Czym jest Model Context Protocol (MCP)? Klucz do agentowej integracji AI

Czym jest Model Context Protocol (MCP)? Klucz do agentowej integracji AI

Agentowe AI redefiniuje krajobraz automatyzacji przepływów pracy, umożliwiając systemom działanie autonomiczne, integrację z różnorodnymi zasobami cyfrowymi i dostarczanie wartości wykraczającej daleko poza statyczne podpowiedzi. Motorem tej ewolucji jest Model Context Protocol (MCP) — otwarty protokół standaryzujący kontekst w dużych modelach językowych (LLM), który szybko staje się fundamentem skalowalnej integracji AI.

Definicja MCP: Otwarty protokół dla agentowego AI

W swojej istocie Model Context Protocol (MCP) ustanawia standaryzowane, otwarte ramy do udostępniania i konsumowania kontekstu, narzędzi zewnętrznych oraz źródeł danych w aplikacjach napędzanych LLM. To znaczący skok w stosunku do tradycyjnych modeli podpowiedź-odpowiedź, gdzie interakcja ogranicza się do wymiany zwykłego tekstu. Agentowe AI natomiast wymaga możliwości wywoływania narzędzi, dostępu do danych na żywo, uruchamiania API i dynamicznego reagowania na zmieniające się informacje — wszystko to umożliwia MCP.

Poprzez zestaw dobrze zdefiniowanych punktów końcowych RESTful — wykorzystujących HTTP, Server-Sent Events i JSON RPC — MCP pozwala aplikacjom-hosom (klientom) odkrywać, opisywać i wchodzić w interakcję z szerokim wachlarzem zasobów udostępnianych przez serwery. Oznacza to, że systemy AI mogą automatycznie identyfikować dostępne narzędzia i dane, pobierać uporządkowane opisy i żądać działań — wszystko poprzez wspólny, składany interfejs.

Analogia do USB-C — i czym MCP się różni

MCP często porównuje się do USB-C w świecie AI — i nie bez powodu: oba mają zapewnić uniwersalne, typu plug-and-play doświadczenie. Jednak podczas gdy USB-C to standard sprzętowy dla łączenia urządzeń, MCP jest protokołem programowym zaprojektowanym specjalnie dla domeny cyfrowej. Jego innowacyjność polega na tym, że narzędzia i zasoby są nie tylko podłączalne, ale również wykrywalne i dynamicznie dostępne dla dowolnego kompatybilnego agentowego systemu AI.

W przeciwieństwie do integracji na sztywno, MCP pozwala deweloperom rejestrować nowe narzędzia lub źródła danych jako serwery — natychmiast udostępniając je każdemu zgodnemu klientowi. Ta modularność i elastyczność umożliwiają szybkie komponowanie i rekonfigurację automatyzacji przepływów AI bez potrzeby gruntownych przeróbek czy indywidualnych integracji.

Jak MCP odblokowuje automatyzację przepływów AI

Wyobraź sobie tworzenie agentowego asystenta do planowania spotkań. Tradycyjnie musiałbyś sztywno powiązać API kalendarza, systemy rezerwacji i wewnętrzne dane — osadzając złożoną logikę bezpośrednio w aplikacji. Dzięki MCP wszystkie te zasoby są wystawione jako wykrywalne punkty końcowe. Klient AI pyta serwer MCP o dostępne możliwości, przekazuje kontekst i żądania do LLM, a na podstawie rekomendacji modelu pobiera dane lub wywołuje narzędzia bezproblemowo.

Na przykład, jeśli AI potrzebuje listy pobliskich kawiarni do zaplanowania spotkania, po prostu pyta serwer MCP, pobiera aktualne wyniki i przekazuje je do kolejnej podpowiedzi. Opisy narzędzi, parametry i schematy wywołań dostarczane są w formie strukturalnej, dzięki czemu LLM może rekomendować precyzyjne działania, które klient może wykonać z pełną przejrzystością i kontrolą.

Taka architektura pozwala nie tylko tworzyć bogatsze agentowe przepływy AI, ale też sprawia, że zasoby są łatwo współdzielone i aktualizowane w zespołach i organizacjach, wspierając żywy ekosystem wielokrotnego użytku komponentów AI.

