Destul de mulți utilizatori au deja un chatbot favorit, un agent AI cu care discută diferite subiecte zilnic. Fie că vorbesc cu modelele OpenAi, Google sau Mistral, utilizatorii primesc sfaturi valoroase ca de exemplu cum să își organizeze timpul, idei de afaceri sau chiar șabloane de e-mailuri.
Dar până de curând acești chatboți nu au putut accesa aplicațiile pe care utilizatorii le folosesc zilnic, precum Outlook sau Gmail pentru emailuri sau Google Drive pentru stocarea de documente. Practic sfaturile au fost din exterior fără o legătură directă propriu-zisă cu informațiile.
Aceasta este problema fundamentală cu instrumentele AI de moment: sunt strălucite la gândire, dar groaznice la acțiune. Inteligența ta artificială poate scrie un e-mail perfect, dar nu îl poate trimite. Poate analiza datele tale într-un mod minunat, dar nu poate prelua datele în primul loc.
Serverele MCP sunt aici și rezolvă această problemă. Serverele MCP sunt bucata lipsă din puzzle-ul noului ecosistem AI care fac posibilă trecerea de la conversații cu un chatbot la automatizarea tuturor proceselor digitale.
1. Automatizări prin API-uri
Cât de interesante par modelele lingvistice mari (LLM-uri) cum ar fi ChatGPT sau Claude în generarea de conținut, ele sunt destul de prostești când vine vorba de a face ceva practic. Nu pot trimite e-mailuri sau efectua sarcini specifice în locul tău.
Atunci, unor oameni străluciți le-a venit ideea de a combina instrumente externe cu LLM-uri, cum ar fi API-uri, pentru a le oferi mai multă funcționalitate (de exemplu, căutarea pe internet ca Perplexity, sau automatizarea sarcinilor cu servicii precum Zapier). A fost prima evoluție!
Cu toate acestea, când începi să adaugi mai multe instrumente inteligenței tale artificiale folosind API-uri, devine rapid un coșmar. E ca și cum fiecare instrument ar vorbi o limbă diferită (de exemplu, engleză, spaniolă, japoneză), chiar dacă există un standard API general. Într-adevăr, furnizorii de servicii își construiesc API-urile diferit, necesitând o mulțime de muncă manuală în implementare și întreținere.
Nu toată lumea se pricepe la programare, iar pe lângă asta, atunci când utilizezi API-uri trebuie să studiezi documentație (uneori voluminoasă – de exemplu doar documentația eFactura de la ANAF este de peste 60 de pagini împărțită în mai multe documente PDF) și trebuie să iei în considerare toți parametri cu care sunt apelata funcțiile respective și toate situațiile în care pot să apară erori.
Serverele MCP fac accesarea API-urilor mult mai ușoară și implicit eliberează agenții AI și îi pune la lucru la întreaga lor capacitate.
2. Ce fac efectiv serverele MCP?
MCP înseamnă Model Context Protocol. Acestea creează o singură conexiune standard care funcționează peste tot. Anthropic a lansat acest MCP în noiembrie 2024 ca standard deschis, ceea ce înseamnă că oricine poate construi pe baza lui.
Poți considera MCP ca un traducător universal pentru inteligența artificială. În loc ca AI-ul să învețe mai multe limbi diferite pentru fiecare instrument, trebuie să învețe doar una, limba MCP.
Ecosistemul MCP constă din trei componente principale:
- Client MCP: aplicația ta AI (ChatGPT, Claude, VSC, Cursor, orice) are un client MCP încorporat care utilizează instrumentele;
- Server MCP: această componentă expune capacitățile sale și ce poate face (instrumente, resurse, șabloane de solicitări) clientului;
- Protocol MCP: conexiunea bidirecțională dintre client și server.
Un chatbot, care are are la bază un agent AI, utilizează un client MCP care se conectează la un server MCP. Utilizatorul comunică cu chatbot-ul. Agentul AI transformă comenzile utilizatorului în comenzi și verifică dacă există unelte care permit automatizări oferite de serverele MCP la care este legat. Dacă da, atunci comunică comanda serverului MCP și alege unealta potrivită și cea mai bună formă de configurare a parametrilor. Serverul MCP traduce comanda în instrucțiuni de utilizare a API-ului și pune automatizarea în mișcare.
