Máte AI agenta, který umí volat API, načítat dokumenty a dokonce spouštět pracovní postupy. Ale pokaždé, když systém rozšíříte, začnou se věci kazit. 🫨
Pokud jste se dostali až sem, potřebujete čistší a strukturovanější způsob řízení chování agentů. Klíčovou roli zde hrají klienti MCP.
V tomto průvodci vám vysvětlíme, co to je a jak fungují. Navíc se podíváme na to, jak ClickUp zpracovává agentické pracovní postupy bez všech těch složitých struktur. Pojďme na to!
Co je klient MCP?
Model Context Protocol (MCP) je otevřený rámec, který umožňuje agentům AI bezpečně komunikovat s podnikovými systémy. Usnadňuje paměť, kontextové uvažování a koordinaci napříč distribuovanými nástroji a službami.
Klient MCP je klíčovou součástí této architektury, zabudovanou do AI aplikací, jako je aplikace Claude Desktop nebo vlastní agentní frameworky. Vytváří jedinečné, stavové připojení k serveru MCP a řídí komunikaci mezi AI modelem a externími systémy.
Hraje klíčovou roli v infrastruktuře MCP AI tím, že:
- Vyjednávání verzí protokolů a schopností se servery
- Správa přenosu zpráv JSON-RPC (JavaScript Object Notation-Remote Procedure Call)
- Objevování a vyvolávání nástrojů a API
- Přístup k podnikovým zdrojům v zabezpečeném kontextu
- Zpracování příkazů a volitelných funkcí, jako je správa kořenového adresáře a vzorkování
Typy klientů MCP:
- Jednoduché klienty využívající nástroje: Základní klienty pro chatboty nebo AI, které provádějí jednoduché úkoly, jako je spuštění kalkulačky nebo nástroje pro předpověď počasí.
- Klienti agentického frameworku: Pokročilejší klienti pro AI agenty, kteří spravují sekvenci volání nástrojů za účelem dosažení složitých, vícestupňových cílů (např. plánování cesty voláním nástrojů pro lety a hotely).
- Klienti zabudovaní do aplikací: Klienti zabudovaní do konkrétní aplikace (například CRM), kteří umožňují AI asistentovi ovládat funkce této aplikace pomocí přirozeného jazyka.
- Klienti orchestrátoru: Klienti na vysoké úrovni, kteří fungují jako centrální uzel, delegují úkoly na různé nástrojové servery nebo koordinují více agentů AI za účelem provádění složitých pracovních postupů.
💡 Tip pro profesionály: Chcete vidět, jak agenti AI mění skutečné pracovní postupy? Naučte se, jak vytvořit vlastního agenta AI v ClickUp – bez nutnosti znalosti programování.
Základní funkce klientů MCP
Klienti MCP slouží jako operační most mezi agenty AI a podnikovými systémy a umožňují interakce AI bohaté na kontext, rozhodování v reálném čase a dynamické provádění úkolů. Níže jsou uvedeny základní funkce, které definují jejich schopnosti:
- Navazuje spojení: Udržuje jedinečnou stavovou relaci s konkrétním kódem serveru MCP, čímž zajišťuje izolované a bezpečné interakce.
- Vyjednává protokol a schopnosti: Zapojuje se do počátečních procesů handshake, aby se sjednotily verze protokolů a vzájemně podporované funkce, čímž zajišťuje kompatibilitu a optimální funkčnost.
- Spravuje obousměrnou komunikaci: Zajišťuje směrování zpráv JSON-RPC, včetně požadavků, odpovědí a oznámení, mezi hostitelskou aplikací a připojenou architekturou klient-server.
- Objevuje a spouští nástroje: Identifikuje dostupné nástroje MCP zpřístupněné serverem a usnadňuje jejich vyvolání, což umožňuje agentům AI provádět akce, jako je načítání dat nebo provádění úkolů.
- Přístup k prostředkům a jejich správa: Interaguje s různými prostředky poskytovanými serverem, jako jsou soubory nebo databáze, což umožňuje agentům AI začlenit externí data do svých operací.
- Upřednostňuje bezpečnost a kontrolu přístupu: Používá přístup „local-first“, kdy servery běží lokálně, pokud není výslovně povoleno vzdálené použití. To zajišťuje uživatelskou kontrolu nad daty a akcemi. Ověřovací údaje pro testování serverů MCP lze bezpečně spravovat, například prostřednictvím proměnných virtuálního prostředí předávaných serverovému procesu.
