Model Context Protocol (MCP) – uniwersalny standard zarządzania kontekstem w AI

by sbabinski / 07.04.2025 / Published in AI

Czym jest Model Context Protocol?

Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard opracowany przez firmę Anthropic, który usprawnia sposób, w jaki modele sztucznej inteligencji uzyskują dostęp do zewnętrznych źródeł danych i narzędzi oraz wchodzą z nimi w interakcję. Można o nim myśleć jak o „uniwersalnej wtyczce” – analogicznie do portu USB-C, ale dla aplikacji AI. MCP standaryzuje dostarczanie kontekstu do dużych modeli językowych (LLM) i agentów AI, eliminując potrzebę tworzenia dedykowanych, niestandardowych integracji dla każdej usługi z osobna. W praktyce oznacza to, że zamiast budować osobne interfejsy do baz danych, aplikacji biznesowych czy usług internetowych, deweloperzy mogą korzystać z jednego protokołu, który pozwala modelom AI komunikować się z dowolnym z tych źródeł w ujednolicony sposób.

MCP bywa obrazowo porównywany do uniwersalnego pilota lub kelnera w restauracji dla sztucznej inteligencji. Tak jak jeden pilot potrafi obsłużyć wiele urządzeń, tak MCP dostarcza jednolity interfejs, przez który model AI może “zamawiać” informacje lub akcje z różnych systemów, a protokół zajmuje się przekazaniem tych próśb do właściwego „zaplecza” i dostarczeniem odpowiedzi. Dzięki temu nawet zaawansowane modele (np. ChatGPT, Claude czy LLaMA) nie są już ograniczone wyłącznie do statycznej wiedzy z treningu i podanych promptów – mogą dynamicznie pobierać bieżące, kontekstowe dane z otoczenia, w którym działają.

W jakim celu powstał MCP i jakie problemy rozwiązuje?

MCP powstał jako odpowiedź na kluczowe wyzwania integracji modeli AI z różnorodnymi źródłami informacji. Przed jego wprowadzeniem, stworzenie inteligentnego agenta korzystającego z wielu narzędzi wiązało się z tzw. „integration hell” – piekłem integracji polegającym na pisaniu kruchego, powtarzalnego kodu dla każdego źródła danych z osobna. Model AI “uwięziony” za murami jednego systemu nie mógł łatwo korzystać z informacji z innego systemu bez specjalnie przygotowanego łącznika. Nawet najbardziej zaawansowane LLM były izolowane od bieżących danych, ograniczone do wiedzy z treningu i ewentualnie ręcznie dostarczonych informacji. Każda nowa integracja wymagała osobnej implementacji API, dodatkowego kodu do uwierzytelniania i normalizacji odpowiedzi, co było czasochłonne i podatne na błędy

MCP rozwiązuje ten problem, zastępując rozproszone integracje jednym zunifikowanym protokołem. Zamiast wielu mostów łączących każdy model z każdą usługą, mamy jeden standardowy “język”, w którym model może poprosić o dane lub wykonać akcję, a odpowiednie serwery MCP zajmą się resztą. W efekcie redukuje to złożoność i poprawia skalowalność – deweloperzy nie muszą już stale dostosowywać kodu do zmian w różnych API, lecz programują pod jedno wspólne rozwiązanie. Jak zauważono, modele AI stają się dzięki temu bardziej świadome danych, bez zmuszania twórców do budowania niestandardowych „mostów” dla każdego systemu.

Dodatkowo, MCP odpowiada na potrzebę dostarczania aktualnego i kontekstowego wsparcia dla AI. W świecie, gdzie dane szybko się zmieniają, protokół ten umożliwia modelom dostęp do informacji w czasie rzeczywistym – np. najnowszych dokumentów firmowych, świeżych wpisów w bazie wiedzy czy wyników zewnętrznego zapytania – czego tradycyjne modele bez dostępu do narzędzi nie mogły robić. To przekłada się na bardziej trafne i użyteczne odpowiedzi udzielane przez asystentów AI. Krótko mówiąc, MCP likwiduje silosa informacyjne, czyniąc AI prawdziwie połączonym z ekosystemem danych.

Jak działa MCP? Architektura klient–serwer

MCP zostało zaprojektowane w oparciu o klasyczną architekturę klient–serwer, dostosowaną do specyfiki systemów AI. W tym modelu wyróżniamy dwie główne role:

MCP Host (klient MCP) – to aplikacja lub agent AI, który potrzebuje dostępu do danych bądź funkcji zewnętrznych. Przykładem hosta MCP jest np. Claude Desktop, wtyczka AI w IDE programistycznym czy chatbot w aplikacji webowej. Host inicjuje zapytania o kontekst lub zleca wykonanie akcji.
MCP Server (serwer MCP) – to lekki serwis działający jako pośrednik. Udostępnia on określone zasoby lub narzędzia poprzez protokół MCP, łącząc się z faktycznymi źródłami danych (lokalnymi plikami, bazami, usługami SaaS, API) i zwracając wyniki w ujednoliconym formacie. Serwer MCP „wie”, jak rozmawiać z konkretnym źródłem (np. potrafi wykonać zapytanie do GitHuba, pobrać e-mail z Gmaila czy odczytać tabelę z bazy SQL) i przedstawia te możliwości hostowi.

