Model Context Protocol (MCP) je nová technologie - protokol - která se rychle stává důležitou součástí světa umělé inteligence (AI). Jednoduše řečeno, MCP je standardizovaný způsob, jakým AI agenti (jako jsou Claude, OpenAI, Cursor, Windsurf, a potenciálně i Siri) mohou komunikovat s různými webovými službami a aplikacemi. Autorem protokolu MCP je Anthropic a MCP lze přirovnat k univerzálnímu USB-C konektoru pro web: umožňuje online propojení AI s existujícími systémy, jako jsou databáze (PostgreSQL, Supabase), designové nástroje (Figma), verzovací systémy (GitHub), e-shopy (Amazon) a další. Díky tomu by se nemělo stát, že AI neví nové věci a nebo že se na ně musí stále přeučovat.
Proč je MCP důležité?
Před zavedením internetového protokolu TCP/IP to byla podobná situace, jako dnes v AI. Každá společnost měla svůj vlastní komunikační standard. Vývojáři museli vytvářet specifické integrace pro každou platformu zvlášť. TCP/IP tento problém vyřešil a umožnil vznik moderního internetu s aplikacemi a službami, které známe dnes. MCP má ambici udělat totéž pro AI. Sjednocuje způsob, jakým AI agenti přistupují k externím systémům. A umožňuje jim tento přístup.
Jak MCP funguje
Architektura MCP se skládá ze tří hlavních částí:
- MCP Host: Toto je AI agent, který využívá MCP. Může to být například Claude Desktop nebo Cursor.
- MCP Client: Kód, který je integrován do hostitele (AI agenta) a umožňuje mu komunikovat s MCP serverem.
- MCP Server: “Prostředník” mezi AI agentem a cílovou webovou službou/aplikací. Server rozumí API cílové služby a překládá požadavky z přirozeného jazyka (od AI agenta) do formátu, kterému služba rozumí (a naopak).
Příklady použití MCP:
- Přístup k databázím: AI agent může pomocí MCP serveru získat data z databáze (např. PostgreSQL, Supabase) bez nutnosti psát složité SQL dotazy. Stačí zadat požadavek v přirozeném jazyce (např. “Jaké sociální sítě jsou v mé databázi?”).
- Integrace s Figmou: MCP server umožňuje AI agentům “vidět” a pracovat s designy ve Figmě. Můžete například zadat AI agentovi úkol vytvořit webovou stránku na základě Figma designu, a agent vygeneruje odpovídající HTML/CSS/JavaScript kód.
- Automatizace webového prohlížení: MCP servery mohou používat nástroje jako Puppeteer pro automatizaci úloh v prohlížeči (např. procházení webů, pořizování screenshotů).
- Další integrace: Existují MCP servery pro integraci s YouTube, Google Sheets, Brave Search, Jira, a mnoha dalšími službami.
Jak začít s MCP (pro uživatele)
- Vyberte si AI agenta s podporou MCP: Cursor a Claude Desktop (pozor, web verze Claude MCP nepodpořuje!) jsou dva populární příklady.
- Nainstalujte a povolte MCP server: V nastavení vašeho AI agenta (v Cursoru v sekci MCP, v Claude Desktop v souboru
claude_desktop_config.json) přidejte požadované MCP servery. Každý server má specifický příkaz, který se spouští (obvykle pomocínpxpro Node.js aplikace nebouvpro Python aplikace). - Používejte MCP servery v chatu: V chatu s AI agentem můžete odkazovat na dostupné MCP servery a zadávat jim úkoly v přirozeném jazyce.
Jak vytvořit vlastní MCP server (pro vývojáře):
- Vyberte si programovací jazyk: Anthropic poskytuje SDK pro Python, TypeScript, Javu a Kotlin.
- Použijte třídu
FastMCP: Tato třída (v Python SDK) zjednodušuje vytvoření serveru. - Definujte funkce (tools): Použijte dekorátor
@mcp.tool()k definování funkcí, které bude váš server poskytovat. V popisu funkce uveďte, co funkce dělá, jaké má vstupy a jaké výstupy generuje. - Spusťte server: Použijte příkaz
mcp run(pro Python) nebo odpovídající příkaz pro váš zvolený jazyk. - Zveřejněte svůj server (volitelné): Svůj server můžete zveřejnit na platformách jako Glama a Smithery.ai, aby ho mohli používat ostatní.
Kód pro spuštění serveru (příklad z videa, Python):
npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost/mydb
Je potřeba nainstalovat si Node.js. Bezpečnostní upozornění:
Autor důrazně upozorňuje na bezpečnost. MCP servery běží na vašem lokálním počítači a mohou mít přístup k vašim aplikacím a datům. Stahujte a používejte pouze servery, kterým důvěřujete a jejichž kód rozumíte, nebo u kterých je zaručena kvalita a zabezpečení.
Kde najít další informace a zdroje:
- Oficiální stránka Anthropic: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
- GitHub repozitář MCP: https://github.com/modelcontextprotocol
- GitHub servery:https://github.com/modelcontextprotocol/servers
- Glama (katalog MCP serverů): https://glama.ai/
- Smithery.ai (katalog MCP serverů): https://smithery.ai/
- SwitchDimension.com (komunita a kurz autora): https://switchdimension.com/
- Další katalog serverů a klientů na mcp.so
- Figma-Context-MCP (GitHub):https://github.com/Glps/Figma-Context-MCP
Závěr
MCP je slibná technologie s potenciálem zásadně změnit způsob, jakým pracujeme s AI. Otevírá dveře pro nové typy aplikací, zjednodušuje integraci a umožňuje uživatelům interagovat s webem a aplikacemi prostřednictvím přirozeného jazyka. Vývoj vlastních MCP serverů je relativně snadný, a existuje již rostoucí komunita a ekosystém kolem této technologie. Je důležité klást důraz na bezpečnost.
| 