Fala sztucznej inteligencji (AI) przekształca różne branże z niespotykaną dotąd siłą, a jej głębokie zintegrowanie i szerokie zastosowanie stały się nieodwracalnym trendem. Zarówno Web2, jak i Web3 pokładają ogromne nadzieje w MCP. Jednak AI rozwija się z prostego okna dialogowego "wszechwiedzącego" do "wszechstronnego", zdolnego do rozwiązywania różnych problemów, co wymaga poprawy samej zdolności modelu, silniejszej zdolności planowania, ale co ważniejsze, potrzeba nauczenia AI, jak stabilnie korzystać z dostępnych narzędzi. Jednak gdy modele AI, szczególnie duże modele językowe (LLM), próbują interagować z zewnętrznym światem — ogromnymi źródłami danych, zróżnicowanym zestawem narzędzi i złożonymi systemami — pojawia się kluczowe wyzwanie: jak zbudować znormalizowany, bezpieczny i wiarygodny most komunikacyjny? Brak jednolitych standardów prowadzi nie tylko do niskiej efektywności rozwoju, ale także stwarza ogromne ryzyko w zakresie prywatności danych, bezpieczeństwa operacyjnego i weryfikowalności wyników. W tym kontekście powstał zaproponowany przez Anthropic model kontekstowy protokołu (Model Context Protocol, MCP). Nie ma już potrzeby osobnego rozwijania połączeń między modelami a zewnętrznymi dostawcami usług. Dzięki jednolitemu interfejsowi branżowemu modele i dostawcy usług muszą jedynie zaakceptować standardy protokołu, aby różne aplikacje z różnych ekosystemów oraz modele o różnych architekturach mogły się bezpośrednio łączyć, a informacje i inteligencja mogły swobodnie przepływać. To nakreśla nowy plan dla interoperacyjności AI. Chociaż wtyczki już ukształtowały stosunkowo swobodny ekosystem narzędzi, wciąż są one zamknięte w systemie OpenAI, mając wysokie progi weryfikacji, a jednocześnie styl dokumentacji wtyczek nie jest jednolity, co wciąż powoduje problemy z niestabilnością podczas użytkowania. W związku z tym, Anthropic w listopadzie 2024 roku udostępnił protokół MCP jako open source, oferując jednolity interfejs dla różnych producentów i struktur dużych modeli językowych, który synchronizuje się z zewnętrznym światem, dając wszystkim aplikacjom szansę na stanie się częścią większego systemu inteligentnego. MCP standaryzuje interakcje między modelami a narzędziami, przyjmując architekturę klient-serwer. Serwer MCP udostępnia zestaw interfejsów narzędziowych i zapewnia jednolite opisy, a klient MCP może w czasie rzeczywistym sprawdzać dostępne narzędzia i je wywoływać. Jego zaletą jest znaczne uproszczenie kosztów integracji między modelami a narzędziami; teoretycznie wystarczy jednorazowe dostosowanie do protokołu MCP, aby móc korzystać z dowolnych kompatybilnych narzędzi. Największą zaletą MCP jest znaczne zmniejszenie pracy związanej z łączeniem systemów: w przeszłości, jeśli M usług miało połączyć się z N źródłami danych, potrzebne było M×N razy rozwijać interfejsy, ale dzięki protokołowi MCP wystarczy M+N połączeń, aby zbudować kompletną i stabilną usługę. To również powód, dla którego ekosystem MCP zyskał uznanie i szybko zintegrował wiele usług.