Asisten kecerdasan buatan (AI) semakin cerdas, tetapi apakah Anda pernah berpikir: mengapa mereka tidak dapat langsung membaca dokumen Anda, menjelajahi email Anda, atau mengunjungi basis data perusahaan untuk memberikan jawaban yang lebih sesuai dengan kebutuhan? Alasannya adalah model AI saat ini seringkali terjebak dalam platform mereka masing-masing, sehingga tidak dapat dengan mudah terhubung ke berbagai sumber data atau alat. Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka yang sepenuhnya baru yang lahir untuk menyelesaikan masalah ini.
Singkatnya, MCP seperti "antarmuka umum" untuk asisten AI, memungkinkan model AI terhubung secara aman dan dua arah ke informasi dan layanan eksternal yang Anda butuhkan. Selanjutnya, kami akan memperkenalkan definisi, fungsi, dan filosofi desain MCP dengan cara yang mudah dipahami, dan menggambarkan cara kerjanya melalui metafora dan contoh. Selain itu, kami akan berbagi reaksi awal komunitas akademik dan pengembangan terhadap MCP, membahas tantangan dan keterbatasan MCP, dan menantikan potensi dan peran MCP dalam aplikasi AI di masa depan.
Asal-usul dan tujuan MCP: Membangun jembatan data untuk AI
Dengan penerapan luas asisten AI, berbagai pihak menginvestasikan banyak sumber daya untuk meningkatkan kemampuan model, tetapi kesenjangan antara model dan data telah menjadi hambatan besar.
Saat ini, setiap kali kita ingin AI belajar dari sumber data baru (seperti basis data baru, dokumen cloud, sistem internal perusahaan), kita sering perlu membuat solusi integrasi yang disesuaikan untuk setiap platform AI dan setiap alat.
Tidak hanya pengembangan yang rumit dan sulit untuk dipelihara, tetapi juga menyebabkan apa yang disebut "masalah integrasi M×N": jika ada M jenis model yang berbeda dan N jenis alat yang berbeda, secara teori diperlukan M×N integrasi independen, yang hampir tidak dapat diperluas sesuai permintaan. Cara yang terfragmentasi ini seolah-olah kembali ke era di mana komputer belum distandarisasi, di mana setiap kali ada perangkat baru yang terhubung, harus menginstal driver dan antarmuka khusus, sangat tidak nyaman.
Tujuan MCP adalah untuk memecahkan batasan ini, menyediakan standar umum dan terbuka untuk menghubungkan sistem AI dengan berbagai sumber data. Perusahaan Anthropic meluncurkan MCP pada November 2024, berharap agar para pengembang tidak perlu lagi mengembangkan "stecker" untuk setiap sumber data, tetapi menggunakan satu protokol standar untuk berkomunikasi dengan semua informasi.
Seseorang secara kiasan membandingkannya dengan "antarmuka USB-C" di dunia AI: seperti halnya USB-C menstandarkan koneksi perangkat, MCP juga akan memberikan model AI sebuah "bahasa" yang seragam untuk mengakses data eksternal dan alat. Melalui antarmuka bersama ini, model AI yang paling canggih akan dapat mengatasi batasan pulau informasi, memperoleh informasi kontekstual yang dibutuhkan, dan menghasilkan jawaban yang lebih relevan dan berguna.
Bagaimana cara kerja MCP? 'Penerjemah' umum untuk alat dan data
Untuk mengurangi batasan teknis, MCP mengadopsi arsitektur Client-Server yang intuitif.
Anda dapat membayangkan MCP sebagai seorang "juru bahasa" yang berfungsi sebagai penghubung: di satu sisi adalah aplikasi AI (Client, pengguna), seperti chatbot, editor cerdas, atau perangkat lunak lain yang memerlukan bantuan AI; di sisi lain adalah data atau layanan (Server, server), seperti basis data perusahaan, penyimpanan cloud, layanan email, atau alat eksternal lainnya.
Pengembang dapat menulis server MCP (program ringan) untuk sumber data tertentu, sehingga dapat menyediakan data atau fungsi tersebut dalam format standar; sekaligus, klien MCP yang terintegrasi dalam aplikasi AI dapat berkomunikasi dengan server sesuai dengan protokol.
Keindahan desain ini terletak pada: model AI itu sendiri tidak perlu memanggil berbagai API atau basis data secara langsung, ia hanya perlu mengeluarkan permintaan melalui klien MCP, server MCP akan bertindak sebagai perantara, menerjemahkan "niat" AI menjadi operasi konkret yang sesuai dengan layanan, kemudian melaksanakan dan mengembalikan hasilnya kepada AI. Seluruh proses bagi pengguna sangat alami, mereka hanya perlu memberikan perintah kepada asisten AI dalam bahasa sehari-hari, sementara detail komunikasi lainnya ditangani oleh MCP di belakang layar.
Ambil satu contoh konkret untuk menjelaskan: Misalkan Anda ingin asisten AI membantu Anda mengelola email Gmail. Pertama, Anda dapat menginstal server MCP Gmail, dan melalui proses otorisasi OAuth standar, biarkan server tersebut mendapatkan izin akses ke akun Gmail Anda.
Setelah itu, saat berbicara dengan asisten AI, Anda dapat bertanya: "Tolong cari tahu email yang belum dibaca dari bos tentang laporan kuartalan yang dikirimkan?" Model AI menerima kalimat ini, akan mengenali bahwa ini adalah tugas pencarian email, sehingga menggunakan protokol MC untuk mengirim permintaan pencarian ke server Gmail. Server MC menggunakan kredensial otorisasi yang disimpan sebelumnya untuk mengakses API Gmail untuk mencari email, dan mengembalikan hasilnya kepada AI. Selanjutnya, AI mengatur informasi tersebut dan menjawab ringkasan email yang ditemukan dengan bahasa alami. Demikian pula, jika Anda kemudian mengatakan "Tolong hapus semua email pemasaran dari minggu lalu", AI akan mengirimkan perintah melalui MC ke server untuk melakukan operasi penghapusan email.
Selama seluruh proses, Anda tidak perlu membuka Gmail secara langsung, hanya melalui percakapan dengan AI Anda telah menyelesaikan tugas memeriksa dan menghapus email. Inilah pengalaman hebat yang dibawa oleh MCP: Asisten AI terhubung langsung ke operasi aplikasi sehari-hari melalui "jembatan konteks".
Perlu dicatat bahwa MCP mendukung interaksi dua arah, tidak hanya AI dapat "membaca" data eksternal, tetapi juga dapat melakukan tindakan melalui alat (misalnya menambahkan acara kalender, mengirim email, dll.). Ini seperti AI tidak hanya mendapatkan data "buku", tetapi juga dilengkapi dengan "kotak alat" yang dapat digunakan. Melalui MCP, AI dapat secara mandiri memutuskan untuk menggunakan alat tertentu untuk menyelesaikan tugas pada waktu yang tepat, misalnya secara otomatis memanggil alat kueri basis data untuk mendapatkan informasi saat menjawab pertanyaan pemrograman. Kemampuan untuk mempertahankan konteks yang fleksibel ini memungkinkan AI untuk mengingat latar belakang yang relevan saat beralih antara berbagai alat dan kumpulan data, meningkatkan efisiensi dalam menyelesaikan tugas-tugas kompleks.
