Wersja z 08:11, 1 lip 2025

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 sprawczosci. Dzięki MCP model sztucznej inteligencji może wykonac działania na zewnętrz (np. wysłać maila, pobrac prognoze pogody, zakupic bilet litniczy).

3 podstawowe składniki systemu

Mamy 3 podstawowe elementy systemu.

Model jezykowy np. Llama, gpt4, cloude - na podstawie tekstu wejściowego (prompt) generuje tekst wyjsciowy (odpowiedź).
Server MCP - realizuje konkretne zdania na zlecenie Modelu np. pobiera prgonoze pogody lub przygotowuje materiały audio do nauki angielskiego.
Host (np. Chat GPT, Cursor) - aplikacja zazwyczaj z interfejsem uzytkownika, która pozwala kontaktować się z Modelem oraz uruchamia polecenie dla serwerów MCP generowane przez Model.

Czasami opisuje się również Client MCP. To taki element działający po stronie Hosta, który pomaga mu w interkacjach miedzy serwerem MCP.

Podstawowy opis działania na przykładzie

1. Użytkownik wpisuje w oknie chatu pytanie "Jaka temperatura będzie dzisiaj o 18 w krakowie". 2. Host (aplikacja AI z której korzysta) dołacza do tego pytania Context, czyli dodatkowe informacje, bez których model nie byłby w stanie odpowiedzieć na pytanie. W szczególnosci musi byc to informacja dla modelu w jaki sposób mógłby pobrac pogodę na dany dzień, lub w jaki sposþób dowiedzieć się jaki w ogóle mamy obecnie dzień. 3. Model otrzymuje pytanie wraz kontekstem.

@@ Linia 3: / Linia 3: @@
 '''Model Context Protocol''' (w skrócie: '''MCP''') – [[protokół]] komunikacyjny służący do wymiany danych między [[Model|Modelem]] AI (LLM), a zewnętrznymi serwerami, które nadają modelowi sprawczosci. Dzięki MCP model sztucznej inteligencji może wykonac działania na zewnętrz (np. wysłać maila, pobrac prognoze pogody, zakupic bilet litniczy).
-== Cel ==
+== 3 podstawowe składniki systemu ==
-Celem protokołu MCP jest zapewnienie jednolitego sposobu przekazywania kontekstu – takich jak metadane, parametry wejściowe, historia decyzji czy stan środowiska – pomiędzy niezależnymi komponentami systemów opartych na modelach. Ułatwia to integrację wielu modeli i algorytmów w ramach jednego spójnego systemu.
+Mamy 3 podstawowe elementy systemu.
+* [[Model]] jezykowy np. Llama, gpt4, cloude - na podstawie tekstu wejściowego (prompt) generuje tekst wyjsciowy (odpowiedź).
+* [[Server MCP]] - realizuje konkretne zdania na zlecenie [[Model|Modelu]] np. pobiera prgonoze pogody lub przygotowuje materiały audio do nauki angielskiego.
+* [[Host]] (np. Chat GPT, Cursor) - aplikacja zazwyczaj z interfejsem uzytkownika, która pozwala kontaktować się z [[Modelem]] oraz uruchamia polecenie dla serwerów MCP generowane przez Model.
-== Zastosowanie ==
+Czasami opisuje się również [[Client MCP]]. To taki element działający po stronie Hosta, który pomaga mu w interkacjach miedzy serwerem MCP.
-MCP znajduje zastosowanie m.in. w:
-* hybrydowych systemach decyzyjnych,
-* środowiskach symulacyjnych i treningowych,
-* systemach [[multi-agent]]owych,
-* systemach monitorowania i analizy danych w czasie rzeczywistym,
-* architekturach typu [[microservices|mikrousługi]].
-== Cechy charakterystyczne ==
+== Podstawowy opis działania na przykładzie ==
-* **Modularność** – umożliwia rozszerzanie o dodatkowe formaty kontekstu i kanały komunikacji.
-* **Niezależność technologiczna** – może być implementowany w różnych językach i środowiskach.
-* **Obsługa wersjonowania modeli** – pozwala na zachowanie kompatybilności pomiędzy komponentami rozwijanymi niezależnie.
-* **Bezpieczeństwo** – możliwa integracja z mechanizmami autoryzacji i szyfrowania transmisji.
-== Przykład zastosowania ==
+. Użytkownik wpisuje w oknie chatu pytanie "Jaka temperatura będzie dzisiaj o 18 w krakowie".
-W systemie AI wspierającym decyzje medyczne, MCP może służyć do przekazywania kontekstu klinicznego (np. historia pacjenta, bieżące objawy) między modułem przetwarzania języka naturalnego a modelem diagnostycznym.
+. Host (aplikacja AI z której korzysta) dołacza do tego pytania [[Context]], czyli dodatkowe informacje, bez których model nie byłby w stanie odpowiedzieć na pytanie. W szczególnosci musi byc to informacja dla modelu w jaki sposób mógłby pobrac pogodę na dany dzień, lub w jaki sposþób dowiedzieć się jaki w ogóle mamy obecnie dzień.
+. Model otrzymuje pytanie wraz [[Context|kontekstem]].
-== Powiązane pojęcia ==
-* [[ML Ops]]
-* [[ontologia (informatyka)|ontologie informatyczne]]
-* [[protokół komunikacyjny]]
-* [[interoperacyjność systemów]]
-[[Kategoria:Protokóły komunikacyjne]]
-[[Kategoria:Sztuczna inteligencja]]
-[[Kategoria:Architektura systemów]]