Czym jest protokół MCP (Model Context Protocol)?

Modele AI stają się coraz potężniejsze, ale jest pewien haczyk: mają dostęp wyłącznie do informacji, których nauczyły się podczas szkolenia, więc ich wiedza i możliwości są ograniczone. To tak, jakby zatrudnić naprawdę bystrego asystenta, który może pracować tylko z tym, co już ma w głowie, i nie potrafi niczego sprawdzić, przejrzeć twoich plików ani faktycznie wykonać zadań za ciebie.

Duże modele językowe (LLM) stają się znacznie potężniejsze, gdy mają dostęp do kontekstu i mogą podejmować działania w innych narzędziach i aplikacjach. Do niedawna nie istniał jednolity sposób łączenia tych modeli z innymi aplikacjami. Model Context Protocol (MCP), pierwotnie opracowany przez firmę Anthropic, szybko staje się standardowym sposobem łączenia systemów agentowych AI z innymi aplikacjami — „złącze USB-C” dla sztucznej inteligencji.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Figma obsługuje MCP, zapoznaj się z naszym wpisem na blogu przedstawiającym serwer MCP Figma. Przyjrzyjmy się bliżej, czym jest MCP, jak działa i dlaczego ma znaczenie.

Co to jest MCP?

Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard określający sposób, w jaki systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą łączyć się z aplikacjami, narzędziami i platformami.

MCP to protokół komunikacji dwukierunkowej. Z jednej strony mamy dostawców danych i twórców aplikacji, którzy chcą, aby modele LLM miały dostęp do danych i mogły podejmować działania w ich oprogramowaniu. Obsługują oni MCP, tworząc tzw. serwer MCP. Z drugiej strony mamy programistów tworzących narzędzia oparte na sztucznej inteligencji lub systemy agentowe. Wdrażają klienta MCP, który umożliwia ich modelom AI łączenie się z serwerami MCP w celu pobierania kontekstu i wykonywania zadań w innych aplikacjach.

Na przykład narzędzie do kodowania oparte na AI, takie jak Cursor, może posiadać klienta MCP, który łączy się z serwerem MCP udostępnianym przez Figma i GitHub. Komunikacja między klientami a serwerami odbywa się przy użyciu standardowego protokołu — podobnie jak HTTP definiuje protokół komunikacyjny dla Internetu. MCP określa, jakie rodzaje wiadomości mogą być wysyłane, jak są formatowane, jak działa uwierzytelnianie i nie tylko.

Problem: Dlaczego potrzebujemy MCP

Rezerwacja lotów na nadchodzące wakacje, pobieranie danych analitycznych do cotygodniowego raportu sprzedaży, tworzenie prototypu nowej funkcji — tego rodzaju zadania wymagają kontekstu wykraczającego poza dane szkoleniowe modelu LLM i obejmującego szeroki ekosystem aplikacji i usług. Im więcej kontekstu posiada asystent AI, tym lepiej jest w stanie zrozumieć specyficzne niuanse żądania i dostarczyć wysokiej jakości wynik.

Rozważmy scenariusz wykorzystania narzędzia do kodowania opartego na AI do generowania kodu na podstawie pliku projektowego. Jeśli model LLM obejrzy zrzut ekranu pliku i wykorzysta swoje dane szkoleniowe do interpretacji pikseli, może być w stanie stworzyć zgrubny prototyp. Jednak aby uzyskać naprawdę użyteczny produkt końcowy, potrzebuje więcej kontekstu, takiego jak konkretne zmienne, komponenty i style, a nawet pseudokod opisujący funkcjonalność. Tego rodzaju kontekst jest nieoceniony dla AI, ale zazwyczaj znajduje się głęboko w innych narzędziach (takich jak Figma).

Przed wprowadzeniem MCP każdy programista pracujący nad narzędziami do tworzenia agentów AI musiał tworzyć niestandardowe integracje z zewnętrznymi aplikacjami i usługami, co spowalniało proces tworzenia oprogramowania i prowadziło do fragmentacji ekosystemu. Ponieważ każda aplikacja udostępniała dane i funkcje w nieco inny sposób, każda nowa integracja wymagała znacznego nakładu pracy na samym początku.