Kiedy agent AI (host MCP) potrzebuje informacji, wysyła on jedno ustrukturyzowane żądanie do odpowiedniego serwera MCP, zamiast samodzielnie wywoływać wiele różnych API. Taki request zawiera opis, czego model potrzebuje – np. „pobierz ostatnie commity z repozytorium X i nowe wiadomości z kanału Slack Y”. Przykład struktury żądania w MCP może wyglądać tak:

{
  "request_id": "xyz-987",
  "queries": [
    { "source": "github", "action": "get_recent_commits", "repo": "firma/projekt" },
    { "source": "slack", "action": "fetch_unread_messages", "channel": "engineering"}
  ]
}

Serwer MCP, otrzymawszy takie zapytanie, weryfikuje uprawnienia i autentykację, następnie rozsyła podzapytania do odpowiednich usług (tu: GitHub i Slack) równolegle

Dzięki temu dane z wielu źródeł są pobierane jednocześnie, co zmniejsza opóźnienia w porównaniu do sekwencyjnych wywołań. Każda odpowiedź z systemów źródłowych jest następnie normalizowana do wspólnego, strukturalnego formatu JSON, który jest łatwy do zrozumienia przez model AI. Kontynuując powyższy przykład, zwrotna odpowiedź mogłaby zintegrować wyniki z GitHuba i Slacka tak:

{
  "github": {
    "recent_commits": [
      { "author": "Ala", "message": "Refaktoryzacja modułu AI", "timestamp": "2025-03-12T10:15:00Z" }
    ]
  },
  "slack": {
    "unread_messages": [
      { "user": "Bob", "text": "Czy przejrzysz mój PR?", "timestamp": "2025-03-12T09:45:00Z" }
    ]
  }
}

Z punktu widzenia modelu AI, otrzymuje on więc jednolitą, dobrze uporządkowaną odpowiedź zamiast mieszaniny różnych formatów z różnych API. Cała złożoność obsługi wielu protokołów, formatów danych i kluczy uwierzytelniających została ukryta za MCP. Agent może skupić się na rozumowaniu, a nie na niskopoziomowej logice integracyjnej.

Warto dodać, że MCP obsługuje wielokrotne metody komunikacji (np. połączenia przez STDIO, WebSocket, SSE itp.), co daje elastyczność w integracji narzędzi lokalnych jak i usług chmurowych. Protokół definiuje standardowy cykl życia połączenia: od fazy inicjalizacji (handshake ustalający wersję protokołu i dostępne możliwości), przez wymianę komunikatów typu request-response lub notification, aż po ewentualne zamknięcie połączenia i obsługę błędów na każdym etapie. Dzięki temu komunikacja między hostem a serwerem MCP jest solidnie ustrukturyzowana i odporna na błędy – obie strony wiedzą, czego się spodziewać i jak reagować na nieprawidłowości.

Podsumowując działanie MCP: host (np. aplikacja z AI) odkrywa dostępne serwery i ich możliwości (tzw. capabilities) przy starcie – serwer ogłasza jakie ma narzędzia (funkcje do wykonania), ewentualnie gotowe szablony promptów czy zasoby do odczytu. Gdy model AI generuje odpowiedź wymagającą danych spoza swojego kontekstu, formułuje odpowiednie żądanie poprzez klienta MCP, otrzymuje wynik od serwera MCP i włącza go do swojej odpowiedzi dla użytkownika. Wszystko to dzieje się w sposób dla użytkownika przezroczysty – widzi on jedynie, że asystent AI udziela bogatszych, bardziej użytecznych odpowiedzi lub wykonuje operacje w jego imieniu, choć za kulisami to MCP umożliwia tę dwukierunkową wymianę informacji między modelem a światem zewnętrznym

Kluczowe korzyści z zastosowania MCP

Wprowadzenie Model Context Protocol przynosi szereg istotnych korzyści dla twórców systemów AI, samych modeli oraz użytkowników końcowych:

Standaryzacja i interoperacyjność: MCP definiuje jednolity sposób komunikacji między modelami AI a narzędziami, co promuje interoperacyjność w ekosystemie. Zamiast dziesiątek różnych API do opanowania, model korzysta z jednego zestawu reguł – „mówi” wspólnym językiem z dowolnym źródłem danych. Ułatwia to współdziałanie różnych platform. Co ważne, protokół jest otwartym standardem rozwijanym we współpracy z społecznością, więc może być zaimplementowany zarówno w komercyjnych produktach (jak Claude czy Azure OpenAI), jak i w otwartoźródłowych projektach czy własnych aplikacjach firmowych. Dzięki temu MCP działa jak uniwersalny adapter – niezależnie od dostawcy modelu czy bazy danych, wszyscy mogą wspierać ten sam protokół.
Elastyczność i wymienność modeli (vendor lock-in reduction): Korzystanie z ustandaryzowanego interfejsu oznacza, że łatwiej podmienić jeden model AI na inny lub korzystać z wielu różnych modeli w tym samym środowisku. Jeśli np. aplikacja używała początkowo modelu Claude poprzez MCP, a zajdzie potrzeba przełączenia na GPT-4 lub lokalny LLM, to wymiana staje się prostsza, bo nowy model może użyć tych samych serwerów MCP bez przebudowy całej logiki integracji. Ta niezależność od konkretnego dostawcy zwiększa konkurencyjność i uniezależnia rozwój systemu AI od pojedynczej platformy.
Bogatszy i zawsze aktualny kontekst dla AI: Modele działające z MCP mogą dynamicznie pozyskiwać świeże dane w czasie rzeczywistym, co przekłada się na jakość ich odpowiedzi. Asystent wyposażony w MCP może np. przytoczyć najnowsze statystyki ze skoroszytu, sprawdzić aktualny status projektu w Jira albo przywołać ostatnią korespondencję mailową – wszystko to na żądanie, w trakcie rozmowy. To ogromny skok w porównaniu do tradycyjnych modeli opartych wyłącznie o statyczny kontekst promptu. Według zapowiedzi Anthropic, „AI systems will maintain context as they move between different tools and datasets” – czyli systemy AI będą w stanie zachować kontekst, przemieszczając się między różnymi narzędziami i zbiorami danych. Innymi słowy, konwersacje z AI staną się bardziej spójne i osadzone w realiach użytkownika, bo model będzie pamiętać i widzieć to, co powinien, we właściwym momencie.
Większa produktywność deweloperów i szybsze wdrożenia: Z punktu widzenia twórców, MCP oznacza znaczną oszczędność czasu. Zamiast pisać i utrzymywać kolejne integracje API, można raz napisać (lub skorzystać z gotowego) serwer MCP dla danej usługi i używać go wielokrotnie. Anthropic wraz ze społecznością udostępnił już zbiór gotowych serwerów MCP dla popularnych platform, m.in. Google Drive, Slack, GitHub, Git, bazy Postgres, czy narzędzi takich jak Puppeteer. Wczesne wdrożenia pokazują, że projekty mogą szybciej zaoferować użytkownikom funkcje oparte o AI – przykładowo firmy takie jak Block i Apollo zintegrowały MCP w swoich systemach, a narzędzia deweloperskie (Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph) wykorzystują MCP, by ich wbudowani asystenci AI mogli łatwo przeszukiwać odpowiednie repozytoria kodu czy dokumentację i dostarczać lepsze podpowiedzi programistyczne. Zamiast żmudnej pracy nad mechaniką integracji, programiści mogą skupić się na logice biznesowej i ulepszaniu doświadczenia użytkownika.
Wydajność i skuteczność działania: MCP nie tylko upraszcza integracje, ale czyni je bardziej efektywnymi. Dzięki możliwości łączenia wielu zapytań w jedno i wykonywania ich równolegle, redukowane są opóźnienia i nadmiarowy ruch sieciowy. Dodatkowo standaryzacja formatu odpowiedzi eliminuje koszt parsowania różnych struktur danych – model dostaje już przetworzone informacje. Warto zaznaczyć, że protokół pozwala też na ponowne użycie kontekstu i wyników. Jeśli różne modele lub różne części systemu potrzebują tej samej informacji, serwer MCP może działać jak cache/pośrednik, dostarczając szybko wcześniej pobrane dane. Co więcej, pojawiają się już koncepcje optymalizacji kontekstu poprzez MCP – np. kompresowanie niekritcznych danych do embeddingów lub streszczeń, by oszczędzać miejsce w kontekście modelu, przy jednoczesnym zachowaniu istotnych szczegółów. To wszystko sprawia, że AI może działać szybciej i mądrzej, nie przekraczając ograniczeń swojego okna kontekstowego.
Modułowość i skalowalność systemów AI: MCP wpisuje się w architekturę mikrousług i podejście modułowe. Dodanie nowej funkcjonalności do asystenta AI sprowadza się do uruchomienia kolejnego serwera MCP (np. obsługującego nowy typ zasobu), bez konieczności modyfikacji głównego kodu modelu. Taki podział na wyspecjalizowane serwisy ułatwia skalowanie – poszczególne serwery MCP można rozmieszczać na różnych maszynach, skalować niezależnie w zależności od obciążenia i krytyczności (np. serwer do bazy danych może mieć własne zasady wysokiej dostępności). Host MCP może równolegle korzystać z wielu serwerów, co czyni całość systemu elastycznym i odpornym na awarie pojedynczych komponentów.
Bezpieczeństwo i izolacja wrażliwych danych: (Temat rozwinięty szerzej w dalszej części) – wbudowane w MCP mechanizmy i dobre praktyki pozwalają zachować silną kontrolę nad tym, jakie dane trafiają do modelu AI, a jakie pozostają ukryte. Serwery MCP izolują poświadczenia i sekrety (np. tokeny API) od modelu – host nigdy nie widzi haseł, kluczy OAuth itp., bo przechowuje je i używa po swojej stronie. Ponadto możliwe jest wprowadzenie ziarnistych uprawnień – serwer może udostępniać tylko określone akcje lub zakres danych, zgodnie z polityką bezpieczeństwa. Dzięki temu protokół ten może być bezpieczniejszy niż dzikie integracje, w których model miał zbyt szeroki dostęp. Z perspektywy prywatności, MCP ułatwia kompartmentalizację wrażliwych informacji – pewne dane mogą być dostępne dla modelu tylko na żądanie i w ograniczonym zakresie (np. model dostanie wynik zapytania zamiast całej bazy). To minimalizuje ryzyko niekontrolowanego „wycieku” danych przez model.

Reasumując, MCP przynosi uniwersalność, aktualność kontekstu, wydajność i bezpieczeństwo – jest pomyślany jako fundament pod kolejną generację zaawansowanych, wielofunkcyjnych systemów AI. Nic dziwnego, że określa się go mianem przełomowego standardu komunikacyjnego, mogącego zrewolucjonizować integrację AI z resztą świata cyfrowego.

Zastosowania MCP w praktyce

Jedną z najlepszych metod zrozumienia możliwości MCP jest przyjrzenie się praktycznym scenariuszom użycia. Protokół ten został pomyślany tak, by wspierać bardzo różnorodne aplikacje – od chatbotów, przez asystentów kodu, po kompleksowe systemy wielomodalne czy sieci współpracujących agentów. Poniżej przedstawiono kilka przykładów dziedzin, w których MCP już znajduje zastosowanie lub ma oczywisty potencjał:

Systemy wielomodalne (łączące różne typy danych)

Wielomodalna AI to taka, która potrafi jednocześnie operować różnymi rodzajami danych – np. tekstem, obrazem, dźwiękiem. MCP ułatwia budowę takich systemów, ponieważ pozwala modelowi językowemu korzystać z wyspecjalizowanych narzędzi do innych modalności. Na przykład asystent może mieć do dyspozycji serwer MCP do generowania obrazów (istnieją już implementacje serwerów MCP wywołujących modele generatywne, np. Stable Diffusion przez API), albo serwer do analizy obrazów (np. rozpoznawanie obiektów na zdjęciu). W efekcie użytkownik może w naturalnej rozmowie z AI poprosić o wygenerowanie grafiki lub opisanie załączonego obrazka, a model przez MCP wywoła odpowiednie narzędzie i zwróci wynik. Podobnie może to działać z dźwiękiem – integrując np. serwer MCP ze usługą rozpoznawania mowy, agent AI może „usłyszeć” co mówi użytkownik, zachowując ten kontekst w protokole. Systemy wielomodalne stają się dużo prostsze do zrealizowania: zamiast monolitycznego modelu uczonego wszystkiego, mamy kombinację modułów, gdzie model językowy koordynuje pracę innych wyspecjalizowanych modeli poprzez MCP. Taki podział nie tylko jest bardziej elastyczny, ale i bezpieczniejszy – np. obraz może zostać przetworzony lokalnie przez serwer MCP (chroniąc prywatność), a do chmury wysłany będzie już tylko opis tekstowy, którym operuje LLM.