Empat fitur utama MCP
MCP menarik perhatian karena mengintegrasikan berbagai konsep desain seperti keterbukaan, standarisasi, dan modularitas, sehingga interaksi AI dengan dunia luar semakin maju. Berikut adalah beberapa fitur penting dari MCP:
Standar terbuka: MCP adalah spesifikasi protokol yang dirilis dalam bentuk open source. Siapa pun dapat melihat detail spesifikasinya dan menerapkannya. Keterbukaan ini berarti bahwa itu tidak dimiliki oleh vendor tunggal, mengurangi risiko mengikat ke platform tertentu. Pengembang dapat dengan percaya diri menginvestasikan sumber daya di MCP, karena setelah diadopsi, model baru yang diperkenalkan akan terus menggunakan antarmuka MCP yang sama di masa mendatang, bahkan jika mereka beralih penyedia layanan atau model AI. Dengan kata lain, MCP meningkatkan kompatibilitas antara model label yang berbeda, menghindari penguncian vendor dan menghadirkan lebih banyak fleksibilitas.
Satu pengembangan, beberapa aplikasi: Di masa lalu, plug-in atau integrasi yang dibuat oleh pengembang untuk satu model AI tidak dapat langsung diterapkan ke model lain; Tetapi dengan MCP, konektor data yang sama dapat digunakan kembali oleh beberapa alat AI. Misalnya, Anda tidak perlu menulis integrator untuk ChatGPT OpenAI dan Claude Anthropic untuk terhubung ke Google Drive, cukup sediakan "server Google Drive" yang sesuai dengan MCP yang dapat digunakan oleh keduanya. Ini tidak hanya menghemat biaya pengembangan dan pemeliharaan, tetapi juga membuat ekosistem alat AI lebih makmur: komunitas dapat berbagi berbagai modul integrasi MCP, dan model-model baru dapat secara langsung memanfaatkan alat kaya yang sudah mereka miliki saat ditayangkan.
Konteks dan alat: MCP, yang disebut Model Context Protocol, sebenarnya mencakup berbagai bentuk penyediaan informasi yang dibantu AI. Menurut spesifikasi, server MCP dapat menyediakan tiga jenis "(primitive) primitif" untuk digunakan AI: satu adalah "Prompt" (prompt), yang dapat dipahami sebagai instruksi atau template yang telah ditentukan sebelumnya untuk memandu atau membatasi perilaku AI; Yang kedua adalah "Sumber Daya", yang mengacu pada data terstruktur, seperti konten file, tabel data, dll., Yang dapat langsung digunakan sebagai konteks input AI; Terakhir, ada "Tool", yang merupakan fungsi atau tindakan yang dapat dijalankan, seperti menanyakan database dan mengirim email seperti yang disebutkan di atas. Demikian pula, dua primitif didefinisikan di sisi klien AI: "root" dan "sampling." Root menyediakan titik masuk server ke sistem file klien (misalnya, memungkinkan server untuk membaca dan menulis ke file lokal pengguna), sementara Sampling memungkinkan server untuk meminta pembuatan teks tambahan dari AI untuk perilaku "model self-looping" tingkat lanjut. Meskipun detail teknis ini tidak memerlukan rata-rata pengguna untuk menggali, desain ini menunjukkan pemikiran modular MCP: membagi elemen yang diperlukan AI untuk berinteraksi dengan dunia luar menjadi berbagai jenis untuk ekspansi dan pengoptimalan di masa mendatang. Sebagai contoh, tim Anthropic menemukan bahwa membagi konsep tradisional "penggunaan alat" menjadi beberapa jenis seperti Prompt dan Resource membantu AI dengan jelas membedakan antara niat yang berbeda dan membuat penggunaan informasi kontekstual yang lebih efektif.
Pertimbangan keamanan dan otorisasi: Struktur MCP telah mempertimbangkan dengan baik keamanan data dan pengendalian hak akses. Semua server MCP biasanya memerlukan otorisasi pengguna sebelum mengakses data sensitif (misalnya, contoh Gmail sebelumnya melalui OAuth untuk mendapatkan token) agar dapat beroperasi. Dalam spesifikasi MCP versi baru, juga diperkenalkan proses otentikasi standar berbasis OAuth 2.1 sebagai bagian dari protokol, untuk memastikan komunikasi antara klien dan server melalui verifikasi dan otorisasi yang tepat. Selain itu, untuk beberapa operasi berisiko tinggi, MCP menyarankan untuk mempertahankan mekanisme peninjauan manusia dalam loop — yaitu, ketika AI mencoba melakukan tindakan penting, memberi pengguna kesempatan untuk mengonfirmasi atau menolak. Ide desain ini menunjukkan perhatian tim MCP terhadap keamanan, berharap untuk memperluas fungsi AI sambil menghindari pengenalan terlalu banyak titik risiko baru.
Reaksi awal dari akademisi dan komunitas pengembang
Setelah MCP diperkenalkan, segera memicu diskusi hangat di kalangan teknologi dan komunitas pengembang. Industri secara umum menunjukkan harapan dan dukungan terhadap standar terbuka ini.
Misalnya, CEO OpenAI Sam Altman mengumumkan dalam sebuah postingan pada bulan Maret 2025 bahwa OpenAI akan menambahkan dukungan untuk standar MCP Anthropic dalam produknya. Ini berarti bahwa asisten ChatGPT yang sangat populer di masa depan juga dapat mengakses berbagai sumber data melalui MCP, menunjukkan tren kolaborasi antara dua laboratorium AI untuk mempromosikan standar bersama. Dia menyatakan: "Semua orang menyukai MCP, kami senang dapat menambahkan dukungan untuknya di semua produk."
Sebenarnya, OpenAI telah mengintegrasikan MCP ke dalam paket pengembangan Agents-nya, dan berencana segera menyediakan dukungan di aplikasi desktop ChatGPT dan API respons. Pernyataan semacam itu dianggap sebagai tonggak penting dalam ekosistem MCP.
Tidak hanya perusahaan-perusahaan terkemuka yang memperhatikan, komunitas pengembang juga memberikan respon yang sama hangat terhadap MCP. Di forum teknologi Hacker News, diskusi terkait menarik ratusan komentar dalam waktu singkat. Banyak pengembang melihat MCP sebagai "akhirnya munculnya antarmuka plugin alat LLM yang distandarisasi", percaya bahwa itu sendiri tidak membawa fungsionalitas baru, tetapi melalui antarmuka yang terintegrasi diharapkan dapat mengurangi pekerjaan yang berulang dalam menciptakan solusi baru. Seorang pengguna merangkum dengan jelas: "Singkatnya, MCP mencoba menggunakan mekanisme pemanggilan alat/fungsi yang sudah ada, untuk memberikan LLM antarmuka plugin umum yang distandarisasi. Itu tidak memperkenalkan kemampuan baru, tetapi berharap untuk menyelesaikan masalah integrasi N×M, sehingga lebih banyak alat dapat dikembangkan dan digunakan." Pandangan semacam ini menunjukkan inti nilai MCP: fokus pada standarisasi daripada inovasi fungsional, tetapi standarisasi itu sendiri memiliki dampak besar terhadap ekosistem.
Pada saat yang sama, beberapa pengembang mengajukan pertanyaan dan saran pada tahap awal. Sebagai contoh, beberapa orang mengeluh bahwa definisi istilah "(context) kontekstual" dalam dokumen resmi tidak cukup jelas, dan akan diinginkan untuk melihat contoh yang lebih praktis untuk memahami apa yang dapat dilakukan MCP. Insinyur Anthropic juga menanggapi secara positif selama diskusi, menjelaskan, "Inti dari MCP adalah untuk membawa apa yang Anda pedulikan ke aplikasi LLM apa pun dengan klien MCP. Anda dapat menyediakan struktur database ke model sebagai sumber daya (sehingga dapat diakses kapan saja dalam percakapan), atau Anda dapat menyediakan alat untuk mengkueri database. Ini memungkinkan model untuk memutuskan sendiri kapan harus menggunakan alat untuk menjawab pertanyaan. " Melalui penjelasan ini, banyak pengembang memiliki pemahaman yang lebih baik tentang kegunaan MCP. Secara keseluruhan, masyarakat sangat optimis tentang MCP, percaya bahwa MCP memiliki potensi untuk menjadi common denominator industri, meskipun akan membutuhkan waktu untuk melihat kematangan dan manfaat aktual.
