Polski

MCP
Model Context Protocol
AI

Czym jest MCP (Model Context Protocol) i jak działa

Łatwy do zrozumienia przewodnik po Model Context Protocol (MCP), wyjaśniający, jak pomaga dużym modelom językowym (LLM) uzyskiwać dostęp do zewnętrznych zasobów, aby przezwyciężyć ograniczenia wiedzy i budować potężniejsze aplikacje AI.

Yijun

Developer

3/4/2025

Przestań tracić tygodnie na uwierzytelnianie użytkowników

Uruchamiaj bezpieczne aplikacje szybciej z Logto. Zintegruj uwierzytelnianie użytkowników w kilka minut i skup się na swoim głównym produkcie.

Rozpocznij

Czym jest MCP?

MCP (Model Context Protocol) to otwarty, uniwersalny protokół, który standaryzuje sposób, w jaki aplikacje dostarczają informacji kontekstowych do dużych modeli językowych (LLM).

Po prostu, tak jak protokół HTTP pozwala różnym stronom internetowym i przeglądarkom na wymianę informacji według tych samych zasad, MCP jest jak protokół HTTP w świecie AI. MCP umożliwia różnym modelom AI łączenie się z różnymi źródłami danych i narzędziami w ustandaryzowany sposób. Ta standaryzacja ułatwia deweloperom budowanie aplikacji AI bez konieczności tworzenia specjalnych interfejsów dla każdego modelu czy źródła danych.

Dlaczego potrzebujemy MCP?

Duże modele językowe (LLM) są potężne, ale napotykają kilka kluczowych ograniczeń:

Ograniczenia wiedzy i wyzwania aktualizacyjne: LLM posiadają wiedzę zawartą jedynie w danych z ich treningu. Na przykład, wiedza GPT-4 kończy się na kwietniu 2023 roku. Trening dużych modeli językowych wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i czasu, często zajmując sześć miesięcy lub dłużej, aby ukończyć nową wersję. To tworzy trudny problem: wiedza modelu jest zawsze „przestarzała”, podczas gdy aktualizacje są niezwykle kosztowne i czasochłonne. Zanim nowy model zakończy trening, jego wiedza zaczyna już być nieaktualna.
Brak specjalistycznej wiedzy dziedzinowej: LLM są trenowane na ogólnodostępnych danych. Nie mogą one głęboko zrozumieć specjalistycznych danych i informacji w specyficznych scenariuszach biznesowych. Na przykład, wewnętrzne procesy instytucji medycznej, katalog produktów firmy czy wiedza własna organizacji nie znajdują się w zakresie treningu modelu.
Brak zjednoczonego standardu dostępu do danych zewnętrznych: Obecnie istnieje wiele metod dostarczania dodatkowych informacji do LLM, takich jak RAG (Retrieval-Augmented Generation), lokalne bazy wiedzy, wyszukiwania internetowe itp. Różne zespoły deweloperskie oferują różne rozwiązania integracyjne, co prowadzi do wysokich kosztów integracji między systemami. Systemy z danymi specjalistycznymi (jak CRM, ERP, systemy rejestracji medycznych itp.) trudno zintegrować bezproblemowo z LLM. Każda integracja wymaga niestandardowego rozwoju, brak wspólnej, ustandaryzowanej metody.

Dlatego potrzebujemy MCP. MCP zapewnia ustandaryzowany protokół, który pozwala LLM uzyskiwać dostęp do informacji zewnętrznych i narzędzi w spójny sposób, rozwiązując wszystkie powyższe problemy. Dzięki MCP możemy uzyskać następujące kluczowe korzyści:

Bogate, gotowe integracje: MCP oferuje wiele gotowych integracji serwerowych, w tym systemy plików, bazy danych (PostgreSQL, SQLite), narzędzia deweloperskie (Git, GitHub, GitLab), narzędzia sieciowe (Brave Search, Fetch), narzędzia produktywności (Slack, Google Maps) i inne. To oznacza, że nie musisz budować tych integracji od podstaw. Możesz po prostu użyć tych gotowych łączników, aby pozwolić LLM na dostęp do danych w tych systemach.
Elastyczne przełączanie między dostawcami LLM: Dzisiaj możesz używać GPT-4, jutro możesz chcieć wypróbować Claude lub Gemini, lub korzystać z różnych LLM dla różnych scenariuszy. Z MCP nie musisz przepisywać całej logiki integracji swojej aplikacji. Wystarczy zmienić model bazowy, a wszystkie integracje danych i narzędzi pozostaną bez zmian.
Budowanie skomplikowanych przepływów pracy AI: Wyobraź sobie system analizy dokumentów prawniczych, który musi zapytać wiele baz danych, użyć konkretnych narzędzi do porównania dokumentów i wygenerować raporty. MCP pozwala budować takie skomplikowane agenty i przepływy pracy na szczycie LLM.