Wdrożenia branżowe i siła open source

Przyjęcie MCP przyspiesza wśród nowoczesnych przedsiębiorstw i praktyków AI, którzy chcą operacjonalizować agentowe AI na dużą skalę. Otwarta baza protokołu gwarantuje szeroką dostępność, ciągły rozwój i silne wsparcie społeczności. Wiodące platformy i dostawcy — w tym z ekosystemów Kafka i Confluent — już budują serwery kompatybilne z MCP, natychmiast poszerzając uniwersum źródeł danych i narzędzi automatyzacji dostępnych dla agentowej integracji AI.

Dla decydentów AI przyjęcie MCP oznacza odblokowanie pełnej elastyczności, skalowalności i składności systemów AI — umożliwiając wszystko: od automatyzacji wewnętrznej, po zaawansowane, skierowane do klienta usługi AI na ustandaryzowanym kręgosłupie.

Przyjmując Model Context Protocol, organizacje stają na czele nowoczesnej integracji AI — uzbrajając zespoły do budowy, adaptacji i skalowania agentowych rozwiązań AI z niespotykaną dotąd szybkością i skutecznością. MCP to nie tylko protokół — to brama do nowej ery automatyzacji przepływów AI.

Jak MCP rozwiązuje wyzwania agentowego AI: poza statycznymi podpowiedziami i izolowanymi modelami AI

Przez lata potencjał dużych modeli językowych (LLM) był ograniczany przez statyczną naturę ich interakcji. W tradycyjnym paradygmacie użytkownik wpisuje podpowiedź, a LLM zwraca odpowiedź tekstową. Sprawdza się to w prostych zapytaniach informacyjnych, ale zasadniczo ogranicza możliwości AI w automatyzacji przedsiębiorstw i integracji przepływów pracy.

Statyczne ograniczenia tradycyjnych podpowiedzi LLM

Tradycyjne narzędzia LLM działają w sztywnym, tekstowym schemacie wejścia/wyjścia. Generują wyłącznie tekstowe odpowiedzi, niezależnie od stopnia skomplikowania żądania. Oznacza to:

• Wyłącznie tekstowe wyjście: Bez względu na zaawansowanie modelu językowego, nie jest on w stanie podejmować działań w świecie rzeczywistym ani napędzać procesów poza produkcją zdań czy akapitów.
• Ograniczone informacje: LLM mają dostęp tylko do danych, na których były trenowane. Nie mogą pobierać bieżących danych z baz przedsiębiorstwa, uzyskiwać informacji na żywo czy aktualizować wiedzy w czasie rzeczywistym.
• Brak wykonalności: Modele te nie są w stanie uruchamiać przepływów pracy, współdziałać z narzędziami biznesowymi czy automatyzować zadań — użytkownik musi ręcznie przełożyć sugestie AI na konkretne działania.

Przykład: Wyobraź sobie, że pytasz tradycyjne LLM: „Umów spotkanie na kawę z Piotrem w przyszłym tygodniu.” Model może doradzić, jak to zrobić lub poprosić o doprecyzowanie, ale nie sprawdzi twojego kalendarza, nie ustali dostępności Piotra, nie znajdzie kawiarni ani nie utworzy zaproszenia. Wszystko pozostaje ręczne, a każdy kontekst trzeba podawać na nowo.

Potrzeba agentowego AI

Tu wkracza agentowe AI — kolejny etap rozwoju inteligentnej automatyzacji. Agentowe modele AI nie tylko odpowiadają na pytania, ale wykonują działania. Wywołują narzędzia zewnętrzne, uzyskują dostęp do aktualnych danych biznesowych i automatyzują wieloetapowe procesy.

Dlaczego to konieczne? Bo rzeczywiste scenariusze biznesowe są dynamiczne i wymagają czegoś więcej niż słowa. Przykłady:

• Scenariusz 1: Rezerwacja spotkania. Statyczny LLM może zaproponować terminy, ale tylko agentowe AI sprawdzi kalendarze wszystkich uczestników, znajdzie lokal i wyśle zaproszenia automatycznie.
• Scenariusz 2: Obsługa klienta. Tradycyjny model odpowie na FAQ, ale tylko agentowe AI pobierze dane z konta, zainicjuje zwrot pieniędzy lub założy zgłoszenie w CRM.
• Scenariusz 3: Przetwarzanie danych. Statyczne LLM podsumują trendy, ale agentowe AI pobierze świeże dane z systemów firmowych, przeanalizuje je i wywoła alarm lub akcję.