Vysvětlení rozdílu mezi klientem MCP a API
Klienti MCP i API jsou pro interakci softwaru zásadní, ale slouží k odlišným účelům. V zásadě je klient MCP specifickou komponentou navrženou pro interakci agentů AI s externími nástroji, zatímco API je širší soubor pravidel, který umožňuje komunikaci mezi různými softwarovými aplikacemi.
Klient MCP podporuje zjišťování v reálném čase, což umožňuje AI dotazovat se, jaké nástroje jsou k dispozici. Na druhou stranu API obvykle spoléhá na statickou dokumentaci, kterou musí vývojáři přečíst, aby pochopili, jak s ním komunikovat.
Případy použití klientů MCP
Níže jsou uvedeny konkrétní příklady automatizace pracovních postupů, které ilustrují možnosti klientů MCP:
🤖 Koordinace více agentů
V komplexních pracovních postupech často musí spolupracovat více agentů AI, z nichž každý zpracovává odlišné dílčí úkoly. Klienti MCP to usnadňují tím, že poskytují jednotný protokol pro sdílení kontextu a přístup k nástrojům.
Každý agent pracuje nezávisle a komunikuje asynchronně prostřednictvím strukturovaných úkolů přes klienta MCP, což zajišťuje efektivní a koordinované řešení problémů.
📌 Příklad: Podnikový systém IT podpory využívá více agentů AI k řešení problémů uživatelů, jako například „Můj notebook se po poslední aktualizaci softwaru nezapíná.“
- Pokud se vrácení zpět nezdaří, agent pro výměnu zařízení zahájí výměnu hardwaru.
- Agent pro diagnostiku hardwaru kontroluje fyzické komponenty zařízení.
- Pokud je hardware funkční, Software Rollback Agent vyhodnotí poslední aktualizace.
🧠 Zajímavost: Claude 4 Opus hrál Pokémon Red 24 hodin v kuse a pamatoval si všechno. Používal MCP ke sledování pokroku, plánování tahů a udržení konzistence od začátku do konce.
🤖 Agenti s vylepšenou pamětí pro zákaznickou podporu
Tradiční agenti AI často nedokážou uchovat kontext během delších interakcí. Klienti MCP tento problém řeší tím, že agentům umožňují ukládat a načítat kontextové informace napříč relacemi.
Ve většině případů podpora MCP umožňuje agentům přístup k informacím z různých zdrojů, jako jsou databáze nebo dokumenty, a jejich integraci, čímž se zvyšuje relevance a přesnost odpovědí.
📌 Příklad: Letecká společnost využívá AI agenty s integrovanými paměťovými systémy ke zlepšení zákaznické podpory. Když častý cestující požádá o změnu letu, agent:
- Přístup k paměti entit pro správu konkrétních detailů, jako jsou čísla věrnostních programů.
- Načítá minulé interakce a preference z dlouhodobé paměti.
- Používá krátkodobou paměť k udržení kontextu během aktuální relace.
⚙️ Bonus: Pro agenty, kteří se spoléhají na paměť a vyhledávání dokumentů, nabízí RAG vs. MCP vs. AI agenti přímý rozbor toho, jak se agenti využívající paměť liší od tradičních přístupů.
🤖 Autonomní správci úkolů
Různé typy agentů AI, například ti, kteří působí jako generální ředitelé nebo projektoví manažeři, potřebují přístup k různým nástrojům a datům, aby mohli efektivně plánovat, provádět a sledovat úkoly.
Klienti MCP poskytují těmto agentům jednotný způsob připojení k kalendářům, nástrojům pro správu projektů, komunikačním platformám a dalším prostřednictvím interaktivního chatovacího rozhraní.
📌 Příklad: Technologická společnost implementuje AI agenta, který dohlíží na úkoly projektového managementu. Agent:
- Shrnuje komunikaci týmu a zprávy o pokroku.
- Sleduje časové osy a milníky projektu
- Deleguje úkoly členům týmu na základě pracovní zátěže a odborných znalostí.
🚀 Výhoda ClickUp: Využijte AI k automatickému řazení úkolů podle priority na základě reálného kontextu, například označení chyby jako urgentní, když zákazník zní frustrovaně. Trávte méně času tříděním a více času řešením.
Jak klienti MCP fungují v praxi
Klienti MCP jsou protokoly řízené mosty mezi aplikacemi velkých jazykových modelů (LLM) a podnikovými systémy. Tito klienti jsou strukturované komunikační koncové body, které umožňují AI uvažovat v externím kontextu a provádět rozhodnutí v měřítku.