Perlu dicatat bahwa MCP segera menarik sekelompok pengguna awal setelah diluncurkan. Misalnya, perusahaan pembayaran Block (sebelumnya dikenal sebagai Square) dan platform multimedia Apollo telah mengintegrasikan MCP ke dalam sistem internal mereka; perusahaan alat pengembang seperti Zed, Replit, Codeium, dan Sourcegraph juga telah mengumumkan bahwa mereka sedang bekerja sama dengan MCP untuk meningkatkan fungsi kecerdasan AI di platform mereka.
CTO Block bahkan secara terbuka memuji: "Teknologi terbuka seperti MCP ini, ibarat membangun jembatan bagi AI menuju aplikasi nyata, membuat inovasi lebih terbuka dan transparan serta berakar pada kolaborasi." Dari sini terlihat, industri, mulai dari perusahaan baru hingga perusahaan besar, menunjukkan minat yang besar terhadap MCP, dan kolaborasi lintas disiplin mulai membentuk sebuah tren. Kepala Produk Anthropic, Mike Krieger, juga menyambut bergabungnya OpenAI dalam postingan komunitas, dan mengungkapkan bahwa "MCP sebagai standar terbuka yang sedang berkembang pesat, sudah memiliki ribuan integrasi yang berlangsung, dan ekosistem terus tumbuh." Umpan balik positif ini menunjukkan bahwa MCP telah mendapatkan pengakuan yang cukup signifikan sejak peluncurannya.
Empat tantangan dan batasan yang mungkin dihadapi MCP
Meskipun prospek MCP terlihat baik, masih ada beberapa tantangan dan batasan yang perlu diatasi dalam promosi dan penerapannya:
Ketersediaan dan Kompatibilitas Lintas Model: Untuk memaksimalkan nilai MCP, diperlukan lebih banyak model AI dan aplikasi yang mendukung standar ini. Saat ini, seri Anthropic Claude dan beberapa produk OpenAI telah menyatakan dukungan, Microsoft juga mengumumkan integrasi terkait untuk MCP (misalnya menyediakan server MCP yang memungkinkan AI menggunakan browser). Namun, apakah pemain utama lainnya seperti Google, Meta, dan berbagai model sumber terbuka akan mengikuti secara menyeluruh, masih harus dilihat. Jika di masa depan standar mengalami perpecahan (misalnya masing-masing mendorong protokol yang berbeda), niat awal untuk standar terbuka akan sulit tercapai sepenuhnya. Oleh karena itu, penyebaran MCP memerlukan konsensus industri, bahkan mungkin memerlukan intervensi organisasi standar untuk mengoordinasikan dan memastikan komunikasi yang benar-benar kompatibel antara berbagai model.
Tantangan dalam implementasi dan penyebaran: Bagi pengembang, meskipun MCP menghindari kerepotan menulis banyak program integrasi, implementasi awal masih memerlukan waktu belajar dan pengembangan. Menulis server MCP melibatkan pemahaman komunikasi JSON-RPC, konsep primitif, dan integrasi dengan layanan target. Beberapa tim kecil hingga menengah mungkin sementara tidak memiliki sumber daya untuk mengembangkan sendiri. Namun, kabar baiknya adalah Anthropic telah menyediakan SDK dan contoh kode dalam Python, TypeScript, dan lainnya, yang memudahkan pengembang untuk segera memulai. Komunitas juga terus merilis konektor MCP yang sudah dibangun sebelumnya, mencakup alat umum seperti Google Drive, Slack, GitHub, dan lainnya. Bahkan ada layanan cloud (seperti Cloudflare) yang menawarkan solusi penyebaran server MCP dengan satu klik, menyederhanakan proses pemasangan MCP di server jarak jauh. Oleh karena itu, seiring dengan kematangan rantai alat, ambang batas implementasi MCP diperkirakan akan berangsur-angsur menurun. Namun, dalam periode transisi saat ini, perusahaan yang mengadopsi MCP tetap perlu menimbang biaya pengembangan, kompatibilitas sistem, dan faktor lainnya.
Kontrol keamanan dan izin: Memberi model AI kebebasan untuk memanggil data eksternal dan alat operasional disertai dengan risiko keamanan baru. Yang pertama adalah keamanan kredensial akses: Server MCP biasanya perlu menyimpan kredensial untuk berbagai layanan (seperti token OAuth) untuk melakukan operasi atas nama pengguna. Jika kredensial ini dicuri oleh orang yang tidak bermoral, penyerang dapat mengatur server MCP mereka sendiri untuk menyamar sebagai pengguna, dan kemudian mendapatkan akses ke semua data pengguna, seperti membaca semua email, mengirim pesan, dan mencuri informasi sensitif dalam batch. Karena serangan ini mengeksploitasi saluran API yang sah, bahkan mungkin melewati peringatan login jarak jauh tradisional tanpa deteksi. Yang kedua adalah perlindungan server MCP itu sendiri: sebagai perantara yang menggabungkan beberapa kunci layanan, setelah server MCP dikompromikan, penyerang dapat memperoleh akses ke semua layanan yang terhubung, dengan konsekuensi yang tak terbayangkan. Ini telah digambarkan sebagai "mencuri kunci ke seluruh kerajaan dengan satu klik," terutama di lingkungan perusahaan di mana satu titik kegagalan dapat memungkinkan penyerang untuk mengemudi langsung ke beberapa sistem internal. Ada juga ancaman baru serangan injeksi cepat: penyerang dapat mengelabui AI agar secara tidak sengaja melakukan tindakan jahat dengan menyembunyikan instruksi khusus dalam file atau pesan. Misalnya, email yang tampaknya biasa berisi perintah tersembunyi, dan ketika asisten AI membaca konten email, perintah tersembunyi yang ditanamkan dipicu, memungkinkan AI untuk melakukan tindakan tidak sah melalui MCP (seperti secara diam-diam mentransmisikan dokumen rahasia). Karena pengguna sering tidak menyadari keberadaan instruksi samar seperti itu, batas keamanan tradisional antara "membaca konten" dan "melakukan tindakan" kabur di sini, menciptakan potensi risiko. Akhirnya, berbagai izin juga menjadi perhatian: untuk membuat AI fleksibel untuk menyelesaikan berbagai tugas, server MCP sering meminta otorisasi luas (seperti kebijaksanaan baca-tulis atas pesan, bukan hanya kueri). Ditambah dengan fakta bahwa MCP secara terpusat mengelola kunjungan ke banyak layanan, jika terjadi pelanggaran data, penyerang dapat menganalisis silang data dari berbagai sumber untuk privasi pengguna yang lebih komprehensif, atau bahkan operator MCP yang sah dapat menyalahgunakan data lintas layanan untuk membangun profil pengguna yang lengkap. Secara keseluruhan, MCP menghadirkan kenyamanan sambil membentuk kembali model keamanan asli, yang mengharuskan pengembang dan pengguna untuk lebih sadar akan risiko. Dalam proses mempromosikan MCP, bagaimana mengembangkan praktik terbaik keamanan yang baik (seperti kontrol izin yang lebih rinci, perlindungan kredensial yang diperkuat, mekanisme pengawasan perilaku AI, dll.) akan menjadi masalah penting.