Konwersacyjni agenci i asystenci osobiści

Chatboty i asystenci w stylu ChatGPT zyskują zupełnie nowe możliwości dzięki MCP. Konwersacyjny agent wyposażony w MCP może stać się prawdziwym cyfrowym sekretarzem, który nie tylko odpowiada na pytania, ale też wykonuje czynności dla użytkownika. Przykładowo, integracja z serwerem Gmail umożliwia agentowi wyszukiwanie w mailach użytkownika, podsumowywanie ważnych wiadomości czy nawet wysyłanie odpowiedzi – wszystko sterowane naturalnym językiem. Scenariusz może wyglądać tak: Użytkownik pyta AI: „Sprawdź, czy mam maile od szefa na temat raportu kwartalnego”. Model poprzez MCP pobiera z Gmaila listę nieprzeczytanych wiadomości spełniających kryteria i informuje: „Masz dwie takie wiadomości, ostatnia przysłana wczoraj o 16:45”. Następnie użytkownik może powiedzieć: „Odpowiedz mu, że prześlę raport do końca tygodnia” – agent poprzez MCP wywoła akcję wysłania maila. Wszystko odbywa się w jednym wątku rozmowy, płynnie dla użytkownika. Podobnie agent mógłby zarządzać kalendarzem (przez serwer Google Calendar), notatkami, zadaniami, czy interfejsami typu Slack/Teams w firmie. Dzięki MCP taki wieloźródłowy asystent kontekstowy jest osiągalny bez pisania dedykowanego kodu dla każdej z tych integracji – wystarczy skonfigurować odpowiednie serwery MCP i nadać im uprawnienia. Ten model interakcji to ogromny krok naprzód w kierunku personalnych agentów AI, które znają nasze zasoby i potrafią nas wyręczać w rutynowych czynnościach. Ważne, że nad wszystkim można zachować kontrolę: użytkownik udziela dostępu poprzez mechanizmy MCP (np. logując się do danego serwisu i autoryzując serwer MCP), a każda akcja może wymagać potwierdzenia lub być audytowana.

Interoperacyjność i orkiestracja wielu modeli/agentów

MCP został pomyślany również jako “klej” łączący różne modele AI i agentów ze sobą. W środowisku, gdzie może działać naraz kilka wyspecjalizowanych modeli, protokół kontekstu ułatwia im współdziałanie, dzieląc wspólny język opisu zadań i danych. Przykładowo, jeden agent może pełnić rolę koordynatora, który na podstawie polecenia użytkownika decyduje, które narzędzia czy modele uruchomić (to podejście zbliżone do tzw. agentów wykonujących plan). Ten koordynator może poprzez MCP przekazać podzadania do innych agentów – np. agent „Analityk” pobierze dane finansowe z API giełdowego, a agent „Reporter” wygeneruje na tej podstawie raport tekstowy. Dzięki MCP wszystkie te interakcje są ujednolicone: każdy agent może zarówno występować jako host, zlecający zadanie, jak i jako serwer, udostępniający wyniki innym. Kontekst jest utrzymywany w ramach protokołu, więc informacje zebrane przez jednego agenta mogą zostać strukturalnie przekazane drugiemu, bez utraty szczegółów czy ryzyka nieporozumień. Jak zauważono, MCP pozwala agentom dzielić kontekst z innymi agentami – np. chatbot może łatwo przekazać cały dotychczasowy przebieg rozmowy (lub jej podsumowanie) innemu botowi lub nawet człowiekowi-pracownikowi, gdy następuje eskalacja zgłoszenia. Bez takiego protokołu przekazanie kontekstu bywa trudne – agenci bywają porównywani do kucharza zapominającego przepisu w połowie gotowania, jeśli nie mają ciągłości informacji. MCP rozwiązuje ten problem, zapewniając ciągłość sesji międzyagentowych.

W efekcie możliwe stają się bardziej złożone aplikacje AI, w których wiele modeli współpracuje jak drużyna, wymieniając się ustaleniami i wynikami pracy. Na przykład system obsługi klienta może mieć bota pierwszej linii, który potrafi załatwić proste sprawy (pytając poprzez MCP np. o saldo konta z systemu bankowego), a w razie potrzeby przekazuje kontekst rozmowy agentowi drugiej linii lub asystentowi ludzkiemu – przy czym ten drugi otrzymuje już historię i dane zebrane dotychczas przez AI. Takie płynne przekazywanie kontekstu między agentami drastycznie podnosi jakość obsługi i efektywność, bo każdy „wie co było wcześniej” bez pytania od nowa. Ponadto protokół zachęca do projektowania agentów jako elementów wymiennych – skoro komunikują się poprzez standard, można w danej roli podmienić agenta AI na człowieka lub odwrotnie. Przykładowo, human-in-the-loop może w pewnych momentach przejąć kontrolę (jako komponent podłączony do MCP, który odbiera kontekst i może zwrócić odpowiedź), co zwiększa elastyczność i zaufanie do całego systemu.

