przeciwieństwie do API, które jest specyficznym dla implementacji interfejsem, protokół ustanawia uniwersalny standard interakcji. Do znanych przykładów należą:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Określa sposób komunikacji przeglądarek internetowych z serwerami.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Standard bezpiecznego uwierzytelniania na różnych platformach.
Protokoły zapewniają interoperacyjność – zamiast każdorazowo wymyślać sposób wymiany danych, protokół standaryzuje ten proces, upraszczając integracje i ułatwiając ich skalowanie.
Choć korzystanie z protokołów nie jest obowiązkowe ani wymuszane, ich upowszechnienie z czasem może kształtować fundamenty globalnej komunikacji systemów – widzieliśmy to na przykładzie HTTP, które ewoluowało w bezpieczniejszy i powszechnie akceptowany HTTPS, zasadniczo zmieniając sposób przesyłania danych w internecie.
Czym jest Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard opracowany przez Anthropic, który upraszcza sposób, w jaki modele AI uzyskują dostęp do zewnętrznych źródeł danych i wchodzą z nimi w interakcje.
Zamiast wymagać od systemów AI indywidualnych integracji API, ręcznie tworzonych żądań i osobnego uwierzytelniania dla każdej usługi, MCP zapewnia jednolity framework, dzięki któremu agenci AI mogą pobierać, przetwarzać i wykorzystywać ustrukturyzowane dane w standardowy sposób.
Mówiąc prościej, MCP określa, jak modele AI powinny żądać i wykorzystywać dane zewnętrzne – czy to z baz danych, API, chmur czy aplikacji biznesowych – bez konieczności ręcznego kodowania logiki pod konkretne API każdego źródła.
Dlaczego powstał MCP?
Modele AI, zwłaszcza LLM (large language models) i autonomiczne agenty, potrzebują dostępu do narzędzi i baz danych, by generować trafne, kontekstowe odpowiedzi. Jednak obecne interakcje AI z API są nieefektywne i generują duże obciążenie dla deweloperów.
Obecnie integracja agenta AI z systemami zewnętrznymi wymaga:
- Indywidualne integracje API dla każdego narzędzia (CRM, chmura, systemy zgłoszeniowe itd.).
- Konfiguracja uwierzytelniania dla każdego API (OAuth, klucze API, tokeny sesji).
- Ręcznego formatowania danych, by odpowiedzi API były użyteczne dla modeli AI.
- Zarządzania limitami zapytań i obsługi błędów w różnych usługach.
To podejście nie jest skalowalne. Każda nowa integracja wymaga osobnej logiki, debugowania i utrzymania, przez co automatyzacja oparta na AI jest wolna, kosztowna i podatna na błędy.
Dzięki zdefiniowaniu wspólnego protokołu, MCP sprawia, że modele AI są bardziej świadome danych, bez konieczności budowania indywidualnych mostów API do każdego systemu.
Jak działa MCP?
Obecnie agenci AI polegają na indywidualnych wywołaniach API, osobnym uwierzytelnianiu dla każdej usługi i ręcznym przetwarzaniu odpowiedzi, co tworzy kruchą sieć integracji trudnych do skalowania.
Zamiast zmuszać agentów AI do oddzielnej obsługi każdego API, MCP wprowadza jednolity protokół, który ukrywa złożoność uwierzytelniania, realizacji żądań i formatowania danych – pozwalając systemom AI skupić się na rozumowaniu, a nie na niskopoziomowej logice integracji.
Architektura klient-serwer MCP
MCP opiera się na modelu klient-serwer, który określa sposób pobierania i przetwarzania danych zewnętrznych przez modele AI.
- Klientami MCP są agenci AI, aplikacje lub inne systemy żądające ustrukturyzowanych danych.
- Serwery MCP pełnią rolę pośredników – pobierają dane z różnych API, baz danych lub systemów biznesowych i zwracają je w spójnym formacie.
Zamiast bezpośrednich zapytań do API, serwery MCP przejmują obsługę uwierzytelniania, pobierania danych i normalizacji odpowiedzi. Dzięki temu agenci AI nie muszą już zarządzać wieloma poświadczeniami API, różnymi formatami żądań czy niespójnymi strukturami odpowiedzi.
Na przykład, jeśli model AI potrzebuje informacji z kilku usług, takich jak Google Drive, Slack i baza danych, nie wysyła osobnych zapytań do każdego API. Przesyła jedno ustrukturyzowane żądanie do serwera MCP, który obsługuje żądanie, zbiera dane z wymaganych źródeł i zwraca uporządkowaną odpowiedź.
Cykl żądanie-odpowiedź w MCP
Typowa interakcja z MCP przebiega według ustrukturyzowanego cyklu żądanie-odpowiedź, eliminując zbędne wywołania API i standaryzując pobieranie danych.
1. Agent AI wysyła ustrukturyzowane żądanie do serwera MCP. Zamiast tworzyć osobne zapytania do każdego API, agent określa potrzebne dane w jednolitym formacie.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Serwer MCP przetwarza żądanie, weryfikując uwierzytelnienie, sprawdzając uprawnienia i ustalając, do których systemów zewnętrznych należy się odwołać.