Evolusi dan Tata Kelola Spesifikasi: Sebagai standar yang muncul, rincian spesifikasi MCP mungkin akan disesuaikan dan ditingkatkan berdasarkan umpan balik dari aplikasi praktis. Faktanya, Anthropic telah merilis versi pembaruan dari spesifikasi MCP pada Maret 2025, yang memperkenalkan perbaikan seperti otentikasi standar OAuth yang disebutkan sebelumnya, komunikasi dua arah waktu nyata, permintaan batch, dan lain-lain, untuk meningkatkan keamanan dan kompatibilitas. Di masa depan, seiring dengan semakin banyaknya peserta yang bergabung, mungkin juga akan ada perluasan modul fungsi baru. Bagaimana mengoordinasikan evolusi spesifikasi dalam komunitas terbuka juga merupakan tantangan: diperlukan mekanisme tata kelola yang jelas untuk menentukan arah standar, menjaga kompatibilitas ke bawah sekaligus memenuhi kebutuhan baru. Selain itu, perusahaan juga harus memperhatikan konsistensi versi saat mengadopsi MCP, memastikan klien dan server mengikuti protokol versi yang sama, jika tidak, dapat terjadi masalah komunikasi. Namun, evolusi protokol standardisasi semacam ini dapat mengacu pada perjalanan perkembangan standar internet, yang secara bertahap disempurnakan di bawah konsensus komunitas. Seiring dengan semakin matangnya MCP, kita memiliki kesempatan untuk melihat kelompok kerja atau organisasi standar khusus yang memimpin pemeliharaannya jangka panjang, memastikan bahwa standar terbuka ini selalu melayani kepentingan bersama seluruh ekosistem AI.
Potensi masa depan MCP dan proyeksi aplikasinya
Melihat ke depan, Model Context Protocol (MCP) mungkin memainkan peran dasar yang penting dalam aplikasi kecerdasan buatan, membawa dampak di berbagai aspek:
Kollaborasi Multi-Model dan AI Modular: Dengan penyebaran MCP, kita mungkin akan melihat kolaborasi yang lebih lancar antara berbagai model AI. Melalui MCP, suatu asisten AI dapat dengan mudah menggunakan layanan yang ditawarkan oleh sistem AI lain. Misalnya, sebuah model percakapan berbasis teks dapat memanfaatkan kemampuan model pengenalan gambar melalui MCP (hanya perlu membungkus yang terakhir menjadi alat MCP), untuk mencapai komplementaritas keunggulan antar model. Aplikasi AI di masa depan mungkin tidak lagi didukung oleh satu model tunggal, tetapi oleh beberapa agen AI dengan spesialisasi yang berbeda yang saling berkoordinasi melalui protokol standar. Ini agak mirip dengan arsitektur mikroservis dalam rekayasa perangkat lunak: masing-masing layanan (model) menjalankan fungsinya, berkomunikasi dan berkolaborasi melalui antarmuka standar, membentuk keseluruhan yang lebih kuat.
Ekosistem alat yang berkembang: MCP telah membentuk "slot" umum untuk alat AI, yang diharapkan dapat menelurkan ekosistem alat pihak ketiga yang berkembang. Komunitas pengembang sudah mulai berkontribusi berbagai konektor MCP, dan segera setelah layanan digital baru muncul, seseorang dapat segera mengembangkan modul MCP yang sesuai. Di masa depan, pengguna yang menginginkan asisten AI untuk mendukung fitur baru mungkin hanya perlu mengunduh atau mengaktifkan plug-in MCP off-the-shelf tanpa menunggu dukungan pengembangan resmi dari vendor AI. Model ekologis ini agak mirip dengan App Store untuk smartphone, kecuali bahwa "aplikasi" di sini adalah alat atau sumber data untuk digunakan AI. Untuk perusahaan, mereka juga dapat membuat pustaka alat MCP internal mereka sendiri untuk aplikasi AI yang akan dibagikan oleh berbagai departemen, dan secara bertahap membentuk ekosistem AI tingkat organisasi. Dalam jangka panjang, dengan investasi sejumlah besar pengembang, kekayaan ekosistem MCP akan sangat meningkatkan batas aplikasi asisten AI, memungkinkan AI untuk benar-benar diintegrasikan ke dalam skenario bisnis dan kehidupan sehari-hari yang lebih beragam.
Bentuk Baru Kolaborasi Standardisasi: Sejarah memberi tahu kita bahwa standar yang seragam sering mengarah pada inovasi eksplosif — sama seperti Internet terhubung oleh protokol seperti TCP / IP, HTTP, dan banyak lagi. Sebagai salah satu protokol utama di era AI, MCP memiliki potensi untuk mempromosikan kerja sama dan kesamaan dalam industri dalam hubungan alat AI. Khususnya, Anthropic mengambil pendekatan kolaboratif open source untuk mempromosikan MCP dan mendorong pengembang untuk bekerja sama untuk meningkatkan protokol. Di masa depan, kita mungkin melihat lebih banyak perusahaan dan lembaga penelitian berpartisipasi dalam pengembangan standar MCP untuk membuatnya lebih baik. Pada saat yang sama, standardisasi menurunkan penghalang masuk bagi tim startup untuk memasuki pasar alat AI: startup dapat fokus pada membangun alat kreatif, karena melalui MCP, produk mereka secara alami dapat dipanggil oleh berbagai asisten AI, daripada harus beradaptasi dengan berbagai platform. Ini selanjutnya akan mempercepat mekarnya alat AI, menciptakan lingkaran yang baik.
Lompatan dalam kemampuan asisten AI: Secara umum, MCP akan membawa peningkatan kemampuan asisten AI. Melalui protokol kontekstual plug-and-play, asisten AI masa depan akan dapat mengakses semua sumber daya digital yang sudah dimiliki pengguna," dari perangkat pribadi hingga layanan cloud, dari perangkat lunak perkantoran hingga alat pengembangan. Ini berarti bahwa AI dapat lebih memahami situasi pengguna saat ini, informasi yang ada, dan memberikan bantuan yang lebih relevan. Misalnya, asisten analisis bisnis dapat terhubung ke sistem keuangan, kalender, dan email secara bersamaan, dan mensintesis informasi untuk secara proaktif mengingatkan Anda tentang perubahan penting; Atau, selain membaca basis kode, AI pemrograman pengembang juga dapat mengakses alat manajemen proyek dan catatan string diskusi, benar-benar menjadi mitra cerdas yang memahami seluruh konteks pengembangan. Asisten AI multi-modal, multi-fungsi tidak lagi hanya mengobrol untuk menjawab pertanyaan, tetapi dapat melakukan tugas-tugas kompleks dan menghubungkan berbagai layanan, menjadi pembantu yang sangat diperlukan dalam pekerjaan dan kehidupan kita.
Secara keseluruhan, Model Context Protocol (MCP), standar terbuka yang muncul, menjembatani kesenjangan antara model AI dan dunia luar. Ini memungkinkan kita untuk melihat tren: asisten AI akan beralih dari silo ke ekosistem kerja sama jaringan. Tentu saja, penerapan teknologi baru tidak pernah gagal satu kali, MCP masih membutuhkan waktu untuk memverifikasi stabilitas dan keamanannya, dan semua pihak perlu bekerja sama untuk mengembangkan praktik terbaik. Namun, yang pasti standardisasi dan kolaborasi adalah salah satu arah pengembangan AI yang tak terhindarkan. Dalam waktu dekat, ketika kita menggunakan asisten AI untuk tugas-tugas kompleks, kita mungkin jarang memperhatikan keberadaan MCP — sama seperti kita tidak perlu memahami cara kerja HTTP ketika kita online hari ini. Tetapi justru kesepakatan seperti itulah yang tersembunyi di balik layar yang membentuk dan mendukung kemakmuran seluruh ekologi. Filosofi yang diwakili oleh MCP akan mendorong AI untuk lebih terintegrasi ke dalam kehidupan digital manusia, membuka babak baru dalam aplikasi AI.
Artikel ini Antarmuka USB-C di Dunia AI: Apa itu Model Context Protocol (MCP)? Interpretasi Protokol Konteks Umum untuk Asisten AI pertama kali muncul di Berita Rantai ABMedia.