Inne przykłady zastosowań

Lista zastosowań MCP stale rośnie wraz z kreatywnością społeczności. W środowisku programistycznym – asystenci kodu mogą poprzez MCP integrować się z systemami kontroli wersji, bazami błędów, dokumentacją API, aby lepiej pomagać w pisaniu kodu (np. automatycznie wstawiać fragmenty z odpowiedniej dokumentacji do wyjaśnień). W sektorze biznesowym – agent analityczny może łączyć dane z arkuszy kalkulacyjnych, systemu ERP i wiadomości e-mail zarządu, aby przygotować kompleksowy raport. W medycynie – asystent AI może korzystać z MCP, by pobrać najnowsze wyniki badań pacjenta z systemu szpitalnego oraz informacje z literatury medycznej, a następnie wesprzeć lekarza w diagnozie, zachowując przy tym ścisłe zasady prywatności danych. W IoT – agent zarządzający inteligentnym domem mógłby poprzez MCP jednocześnie komunikować się z systemem oświetlenia, termostatem i asystentem głosowym, zapewniając skoordynowane działanie. Te różnorodne przykłady łączy wspólny motyw: MCP robi za “szynę danych” i poleceń dla AI, co umożliwia budowę wszechstronnych, kontekstowo świadomych rozwiązań tam, gdzie wcześniej integracja stanowiła barierę.

Utrzymywanie i dzielenie się kontekstem między modelami

Zarządzanie kontekstem jest sednem MCP – protokół wręcz ma to w nazwie. Warto więc podkreślić, jak MCP wpływa na utrzymanie ciągłości informacji i współdzielenie ich między wieloma modelami lub instancjami AI.

Tradycyjnie, każdy model AI miał swój odrębny kontekst (np. historię czatu). Gdyby kilka modeli miało współpracować, często wymagało to ręcznego przenoszenia danych (prompt engineering, łączenia stringów, itp.), co było nietrywialne i podatne na błędy. MCP zmienia tę sytuację, dając zunifikowane ramy do przekazywania stanu i wiedzy między komponentami. Wszystkie interakcje – czy to zapytania, czy odpowiedzi – odbywają się w formacie strukturalnym, który można przechować, przetworzyć lub przekazać dalej.

Przykładowo, jeżeli agent AI wykonał sekwencję działań (np. zapytał kalendarz o wolne terminy, potem wysłał e-mail), cała ta ścieżka może być zapisana jako struktura danych i potencjalnie udostępniona innemu modułowi. Agenci mogą „pamiętać” swoje poprzednie akcje i ich wyniki – MCP wspiera koncepcję stateful workflows, gdzie kontekst z poprzednich kroków jest przechowywany i wykorzystywany w kolejnych. To oznacza np., że agent może zmodyfikować swoje działanie na podstawie historii (jeśli wcześniej użytkownik odrzucił jakąś propozycję, agent może spróbować innej strategii – bo pamięta to w kontekście).

W środowiskach z wieloma modelami, MCP działa jak wspólny język kontekstu. Gdy agent przekazuje zadanie innemu, nie dzieje się to w formie luźnego tekstu, lecz uporządkowanej wiadomości protokołu – co zmniejsza ryzyko nieporozumienia. Dodatkowo, każda strona może dodawać informacje do wspólnego kontekstu. Jeśli model A znalazł pewne dane, może je opatrzyć etykietą i przekazać poprzez MCP, by model B mógł je z łatwością wykorzystać. W rezultacie tworzy się pewnego rodzaju wspólna pamięć operacyjna dostępna dla wielu agentów. Można to porównać do zespołu ludzi współdzielących tablicę suchościeralną – każdy dopisuje tam istotne ustalenia, żeby reszta mogła je widzieć. MCP dostarcza takiej „tablicy” w formie protokołu.

Istotnym aspektem jest też ciągłość konwersacji w różnych kontekstach. Weźmy przykład: użytkownik najpierw rozmawia z chatbotem ogólnym, potem zostaje przekierowany do specjalistycznego bota (np. ds. pomocy technicznej). Dzięki MCP, przekierowanie może zawierać cały dotychczasowy kontekst rozmowy w ustrukturyzowanej postaci, tak że nowy bot nie zaczyna od zera, lecz od razu wie, co ustalono wcześniej. Taka wymiana może obejmować zarówno dane nieustrukturyzowane (np. zapis czatu), jak i kluczowe parametry wyodrębnione (np. „użytkownik: Jan Kowalski, zgłoszenie: problem z logowaniem”). W protokole przewidziano mechanizmy notyfikacji bez odpowiedzi (one-way messages), co można wykorzystać do asynchronicznego rozgłaszania kontekstu do wielu agentów jednocześnie. Dzięki temu każdy komponent systemu może być na bieżąco informowany o zmianach stanu rozmowy lub zadania.

MCP kładzie także podwaliny pod długoterminową pamięć AI. Standaryzując sposób, w jaki kontekst jest reprezentowany, ułatwia podpięcie trwałych magazynów wiedzy (np. baz wiedzy, wektorowych baz danych do pamięci semantycznej). Agent może po zakończeniu sesji zapisać jej podsumowanie poprzez serwer MCP (np. do notatnika CRM), a przy ponownym kontakcie z tym samym użytkownikiem – odczytać to podsumowanie i włączyć do kontekstu rozmowy. W ten sposób MCP pomaga w realizacji obietnicy, że AI będzie pamiętać preferencje i historię użytkownika, ale w kontrolowany i zorganizowany sposób. We wspomnianym wcześniej artykule wskazano, że MCP może zapewnić agentom Persistent Memory (trwałą pamięć preferencji użytkownika, np. że „Alex nie lubi spamu”) oraz Goal Chaining – śledzenie wieloetapowych celów użytkownika (np. planowanie podróży: badanie → negocjacja → rezerwacja).

Krótko mówiąc, MCP czyni kontekst pierwszorzędnym obywatelem systemu. Zamiast traktować kontekst jako „ciąg tekstu do wysłania w promptcie”, jest on zarządzany świadomie: można go kompresować, dzielić na części, przekazywać innym, zapisywać i odtwarzać. Ta filozofia stanowi fundament budowy bardziej autonomicznych i inteligentnych agentów AI, które nie gubią wątków i potrafią kooperować. Bez MCP agent działający samodzielnie poza swoim wąskim kontekstem byłby jak wspomniany kucharz zapominający przepisu – traciłby cenne informacje przy każdej interakcji. Protokół ten rozwiązuje ten problem, zapewniając ciągłość wiedzy i jej bezpieczne udostępnianie tam, gdzie to potrzebne.