3. Zapytania są wykonywane równolegle, co oznacza, że dane z wielu usług są pobierane jednocześnie, a nie po kolei, co skraca czas oczekiwania.
4. Odpowiedzi z różnych źródeł są standaryzowane do ustrukturyzowanego formatu, który modele AI mogą łatwo przetwarzać.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
W przeciwieństwie do surowych odpowiedzi API, które wymagają ręcznego przetwarzania, MCP zapewnia, że wszystkie pobrane dane mają przewidywalny, ustrukturyzowany format, co ułatwia ich zrozumienie i wykorzystanie przez modele AI.
Wykonywanie zapytań i agregacja odpowiedzi
MCP został zaprojektowany, by usprawnić interakcje modeli AI z systemami zewnętrznymi poprzez wprowadzenie uporządkowanego procesu realizacji zapytań.
- Walidacja żądania sprawdza, czy model AI ma odpowiednie uprawnienia przed pobraniem jakichkolwiek danych.
- Routing zapytań określa, do których usług zewnętrznych należy się odwołać.
- Wykonywanie równoległe pozwala pobierać dane z wielu źródeł jednocześnie, skracając opóźnienia wynikające z sekwencyjnych zapytań API.
- Agregacja odpowiedzi łączy ustrukturyzowane dane w jedną odpowiedź, eliminując konieczność ręcznego przetwarzania wielu surowych wyników API przez modele AI.
Dzięki ograniczeniu zbędnych zapytań, normalizacji odpowiedzi i centralnemu zarządzaniu uwierzytelnianiem, MCP eliminuje niepotrzebne obciążenie API i sprawia, że automatyzacja oparta na AI jest łatwiejsza do skalowania.
Ograniczenia MCP
Model Context Protocol (MCP) to ważny krok w kierunku umożliwienia modelom AI bardziej uporządkowanej i skalowalnej współpracy z systemami zewnętrznymi. Jednak, jak każda nowa technologia, ma ograniczenia, które należy rozwiązać przed jej szerokim wdrożeniem.
Wyzwania związane z uwierzytelnianiem
Jedną z największych obietnic MCP jest zmniejszenie zależności agentów AI od indywidualnych integracji API. Jednak uwierzytelnianie (AuthN) nadal pozostaje dużym wyzwaniem.
Obecnie uwierzytelnianie API jest rozproszone — niektóre usługi korzystają z OAuth, inne z kluczy API, a jeszcze inne wymagają uwierzytelniania opartego na sesji. Ta niespójność sprawia, że wdrażanie nowych API zajmuje dużo czasu, a MCP nie posiada obecnie wbudowanego systemu uwierzytelniania, który ułatwiałby zarządzanie tą złożonością.
MCP nadal wymaga zewnętrznego mechanizmu do uwierzytelniania żądań API, co oznacza, że agenci AI korzystający z MCP muszą polegać na dodatkowych rozwiązaniach, takich jak Composio, do zarządzania poświadczeniami API. Uwierzytelnianie znajduje się na mapie rozwoju MCP, ale dopóki nie zostanie w pełni wdrożone, deweloperzy będą musieli stosować obejścia, aby obsłużyć uwierzytelnianie w różnych systemach.
Niejasne zarządzanie tożsamością
Kolejną nierozwiązaną kwestią jest zarządzanie tożsamością — kogo widzi system zewnętrzny, gdy agent AI wysyła żądanie przez MCP?
Na przykład, jeśli asystent AI wysyła zapytanie do Slacka przez MCP, czy Slack powinien rozpoznać żądanie jako pochodzące od:
- Użytkownik końcowy? (Czyli AI działa w imieniu człowieka.)
- Sama agent AI? (Co wymagałoby, aby Slack obsługiwał interakcje oparte na AI osobno.)
- Wspólne konto systemowe? (Co może rodzić obawy dotyczące bezpieczeństwa i kontroli dostępu.)
Problem ten jest jeszcze bardziej złożony w środowiskach korporacyjnych, gdzie polityki dostępu określają, kto może pobierać określone dane. Bez jasnego mapowania tożsamości integracje MCP mogą napotkać ograniczenia dostępu, ryzyko bezpieczeństwa lub niespójności między różnymi platformami.
Wsparcie dla OAuth jest planowane dla MCP, co może pomóc w wyjaśnieniu obsługi tożsamości, ale dopóki nie zostanie to w pełni wdrożone, modele AI mogą mieć trudności z dostępem opartym na uprawnieniach do usług zewnętrznych.
Uzależnienie od dostawcy i fragmentacja ekosystemu
MCP to obecnie inicjatywa prowadzona przez Anthropic, co rodzi pytania o jej długoterminową standaryzację. Wraz z rozwojem ekosystemów AI istnieje duże prawdopodobieństwo, że inni duzi gracze — tacy jak OpenAI czy DeepSeek — opracują własne protokoły do integracji AI z systemami.