W każdym przypadku tradycyjne podejście daje tylko rady lub częściowe rozwiązania, podczas gdy agentowe AI dostarcza wykonalne, zintegrowane rezultaty.

MCP: Klucz do inteligentnej automatyzacji przepływów AI

Model Context Protocol (MCP) to kluczowa infrastruktura, która przekształca statyczne narzędzia LLM w agentowe potęgi AI. MCP łączy modele językowe ze światem rzeczywistym — danymi przedsiębiorstwa, API, plikami i narzędziami automatyzacji — umożliwiając bezproblemową integrację AI.

Jak MCP rozwiązuje te wyzwania?

• Dynamiczne wykrywanie możliwości: Dzięki klientowi i serwerowi MCP aplikacje mogą w czasie rzeczywistym wykrywać dostępne narzędzia, zasoby i dane — bez kodowania na sztywno.
• Wywoływanie zasobów i narzędzi: LLM, prowadzone przez protokół MCP, mogą wybierać i uruchamiać właściwe zasoby (bazy danych, API, usługi zewnętrzne) na podstawie intencji użytkownika.
• Składana architektura: Potrzebujesz nowego narzędzia lub źródła danych? Po prostu je podłącz. Modularność MCP pozwala skalować i rozwijać przepływy AI bez przebudowywania agentów.
• Automatyzacja przepływów end-to-end: Od analizy podpowiedzi po działanie — jak tworzenie zaproszeń, wysyłanie wiadomości czy aktualizacja rekordów — MCP pozwala agentom AI w pełni automatyzować złożone procesy biznesowe.

Praktyczny przykład:

• Stare podejście: „Chcę napić się kawy z Piotrem w przyszłym tygodniu.” LLM odpowiada: „Podaj szczegóły Piotra i preferowany termin.”
• Z agentowym AI przez MCP: Agent AI sprawdza twój i Piotra kalendarz, wyszukuje lokalne kawiarnie, proponuje najlepszy termin i miejsce oraz tworzy zaproszenie — bez żadnych ręcznych kroków.

Wartość biznesowa agentowego AI z MCP

MCP to przełom dla automatyzacji przepływów AI w przedsiębiorstwach:

• Agentowe AI: AI, które działa, nie tylko reaguje.
• Głęboka integracja: LLM połączone z narzędziami biznesowymi, bazami danych i API — koniec z izolowanymi modelami.
• Skalowalna automatyzacja: Buduj, adaptuj i rozwijaj przepływy wraz ze zmieniającymi się potrzebami.
• Szybka innowacja: Odkrywaj i komponuj nowe narzędzia oraz źródła danych bez przebudowy agentów AI.

Krótko mówiąc, MCP niweluje lukę między modelami opartymi na języku a prawdziwą integracją AI. Pozwala firmom przejść od statycznych podpowiedzi i wyizolowanych modeli AI do rzeczywistego wykorzystania agentowego AI dla efektywności, produktywności i automatyzacji na skalę.

Dlaczego MCP jest niezbędny do agentowej integracji AI w przedsiębiorstwie

W miarę jak firmy przyspieszają wdrażanie agentowego AI, zapotrzebowanie na bezproblemową, skalowalną integrację AI z różnorodnymi zasobami organizacji jest większe niż kiedykolwiek. Współczesne przedsiębiorstwa polegają na agentach AI nie tylko do generowania informacji, ale też do podejmowania działań — wywoływania narzędzi, automatyzowania przepływów i reagowania na zdarzenia w świecie rzeczywistym. Osiągnięcie tego poziomu wymaga solidnego, standaryzowanego podejścia — i tu właśnie pojawia się Model Context Protocol (MCP).