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Antarmuka USB-C di Dunia AI: Apa itu Model Context Protocol (MCP)? Penjelasan tentang protokol konteks umum untuk asisten AI
Asisten kecerdasan buatan (AI) semakin cerdas, tetapi apakah Anda pernah berpikir: mengapa mereka tidak dapat langsung membaca dokumen Anda, menjelajahi email Anda, atau mengunjungi basis data perusahaan untuk memberikan jawaban yang lebih sesuai dengan kebutuhan? Alasannya adalah model AI saat ini seringkali terjebak dalam platform mereka masing-masing, sehingga tidak dapat dengan mudah terhubung ke berbagai sumber data atau alat. Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka yang sepenuhnya baru yang lahir untuk menyelesaikan masalah ini.
Singkatnya, MCP seperti "antarmuka umum" untuk asisten AI, memungkinkan model AI terhubung secara aman dan dua arah ke informasi dan layanan eksternal yang Anda butuhkan. Selanjutnya, kami akan memperkenalkan definisi, fungsi, dan filosofi desain MCP dengan cara yang mudah dipahami, dan menggambarkan cara kerjanya melalui metafora dan contoh. Selain itu, kami akan berbagi reaksi awal komunitas akademik dan pengembangan terhadap MCP, membahas tantangan dan keterbatasan MCP, dan menantikan potensi dan peran MCP dalam aplikasi AI di masa depan.
Asal-usul dan tujuan MCP: Membangun jembatan data untuk AI
Dengan penerapan luas asisten AI, berbagai pihak menginvestasikan banyak sumber daya untuk meningkatkan kemampuan model, tetapi kesenjangan antara model dan data telah menjadi hambatan besar.
Saat ini, setiap kali kita ingin AI belajar dari sumber data baru (seperti basis data baru, dokumen cloud, sistem internal perusahaan), kita sering perlu membuat solusi integrasi yang disesuaikan untuk setiap platform AI dan setiap alat.
Tidak hanya pengembangan yang rumit dan sulit untuk dipelihara, tetapi juga menyebabkan apa yang disebut "masalah integrasi M×N": jika ada M jenis model yang berbeda dan N jenis alat yang berbeda, secara teori diperlukan M×N integrasi independen, yang hampir tidak dapat diperluas sesuai permintaan. Cara yang terfragmentasi ini seolah-olah kembali ke era di mana komputer belum distandarisasi, di mana setiap kali ada perangkat baru yang terhubung, harus menginstal driver dan antarmuka khusus, sangat tidak nyaman.
Tujuan MCP adalah untuk memecahkan batasan ini, menyediakan standar umum dan terbuka untuk menghubungkan sistem AI dengan berbagai sumber data. Perusahaan Anthropic meluncurkan MCP pada November 2024, berharap agar para pengembang tidak perlu lagi mengembangkan "stecker" untuk setiap sumber data, tetapi menggunakan satu protokol standar untuk berkomunikasi dengan semua informasi.
Seseorang secara kiasan membandingkannya dengan "antarmuka USB-C" di dunia AI: seperti halnya USB-C menstandarkan koneksi perangkat, MCP juga akan memberikan model AI sebuah "bahasa" yang seragam untuk mengakses data eksternal dan alat. Melalui antarmuka bersama ini, model AI yang paling canggih akan dapat mengatasi batasan pulau informasi, memperoleh informasi kontekstual yang dibutuhkan, dan menghasilkan jawaban yang lebih relevan dan berguna.
Bagaimana cara kerja MCP? 'Penerjemah' umum untuk alat dan data
Untuk mengurangi batasan teknis, MCP mengadopsi arsitektur Client-Server yang intuitif.
Anda dapat membayangkan MCP sebagai seorang "juru bahasa" yang berfungsi sebagai penghubung: di satu sisi adalah aplikasi AI (Client, pengguna), seperti chatbot, editor cerdas, atau perangkat lunak lain yang memerlukan bantuan AI; di sisi lain adalah data atau layanan (Server, server), seperti basis data perusahaan, penyimpanan cloud, layanan email, atau alat eksternal lainnya.
Pengembang dapat menulis server MCP (program ringan) untuk sumber data tertentu, sehingga dapat menyediakan data atau fungsi tersebut dalam format standar; sekaligus, klien MCP yang terintegrasi dalam aplikasi AI dapat berkomunikasi dengan server sesuai dengan protokol.
Keindahan desain ini terletak pada: model AI itu sendiri tidak perlu memanggil berbagai API atau basis data secara langsung, ia hanya perlu mengeluarkan permintaan melalui klien MCP, server MCP akan bertindak sebagai perantara, menerjemahkan "niat" AI menjadi operasi konkret yang sesuai dengan layanan, kemudian melaksanakan dan mengembalikan hasilnya kepada AI. Seluruh proses bagi pengguna sangat alami, mereka hanya perlu memberikan perintah kepada asisten AI dalam bahasa sehari-hari, sementara detail komunikasi lainnya ditangani oleh MCP di belakang layar.
Ambil satu contoh konkret untuk menjelaskan: Misalkan Anda ingin asisten AI membantu Anda mengelola email Gmail. Pertama, Anda dapat menginstal server MCP Gmail, dan melalui proses otorisasi OAuth standar, biarkan server tersebut mendapatkan izin akses ke akun Gmail Anda.
Setelah itu, saat berbicara dengan asisten AI, Anda dapat bertanya: "Tolong cari tahu email yang belum dibaca dari bos tentang laporan kuartalan yang dikirimkan?" Model AI menerima kalimat ini, akan mengenali bahwa ini adalah tugas pencarian email, sehingga menggunakan protokol MC untuk mengirim permintaan pencarian ke server Gmail. Server MC menggunakan kredensial otorisasi yang disimpan sebelumnya untuk mengakses API Gmail untuk mencari email, dan mengembalikan hasilnya kepada AI. Selanjutnya, AI mengatur informasi tersebut dan menjawab ringkasan email yang ditemukan dengan bahasa alami. Demikian pula, jika Anda kemudian mengatakan "Tolong hapus semua email pemasaran dari minggu lalu", AI akan mengirimkan perintah melalui MC ke server untuk melakukan operasi penghapusan email.
Selama seluruh proses, Anda tidak perlu membuka Gmail secara langsung, hanya melalui percakapan dengan AI Anda telah menyelesaikan tugas memeriksa dan menghapus email. Inilah pengalaman hebat yang dibawa oleh MCP: Asisten AI terhubung langsung ke operasi aplikasi sehari-hari melalui "jembatan konteks".
Perlu dicatat bahwa MCP mendukung interaksi dua arah, tidak hanya AI dapat "membaca" data eksternal, tetapi juga dapat melakukan tindakan melalui alat (misalnya menambahkan acara kalender, mengirim email, dll.). Ini seperti AI tidak hanya mendapatkan data "buku", tetapi juga dilengkapi dengan "kotak alat" yang dapat digunakan. Melalui MCP, AI dapat secara mandiri memutuskan untuk menggunakan alat tertentu untuk menyelesaikan tugas pada waktu yang tepat, misalnya secara otomatis memanggil alat kueri basis data untuk mendapatkan informasi saat menjawab pertanyaan pemrograman. Kemampuan untuk mempertahankan konteks yang fleksibel ini memungkinkan AI untuk mengingat latar belakang yang relevan saat beralih antara berbagai alat dan kumpulan data, meningkatkan efisiensi dalam menyelesaikan tugas-tugas kompleks.