Zde je vysvětleno, jak fungují. 👇
Krok č. 1: Inicializace relace a vyjednávání schopností
Po spuštění klient MCP zahájí handshake s serverem MCP, aby navázal relaci. To zahrnuje výměnu verzí protokolů a schopností, aby byla zajištěna kompatibilita. Klient odešle požadavek a server odpoví s podporovanými funkcemi.
Tato dohoda zajišťuje, že obě strany rozumí dostupným nástrojům, zdrojům a pokynům, a připravuje tak podmínky pro efektivní komunikaci.
🔍 Věděli jste? Díky MCP Bridge můžete připojit více serverů protokolu modelového kontextu k jedinému RESTful API. To vám poskytuje větší flexibilitu, aniž byste potřebovali spoustu různých integrací.
Krok č. 2: Objevování nástrojů a poskytování kontextu
Po navázání relace klient dotazuje server, aby zjistil dostupné nástroje a zdroje pomocí metod, jako je tools/list. Server odpoví seznamem funkcí, včetně popisů a vstupních schémat.
Klient poté tyto schopnosti předává modelu AI, často je převádí do formátu kompatibilního s jeho API pro volání funkcí. Tento proces vybavuje AI agenta rozšířenou sadou dovedností, což mu umožňuje provádět širší škálu úkolů.
📖 Přečtěte si také: Nejlepší rozšíření AI pro Chrome pro zvýšení produktivity
Krok č. 3: Vyvolání a spuštění nástroje
Když agent AI zjistí, že k splnění požadavku uživatele je potřeba konkrétní nástroj, klient odešle serveru požadavek tools/call, ve kterém uvede název nástroje a potřebné argumenty.
Server zpracuje tento požadavek, komunikuje s podkladovým externím systémem (např. volá API, dotazuje se databáze) a provede požadovanou akci. Výsledek je poté odeslán zpět klientovi ve standardizovaném formátu.
🔍 Věděli jste, že... AI může spolupracovat, aniž by sdílela data. Díky federovanému kontextovému učení se může více modelů navzájem učit, aniž by ohrozily soukromí nebo dodržování předpisů.
Krok č. 4: Integrace a generování odpovědí
Klient integruje výsledky serveru zpět do kontextu aplikace AI. Tyto informace jsou poskytovány modelu AI a ovlivňují jeho následné reakce nebo akce.
Pokud například agent AI načte data z databáze, může tyto informace použít k přesnému zodpovězení dotazů uživatelů. Tato hladká integrace zajišťuje, že agent AI může poskytovat informované a kontextově relevantní odpovědi.
🧠 Zajímavost: Microsoft nazývá MCP „USB-C aplikací AI“, protože umožňuje AI připojit se přímo k aplikacím, službám a nástrojům Windows v jednom plynulém toku.
📮 ClickUp Insight: 24 % pracovníků tvrdí, že opakující se úkoly jim brání v tom, aby se věnovali smysluplnější práci, a dalších 24 % má pocit, že jejich dovednosti nejsou dostatečně využívány. To znamená, že téměř polovina pracovníků se cítí kreativně blokována a podceňována. 💔
ClickUp pomáhá přesunout pozornost zpět na práci s vysokým dopadem pomocí snadno nastavitelných agentů AI, kteří automatizují opakující se úkoly na základě spouštěčů. Například když je úkol označen jako dokončený, agent AI ClickUp může automaticky přiřadit další krok, odeslat připomenutí nebo aktualizovat stav projektu, čímž vás zbaví nutnosti ručního sledování.
💫 Skutečné výsledky: Společnost STANLEY Security snížila čas strávený vytvářením reportů o 50 % nebo více díky přizpůsobitelným nástrojům pro reportování ClickUp, díky čemuž se její týmy mohou méně soustředit na formátování a více na prognózy.
Omezení a úvahy při používání klientů MCP
Ačkoli klienti MCP nabízejí výkonný základ pro budování agentických systémů umělé inteligence, je třeba vzít v úvahu několik důležitých omezení. 💭
- Vyvíjející se standardy protokolu: MCP je stále v rané fázi svého standardizačního cyklu, což znamená, že části protokolu, formáty zpráv nebo podporované funkce se mohou změnit.
- Složitost daná schématem: Efektivní využití MCP závisí do značné míry na jasných, strukturovaných schématech JSON pro definice nástrojů, formáty výzev a smlouvy o zdrojích. Špatně definovaná schémata mohou vést k nestabilní integraci nebo nesprávnému použití nástrojů agenty LLM.