Potrzeba dynamicznego dostępu do zasobów w AI dla przedsiębiorstw

Agentowe AI klasy enterprise wymaga więcej niż statycznych, kodowanych na sztywno integracji. Agenci AI muszą mieć dostęp do szerokiej gamy aktualnych zasobów — od wewnętrznych baz danych i systemów plików, przez zewnętrzne API, platformy strumieniowe jak Kafka, po wyspecjalizowane narzędzia. Statyczna natura klasycznych integracji — gdzie każde połączenie z zasobem czy narzędziem jest osadzone bezpośrednio w aplikacji AI — szybko prowadzi do kruchej, monolitycznej architektury. Takie podejście nie tylko trudno skalować, ale też hamuje innowacje, bo każdy nowy zasób czy narzędzie wymaga indywidualnego kodowania i utrzymania.

W praktyce firmy często potrzebują agentów AI, którzy potrafią:

• Pobierać dane na żywo z kluczowych systemów (np. CRM, ERP, jezior danych).
• Uzyskiwać dostęp do strumieni zdarzeń czasu rzeczywistego, np. z tematów Kafki.
• Współdziałać z narzędziami do planowania, systemami rezerwacji czy branżowymi API.
• Komponować i orkiestrwać działania na wielu zasobach w odpowiedzi na żądania użytkownika.

Te wymagania obnażają niedoskonałość monolitycznych, twardo kodowanych integracji — szczególnie gdy firmy chcą skalować agentowe możliwości AI w zespołach, działach i różnych przypadkach użycia.

Problem integracji na sztywno i monolityczności

Integracje na sztywno zamykają logikę biznesową i łączność z zasobami w pojedynczych aplikacjach AI. Przykładowo, jeśli firma chce, by agent AI zarządzał spotkaniami, agent może mieć bezpośrednio wbudowany kod do API kalendarza, wyszukiwarki lokalizacji i systemów rezerwacji. To izoluje logikę, czyniąc ją niedostępną dla innych agentów czy aplikacji — tworząc silosy, powielając pracę i komplikując utrzymanie.

Takie projekty monolityczne wprowadzają liczne wąskie gardła:

• Ograniczona reużywalność: Narzędzia i integracje są przypisane do konkretnych agentów, uniemożliwiając ich wykorzystanie w całej organizacji.
• Ograniczenia skalowania: Każda nowa integracja wymaga ręcznego kodowania, opóźniając wdrożenia i innowacje.
• Koszty utrzymania: Aktualizacja interfejsu zasobu lub narzędzia oznacza konieczność aktualizacji każdego agenta, który z niego korzysta — to nie do utrzymania na dużą skalę.
• Problemy z wykrywalnością: Agenci nie wiedzą o nowych zasobach, chyba że zostaną jawnie zaktualizowani, co ogranicza ich elastyczność.

MCP: Standaryzowany, podłączalny protokół dla agentowego AI

Model Context Protocol (MCP) rozwiązuje te problemy, będąc standaryzowanym, podłączalnym protokołem łączącym agentów AI z zasobami i narzędziami przedsiębiorstwa. MCP to kręgosłup, który umożliwia AI elastyczne wykrywanie, dostęp i orkiestrację działań w dynamicznym ekosystemie — bez kodowania na sztywno czy ręcznych aktualizacji.

Jak działa MCP

W centrum MCP jest jasna architektura klient-serwer:

• Aplikacja-hos (Klient): To agent AI lub mikrousługa wymagająca dostępu do zewnętrznych zasobów czy narzędzi.
• Serwer MCP: Udostępnia zasoby, narzędzia i możliwości przez zestaw zdefiniowanych punktów RESTful, zgodnie ze standardem MCP.

Komunikacja między agentem (klientem) a serwerem zasobów odbywa się przez HTTP z użyciem JSON-RPC, umożliwiając powiadomienia asynchroniczne, wykrywanie możliwości i dostęp do zasobów. Agent może dynamicznie odpytywać serwer MCP o dostępne narzędzia, źródła danych czy podpowiedzi — czyniąc zasoby wykrywalnymi i podłączalnymi.