Jak działa MCP

W MCP są trzy kluczowe role: Serwer MCP (dostarczający narzędzia i dostęp do danych), Klient MCP (osadzony w LLM i komunikujący się z Serwerem MCP) oraz Hosty MCP (aplikacje, które integrują LLM i Klientów, takie jak Claude Desktop, Cursor itp.). Przyjrzyjmy się tym trzem rolom, aby zobaczyć, jak współpracują.

Serwer MCP

Serwer MCP to program, który zapewnia narzędzia i możliwości dostępu do danych dla LLM. W przeciwieństwie do tradycyjnych zdalnych serwerów API, Serwer MCP może działać jako aplikacja lokalna na urządzeniu użytkownika lub być wdrożony na zdalnym serwerze.

Każdy Serwer MCP dostarcza zestaw specyficznych narzędzi odpowiedzialnych za pobieranie informacji z lokalnych danych lub usług zdalnych. Kiedy LLM ustala, że potrzebuje użyć określonego narzędzia podczas przetwarzania zadania, użyje narzędzi dostarczonych przez Serwer MCP, aby uzyskać niezbędne dane i zwrócić je do LLM.

Klient MCP

Klient MCP to most łączący LLM z Serwerami MCP. Osadzony w LLM, jest odpowiedzialny za:

Przyjmowanie żądań od LLM
Przekazywanie żądań do odpowiedniego Serwera MCP
Zwracanie wyników z Serwera MCP z powrotem do LLM

Możesz sprawdzić Rozwijanie Klienta MCP, aby dowiedzieć się więcej o integracji Klienta MCP z LLM.

Hosty MCP

Programy takie jak Claude Desktop, IDE (Cursor itp.) lub narzędzia AI, które chcą uzyskać dostęp do danych przez MCP. Te aplikacje dostarczają użytkownikom interfejsy do interakcji z LLM, a jednocześnie integrują Klienta MCP, aby łączyć się z Serwerami MCP i rozszerzać możliwości LLM za pomocą narzędzi dostarczonych przez Serwery MCP.

Przepływ pracy MCP

Trzy rolki opisane powyżej ostatecznie tworzą aplikację AI zbudowaną na MCP.

Przykład przepływu pracy tego systemu jest następujący:

Jak zbudować Serwer MCP

Serwer MCP jest najważniejszym ogniwem w systemie MCP. Określa, które narzędzia LLM mogą używać do uzyskiwania danych, bezpośrednio wpływając na funkcjonalne granice i możliwości aplikacji AI.

Aby rozpocząć budowę własnego Serwera MCP, zaleca się najpierw przeczytanie oficjalnego przewodnika szybkiego startu MCP, który szczegółowo opisuje cały proces od konfiguracji środowiska po implementację i użytkowanie Serwera MCP. Zakres tego przewodnika obejmuje tylko kluczowe szczegóły implementacji.

Definiowanie narzędzi dostarczanych przez Serwer MCP

Główną funkcjonalnością Serwera MCP jest definiowanie narzędzi za pomocą metody server.tool(). Te narzędzia to funkcje, które LLM mogą wywołać, aby uzyskać dane zewnętrzne lub wykonać określone operacje. Spójrzmy na uproszczony przykład w Node.js:

W tym przykładzie definiujemy narzędzie o nazwie search-documents, które akceptuje ciąg zapytania i maksymalną liczbę wyników jako parametry. Implementacja narzędzia połączy się z systemem bazy wiedzy i zwróci wyniki zapytania.

LLM zdecyduje, czy użyć tego narzędzia na podstawie jego definicji i pytania użytkownika. Jeśli zajdzie potrzeba, LLM wywoła to narzędzie, uzyska wyniki i wygeneruje odpowiedź, łącząc wyniki z pytaniem użytkownika.

Najlepsze praktyki definiowania narzędzi

Podczas tworzenia takich narzędzi można stosować następujące najlepsze praktyki:

Jasne opisy: Zapewnij szczegółowe, dokładne opisy każdego narzędzia, jasno określając jego funkcjonalność, zastosowania i ograniczenia. To nie tylko pomaga LLM wybrać odpowiednie narzędzie, ale także ułatwia deweloperom zrozumienie i utrzymanie kodu.
Walidacja parametrów: Użyj Zod lub podobnych bibliotek do ścisłej walidacji parametrów wejściowych, zapewniając poprawne typy, rozsądne zakresy wartości i odrzucanie niezgodnych danych wejściowych. To zapobiega propagowaniu błędów do systemów backend i poprawia ogólną stabilność.
Obsługa błędów: Wdroż kompleksowe strategie obsługi błędów, przechwyć możliwe wyjątki i zwracaj przyjazne dla użytkownika komunikaty o błędach. To poprawia doświadczenia użytkownika i pozwala LLM dostarczyć znaczące odpowiedzi na podstawie warunków błędów, zamiast po prostu niepowodzenia.
Kontrola dostępu do danych: Upewnij się, że API zasobów backend ma solidne mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji, a także starannie zaprojektuj zakresy uprawnień, aby ograniczyć dostęp Serwera MCP tylko do danych, do których użytkownik ma autoryzowany dostęp. To zapobiega wyciekom poufnych informacji i zapewnia bezpieczeństwo danych.