- Nestandardní režie agenta: Agenti, kteří nativně nepodporují protokol MCP, vyžadují wrapperové vrstvy nebo vlastní adaptéry pro překlad mezi interní logikou a očekáváními MCP.
🚀 Výhoda ClickUp: Zatímco klienti MCP vyžadují vlastní implementaci a technické nastavení, ClickUp vám umožňuje automatizovat rutinní pracovní postupy bez nutnosti psát jediný řádek kódu. Tento průvodce automatizací manuálních obchodních procesů vám ukáže, jak na to.
Jak ClickUp podporuje pracovní postupy agentů typu MCP
Klienti MCP nabízejí výkonné funkce, ale často vyžadují ruční propojování kontextů a náročnou integraci, zejména u nestandardních agentů.
ClickUp v tomto ohledu přináší skutečný rozdíl.
Jedná se o komplexní aplikaci pro práci, která kombinuje projektové řízení, dokumenty a týmovou komunikaci, vše na jedné platformě – urychlené automatizací a vyhledáváním umělé inteligence nové generace.
ClickUp není jen nejlepší software pro správu úkolů na trhu. Ušetří vám také potřebu implementační platformy MCP tím, že podporuje pracovní postupy agentů podobné MCP jednotnějším a efektivnějším způsobem, bez provozních nákladů. Podívejme se na to blíže. 👀
Paměť citlivá na kontext bez zátěže infrastruktury
Většina nastavení MCP vyžaduje propojení vektorových úložišť nebo řetězení promptů.
ClickUp Brain tento problém řeší.
Jedná se o neurální jádro vašich agentních pracovních postupů, které přímo do vašeho pracovního prostoru vkládá paměť, kontext a inferenci. Na rozdíl od tradičních nastavení, která se spoléhají na mělká okna s výzvami nebo paměť vázanou na API, ClickUp Brain rozumí vašim úkolům, dokumentům, časovým osám, komentářům a závislostem v reálném čase.
Jeho trvalá projektová paměť mu pomáhá vyvolat historické aktualizace, blokátory, časové záznamy a aktivity přidělených osob. Pokud se úkol ve vašem produktovém backlogu neustále odkládá, AI jej může označit k eskalaci nebo doporučit přesun zdrojů na základě minulého chování.
📌 Příklad: Můžete se zeptat ClickUp Brain: „Jaké jsou novinky od právního a IT týmu ohledně projektu A?“ Prohledá všechny související úkoly, dokumenty, komentáře a časové osy a poté vygeneruje přehled pokroku s dokončenými milníky, otevřenými překážkami a označenými riziky.
Všechny modely LLM na jednom místě
S ClickUp Brain můžete také přistupovat k různým modelům AI přímo ze svého pracovního prostoru. Přepínejte mezi ChatGPT, Claude a Gemini. Řešení složitých problémů nikdy nebylo snazší.
Autonomní AI agenti, kteří plní vaše příkazy
ClickUp Brain neustále interpretuje a strukturová data pracovního prostoru, což umožňuje agentům ClickUp AI jednat s minimálním vstupem uživatele. Tito agenti se nespoléhají na ručně vytvořená pravidla nebo externí paměť. Místo toho zdědí stejnou kontextovou inteligenci, na které běží ClickUp Brain.
Podívejme se, jak tyto AI agenti pro produktivitu fungují, aby poskytovali autonomii podobnou MCP v měřítku:
- Agenti pro automatizaci úkolů zpracovávají opakující se práce, jako je plánování sprintů nebo úprava backlogu, a spouštějí akce na základě stavu úkolů, termínů nebo překážek.
- Analytici dat zpracovávají metriky nebo výsledky kampaní a pomocí dat spojených s projekty získávají poznatky nebo detekují anomálie.
- Boti zákaznického servisu čerpají informace ze sdílených dokumentů a úkolových vláken, aby rychle vyřešili interní otázky nebo dotazy klientů.
- Monitorovací nástroje konkurence sledují externí změny a sestavují praktické přehledy v rámci ClickUp, které se synchronizují s integracemi, jako jsou Google Alerts nebo veřejné datové sady.
- Třídicí agenti mapují příchozí požadavky nebo konverzace na příslušné úkoly a zajišťují jejich sledovatelnost a dohledatelnost.
- Odpovídající agenti čerpají z interních znalostních bází, jako jsou dokumenty, wiki a SOP, aby mohli odpovídat na dotazy typu „Jaký je postup eskalace v případě chyby ve výrobě?“
Automatizace pro zefektivnění opakujících se úkolů
Automatizace ClickUp jsou ideální pro přesné zpracování opakujících se úkolů a v kombinaci s ClickUp Brain se stávají chytřejšími, přizpůsobivějšími a snadněji nastavitelnými.