Przykład z życia firmy

Wyobraź sobie agenta AI odpowiedzialnego za planowanie spotkań. Zamiast kodować integracje z kalendarzami, API lokalizacji i systemami rezerwacji, agent pyta serwer MCP o dostępne możliwości. Serwer opisuje swoje narzędzia (np. integracja kalendarza, rezerwacja stolików) i wystawia zasoby (np. lista kawiarni, dostępne sale spotkań). Agent może dynamicznie wybierać i uruchamiać odpowiednie narzędzia zależnie od intencji użytkownika — np. „Umów kawę z Piotrem w przyszłym tygodniu.”

Dzięki MCP, jeśli inny zespół chce, by ich agent rezerwował sale konferencyjne lub korzystał z innych zasobów, wystarczy zarejestrować te możliwości na serwerze MCP. Nie trzeba przepisywać logiki agenta ani powielać pracy integracyjnej. Architektura jest z natury skalowalna, składana i wykrywalna.

Skalowalność i składanie

Kluczową siłą MCP w kontekście przedsiębiorstwa jest jego składność. Serwery mogą same być klientami innych serwerów MCP — umożliwiając warstwowe, modularne integracje. Przykładowo, serwer MCP podłączony do tematu Kafki może zapewniać dane o zdarzeniach w czasie rzeczywistym wielu agentom bez potrzeby implementowania osobnego kodu przez każdego z nich. Taki podłączalny projekt wspiera wdrożenia na skalę enterprise, gdzie zasoby, narzędzia i integracje szybko ewoluują.

Przewaga dla przedsiębiorstw

Dzięki MCP firmy zyskują:

• Skalowalną integrację AI: Szybko wprowadzaj nowe zasoby i narzędzia bez przepisywania agentów.
• Redukcję powielania: Centralizuj integracje dla dostępu w całej organizacji, eliminując silosy.
• Lepszą wykrywalność: Agenci mogą odkrywać i wykorzystywać nowe zasoby, gdy tylko zostaną zarejestrowane.
• Odporność na przyszłość: Standaryzowane protokoły ułatwiają aktualizacje i rozbudowę.

MCP umożliwia przyszłość, w której AI w przedsiębiorstwie nie jest ograniczone sztywnymi integracjami, lecz wzmacniane elastyczną, składaną i skalowalną architekturą. Dla organizacji pragnących operacjonalizować agentowe AI na dużą skalę, MCP to nie tylko opcja techniczna — to fundament.

Architektura MCP wyjaśniona: budowanie podłączalnych agentowych systemów AI

Nowoczesna integracja AI ewoluuje błyskawicznie, wymagając architektur elastycznych, skalowalnych i umożliwiających płynną współpracę agentów AI z rzeczywistymi narzędziami czy danymi. Model Context Protocol (MCP) to krok milowy w agentowym AI, oferując solidną i wykrywalną architekturę, która przewyższa proste osadzanie AI w aplikacjach desktopowych. Sprawdźmy, jak architektura MCP umożliwia budowę podłączalnych systemów agentowych poprzez model klient-serwer, wszechstronną komunikację i silne mechanizmy wykrywalności.

Model klient-serwer MCP

W centrum MCP znajduje się jasna architektura klient-serwer, która rozdziela odpowiedzialności i maksymalizuje modularność:

• Aplikacja-hos: To twoja główna aplikacja z AI (np. mikroserwis orkiestrujący). Integruje bibliotekę klienta MCP, tworząc instancję klienta MCP w aplikacji.
• Serwer MCP: Samodzielny proces (zdalny lub lokalny), wystawia katalog zasobów, narzędzi, podpowiedzi i możliwości. Serwery mogą być tworzone przez ciebie lub dostarczane przez strony trzecie, mogą nawet być układane — serwery mogą być klientami innych serwerów MCP, co umożliwia składanie.

Taki rozdział sprawia, że aplikacja-hos nie musi „zaszywać” wszystkich integracji czy logiki narzędzi. Zamiast tego może dynamicznie wykrywać, odpytywać i wykorzystywać zewnętrzne zasoby przez serwery MCP — czyniąc system wysoce podłączalnym i łatwym w utrzymaniu.