Empat fitur utama MCP
MCP menarik perhatian karena mengintegrasikan berbagai konsep desain seperti keterbukaan, standarisasi, dan modularitas, sehingga interaksi AI dengan dunia luar semakin maju. Berikut adalah beberapa fitur penting dari MCP:
Standar terbuka: MCP adalah spesifikasi protokol yang dirilis dalam bentuk open source. Siapa pun dapat melihat detail spesifikasinya dan menerapkannya. Keterbukaan ini berarti bahwa itu tidak dimiliki oleh vendor tunggal, mengurangi risiko mengikat ke platform tertentu. Pengembang dapat dengan percaya diri menginvestasikan sumber daya di MCP, karena setelah diadopsi, model baru yang diperkenalkan akan terus menggunakan antarmuka MCP yang sama di masa mendatang, bahkan jika mereka beralih penyedia layanan atau model AI. Dengan kata lain, MCP meningkatkan kompatibilitas antara model label yang berbeda, menghindari penguncian vendor dan menghadirkan lebih banyak fleksibilitas.
Satu pengembangan, beberapa aplikasi: Di masa lalu, plug-in atau integrasi yang dibuat oleh pengembang untuk satu model AI tidak dapat langsung diterapkan ke model lain; Tetapi dengan MCP, konektor data yang sama dapat digunakan kembali oleh beberapa alat AI. Misalnya, Anda tidak perlu menulis integrator untuk ChatGPT OpenAI dan Claude Anthropic untuk terhubung ke Google Drive, cukup sediakan "server Google Drive" yang sesuai dengan MCP yang dapat digunakan oleh keduanya. Ini tidak hanya menghemat biaya pengembangan dan pemeliharaan, tetapi juga membuat ekosistem alat AI lebih makmur: komunitas dapat berbagi berbagai modul integrasi MCP, dan model-model baru dapat secara langsung memanfaatkan alat kaya yang sudah mereka miliki saat ditayangkan.
Konteks dan alat: MCP, yang disebut Model Context Protocol, sebenarnya mencakup berbagai bentuk penyediaan informasi yang dibantu AI. Menurut spesifikasi, server MCP dapat menyediakan tiga jenis "(primitive) primitif" untuk digunakan AI: satu adalah "Prompt" (prompt), yang dapat dipahami sebagai instruksi atau template yang telah ditentukan sebelumnya untuk memandu atau membatasi perilaku AI; Yang kedua adalah "Sumber Daya", yang mengacu pada data terstruktur, seperti konten file, tabel data, dll., Yang dapat langsung digunakan sebagai konteks input AI; Terakhir, ada "Tool", yang merupakan fungsi atau tindakan yang dapat dijalankan, seperti menanyakan database dan mengirim email seperti yang disebutkan di atas. Demikian pula, dua primitif didefinisikan di sisi klien AI: "root" dan "sampling." Root menyediakan titik masuk server ke sistem file klien (misalnya, memungkinkan server untuk membaca dan menulis ke file lokal pengguna), sementara Sampling memungkinkan server untuk meminta pembuatan teks tambahan dari AI untuk perilaku "model self-looping" tingkat lanjut. Meskipun detail teknis ini tidak memerlukan rata-rata pengguna untuk menggali, desain ini menunjukkan pemikiran modular MCP: membagi elemen yang diperlukan AI untuk berinteraksi dengan dunia luar menjadi berbagai jenis untuk ekspansi dan pengoptimalan di masa mendatang. Sebagai contoh, tim Anthropic menemukan bahwa membagi konsep tradisional "penggunaan alat" menjadi beberapa jenis seperti Prompt dan Resource membantu AI dengan jelas membedakan antara niat yang berbeda dan membuat penggunaan informasi kontekstual yang lebih efektif.
Pertimbangan keamanan dan otorisasi: Struktur MCP telah mempertimbangkan dengan baik keamanan data dan pengendalian hak akses. Semua server MCP biasanya memerlukan otorisasi pengguna sebelum mengakses data sensitif (misalnya, contoh Gmail sebelumnya melalui OAuth untuk mendapatkan token) agar dapat beroperasi. Dalam spesifikasi MCP versi baru, juga diperkenalkan proses otentikasi standar berbasis OAuth 2.1 sebagai bagian dari protokol, untuk memastikan komunikasi antara klien dan server melalui verifikasi dan otorisasi yang tepat. Selain itu, untuk beberapa operasi berisiko tinggi, MCP menyarankan untuk mempertahankan mekanisme peninjauan manusia dalam loop — yaitu, ketika AI mencoba melakukan tindakan penting, memberi pengguna kesempatan untuk mengonfirmasi atau menolak. Ide desain ini menunjukkan perhatian tim MCP terhadap keamanan, berharap untuk memperluas fungsi AI sambil menghindari pengenalan terlalu banyak titik risiko baru.
Reaksi awal dari akademisi dan komunitas pengembang
Setelah MCP diperkenalkan, segera memicu diskusi hangat di kalangan teknologi dan komunitas pengembang. Industri secara umum menunjukkan harapan dan dukungan terhadap standar terbuka ini.
Misalnya, CEO OpenAI Sam Altman mengumumkan dalam sebuah postingan pada bulan Maret 2025 bahwa OpenAI akan menambahkan dukungan untuk standar MCP Anthropic dalam produknya. Ini berarti bahwa asisten ChatGPT yang sangat populer di masa depan juga dapat mengakses berbagai sumber data melalui MCP, menunjukkan tren kolaborasi antara dua laboratorium AI untuk mempromosikan standar bersama. Dia menyatakan: "Semua orang menyukai MCP, kami senang dapat menambahkan dukungan untuknya di semua produk."
Sebenarnya, OpenAI telah mengintegrasikan MCP ke dalam paket pengembangan Agents-nya, dan berencana segera menyediakan dukungan di aplikasi desktop ChatGPT dan API respons. Pernyataan semacam itu dianggap sebagai tonggak penting dalam ekosistem MCP.
Tidak hanya perusahaan-perusahaan terkemuka yang memperhatikan, komunitas pengembang juga memberikan respon yang sama hangat terhadap MCP. Di forum teknologi Hacker News, diskusi terkait menarik ratusan komentar dalam waktu singkat. Banyak pengembang melihat MCP sebagai "akhirnya munculnya antarmuka plugin alat LLM yang distandarisasi", percaya bahwa itu sendiri tidak membawa fungsionalitas baru, tetapi melalui antarmuka yang terintegrasi diharapkan dapat mengurangi pekerjaan yang berulang dalam menciptakan solusi baru. Seorang pengguna merangkum dengan jelas: "Singkatnya, MCP mencoba menggunakan mekanisme pemanggilan alat/fungsi yang sudah ada, untuk memberikan LLM antarmuka plugin umum yang distandarisasi. Itu tidak memperkenalkan kemampuan baru, tetapi berharap untuk menyelesaikan masalah integrasi N×M, sehingga lebih banyak alat dapat dikembangkan dan digunakan." Pandangan semacam ini menunjukkan inti nilai MCP: fokus pada standarisasi daripada inovasi fungsional, tetapi standarisasi itu sendiri memiliki dampak besar terhadap ekosistem.
Pada saat yang sama, beberapa pengembang mengajukan pertanyaan dan saran pada tahap awal. Sebagai contoh, beberapa orang mengeluh bahwa definisi istilah "(context) kontekstual" dalam dokumen resmi tidak cukup jelas, dan akan diinginkan untuk melihat contoh yang lebih praktis untuk memahami apa yang dapat dilakukan MCP. Insinyur Anthropic juga menanggapi secara positif selama diskusi, menjelaskan, "Inti dari MCP adalah untuk membawa apa yang Anda pedulikan ke aplikasi LLM apa pun dengan klien MCP. Anda dapat menyediakan struktur database ke model sebagai sumber daya (sehingga dapat diakses kapan saja dalam percakapan), atau Anda dapat menyediakan alat untuk mengkueri database. Ini memungkinkan model untuk memutuskan sendiri kapan harus menggunakan alat untuk menjawab pertanyaan. " Melalui penjelasan ini, banyak pengembang memiliki pemahaman yang lebih baik tentang kegunaan MCP. Secara keseluruhan, masyarakat sangat optimis tentang MCP, percaya bahwa MCP memiliki potensi untuk menjadi common denominator industri, meskipun akan membutuhkan waktu untuk melihat kematangan dan manfaat aktual.
