![What Is MCP? Model Context Protocol Explained [In Simple Terms]](https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2025/06/MCP-Tools-Featured-Image.png)
Mi az MCP?
Az MCP, vagyis a Model Context Protocol egy nyílt forráskódú szabvány, amely lehetővé teszi, hogy bármely kompatibilis AI-modell adatokat, funkciókat vagy utasításokat kérjen bármely kompatibilis szervertől egy megosztott JSON-RPC 2. 0 interfészen keresztül.
Az eszközök képességeinek leírásának szabványosításával az MCP felváltja az egyedi, egyszeri csatlakozókat, így az integrációk komplexitása exponenciális (N×M) szintről lineáris (N+M) szintre csökken.
Az Anthropic 2024 novemberében jelentette be az MCP-t, mint megoldását az AI-modelleket a valós adatoktól elszigetelő információs szilók lebontására.
Ahelyett, hogy minden modell-eszköz kombinációhoz külön csatlakozót kellene létrehozni, a fejlesztők most egy MCP-kiszolgálót hoznak létre, amely Claude-dal, GPT-vel vagy bármely más kompatibilis AI-rendszerrel működik.
A VentureBeat egy „AI-hez való USB-C porthoz” hasonlította, amely lehetővé teszi a modellek számára, hogy adatbázisokat lekérdezzenek és CRM-ekkel kommunikáljanak anélkül, hogy egyedi csatlakozókra lenne szükség.
Főbb tanulságok
- Az MCP egyszerűsíti az AI integrációkat azáltal, hogy az egyedi csatlakozókat egy közös szabvánnyal helyettesíti.
- Lehetővé teszi az AI-ügynökök számára a valós idejű adatokhoz való hozzáférést, csökkentve ezzel a hallucinációkat és a találgatásokat.
- A szervezetek jelentősen megnövekedett hatékonyságról számolnak be a gyorsabb fejlesztés és a pontos eredmények köszönhetően.
- Az MCP univerzális protokollja bármely AI-modell eszközét, adatait és utasításait támogatja.
Miért fontos az MCP az ügynöki hatékonyság szempontjából?
Az MCP az AI-t izolált nyelvfeldolgozókról kontextustudatos ügynökökké alakítja, amelyek pontos, valós idejű betekintést nyújtanak hallucinációk nélkül.
A protokoll a jelenlegi AI-rendszerek alapvető korlátozottságát kezeli: a modellek kiválóan teljesítenek a következtetés terén, de nehezen férnek hozzá az élő adatokhoz.
Az MCP bevezetése előtt az AI-asszisztens csatlakoztatása a vállalat Slack, GitHub és ügyféladatbázisához három külön integrációt igényelt, amelyek mindegyike különböző hitelesítési, hibakezelési és karbantartási költségekkel járt.
Valódi szervezetek drámai hatékonyságnövekedésről számolnak be. A Block Goose ügynöke azt mutatja, hogy több ezer alkalmazott 50-75%-kal kevesebb időt fordít a szokásos feladatokra, és egyes folyamatok napokról órára rövidülnek.
A legfontosabb különbség a kontextus szerinti pontosság. Amikor az AI-ügynökök szabványosított MCP-kiszolgálókön keresztül hozzáférnek az élő adatokhoz, konkrét válaszokat adnak, nem pedig általános javaslatokat, így csökkentve a tipikusan lassító oda-vissza kommunikációt a kollaboratív munkafolyamatokban.
Előnyök és teljesítménynövekedés Az MCP új lehetőségeket nyit meg
Az MCP három kritikus területen hoz mérhető javulást, amelyek közvetlenül befolyásolják a termelékenységet és a pontosságot:
1. Pontosság javítása
Azáltal, hogy a modelleknek valós idejű kontextust biztosít, az MCP csökkenti a hallucinációkat és kiküszöböli a találgatásokat, amelyek általános válaszokhoz vezetnek. Amikor egy AI-ügynök a képzési adatokra támaszkodás helyett a tényleges ügyfél-adatbázisát lekérdezheti, akkor konkrét betekintést nyújt, nem pedig általános ajánlásokat.
2. Fejlesztési sebesség
A Monte Carlo Data jelentése szerint az MCP bevezetése csökkenti az integrációs és karbantartási munkát, miközben felgyorsítja a telepítési ciklusokat. Ahelyett, hogy minden AI-szolgáltatóhoz egyedi csatlakozókat építenének, a csapatok egy univerzálisan működő MCP-kiszolgálót hoznak létre.
3. Működési hatékonyság
A Block incidenskezelése jól szemlélteti ennek hatását. A mérnökök mostantól természetes nyelvű lekérdezésekkel kereshetnek adatkészleteket, nyomon követhetik a származást, lekérhetik az incidens adatait és felvehetik a kapcsolatot a szolgáltatás tulajdonosaival, így a megoldási idő órákról percekre csökken.
A kombinált hatás mind a fejlesztési sebességet, mind a végfelhasználói élményt átalakítja, megteremtve az alapot a kifinomultabb AI-munkafolyamatokhoz.
Az MCP általános architektúrája
Az MCP egy egyszerű host-client-server modellen működik, ahol az AI-alkalmazások (hostok) szabványosított kliens interfészen keresztül kapcsolódnak az MCP-kiszolgálókhoz. Ez az architektúra plug-and-play funkcionalitást tesz lehetővé, amely kiküszöböli a beszállítói függőséget.
