MCP

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (w skrócie: MCP) – protokół komunikacyjny służący do wymiany danych między Modelem AI (LLM) a zewnętrznymi serwerami, które nadają Modelowi sprawczości. Dzięki MCP Model sztucznej inteligencji może wykonywać działania na zewnątrz (np. wysłać e-mail, pobrać prognozę pogody, zakupić bilet lotniczy).

Trzy podstawowe składniki systemu

System opiera się na trzech głównych komponentach:

• Model – językowy model AI (np. LLaMA, GPT-4, Claude), który na podstawie tekstu wejściowego (prompt) generuje odpowiedź.
• Server MCP – serwer realizujący konkretne zadania na zlecenie Modelu, np. pobieranie prognozy pogody lub przygotowywanie materiałów do nauki języka.
• Host – aplikacja (np. ChatGPT, Cursor) zapewniająca interfejs użytkownika oraz pośrednicząca między Modelem a serwerami MCP.

Dodatkowo można wyróżnić komponent pomocniczy:

• Client MCP – część działająca po stronie hosta, ułatwiająca interakcję z serwerami MCP.

Podstawowy opis działania na przykładzie

1. Użytkownik wpisuje w oknie czatu pytanie: „Jaka temperatura będzie jutro o 18:00 w Krakowie?”.
2. Host (czyli aplikacja AI, z której korzysta użytkownik) dołącza do tego pytania Context, czyli dodatkowe informacje, bez których Model nie byłby w stanie odpowiedzieć. W szczególności musi to być informacja o tym, jak pobrać datę lub czas, oraz jak sprawdzić pogodę.
3. Model otrzymuje pytanie wraz z kontekstem.
4. Model analizuje kontekst i znajduje informację, że może pobrać datę poprzez funkcję ServerDat.getCurrentDate("timezone"), a następnie użyć tej daty w funkcji SerwerPogody.getWeather(date).
5. Model decyduje się najpierw pobrać aktualną datę. Wie, że Kraków znajduje się w strefie czasowej Europe/Warsaw. Zamiast odpowiadać użytkownikowi, generuje polecenie:

 WYWOŁAJ FUNKCJĘ: ServerDat.getCurrentDate("Europe/Warsaw")

1. Host rozpoznaje, że to nie jest odpowiedź dla użytkownika, lecz żądanie danych – i wysyła zapytanie do Server MCP.
2. Server MCP odpowiada tekstem np. `2025-07-01 16:12`.
3. Host przesyła tę informację do Modelu.
4. Model, mając już aktualną datę, wylicza datę „jutro o 18:00” i generuje nowe polecenie:

 WYWOŁAJ FUNKCJĘ: SerwerPogody.getWeather("2025-07-02 18:00")

1. Host ponownie rozpoznaje intencję i przekazuje zapytanie do Server MCP.
2. Server MCP odsyła dane (np. temperatura, szansa opadów, siła wiatru).
3. Model interpretuje te dane i tworzy odpowiedź: „Jutro w Krakowie o 18:00 będzie 27 stopni Celsjusza”.
4. Host przekazuje gotową odpowiedź użytkownikowi w interfejsie czatu.