MCP to podejście do tego problemu oparte na zasadzie „napisz raz, używaj wszędzie”. Programista aplikacji może napisać jeden serwer MCP do wykorzystania przez dowolny system oparty na AI, zapewniając standardowy zestaw narzędzi i danych wraz z przydatnymi funkcjami, takimi jak obsługa błędów. Podobnie, system oparty na AI może wdrożyć protokół i połączyć się z dowolnym serwerem MCP, który istnieje obecnie lub powstanie w przyszłości.

Pochodzenie MCP

MCP powstało w firmie Anthropic latem 2024 roku, aby zapewnić aplikacji Claude Desktop łatwiejszy sposób pracy ze źródłami danych, takimi jak lokalny system plików. Autorzy czerpali inspirację z protokołu Language Server Protocol (LSP) firmy Microsoft, który stanowi standard określający, w jaki sposób zintegrowane środowiska programistyczne (IDE) obsługują funkcje takie jak podświetlanie kontekstu lub autouzupełnianie kodu w wielu różnych językach programowania.

Po opracowaniu protokołu i wdrożeniu go do użytku wewnętrznego, w listopadzie 2024 r. firma Anthropic udostępniła MCP na licencji open source, publikując pełną specyfikację protokołu wraz z dokumentacją i zestawami SDK (np. Python).

Od tego czasu popularność protokołu znacznie wzrosła. W styczniu i lutym 2025 r. wiele środowisk programistycznych AI, takich jak Cursor i Windsurf, zaczęło obsługiwać MCP. W marcu OpenAI dodało obsługę MCP, a wkrótce potem GitHub udostępnił swój serwer MCP. Dojrzałe produkty również wdrażają MCP: Microsoft Windows ogłosił, że w najbliższych miesiącach będzie obsługiwał ten protokół.

Jak działa MCP?

MCP polega zasadniczo na wymianie żądań i odpowiedzi: model LLM prosi o dane lub inicjuje działanie, a aplikacja zewnętrzna udziela odpowiedzi. W kategoriach sieciowych MCP opiera się na architekturze klient-serwer, w której jedna strona (klient) wysyła żądanie, a druga strona (serwer) zwraca dane lub wykonuje działanie.

Specyfikacja MCP definiuje trzy rodzaje funkcji, które serwery oferują klientom:

• Zasoby: dane i treści, które aplikacja oferuje modelom LLM, takie jak rekordy baz danych, pliki, zrzuty ekranu lub bloki kodu.
• Narzędzia: funkcje, które wykonują działania w aplikacji; na przykład serwer PostgreSQL MCP może udostępniać narzędzie do uruchamiania zapytania SQL w bazie danych.
• Polecenia: wstępnie zdefiniowane szablony tekstowe i przepływy pracy, z których mogą korzystać systemy AI, zaprojektowane tak, aby dobrze współpracowały z zasobami i narzędziami aplikacji.

MCP określa, w jaki sposób serwery powinny udostępniać zasoby, narzędzia i polecenia klientom w standardowy sposób, w tym:

• Formatowanie odpowiedzi: dane mogą być przesyłane jako bloki JSON, wiersze SQL, a nawet surowe obrazy — serwer MCP przekształca wszystko, co otrzymuje, do standardowego formatu oczekiwanego przez klientów MCP (JSON-RPC 2.0).
• Analiza poleceń: serwer MCP działa jak tłumacz, przekształcając żądania z modeli LLM w polecenia, z którymi mogą pracować aplikacje, takie jak wywołania API.
• Obsługa błędów: MCP definiuje standardowe kody błędów i wysyła je z powrotem do modelu LLM, aby mógł on ponowić próbę lub poprosić użytkownika o pomoc.
• Wykrywanie narzędzi: serwery MCP udostępniają funkcję, która wyświetla listę narzędzi dostępnych na danym serwerze, dzięki czemu system AI może szybko sprawdzić, jakie działania może wykonać w aplikacji zewnętrznej.

Architektura: hosty MCP, klienty i serwery

MCP opiera się na wzorcu architektury powszechnie stosowanym w sieciach, obejmującym hosty, klientów i serwery. Protokół określa konkretne obowiązki dla każdej roli.