A protokoll három alapvető képességet határoz meg:
- Eszközök: Végrehajtható funkciók, például e-mailek küldése, fájlok írása vagy API-hívások indítása
- Források: Adatforrások, beleértve fájlokat, adatbázisokat és élő adatfolyamokat
- Promptok: Előre meghatározott utasítások, amelyek irányítják a modell viselkedését bizonyos feladatok esetén.
- Transzportok: Kommunikációs módszerek, beleértve az STDIO-t a helyi szerverekhez és a HTTP-t a távoli hozzáféréshez.
A DataHub MCP-kiszolgálója a gyakorlatban is bemutatja ezt az architektúrát, több mint 50 platformon egységesíti a metaadatokat, és élő kontextust biztosít az AI-ügynökök számára.
A szerver egységkeresést, származási áttekintést és lekérdezési társítást kínál szabványosított eszközökként, lehetővé téve bármely kompatibilis AI-modell számára az adatkezelési munkafolyamatok felfedezését és az azokkal való interakciót.
Az MCP hatékony felhasználási esetei és azok hatása
Az MCP sokoldalúsága kiterjed az iparágakra és a technikai stackekre, bizonyítva értékét a egyszerű termelékenységi integrációkon túl:
| Domain | Alkalmazás | Hatásmutató |
|---|---|---|
| Szoftverfejlesztés | Cursor + GitHub integráció | 40%-kal csökkent a PR-felülvizsgálati idő |
| Adatkezelés | DataHub metaadatokhoz való hozzáférés | Órákról percekre rövidül a származási lekérdezések ideje |
| Gyártás | Tulip minőségirányítás | Automatizált hibatrend-elemzés |
| API-kezelés | Apollo GraphQL expozíció | Egységes mesterséges intelligencia hozzáférés a mikroszolgáltatásokhoz |
| Termelékenység | Google Drive, Slack csatlakozók | Zökkenőmentes, platformok közötti automatizálás |
A gyártási felhasználási esetek különösen kiemelik az MCP szoftvereknél túlmutató potenciálját.
A Tulip implementációja összekapcsolja az AI-ügynököket a gépek állapotával, a hibajelentésekkel és a gyártási ütemtervekkel, lehetővé téve olyan természetes nyelvű lekérdezéseket, mint például „összefoglalja a héten az összes gyártósoron felmerült minőségi problémákat”, amelyek automatikusan összesítik a több rendszerből származó adatokat.
Az MCP-k jövőbeli kilátásai
A következő 2-5 évben az MCP egy kialakulóban lévő szabványból a vállalati mesterséges intelligencia alapvető rétegévé fog fejlődni:
| Jelenlegi állapot | Jövőbeli irányok |
|---|---|
| Helyi szerverek, csak olvasható eszközök | Távoli piacterek, írási képességek |
| Kézi szerverkezelés | Dinamikus allokáció, konténeresítés |
| Alapvető hitelesítés | Finomhangolt jogosultságok, bizalmi keretrendszerek |
| Egyszerű eszközhívás | Többügynökös koordináció, munkafolyamat-automatizálás |
Az OpenAI 2025 márciusában történt bevezetése az iparág szélesebb körű lendületét jelzi. Az elemzők arra számítanak, hogy a nagy gyártók az MCP-t fogják elfogadni az ügynöki platformok standard protokolljaként, és a jelenlegi sebezhetőségek kezelésére fejlettebb biztonsági eszközök és szabályozási keretek fognak megjelenni.
A DataHub útiterve a Pydantic-típusú bemenetekkel és streaming átvitellel rendelkező, AI-optimalizált SDK-k felé mutat, miközben folytatódik a dinamikus kontextuskezelés kutatása, amelynek célja a nagyobb eszközkatalógusok kezelése a modell teljesítményének romlása nélkül.
Gyakran ismételt kérdések
Az MCP a függvényhívási koncepciókra épül, de szabványosítja az eszközök felkutatását, a metaadatok cseréjét és a szállítási szemantikát a különböző gyártók között. Inkább hasonlít az AI-ügynökök nyelvi szerverprotokolljára, mint egy adott szolgáltató API-jára.
A legtöbb fejlesztő néhány órán belül beállíthatja az alapvető MCP-kiszolgálókat a Replit vagy a DataHub meglévő sablonjainak felhasználásával. A protokoll a jól ismert JSON-RPC mintákat használja, és átfogó SDK-k állnak rendelkezésre Python, TypeScript, Java és Rust nyelvekhez.
Kezdje az OAuth 2. 1-gyel az engedélyezéshez, vezessen be felhasználói megerősítést a destruktív műveletekhez, és ellenőrizze az összes eszközleírást rejtett utasítások szempontjából. Fontolja meg az azonosítást és a hasznos terhelés ellenőrzését központosító átjáró megoldásokat.
Az Anthropic Claude Desktop, az OpenAI ChatGPT és API kliensei, valamint különböző nyílt forráskódú implementációk támogatják az MCP-t. A szabványt úgy tervezték, hogy minden kompatibilis szolgáltatóval univerzálisan kompatibilis legyen.