Połączenia: lokalne i przez HTTP

MCP obsługuje dwa główne tryby komunikacji między klientem a serwerem:

1. Połączenia lokalne (standardowe IO/potoki):

   • Jeśli klient i serwer działają na tym samym komputerze, komunikują się przez standardowe strumienie wejścia/wyjścia (potoki). To wydajne rozwiązanie dla integracji lokalnych, desktopowych.

2. Połączenia zdalne (HTTP, Server-Sent Events, JSON RPC):

   • Dla rozproszonych lub skalowalnych wdrożeń MCP obsługuje połączenia HTTP z użyciem Server-Sent Events do asynchronicznych aktualizacji. Protokół wymiany komunikatów to JSON RPC — lekki, popularny standard dla uporządkowanych, dwukierunkowych wiadomości.
   • Pozwala to klientom i serwerom niezawodnie współpracować przez sieć, umożliwiając agentową integrację AI na skalę enterprise.

Wykrywalność: dynamiczne odpytywanie zasobów i narzędzi

Wyróżnikiem MCP jest wrodzona wykrywalność, czyniąca architekturę agentów AI wysoce dynamiczną:

• Punkty końcowe możliwości: Serwery MCP wystawiają RESTful endpointy zgodne ze standardem MCP. Obejmuje to punkt „lista możliwości”, gdzie klient może odpytać o dostępne narzędzia, zasoby i podpowiedzi — każde z opisem.
• Dynamiczny przepływ: Gdy pojawia się podpowiedź użytkownika (np. „Chcę napić się kawy z Piotrem w przyszłym tygodniu”), klient MCP może:
  • Odpytuje serwer o dostępne zasoby i narzędzia.
  • Przekazuje je do LLM, pytając które zasoby/narzędzia są istotne dla realizacji zadania.
  • Pobiera i wstrzykuje dane zasobu do podpowiedzi LLM lub wywołuje narzędzia według rekomendacji LLM w odpowiedzi strukturalnej.

Dzięki temu aplikacje-hosy mogą elastycznie obsługiwać nowe integracje czy źródła danych bez zmian w kodzie — wystarczy „podłączyć” nowe serwery lub narzędzia.

Schemat przepływu architektury MCP

Poniżej uproszczony wizualny schemat przepływu architektury MCP:

+-------------------------------+
|        Aplikacja-hos          |
| (uruchamia bibliotekę klienta MCP)|
+---------------+---------------+
                |
                |  1. Podpowiedź użytkownika
                v
+---------------+---------------+
|         Klient MCP            |
+---------------+---------------+
                |
                | 2. Wykrycie możliwości (HTTP/lokalnie)
                v
+-----------------------------------------------+
|                  Serwer MCP                   |
|   (wystawia endpointy RESTful, zasoby,        |
|    narzędzia, podpowiedzi)                    |
+----------------+------------------------------+
                 |
   +-------------+----------------+
   |      3. Dostarcza:           |
   |  - Listę zasobów/narzędzi    |
   |  - Opisy/schematy            |
   +------------------------------+
                 |
                 v
+-----------------------------------------------+
|   Przykład przepływu:                         |
|   - Klient pyta LLM: "Które zasoby/narzędzia?"|
|   - LLM: "Użyj zasobu X, narzędzia Y"         |
|   - Klient pobiera zasób X, wywołuje Y        |
|   - Wyniki do użytkownika                     |
+-----------------------------------------------+

Dlaczego MCP jest ważny dla agentowego AI

Dzięki MCP integracja AI przechodzi od statycznych, kodowanych na sztywno połączeń do dynamicznej, skalowalnej i składanej architektury agentowego AI. Klienci mogą wykrywać i wykorzystywać nowe narzędzia czy źródła danych w czasie rzeczywistym, a serwery mogą być układane lub składane — co daje prawdziwą modularność systemom agentowym AI. Ta architektura to nie tylko zabawka dla hobbystów, lecz rozwiązanie klasy enterprise, gdzie elastyczność i rozszerzalność są kluczowe.

Podsumowując: Architektura MCP umożliwia systemom AI bycie prawdziwie agentowymi — zdolnymi do wykrywania i wywoływania narzędzi, dostępu do bieżących lub własnych danych oraz dynamicznego rozszerzania możliwości przez ustandaryzowany, solidny protokół. To brama do nowej generacji podłączalnych, profesjonalnych agentowych AI.