Jak zapewnić bezpieczeństwo wymiany danych między MCP (modelami AI) a systemami zewnętrznymi

Podczas implementacji Serwerów MCP, które łączą modele AI z systemami zewnętrznymi, istnieją dwa kluczowe wyzwania bezpieczeństwa:

Uwierzytelnianie: W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji, w środowisku MCP użytkownik nie może zalogować się za pomocą tradycyjnych przepływów logowania (jak nazwa użytkownika/hasło, email/kod weryfikacyjny itp.) do uzyskania dostępu do systemu zewnętrznego.
Kontrola dostępu do żądań Serwera MCP: Użytkownicy uzyskujący dostęp do systemów za pośrednictwem narzędzi AI to ci sami, którzy mogą bezpośrednio korzystać z twojego systemu. Serwer MCP działa jako ich reprezentant podczas korzystania z narzędzi AI. Przebudowa całego mechanizmu kontroli dostępu tylko w celu dostosowania do Serwera MCP wymagałaby znacznego wysiłku i kosztów.

Kluczowym rozwiązaniem tych wyzwań jest implementacja Personal Access Tokens (PATs). PATs zapewniają bezpieczny sposób dla użytkowników na przyznawanie dostępu bez udostępniania swoich poświadczeń lub wymagania interaktywnego logowania.

Oto jak działa ten przepływ:

To podejście pozwala twojej istniejącej usłudze na utrzymanie mechanizmów uwierzytelniania przy jednoczesnym zapewnieniu bezpiecznej integracji MCP.

Możesz odwołać się do wpisu na blogu: Empower your business: Connect AI tools to your existing service with access control z kompletnym przykładem kodu źródłowego, aby dowiedzieć się, jak używać Logto's Personal Access Tokens (PAT) w połączeniu z Role-Based Access Control (RBAC), aby ograniczyć zasoby, do których MCP może uzyskać dostęp z usług backendowych.

Podsumowanie

MCP (Model Context Protocol) przynosi rewolucyjne zmiany w połączeniu LLM z określonymi biznesami. Rozwiązuje problemy ograniczeń wiedzy w dużych modelach językowych, braku specjalistycznej wiedzy dziedzinowej i niezunifikowanych standardów dostępu do danych zewnętrznych.

Użycie MCP do połączenia własnych usług przyniesie nowe możliwości dla twojego biznesu. MCP jest mostem łączącym AI z wartością biznesową. Możesz tworzyć asystentów AI, którzy naprawdę rozumieją wewnętrzną wiedzę twojej firmy, rozwijać inteligentne narzędzia, które uzyskują dostęp do najnowszych danych, i budować profesjonalne aplikacje, które spełniają specyficzne potrzeby branżowe.

Czym jest MCP?#

Dlaczego potrzebujemy MCP?#

Jak działa MCP#

Serwer MCP#

Klient MCP#

Hosty MCP#

Przepływ pracy MCP#

Jak zbudować Serwer MCP#

Definiowanie narzędzi dostarczanych przez Serwer MCP#

Najlepsze praktyki definiowania narzędzi#

Jak zapewnić bezpieczeństwo wymiany danych między MCP (modelami AI) a systemami zewnętrznymi#

Podsumowanie#

Czym jest MCP?#

Dlaczego potrzebujemy MCP?#

Jak działa MCP#

Serwer MCP#

Klient MCP#

Hosty MCP#

Przepływ pracy MCP#

Jak zbudować Serwer MCP#

Definiowanie narzędzi dostarczanych przez Serwer MCP#

Najlepsze praktyki definiowania narzędzi#

Jak zapewnić bezpieczeństwo wymiany danych między MCP (modelami AI) a systemami zewnętrznymi#

Podsumowanie#

Czym jest MCP?

Dlaczego potrzebujemy MCP?

Jak działa MCP

Serwer MCP

Klient MCP

Hosty MCP

Przepływ pracy MCP

Jak zbudować Serwer MCP

Definiowanie narzędzi dostarczanych przez Serwer MCP

Najlepsze praktyki definiowania narzędzi

Jak zapewnić bezpieczeństwo wymiany danych między MCP (modelami AI) a systemami zewnętrznymi

Podsumowanie

Czym jest MCP?

Dlaczego potrzebujemy MCP?

Jak działa MCP

Serwer MCP

Klient MCP

Hosty MCP

Przepływ pracy MCP

Jak zbudować Serwer MCP

Definiowanie narzędzi dostarczanych przez Serwer MCP

Najlepsze praktyki definiowania narzędzi

Jak zapewnić bezpieczeństwo wymiany danych między MCP (modelami AI) a systemami zewnętrznymi

Podsumowanie