Bezpieczeństwo i prywatność przy korzystaniu z MCP

Zapewnienie bezpieczeństwa jest kluczowe w systemach, gdzie AI może wykonywać działania w naszym imieniu lub mieć dostęp do wrażliwych danych. MCP od samego początku projektowano z myślą o bezpiecznej integracji, jednak wprowadza on również nowe wyzwania, które trzeba adresować. Przyjrzyjmy się zarówno wbudowanym mechanizmom ochronnym, jak i potencjalnym ryzykom:

Izolacja danych uwierzytelniających: Jak wspomniano wcześniej, MCP oddziela model AI od bezpośredniego dostępu do sekretów. To serwer MCP obsługuje logowanie do zewnętrznych usług (np. poprzez OAuth do Gmaila, klucze API do baz danych) i przechowuje te poświadczenia. Model jedynie prosi o dane, ale nie „wie”, jak się zalogować do usługi – dzięki temu nawet gdyby model został skompromitowany lub zadziałał niewłaściwie, nie wyciekną bezpośrednio hasła czy tokeny. Oczywiście ważne jest, by serwery MCP przechowywały takie informacje w bezpieczny sposób (np. szyfrowane w pamięci, ograniczony dostęp).
Granularne uprawnienia i ograniczenie zakresu: MCP pozwala wdrożyć zasadę minimalnych uprawnień. Przykładowo, serwer MCP dla Gmaila może mieć tylko dostęp odczytu wiadomości, bez prawa ich kasowania czy wysyłania w imieniu użytkownika – jeśli tak zadecyduje administrator lub użytkownik. W jednym z opracowań wskazano, że niestety dziś często serwery mają „pełny dostęp” do usługi (np. cały Gmail), co tworzy potencjalne ryzyko. Jednak protokół sam w sobie nie zabrania ograniczania dostępu – to kwestia implementacji i konfiguracji. Dobrą praktyką jest więc tworzenie serwerów MCP z konkretnymi rolami i wąskim zakresem (np. serwer tylko do odczytu e-maili oznaczonych jako nieprzeczytane, lub serwer, który nie wykona akcji destrukcyjnych jak kasowanie bez dodatkowej autoryzacji).
Jawne potwierdzanie akcji przez użytkownika: Ponieważ agent AI poprzez MCP może wywoływać działania w świecie rzeczywistym, warto, by krytyczne operacje wymagały potwierdzenia. Protokoł MCP wspiera mechanizmy interakcji, gdzie to użytkownik musi zatwierdzić pewne kroki – np. host MCP (aplikacja) może pokazać komunikat “AI chce usunąć 5 plików z Dysku Google – czy potwierdzasz?”. W ten sposób zachowana jest kontrola użytkownika nad istotnymi zmianami. W środowisku lokalnym (gdzie serwery MCP działają na komputerze użytkownika) łatwiej to egzekwować, natomiast w scenariuszach autonomicznych agentów trzeba to przemyśleć w logice aplikacji.
Audytowalność i logowanie działań: MCP może zwiększyć przejrzystość działań AI, ponieważ wszelkie zapytania i odpowiedzi są wymieniane w ustrukturyzowanej formie. Można je logować i analizować po fakcie. Dzięki temu, gdyby doszło do incydentu (np. AI wykona niepożądaną czynność), dysponujemy dokładnym śladem co zostało poproszone i co zwrócono. Wspomina się, że pełna historia kontekstu ułatwia prześledzenie, skąd wzięły się błędne lub tendencyjne odpowiedzi modelu. Taki audyt jest ważny zarówno dla zaufania (można udowodnić, że AI miała podstawy do decyzji w danych danych), jak i dla diagnostyki problemów czy nadużyć.
Nowe wektory ataku: Z drugiej strony, centralizacja dostępu do wielu źródeł w serwerach MCP rodzi pewne ryzyka. Jeśli ktoś uzyska nieautoryzowany dostęp do serwera MCP, potencjalnie może wykorzystać go do wykradzenia danych z wielu miejsc jednocześnie. Dlatego serwery te muszą być odpowiednio zabezpieczone (uwierzytelnianie połączeń z hostami, firewall, ograniczenie dostępu tylko do lokalnej sieci jeśli to możliwe, itp.). Wdrożenie MCP w dużej organizacji wymaga solidnego przeglądu bezpieczeństwa: gdzie będą stać serwery MCP, kto ma do nich dostęp, jak często rotujemy klucze, czy monitorujemy nietypowe użycie (np. nagły masowy odczyt danych). Protokół jest młody, więc praktyki w tym zakresie dopiero się kształtują.
Potencjalne nadużycia ze strony modelu: Autonomiczny agent z dostępem do narzędzi to potężna rzecz, ale i potencjalnie niebezpieczna, jeśli model zostałby zmanipulowany. Ataki polegające na wstrzyknięciu złośliwego promptu (prompt injection) mogłyby próbować skłonić model do wykonania niechcianych czynności przez MCP. Wyobraźmy sobie, że użytkownik formułuje wiadomość tak sprytnie, że model „uwierzy”, iż powinien wykonać groźną operację (np. skasować pliki, ujawnić dane). Aby temu przeciwdziałać, potrzebne są silne guardrails po stronie aplikacji korzystającej z MCP: np. filtrowanie komend, które ostatecznie trafiają do serwera (białe listy dozwolonych akcji, sprawdzanie parametrów), ograniczenia kwotowe (model nie może wysłać 100 żądań na minutę do pewnej usługi), itp. Warto tu zaznaczyć, że protokół MCP sam w sobie nie decyduje, czy dana akcja jest sensowna – on ją tylko przekazuje. Ciężar upewnienia się, że model nie robi głupstw, spoczywa nadal na twórcach systemu. Jednak dzięki temu, że cała komunikacja jest jawna i standaryzowana, łatwiej napisać taki filtr czy wrapper niż w przypadku niestandardowych integracji.
Prywatność użytkowników i zgodność z regulacjami: W środowisku korporacyjnym czy medycznym, wprowadzając MCP należy rozważyć zgodność z przepisami (RODO, HIPAA itd.). MCP może de facto udostępniać dane osobowe modelowi AI. Jeżeli ten model to usługa chmurowa (np. OpenAI), trzeba zapewnić, że przekazywane informacje są dopuszczalne i odpowiednio chronione (np. anonimizacja przed wysłaniem do modelu, albo użycie rozwiązań on-premise). Kompartymentacja danych którą umożliwia MCP jest tu atutem – np. zamiast wysyłać cały dokument medyczny do modelu, można pytać serwer MCP o konkretne pola czy wnioski, ograniczając zakres ujawnianych danych. Niemniej, implementując konkretne serwery MCP warto wbudować mechanizmy bezpieczeństwa danych (np. redaction – usuwanie wrażliwych szczegółów z odpowiedzi zanim trafi do modelu, jeśli nie są potrzebne do zadania).