Perlu dicatat bahwa MCP segera menarik sekelompok pengguna awal setelah diluncurkan. Misalnya, perusahaan pembayaran Block (sebelumnya dikenal sebagai Square) dan platform multimedia Apollo telah mengintegrasikan MCP ke dalam sistem internal mereka; perusahaan alat pengembang seperti Zed, Replit, Codeium, dan Sourcegraph juga telah mengumumkan bahwa mereka sedang bekerja sama dengan MCP untuk meningkatkan fungsi kecerdasan AI di platform mereka.
CTO Block bahkan secara terbuka memuji: "Teknologi terbuka seperti MCP ini, ibarat membangun jembatan bagi AI menuju aplikasi nyata, membuat inovasi lebih terbuka dan transparan serta berakar pada kolaborasi." Dari sini terlihat, industri, mulai dari perusahaan baru hingga perusahaan besar, menunjukkan minat yang besar terhadap MCP, dan kolaborasi lintas disiplin mulai membentuk sebuah tren. Kepala Produk Anthropic, Mike Krieger, juga menyambut bergabungnya OpenAI dalam postingan komunitas, dan mengungkapkan bahwa "MCP sebagai standar terbuka yang sedang berkembang pesat, sudah memiliki ribuan integrasi yang berlangsung, dan ekosistem terus tumbuh." Umpan balik positif ini menunjukkan bahwa MCP telah mendapatkan pengakuan yang cukup signifikan sejak peluncurannya.
Empat tantangan dan batasan yang mungkin dihadapi MCP
Meskipun prospek MCP terlihat baik, masih ada beberapa tantangan dan batasan yang perlu diatasi dalam promosi dan penerapannya:
Ketersediaan dan Kompatibilitas Lintas Model: Untuk memaksimalkan nilai MCP, diperlukan lebih banyak model AI dan aplikasi yang mendukung standar ini. Saat ini, seri Anthropic Claude dan beberapa produk OpenAI telah menyatakan dukungan, Microsoft juga mengumumkan integrasi terkait untuk MCP (misalnya menyediakan server MCP yang memungkinkan AI menggunakan browser). Namun, apakah pemain utama lainnya seperti Google, Meta, dan berbagai model sumber terbuka akan mengikuti secara menyeluruh, masih harus dilihat. Jika di masa depan standar mengalami perpecahan (misalnya masing-masing mendorong protokol yang berbeda), niat awal untuk standar terbuka akan sulit tercapai sepenuhnya. Oleh karena itu, penyebaran MCP memerlukan konsensus industri, bahkan mungkin memerlukan intervensi organisasi standar untuk mengoordinasikan dan memastikan komunikasi yang benar-benar kompatibel antara berbagai model.
Tantangan dalam implementasi dan penyebaran: Bagi pengembang, meskipun MCP menghindari kerepotan menulis banyak program integrasi, implementasi awal masih memerlukan waktu belajar dan pengembangan. Menulis server MCP melibatkan pemahaman komunikasi JSON-RPC, konsep primitif, dan integrasi dengan layanan target. Beberapa tim kecil hingga menengah mungkin sementara tidak memiliki sumber daya untuk mengembangkan sendiri. Namun, kabar baiknya adalah Anthropic telah menyediakan SDK dan contoh kode dalam Python, TypeScript, dan lainnya, yang memudahkan pengembang untuk segera memulai. Komunitas juga terus merilis konektor MCP yang sudah dibangun sebelumnya, mencakup alat umum seperti Google Drive, Slack, GitHub, dan lainnya. Bahkan ada layanan cloud (seperti Cloudflare) yang menawarkan solusi penyebaran server MCP dengan satu klik, menyederhanakan proses pemasangan MCP di server jarak jauh. Oleh karena itu, seiring dengan kematangan rantai alat, ambang batas implementasi MCP diperkirakan akan berangsur-angsur menurun. Namun, dalam periode transisi saat ini, perusahaan yang mengadopsi MCP tetap perlu menimbang biaya pengembangan, kompatibilitas sistem, dan faktor lainnya.
Kontrol keamanan dan izin: Memberi model AI kebebasan untuk memanggil data eksternal dan alat operasional disertai dengan risiko keamanan baru. Yang pertama adalah keamanan kredensial akses: Server MCP biasanya perlu menyimpan kredensial untuk berbagai layanan (seperti token OAuth) untuk melakukan operasi atas nama pengguna. Jika kredensial ini dicuri oleh orang yang tidak bermoral, penyerang dapat mengatur server MCP mereka sendiri untuk menyamar sebagai pengguna, dan kemudian mendapatkan akses ke semua data pengguna, seperti membaca semua email, mengirim pesan, dan mencuri informasi sensitif dalam batch. Karena serangan ini mengeksploitasi saluran API yang sah, bahkan mungkin melewati peringatan login jarak jauh tradisional tanpa deteksi. Yang kedua adalah perlindungan server MCP itu sendiri: sebagai perantara yang menggabungkan beberapa kunci layanan, setelah server MCP dikompromikan, penyerang dapat memperoleh akses ke semua layanan yang terhubung, dengan konsekuensi yang tak terbayangkan. Ini telah digambarkan sebagai "mencuri kunci ke seluruh kerajaan dengan satu klik," terutama di lingkungan perusahaan di mana satu titik kegagalan dapat memungkinkan penyerang untuk mengemudi langsung ke beberapa sistem internal. Ada juga ancaman baru serangan injeksi cepat: penyerang dapat mengelabui AI agar secara tidak sengaja melakukan tindakan jahat dengan menyembunyikan instruksi khusus dalam file atau pesan. Misalnya, email yang tampaknya biasa berisi perintah tersembunyi, dan ketika asisten AI membaca konten email, perintah tersembunyi yang ditanamkan dipicu, memungkinkan AI untuk melakukan tindakan tidak sah melalui MCP (seperti secara diam-diam mentransmisikan dokumen rahasia). Karena pengguna sering tidak menyadari keberadaan instruksi samar seperti itu, batas keamanan tradisional antara "membaca konten" dan "melakukan tindakan" kabur di sini, menciptakan potensi risiko. Akhirnya, berbagai izin juga menjadi perhatian: untuk membuat AI fleksibel untuk menyelesaikan berbagai tugas, server MCP sering meminta otorisasi luas (seperti kebijaksanaan baca-tulis atas pesan, bukan hanya kueri). Ditambah dengan fakta bahwa MCP secara terpusat mengelola kunjungan ke banyak layanan, jika terjadi pelanggaran data, penyerang dapat menganalisis silang data dari berbagai sumber untuk privasi pengguna yang lebih komprehensif, atau bahkan operator MCP yang sah dapat menyalahgunakan data lintas layanan untuk membangun profil pengguna yang lengkap. Secara keseluruhan, MCP menghadirkan kenyamanan sambil membentuk kembali model keamanan asli, yang mengharuskan pengembang dan pengguna untuk lebih sadar akan risiko. Dalam proses mempromosikan MCP, bagaimana mengembangkan praktik terbaik keamanan yang baik (seperti kontrol izin yang lebih rinci, perlindungan kredensial yang diperkuat, mekanisme pengawasan perilaku AI, dll.) akan menjadi masalah penting.