Agentowe AI w praktyce: przepływ MCP dla planowania spotkań i automatyzacji

Przejdźmy do praktyki i zobaczmy, jak agentowe AI napędzane przez Model Context Protocol (MCP) zmienia codzienne planowanie spotkań — jak umówienie się na kawę z przyjacielem — w płynny, podłączalny przepływ. W tej sekcji przechodzimy przez rzeczywisty przypadek użycia, pokazując krok po kroku, jak aplikacja-hos, klient MCP, serwer MCP i LLM (duży model językowy) współpracują, by automatycznie i dynamicznie organizować spotkania. Podkreślamy tu składność, podłączalność i dynamiczną integrację czyniące MCP przełomem w automatyzacji przepływów AI.

Przykład: Umawianie kawy

Wyobraź sobie, że chcesz stworzyć aplikację do planowania spotkań na kawę — z kolegą, przyjacielem czy kimś ważnym. Oto jak agentowe AI z MCP radzi sobie z tym przepływem:

1. Aplikacja-hos

Wszystko zaczyna się od aplikacji-hosta (np. twojej aplikacji do planowania). Integruje ona bibliotekę klienta MCP, która jest mostem między twoją aplikacją a agentowymi zasobami AI.

2. Klient MCP

Klient MCP inicjuje proces, przyjmując podpowiedź użytkownika, np.:
„Chcę napić się kawy z Piotrem w przyszłym tygodniu.”

W tym momencie aplikacja-hos musi zinterpretować i wykonać żądanie — potrzeba czegoś więcej niż odpowiedzi tekstowej, potrzeba działania w świecie rzeczywistym.

3. Odkrywanie możliwości

Aby ustalić, co jest możliwe, klient MCP odpyta serwer MCP o dostępne możliwości, narzędzia i zasoby (np. API kalendarza, katalog kawiarni, systemy rezerwacji). Wszystko to wykrywalne przez dobrze zdefiniowany endpoint RESTful, więc nowe narzędzia można dodawać bez modyfikacji aplikacji.

Klient może korzystać z pliku konfiguracyjnego z zarejestrowanymi adresami serwerów.

4. Wybór zasobów przez LLM

Klient MCP przesyła podpowiedź użytkownika wraz z listą dostępnych zasobów do LLM. LLM pomaga zdecydować, które zasoby są istotne:

• Wejście LLM:
  • Podpowiedź użytkownika: „Chcę napić się kawy z Piotrem w przyszłym tygodniu.”
  • Lista zasobów: Dostęp do kalendarza, katalog kawiarni, narzędzie rezerwacji.
• Wyjście LLM:
  • „Zasób drugi, katalog kawiarni, jest istotny. Proszę pobrać.”

5. Pobieranie i integracja danych zasobu

Na rekomendację LLM klient MCP pobiera żądany zasób (np. listę kawiarni) z serwera MCP. Dane te następnie są przekazywane do kolejnej podpowiedzi LLM, dostarczając koniecznego kontekstu do rekomendacji działań.

6. Wywołanie narzędzi i orkiestracja

LLM, mając już intencję użytkownika i najnowsze dane zasobów, zwraca rekomendacje typu:

• „Wywołaj narzędzie kalendarza, by zaproponować terminy; użyj narzędzia rezerwacji, by zarezerwować stolik w tej kawiarni.”

Opisy i schematy dla każdego narzędzia są przekazywane LLM w formie strukturalnej (nie tylko tekstowej), co pozwala mu rekomendować konkretne wywołania narzędzi i parametry.

7. Aplikacja-hos wykonuje działania

Klient MCP realizuje rekomendacje LLM, uruchamiając wymagane narzędzia:

• Może wywołać API kalendarza by sprawdzić dostępność.
• Użyć narzędzia rezerwacji by zarezerwować miejsce w wybranej kawiarni.
• Powiadomić użytkownika o decyzji przed finalizacją działań.

Dzięki architekturze MCP aplikacja-hos może podłączać lub wymieniać narzędzia i zasoby w raz