• Hosty MCP: hosty zarządzają wykrywaniem, uprawnieniami i komunikacją między klientami a serwerami. Zazwyczaj hostem jest produkt lub platforma — taka jak system operacyjny Windows lub Claude Desktop — gdzie użytkownicy uzyskują dostęp do agentów AI w celu wykonywania zadań. Gdy model potrzebuje dostępu do aplikacji zewnętrznej, host uruchamia i łączy serwer MCP tej aplikacji oraz pasującego klienta.
• Klienty MCP: klienty nawiązują i utrzymują połączenie z serwerami MCP, przy czym na jeden serwer przypada jeden klient. Klienty przekazują żądania i odpowiedzi między LLM a serwerami MCP.
• Serwery MCP: serwery te bezpośrednio łączą się z systemami zewnętrznymi (takimi jak Figma, Google Drive czy Postgres), dostarczając LLM dostęp do danych i funkcjonalności. Serwery MCP odbierają żądania od klientów MCP i tłumaczą je na polecenia dla aplikacji zewnętrznych, takie jak wywołania API czy zapytania do bazy danych. Odbierają one również odpowiedzi aplikacji i przetwarzają je do standardowego formatu. Ponieważ to twórcy aplikacji wdrażają serwery MCP, mogą oni kontrolować, do jakich zasobów mają dostęp duże modele językowe (LLM), a protokół zawiera wytyczne dotyczące bezpieczeństwa i uprawnień.

Aby zobaczyć, jak te elementy współdziałają, przeanalizujmy przykładowy przebieg pracy z wykorzystaniem serwera MCP firmy Figma:

• Użytkownik otwiera w swoim repozytorium kodu aplikację Cursor – narzędzie do programowania oparte na AI z włączoną obsługą MCP.
• Użytkownik prosi model LLM w Cursorze o pobranie najnowszego pliku Figma i zaimplementowanie go w swoim kodzie źródłowym.
• Cursor uruchamia serwer Figma MCP oraz odpowiadającego mu klienta MCP.
• LLM otrzymuje listę dostępnych poleceń, zasobów i narzędzi z serwera (za pośrednictwem klienta).
• Następnie LLM wysyła do serwera wiadomość zawierającą narzędzie, które chce wywołać, wraz z wszelkimi parametrami (np. identyfikatorem pliku Figma). Serwer formatuje to jako żądanie API i wysyła je za pośrednictwem API Figma.
• Serwer czeka na dane pliku z odpowiedzi API Figma, formatuje je jako ciąg znaków i wysyła z powrotem do LLM (za pośrednictwem klienta).
• Dzięki dodatkowemu kontekstowi z Figma, LLM może następnie rozpocząć generowanie odpowiedniego kodu w Cursor.

Zalety MCP: dlaczego ma znaczenie dla integracji AI

Programiści wdrażają MCP, ponieważ upraszcza ono łączenie LLM z aplikacjami. W porównaniu z integracjami niestandardowymi, MCP ma kilka zalet.

Po pierwsze, programiści systemów agentowych AI muszą zintegrować MCP tylko raz, a następnie mogą korzystać z dowolnego serwera MCP. Twórcy zewnętrznych aplikacji muszą jedynie utworzyć jeden serwer MCP, a następnie każde narzędzie AI obsługujące MCP będzie mogło się z nim połączyć.

Po drugie, ponieważ każdy serwer MCP i klient MCP muszą oferować ten sam podstawowy interfejs, przełączanie serwerów i klientów jest trywialne. Oznacza to, że deweloperzy i użytkownicy mogą z łatwością przełączać się między aplikacjami takimi jak Dropbox i Google Docs, czy Slack i Microsoft Teams.

Wreszcie, gdy produkty AI stają się bardziej świadome kontekstu dzięki MCP, narzędzia AI stają się lepsze dla użytkowników na całym świecie. A standardowy protokół dla ekosystemu oznacza, że deweloperzy spędzają mniej czasu na pisaniu szablonowego kodu integracji, a więcej czasu na rozwijaniu nowych funkcji.

MCP a tradycyjne interfejsy API: Jaka jest różnica?

Dlaczego nie używać API zamiast MCP? To często zadawane pytanie, ponieważ API zapewniają dostęp do wielu tych samych danych i działań w aplikacjach. W rzeczywistości wiele serwerów MCP używa interfejsów API, aby za kulisami udostępniać dane i działania.

Odpowiedź w skrócie: MCP pozwala asystentom AI używać jednego zestawu poleceń dla wszystkich interfejsów API, co znacznie upraszcza integrację. Podczas gdy praca bezpośrednio z interfejsami API wymaga pisania własnego kodu dla żądań, odpowiedzi i powtórzeń, z MCP programista może uzyskać te same wyniki, po prostu importując serwer MCP. Przełączanie się między serwerami MCP jest łatwe, podczas gdy przełączanie API wymaga napisania całego nowego zestawu kodu.