Podsumowując, MCP niesie duży potencjał, ale wymaga odpowiedzialnego podejścia. Wprowadza warstwę pośredniczącą, która może stać się dodatkową linią obrony (oddzielenie modelu od bezpośredniego dostępu do systemów), ale jednocześnie sama w sobie musi być chroniona. Eksperci zwracają uwagę, że przyszłe implementacje powinny zawierać zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu i audytu, aby w pełni zabezpieczyć takie agentowe systemy. MCP to narzędzie – od nas zależy, czy zbudujemy z jego pomocą bezpieczną infrastrukturę AI.

Wpływ MCP na efektywność i wydajność modeli AI

Wcześniej wspomniano o wydajności, ale temat ten zasługuje na osobne usystematyzowanie. Efektywność pracy modeli AI można rozpatrywać w kilku aspektach: szybkość udzielania odpowiedzi, wykorzystanie zasobów (np. kontekstu, mocy obliczeniowej), a także efektywność samego procesu tworzenia rozwiązań AI przez ludzi. MCP pozytywnie wpływa na wszystkie te płaszczyzny.

Po pierwsze, czas odpowiedzi modelu na złożone zapytania ulega skróceniu dzięki możliwości wykonywania równoległych operacji. Gdy użytkownik zada pytanie wymagające zebrania wielu danych (np. „Podaj mi ostatnie wiadomości od zespołu sprzedaży i najnowsze wyniki sprzedażowe za ten kwartał”), model z MCP może niemal równocześnie sięgnąć po te informacje z różnych źródeł, zamiast robić to krok po kroku. W tradycyjnym podejściu multi-turn bez MCP, model najpierw musiałby zapytać jedno źródło, poczekać na wynik, potem drugie, itd. – co wydłużało całość interakcji i zużywało dodatkowe tokeny na kolejne prompty. MCP eliminuje zbędne rundy dialogowe poprzez agregację zapytań. Mniej rund to mniejsza szansa na propagację błędów i oszczędność tokenów, co jest szczególnie cenne przy ograniczonych oknach kontekstowych modeli.

Po drugie, protokół odciąża model od przetwarzania dużych ilości surowych danych. Zamiast włączać ogromny tekst (np. cały dokument czy logi systemowe) do promptu i kazać modelowi w nim „szukać”, lepiej jest zlecić odpowiedniemu serwerowi MCP wyselekcjonowanie potrzebnych fragmentów lub podsumowanie. W ten sposób model AI dostaje już przefiltrowaną informację, co redukuje obciążenie jego kontekstu. Przykładowo, zamiast wklejać do modelu 100 stron dokumentacji API, można zapytać serwer MCP: „znajdź w dokumentacji metodę, która robi X” – i model otrzyma bezpośrednio nazwę metody i opis. To nie tylko przyspiesza działanie (bo mniej tokenów do przetworzenia), ale i zmniejsza ryzyko błędów – model operuje na konkretnym, aktualnym wycinku danych, a nie na potencjalnie niepełnej lub przestarzałej wiedzy z treningu.

MCP zachęca też do myślenia w kategoriach funkcji (tools) zamiast długaśnych promptów. Każde narzędzie udostępnione przez serwer to zdefiniowana funkcja, którą model może wywołać. To podobne podejście jak function calling w nowych API modeli OpenAI, ale rozszerzone poza lokalne środowisko – narzędzie może żyć gdziekolwiek. Dla modelu to upraszcza podejmowanie decyzji: ma listę dostępnych akcji i parametry, więc generuje nazwę akcji i parametry zamiast swobodnego tekstu (to coś, w czym LLM są zazwyczaj skuteczne). Takie sformalizowanie interakcji zmniejsza ilość prób i błędów – model nie musi np. zgadywać, jak sformatować zapytanie do API, bo protokół to standaryzuje. W konsekwencji, modele generują mniej “szumu”, a więcej konkretnych rezultatów.

Z punktu widzenia wydajności systemu jako całości, istotna jest też możliwość balansowania obciążenia. Model AI nie zawsze jest najlepszym narzędziem do wszystkiego. Niektóre operacje, jak wyszukiwanie informacji po słowie kluczowym czy wykonanie obliczeń, mogą być szybciej zrealizowane przez specjalizowany serwer (np. silnik wyszukiwania lub kalkulator). MCP pozwala wykorzystać moc innych systemów tam, gdzie to ma sens – odciążając sam model AI od zadań, które mogą go spowalniać. Model wtedy skupia się na spójności narracji, logice odpowiedzi, a “ciężka praca” dzieje się poza nim. To tak, jakby do zespołu, w którym pracuje AI, dołączyć asystentów wykonujących żmudne czynności – oczywiście model musi wiedzieć, kiedy ich zawołać, ale od tego jest protokół by to ułatwić.