Jeśli pojawi się kilka konkurencyjnych standardów, branża może się podzielić, zmuszając deweloperów do wyboru między różnymi, niekompatybilnymi podejściami. Czy MCP pozostanie dominującym rozwiązaniem, czy stanie się jednym z kilku konkurujących standardów — to się dopiero okaże.
Czy dostawcy AI ustandaryzują się wokół MCP?
MCP oferuje uniwersalne ramy, które mają zmniejszyć fragmentację integracji AI, gdzie obecnie każda integracja wymaga indywidualnych rozwiązań zwiększających złożoność.
Aby MCP stał się szeroko przyjętym standardem, musi zostać zaadaptowany przez największych dostawców AI. Firmy takie jak OpenAI, Google DeepMind i Meta jeszcze się nie zobowiązały, co sprawia, że długoterminowa przyszłość MCP jest niepewna. Bez współpracy całej branży ryzyko powstania wielu konkurencyjnych protokołów pozostaje wysokie.
Niektóre firmy już zaczęły korzystać z MCP. Replit, Codeium i Sourcegraph zintegrowały go, aby usprawnić sposób, w jaki ich agenci AI współpracują z danymi strukturalnymi. Jednak do wyjścia poza etap wczesnych eksperymentów potrzebna jest szersza adopcja.
Poza firmami AI, na przyszłość MCP mogą wpłynąć globalne inicjatywy standaryzacyjne. Organizacje takie jak ISO/IEC JTC 1/SC 42 pracują nad definicją ram integracji AI. Krajowe inicjatywy, jak chiński komitet ds. standardów AI, pokazują wyścig o kształtowanie kolejnej generacji protokołów AI.
MCP wciąż się rozwija. Jeśli branża się wokół niego zjednoczy, integracje AI mogą stać się bardziej interoperacyjne i skalowalne. Jednak jeśli pojawią się konkurencyjne standardy, deweloperzy mogą stanąć przed rozproszonym ekosystemem zamiast jednolitego rozwiązania.
Twórz agentów AI integrujących się z API
MCP upraszcza interakcje AI, ale uwierzytelnianie i dostęp do uporządkowanych API pozostają kluczowymi wyzwaniami. Botpress obsługuje OAuth i JWT, umożliwiając bezpieczne uwierzytelnianie agentów AI i integrację z Slackiem, Google Calendar, Notion i innymi.
Dzięki Autonomous Node agenci AI mogą podejmować decyzje napędzane przez LLM i dynamicznie wykonywać zadania. Botpress zapewnia uporządkowany sposób budowania agentów AI, którzy łączą się z wieloma systemami.
Zacznij budować już dziś — to nic nie kosztuje.
Najczęstsze pytania
1. Czy MCP można skonfigurować tak, aby spełniał wymagania SOC 2, HIPAA lub RODO?
Tak, MCP można skonfigurować zgodnie z wymaganiami SOC 2, HIPAA lub GDPR, ale zgodność zależy od sposobu wdrożenia i hostowania serwera MCP. Należy zapewnić bezpieczne przetwarzanie danych poprzez szyfrowanie (w spoczynku i podczas przesyłania), ścisłą kontrolę dostępu, minimalizację danych i prowadzenie dzienników audytowych.
2. Jak agenci AI decydują, kiedy uruchomić MCP, a kiedy polegać na własnej pamięci?
Agenci AI korzystają z MCP, gdy zapytanie wymaga aktualnych lub zewnętrznych informacji, których nie ma w ich wewnętrznej pamięci. Decyzja ta opiera się na inżynierii promptów lub regułach logiki, takich jak flagi pobierania lub konkretne intencje sygnalizujące potrzebę pobrania uporządkowanych danych.
3. Czy MCP jest kompatybilny z istniejącymi architekturami RAG (retrieval-augmented generation)?
Tak, MCP jest zgodny z architekturami RAG, ponieważ umożliwia agentom uporządkowane pobieranie informacji z zewnętrznych źródeł. Zamiast ręcznie kodować wywołania API, MCP pozwala agentom AI wykonywać kontekstowe wyszukiwania w różnych źródłach danych.
4. Jakie typy procesów biznesowych najbardziej korzystają z integracji MCP?
Procesy biznesowe obejmujące wiele rozłącznych systemów — takie jak obsługa klienta, wsparcie sprzedaży, operacje IT czy zarządzanie wiedzą wewnętrzną — najbardziej zyskują na integracji MCP. MCP upraszcza dostęp do danych w różnych silosach, pozwalając agentom AI pobierać potrzebny kontekst lub wykonywać działania bez konieczności tworzenia indywidualnych integracji dla każdego narzędzia.
5. Jak startupy mogą wdrożyć MCP bez gruntownej przebudowy całej architektury danych?
Startupy mogą wdrażać MCP stopniowo, zaczynając od najważniejszych narzędzi, takich jak Slack, HubSpot czy Notion, korzystając z gotowych konektorów lub prostych własnych obsługiwaczy. Ponieważ MCP abstrahuje warstwę integracji, zespoły mogą go wprowadzać bez konieczności przebudowy backendu.
.webp)