MCP jest również lepiej zoptymalizowane pod kątem wykorzystania LLM. MCP gwarantuje, że wszystko, czego potrzebuje model LLM, aby uzyskać dostęp do systemu, jest dobrze zdefiniowane i udokumentowane w uporządkowany sposób. W definicjach interfejsów API tworzonych ad hoc mogą brakować istotnych opisów lub dane mogą być udostępniane w sposób, którego systemy AI nie są w stanie zrozumieć lub który mogą łatwo błędnie zinterpretować.

Jak MCP i agenty AI współdziałają ze sobą

Agent AI to każda sztuczna inteligencja, która podejmuje działania w świecie rzeczywistym w imieniu użytkownika. MCP znacznie ułatwia tworzenie agentów AI. Zamiast integrować interfejsy API jeden po drugim, programista może wdrożyć protokół, aby jego narzędzie AI mogło podejmować działania w dowolnej aplikacji obsługującej MCP.

Wraz z rozwojem ekosystemu MCP agenty stają się coraz bardziej wydajne. Agenty AI muszą być w stanie planować i podejmować działania w wielu narzędziach w obszarze roboczym użytkownika — im więcej narzędzi obsługuje agent, tym bardziej staje się on przydatny dla użytkowników. Dzięki MCP agenci mogą łatwo znaleźć i wykorzystać rosnącą liczbę narzędzi do automatyzacji zadań.

MCP a A2A: jak protokoły się uzupełniają

MCP nie jest jedynym nowym protokołem LLM — niedawno firma Google ogłosiła wprowadzenie protokołu Agent2Agent (A2A). Jednak programiści nie muszą wybierać jednego z nich. Protokoły te rozwiązują różne problemy i w rzeczywistości wzajemnie się uzupełniają.

MCP koncentruje się na umożliwieniu systemom AI poznawania świata i podejmowania w nim działań. A2A koncentruje się na pomaganiu systemom AI w komunikowaniu się między sobą na temat ich pracy i intencji — w celu współpracy, przydzielania zadań, dyskusji, delegowania lub negocjacji.

Dwa agenty mogą wykorzystać A2A do ustalenia, który z nich wykona dane zadanie, a który będzie nadzorował jego realizację. Następnie mogą użyć MCP do przekazywania sobie nawzajem instrukcji dotyczących zadania do wykonania oraz danych, z których należy skorzystać.

Przyszłość MCP i integracji AI

Zespół MCP nieustannie aktualizuje protokół, a nowe wersje pojawiają się kilka razy w miesiącu. MCP jest również otwartym standardem, więc szersza społeczność zajmująca się sztuczną inteligencją może wnieść swój wkład w plan rozwoju. W nadchodzących wersjach możemy spodziewać się większego nacisku na bezpieczeństwo: uwierzytelnianie, autoryzację oraz filtrowanie danych lub mechanizmy ochrony prywatności dla konkretnych dziedzin (takich jak opieka zdrowotna czy finanse).

Jeśli MCP zyska na popularności, całe sektory branży AI mogą zacząć optymalizować wykorzystanie MCP. Twórcy modeli mogą zacząć uwzględniać wykorzystanie narzędzi MCP w swoich danych szkoleniowych, a frameworki do koordynacji LLM (np. LangChain) mogą wspierać MCP jako pełnoprawny element w swoich przypadkach użycia.

Z czasem MCP może stać się de facto standardem łączenia sztucznej inteligencji z całym cyfrowym krajobrazem narzędzi i usług. Wprowadzanie danych i działań z systemów zewnętrznych do doświadczeń LLM stanie się coraz bardziej „plug-and-play” w ekosystemie AI. Dla programistów oznacza to mniej niestandardowych opakowań, lepsze narzędzia AI i więcej czasu na tworzenie funkcji, które użytkownicy naprawdę cenią. Dla firm dostarczających aplikacje bogate w dane oznacza to natychmiastową kompatybilność z każdą platformą AI obsługującą MCP. A dla użytkowników końcowych oznacza to dostęp do lepszych aplikacji opartych na AI i asystentów osobistych, którzy wreszcie potrafią rozpoznać właściwy kontekst, podjąć odpowiednie działania i wykonać rzeczywistą pracę bez konieczności żmudnej interwencji z ich strony.