dev{tools}: MCP – nowy protokół komunikacji z LLM, który nadaje kontekst

 W świecie dynamicznie rozwijających się modeli językowych (LLM) rośnie potrzeba lepszej, bardziej kontrolowanej i kontekstowej komunikacji między użytkownikami, aplikacjami i samymi modelami.

W odpowiedzi na te wyzwania powstał MCP – Model Context Protocol, otwarty standard służący do przekazywania kontekstu do LLM-ów.

Czym jest MCP?

Model Context Protocol (MCP) to nowy otwarty protokół komunikacyjny opracowany z myślą o skutecznym przekazywaniu kontekstu do modeli językowych.
Zamiast jedynie przesyłać luźne tekstowe prompty, MCP umożliwia zbudowanie strukturalnego, spójnego i standaryzowanego „modelu kontekstu”, który LLM może lepiej zrozumieć i przetworzyć.

Oficjalna strona: https://modelcontextprotocol.io

Dlaczego powstał MCP?

Dotychczasowa komunikacja z LLM opierała się głównie na technice prompt engineeringu, czyli tworzeniu ręcznie pisanych instrukcji tekstowych. Niestety:

• trudno zapewnić spójność między zapytaniami,

• ciężko testować, wersjonować i debugować prompty,

• nie ma uniwersalnego formatu wymiany danych między narzędziami a LLM.

MCP rozwiązuje te problemy, wprowadzając jednolity i rozszerzalny protokół – podobnie jak kiedyś zrobiły to REST, gRPC czy OpenAPI dla API.

Główne założenia MCP

• Zgodność z JSON-RPC 2.0 – każdy komunikat ma określoną strukturę (m.in. jsonrpc, id, method, params).

• Rozdzielenie warstw komunikacji – dane wejściowe, reguły działania i sam prompt są opisane niezależnie.

• Deklaratywność – zamiast pisać jak coś zrobić, opisujesz, co chcesz osiągnąć.

• Modularność i konfigurowalność – możesz precyzyjnie określić role, język, poziom szczegółowości i sposób działania.

• Open Source i standard – każdy może zaimplementować MCP niezależnie.

Jak działa MCP? (przykład uproszczony)

Zamiast pisać:

„Jesteś asystentem HR. Przetłumacz to CV na angielski i podkreśl mocne strony.”

Tworzysz obiekt JSON zgodny z MCP:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "tool": "translate_cv",
    "input": {
      "document": "...oryginalne CV..."
    },
    "context": {
      "role": "HR Assistant",
      "language": "en",
      "task": "translate",
      "focus": "highlight strengths"
    }
  }
}

LLM nie musi zgadywać intencji — otrzymuje jasny, formalny kontekst i parametry zadania.

Kluczowe korzyści z MCP

✅ Zaleta	🔍 Opis
Spójność	Konteksty i dane są jednoznaczne, łatwe do śledzenia i testowania.
Walidacja	Możesz walidować strukturę JSON przed wysłaniem.
Przenośność	Jeden format – wiele modeli: OpenAI, Claude, Mistral, LLaMA.
Modularność	Możliwość tworzenia bibliotek narzędzi, zarządzania kontekstem i wersjonowania.
Interoperacyjność	MCP może służyć jako warstwa integracyjna pomiędzy systemami.
Bezpieczeństwo	Protokół wymaga zgody użytkownika na dostęp do danych i wykonywanie zewnętrznych działań.

Przykładowy przepływ działania (workflow)

1. Inicjalizacja – Klient MCP (wewnątrz aplikacji LLM) wysyła metodę initialize, opisując kontekst użytkownika.

2. Otrzymanie listy narzędzi – Serwer MCP odpowiada metodą tools/list, zwracając dostępne funkcje.

3. Wywołanie narzędzia – LLM wybiera odpowiednie narzędzie i wywołuje je przez tools/call.

4. Odpowiedź z serwera – wynik działania narzędzia trafia z powrotem do modelu.

5. Powtórna interakcja – możliwe są dalsze kroki, iteracje i agregacja wyników.

Przykład zastosowania – aplikacja AI

Wyobraźmy sobie narzędzie AI dla prawników, które:

• korzysta z LLM do analizy dokumentów,

• pobiera dane z Google Drive, SharePoint i wewnętrznych systemów,

• zapisuje wyniki w Notion lub CRM.

Zamiast pisać złożone prompty dla każdej interakcji, tworzysz serwery MCP do każdego źródła i definiujesz spójne konteksty. Model sam wybiera, co i kiedy wywołać.

Komponenty MCP

• Host MCP – aplikacja główna z LLM (np. edytor, chatbot, agent).

• Klient MCP – komponent osadzony w hoście, odpowiadający za komunikację z serwerami.

• Serwer MCP – zewnętrzna usługa, która wystawia funkcje, dane i API zgodnie z protokołem MCP.

Każdy klient może korzystać z wielu serwerów. Każdy serwer może być podłączony do wielu klientów. To pozwala zbudować elastyczny ekosystem współpracujących agentów i narzędzi.

Gotowe narzędzia i biblioteki

✅ MCP-Server-Template – szybki start dla własnego serwera MCP (Node.js / TypeScript)

✅ Open source pluginy:

• mcp-server-google-drive

• mcp-server-postgres

• mcp-server-search

• mcp-server-filetools

✅ Wsparcie dla ChatGPT, Claude, OSS agents – przykładowe integracje w repozytoriach społeczności.

Uwagi o bezpieczeństwie

W MCP bardzo ważne jest odpowiednie zarządzanie autoryzacją i prywatnością.

• Każde narzędzie może mieć własne wymagania co do uprawnień.

• Klient MCP powinien wymagać zgody użytkownika przed udostępnieniem danych lub wywołaniem narzędzia.

• Można konfigurować, które funkcje i kiedy są dostępne dla LLM – zgodnie z polityką organizacji.

Przyszłość i potencjał MCP

• 🧩 Może stać się standardem komunikacyjnym LLM w przedsiębiorstwach.

• ⚙️ Stanowi warstwę integracyjną pomiędzy LLM a światem narzędzi.

• 🔍 Ułatwia audyt, bezpieczeństwo i testowanie promptów.

• 🔁 Umożliwia dynamiczne, wielokrokowe interakcje z danymi i API.

To jak OpenAPI lub GraphQL, ale dla modeli językowych.

Podsumowanie

MCP to nowa jakość w integracji modeli językowych z danymi, narzędziami i światem zewnętrznym.

Zamiast chaotycznych, tekstowych promptów – uporządkowane, formalne i kontrolowane struktury JSON.

Jeśli budujesz aplikacje wykorzystujące LLM – warto już dziś zapoznać się z protokołem MCP.

Bo przyszłość AI to nie tylko generowanie – to również rozumienie kontekstu i świadome działanie.