Ačkoli Autopilot Agents i ClickUp Automations fungují na základě logických pracovních postupů, jsou určeny pro různé typy úkolů:
- Agenti Autopilot zasahují, když situace vyžaduje rozhodnutí s ohledem na kontext, konverzační odpovědi nebo inteligentní generování obsahu.
- Automatizace jsou nejvhodnější pro zpracování rutinních akcí na základě nastavených pravidel. Představte si například aktualizaci stavu úkolu nebo jeho přiřazení kolegovi, když je splněna určitá podmínka.
S nástrojem AI Automation Builder nemusíte ručně skládat složité pracovní postupy. Stačí popsat, co chcete, v jednoduchém jazyce, například „Přiřadit všechny úkoly po termínu vedoucímu projektu a změnit stav na V ohrožení“, a ClickUp Brain okamžitě vytvoří pracovní postup se správnými spouštěči a akcemi.
Stačí jedno kliknutí a můžete provádět úpravy nebo publikovat.
Používejte proměnné jako tvůrce úkolu, pozorovatel nebo spouštěcí uživatel, aby automatizace zůstala přizpůsobivá změnám rolí a vlastnictví v reálném čase. To je obzvláště užitečné pro rotující týmy nebo klientské pracovní postupy.
📖 Přečtěte si také: Jak používat AI k automatizaci úkolů
Interoperabilita pro snížení přepínacího zatížení
Integrace ClickUp usnadňuje propojení s více než 1000 nástroji, včetně Figma, Microsoft Teams a Google Drive.
Některé z nejlepších integrací ClickUp umožňují agentům AI přístup k datům a jejich manipulaci napříč různými platformami, čímž zajišťují interoperabilitu a konzistentní správu kontextu, což je základní princip MCP.
🔍 Věděli jste, že... AI agenti nyní řídí jiné AI agenty. S MCP může agent přidělovat úkoly subagentům, sledovat jejich pokrok a zasáhnout, pokud se něco vymkne z rukou.
✨Bonus: Zrychlete svůj pracovní postup pomocí Brain Max – dosud nejpokročilejšího řešení AI od ClickUp! Brain Max kombinuje výkonnou automatizaci, inteligentní správu úkolů, funkce převodu textu na řeč a informace v reálném čase, aby vám pomohl pracovat chytřeji, nikoli tvrději. Ať už spravujete projekty, spolupracujete se svým týmem nebo optimalizujete své každodenní úkoly, Brain Max je navržen tak, aby vaši produktivitu posunul na vyšší úroveň.
Jste připraveni zažít budoucnost práce? Zjistěte více o Brain Max a uvolněte plný potenciál svého týmu!
Dejte svým klientům pauzu s ClickUp
Pokud vytváříte agenty, kteří musí uvažovat, pamatovat si a jednat napříč nástroji, klienti MCP vám poskytují flexibilitu při navrhování přesného toku informací.
Mají však také svá omezení. 👎
ClickUp představuje silný argument pro alternativu s chováním podobným agentům bez technické zátěže.
S ClickUp Brain získáte AI, která rozumí kontextu, a automatizace, které zvládají opakující se akce bez kódu. A díky integraci vaše nástroje skutečně komunikují mezi sebou. Někdy vás jednodušší systémy dostanou dál a rychleji.
Zaregistrujte se na ClickUp a zjistěte, jak vypadá produktivita agentů!
Často kladené otázky (FAQ)
Zjednodušeně řečeno, klient MCP funguje jako specializovaný překladatel a asistent pro agenta AI, který mu umožňuje používat externí nástroje a přistupovat k informacím z reálného světa.
Agent AI je „myslitele“ nebo „mozek“. Je to základní inteligence, která činí rozhodnutí, rozumí cílům, uvažuje a rozhoduje, co je třeba udělat. Je to část, která má cíl. Klient MCP je „komunikátor“ nebo „ústa a uši“. Je to specifický nástroj, který AI agent používá k interakci s vnějším světem. Sám nijak nemyslí.
Ano, existuje řada open-source implementací klientů MCP. Vzhledem k tomu, že Model Context Protocol (MCP) je sám o sobě otevřeným standardem, je jeho růst poháněn silným open-source ekosystémem. Tyto implementace mohou mít několik podob, od oficiálních vývojářských sad až po aplikace vytvořené komunitou, které umožňují flexibilní použití nástrojů.