Jeśli chodzi o efektywność procesu tworzenia rozwiązań AI, MCP niewątpliwie ją zwiększa. Deweloperzy mogą “zbudować raz, używać wiele razy” integracje. Społeczność już teraz dzieli się wieloma serwerami MCP (np. integracje z Mapami, Slackiem, bazami danych, a nawet ogólny serwer integrujący tysiące aplikacji przez Zapier). To oznacza, że tworząc nowego bota, programista często może skorzystać z istniejących klocków zamiast zaczynać od zera. Takie ponowne wykorzystanie komponentów i standaryzacja skraca czas wdrożenia nowych funkcjonalności z tygodni do dni lub nawet godzin. Claude 3.5 podobno sam potrafi generować szkielety serwerów MCP bardzo szybko, co pokazuje, że nawet tworzenie integracji można częściowo zautomatyzować. W efekcie rozwiązania AI mogą ewoluować znacznie szybciej i odpowiadać na potrzeby biznesowe w dynamicznym tempie.

Ostatnim, choć nie najmniej ważnym aspektem efektywności jest skalowalność kosztowa. Integracje one-off często były pisane ad-hoc i nieoptymalne, co mogło generować zbędne koszty (np. pobieranie zbyt wielu danych, częste wywołania API). MCP, dzięki centralizacji, pozwala lepiej monitorować i optymalizować te interakcje. Można np. zauważyć, że pewne pytania są zadawane bardzo często i wprowadzić cache w serwerze MCP, zamiast za każdym razem sięgać do płatnego API. Można też tune’lować konfigurację – np. jeśli wiadomo, że agent głównie czyta dane i prawie nigdy nie pisze, można użyć tańszych tokenów dostępowych lub kont o ograniczonych możliwościach. W skrócie, MCP daje większą kontrolę nad przepływem danych i wywołań, co umożliwia optymalizację kosztów i wydajności operacyjnej.

Podsumowanie

Model Context Protocol (MCP) to znaczący krok naprzód w integracji systemów sztucznej inteligencji z zewnętrznymi źródłami danych. Wprowadzając jednolity protokół komunikacji, MCP rozwiązuje wiele bolączek tradycyjnego podejścia – eliminuje potrzebę budowania dziesiątek integracji API, umożliwia płynne utrzymanie kontekstu między różnymi modułami, a przy tym podnosi wydajność i użyteczność modeli AI. Stał się on swoistym uniwersalnym językiem kontekstu dla AI, pozwalającym modelom stawać się coraz bardziej kontekstowo świadomymi, interoperacyjnymi i wszechstronnymi systemami.

Kluczowe zalety MCP, takie jak ujednolicony dostęp do danych, modularność, zwiększona wydajność działania czy wsparcie dla rozwoju autonomicznych agentów AI, czynią go potencjalnie przełomowym standardem – zdolnym fundamentalnie zmienić sposób, w jaki modele AI współpracują z aplikacjami i bazami danych. Już teraz obserwujemy jego implementacje w różnych narzędziach (od platform programistycznych po aplikacje biznesowe), a trend ten prawdopodobnie przyspieszy. MCP odgrywa szczególnie istotną rolę w rozwoju tzw. Agentic AI – agentów mogących samodzielnie pozyskiwać i przetwarzać informacje z wielu źródeł, co jest podstawą bardziej zaawansowanych, autonomicznych systemów

Oczywiście, jak każda nowa technologia, MCP stoi przed wyzwaniami. Należy do nich dopracowanie kwestii bezpieczeństwa danych, wygodne zaadresowanie uwierzytelniania do setek różnych usług, a także uniknięcie fragmentacji ekosystemu (aby nie powstały konkurencyjne, niekompatybilne protokoły o podobnym celu). Implementacja MCP wymaga też nakładu pracy – stworzenie i utrzymanie serwerów MCP oraz ich integracja z istniejącą infrastrukturą to zadanie, które może być złożone, zwłaszcza dla mniejszych firm. Jednak długofalowe korzyści w postaci przyspieszenia rozwoju i otwarcia nowych możliwości dla AI wydają się te inwestycje usprawiedliwiać.

Podsumowując, Model Context Protocol w roku 2025 jawi się jako obiecujące rozwiązanie, które może stać się standardem branżowym w dziedzinie łączenia modeli AI z danymi. Jeśli trend adopcji się utrzyma, w niedalekiej przyszłości zamiast pytać “czy Twój asystent AI potrafi połączyć się z X?”, będziemy zakładać, że potrafi – bo MCP zapewni mu ten uniwersalny „port” do komunikacji ze wszystkim. Dla użytkowników oznacza to inteligentniejsze, bardziej pomocne AI; dla firm – szybszą drogę od pomysłu do wdrożenia; a dla społeczności AI – wspólny ekosystem, w którym dzielenie się kontekstem i narzędziami stanie się naturalną częścią projektowania systemów sztucznej inteligencji. MCP to dopiero początek nowego etapu, w którym granica między modelem a otaczającym go światem danych zaczyna się zacierać. Dzięki temu AI może w pełni rozwinąć skrzydła, operując nie tylko na “tym, co wie z treningu”, ale na pełnym spektrum wiedzy i kontekstu dostępnego w czasie rzeczywistym. To jakościowa zmiana, której wpływ na rozwój AI w kolejnych latach będzie z pewnością ogromny.

Źródła: W artykule wykorzystano informacje z dokumentacji i ogłoszeń Anthropic: anthropic.com, opracowań branżowych (m.in. blog Botpress botpress.com), wpisy Microsoft Azure techcommunity.microsoft.com, Medium medium.com, pillar.security, LinkedIn pl.linkedin.com oraz analiz ekspertów ds. bezpieczeństwa pillar.security, pl.linkedin.com, co zapewnia aktualny (2025) i wielostronny obraz tematu.