Evolusi dan Tata Kelola Spesifikasi: Sebagai standar yang muncul, rincian spesifikasi MCP mungkin akan disesuaikan dan ditingkatkan berdasarkan umpan balik dari aplikasi praktis. Faktanya, Anthropic telah merilis versi pembaruan dari spesifikasi MCP pada Maret 2025, yang memperkenalkan perbaikan seperti otentikasi standar OAuth yang disebutkan sebelumnya, komunikasi dua arah waktu nyata, permintaan batch, dan lain-lain, untuk meningkatkan keamanan dan kompatibilitas. Di masa depan, seiring dengan semakin banyaknya peserta yang bergabung, mungkin juga akan ada perluasan modul fungsi baru. Bagaimana mengoordinasikan evolusi spesifikasi dalam komunitas terbuka juga merupakan tantangan: diperlukan mekanisme tata kelola yang jelas untuk menentukan arah standar, menjaga kompatibilitas ke bawah sekaligus memenuhi kebutuhan baru. Selain itu, perusahaan juga harus memperhatikan konsistensi versi saat mengadopsi MCP, memastikan klien dan server mengikuti protokol versi yang sama, jika tidak, dapat terjadi masalah komunikasi. Namun, evolusi protokol standardisasi semacam ini dapat mengacu pada perjalanan perkembangan standar internet, yang secara bertahap disempurnakan di bawah konsensus komunitas. Seiring dengan semakin matangnya MCP, kita memiliki kesempatan untuk melihat kelompok kerja atau organisasi standar khusus yang memimpin pemeliharaannya jangka panjang, memastikan bahwa standar terbuka ini selalu melayani kepentingan bersama seluruh ekosistem AI.
Potensi masa depan MCP dan proyeksi aplikasinya
Melihat ke depan, Model Context Protocol (MCP) mungkin memainkan peran dasar yang penting dalam aplikasi kecerdasan buatan, membawa dampak di berbagai aspek:
Kollaborasi Multi-Model dan AI Modular: Dengan penyebaran MCP, kita mungkin akan melihat kolaborasi yang lebih lancar antara berbagai model AI. Melalui MCP, suatu asisten AI dapat dengan mudah menggunakan layanan yang ditawarkan oleh sistem AI lain. Misalnya, sebuah model percakapan berbasis teks dapat memanfaatkan kemampuan model pengenalan gambar melalui MCP (hanya perlu membungkus yang terakhir menjadi alat MCP), untuk mencapai komplementaritas keunggulan antar model. Aplikasi AI di masa depan mungkin tidak lagi didukung oleh satu model tunggal, tetapi oleh beberapa agen AI dengan spesialisasi yang berbeda yang saling berkoordinasi melalui protokol standar. Ini agak mirip dengan arsitektur mikroservis dalam rekayasa perangkat lunak: masing-masing layanan (model) menjalankan fungsinya, berkomunikasi dan berkolaborasi melalui antarmuka standar, membentuk keseluruhan yang lebih kuat.
Ekosistem alat yang berkembang: MCP telah membentuk "slot" umum untuk alat AI, yang diharapkan dapat menelurkan ekosistem alat pihak ketiga yang berkembang. Komunitas pengembang sudah mulai berkontribusi berbagai konektor MCP, dan segera setelah layanan digital baru muncul, seseorang dapat segera mengembangkan modul MCP yang sesuai. Di masa depan, pengguna yang menginginkan asisten AI untuk mendukung fitur baru mungkin hanya perlu mengunduh atau mengaktifkan plug-in MCP off-the-shelf tanpa menunggu dukungan pengembangan resmi dari vendor AI. Model ekologis ini agak mirip dengan App Store untuk smartphone, kecuali bahwa "aplikasi" di sini adalah alat atau sumber data untuk digunakan AI. Untuk perusahaan, mereka juga dapat membuat pustaka alat MCP internal mereka sendiri untuk aplikasi AI yang akan dibagikan oleh berbagai departemen, dan secara bertahap membentuk ekosistem AI tingkat organisasi. Dalam jangka panjang, dengan investasi sejumlah besar pengembang, kekayaan ekosistem MCP akan sangat meningkatkan batas aplikasi asisten AI, memungkinkan AI untuk benar-benar diintegrasikan ke dalam skenario bisnis dan kehidupan sehari-hari yang lebih beragam.
Bentuk Baru Kolaborasi Standardisasi: Sejarah memberi tahu kita bahwa standar yang seragam sering mengarah pada inovasi eksplosif — sama seperti Internet terhubung oleh protokol seperti TCP / IP, HTTP, dan banyak lagi. Sebagai salah satu protokol utama di era AI, MCP memiliki potensi untuk mempromosikan kerja sama dan kesamaan dalam industri dalam hubungan alat AI. Khususnya, Anthropic mengambil pendekatan kolaboratif open source untuk mempromosikan MCP dan mendorong pengembang untuk bekerja sama untuk meningkatkan protokol. Di masa depan, kita mungkin melihat lebih banyak perusahaan dan lembaga penelitian berpartisipasi dalam pengembangan standar MCP untuk membuatnya lebih baik. Pada saat yang sama, standardisasi menurunkan penghalang masuk bagi tim startup untuk memasuki pasar alat AI: startup dapat fokus pada membangun alat kreatif, karena melalui MCP, produk mereka secara alami dapat dipanggil oleh berbagai asisten AI, daripada harus beradaptasi dengan berbagai platform. Ini selanjutnya akan mempercepat mekarnya alat AI, menciptakan lingkaran yang baik.
Lompatan dalam kemampuan asisten AI: Secara umum, MCP akan membawa peningkatan kemampuan asisten AI. Melalui protokol kontekstual plug-and-play, asisten AI masa depan akan dapat mengakses semua sumber daya digital yang sudah dimiliki pengguna," dari perangkat pribadi hingga layanan cloud, dari perangkat lunak perkantoran hingga alat pengembangan. Ini berarti bahwa AI dapat lebih memahami situasi pengguna saat ini, informasi yang ada, dan memberikan bantuan yang lebih relevan. Misalnya, asisten analisis bisnis dapat terhubung ke sistem keuangan, kalender, dan email secara bersamaan, dan mensintesis informasi untuk secara proaktif mengingatkan Anda tentang perubahan penting; Atau, selain membaca basis kode, AI pemrograman pengembang juga dapat mengakses alat manajemen proyek dan catatan string diskusi, benar-benar menjadi mitra cerdas yang memahami seluruh konteks pengembangan. Asisten AI multi-modal, multi-fungsi tidak lagi hanya mengobrol untuk menjawab pertanyaan, tetapi dapat melakukan tugas-tugas kompleks dan menghubungkan berbagai layanan, menjadi pembantu yang sangat diperlukan dalam pekerjaan dan kehidupan kita.
Secara keseluruhan, Model Context Protocol (MCP), standar terbuka yang muncul, menjembatani kesenjangan antara model AI dan dunia luar. Ini memungkinkan kita untuk melihat tren: asisten AI akan beralih dari silo ke ekosistem kerja sama jaringan. Tentu saja, penerapan teknologi baru tidak pernah gagal satu kali, MCP masih membutuhkan waktu untuk memverifikasi stabilitas dan keamanannya, dan semua pihak perlu bekerja sama untuk mengembangkan praktik terbaik. Namun, yang pasti standardisasi dan kolaborasi adalah salah satu arah pengembangan AI yang tak terhindarkan. Dalam waktu dekat, ketika kita menggunakan asisten AI untuk tugas-tugas kompleks, kita mungkin jarang memperhatikan keberadaan MCP — sama seperti kita tidak perlu memahami cara kerja HTTP ketika kita online hari ini. Tetapi justru kesepakatan seperti itulah yang tersembunyi di balik layar yang membentuk dan mendukung kemakmuran seluruh ekologi. Filosofi yang diwakili oleh MCP akan mendorong AI untuk lebih terintegrasi ke dalam kehidupan digital manusia, membuka babak baru dalam aplikasi AI.
Artikel ini Antarmuka USB-C di Dunia AI: Apa itu Model Context Protocol (MCP)? Interpretasi Protokol Konteks Umum untuk Asisten AI pertama kali muncul di Berita Rantai ABMedia.