Un aspect „fascinant” al acestei arhitecturi este că construcția serverului MCP este acum responsabilitatea furnizorului de servicii. Dacă o companie dorește ca LLM-urile să acceseze serviciul lor, trebuie să construiască serverul MCP care permite clientului MCP (și, prin urmare, LLM-ului) să-i acceseze pe deplin. Această schimbare a determinat multe companii să înceapă să își construiască propriile servere MCP.
3. De ce să folosești MCP
Tot ce poate fi realizat cu API-uri poate fi realizat și cu MCP, dar folosirea MCP face ca inteligența artificială să interacționeze cu sistemele externe mai eficient și mai ușor de extins.
De asemenea, cu MCP, nu ești blocat într-un singur furnizor AI. Într-adevăr, poți schimba modelele tale AI oricând de la ChatGPT, Gemini, Claude la orice model viitor care acceptă MCP. Toate conexiunile tale se mută cu tine și nu trebuie să reconstruiești integrarea de la zero.
În final, MCP se poate conecta la orice, așa că funcționează și cu sistemele tale interne bizare.
Dar iată marea lovitură: MCP transformă inteligența artificială dintr-un chatbot într-o adevărată putere de automatizare a fluxurilor de lucru. În loc să ceri inteligenței tale artificiale să-ți scrie un rezumat al datelor tale de vânzări, o poți ruga să extragă cifrele de luna trecută, să le compare cu proiecțiile, să identifice cele mai mari decalaje și să schițeze e-mailuri de urmărire către membrii relevanți ai echipei. Totul automat.
4. Cum să începi să folosești MCP
Majoritatea oamenilor nu trebuie să construiască nimic. Trebuie doar să conecteze lucruri care există deja.
Începe cu funcționalitatea încorporată în aplicațiile de chat
ChatGPT și Claude adaugă ambele conectori MCP pentru instrumente comune precum Gmail, Google Drive și Github în setările lor. Acestea sunt pre-construite, testate și sigure de utilizat.
De exemplu, pe ChatGPT, poți selecta pur și simplu pictograma profilului tău din colțul din dreapta sus și selecta Setări > Conectori > Conectare la aplicație.
[Imagine cu conectorii MCP ai ChatGPT]
Partea negativă este că acestea sunt, de obicei, limitate la funcția de „cercetare profundă”, ceea ce înseamnă că inteligența ta artificială te poate lăsa să-ți citești Calendarul Google, dar nu să creezi evenimente. E ca și cum ai avea un asistent de cercetare care poate găsi lucruri, dar nu poate face nimic cu ceea ce găsește.
Pe de altă parte, Claude oferă capacități MCP încorporate mai bune. Conectorul lor nativ Gmail nu este limitat doar la cercetare profundă, ceea ce înseamnă că are capacități de acțiune mai ample. Poți chiar să controlezi computerul folosind conectorul pentru macOS sau Windows!
Integrările din IDE-uri
Dacă folosești diferite medii de dezvoltare atunci cu siguranță ai la dispoziție posibilitatea de a adăuga servere MCP.
Visual Code Studio sau Cursor, direct prin prin extensii gratuite permit setarea unor servere care ajută mult programatorul:
- Context7 – este un MCP care face legătura cu documentații actualizate pentru sintaxele sau cele mai bune practici ale limbajelor de programare;
- Playwright sau Puppeteer aduc capacități extinese de navigare pe internet și accesare a conținutului paginilor;
- SQL MCP care permite optimizarea query-urilor pentru bazele de date;
- Git MCP permite administrarea contului de Git.
Puteți oricând adăuga propriile voastre servere MCP cu legături către API-uri personalizate.
MCP în aplicații de automatizare
Dacă folosiți o aplicație de automatizare dedicată, de exemplu N8N, puteți genera un asistent AI care poate controla:
- Google Calendar MCP care permite administrarea evenimentelor și întălnirilor;
- Google Drive MCP care permite accesarea documentelor din spațiul de stocare (împreună cu Google Sheets MCP sau Google Docs MCP);
- GMail MCP care permite administrarea emailurilor gmail sau Outlook MCP care permite administrare emailurilor Microsoft;
- Stripe MCP care permite administrarea contului de Stripe și accesul la informații relevante;
- Weather MCP care aduce informații despre vremea probabilă.
La acestea se adaugă nenumărate servere MCP care apar zilnic care fac legătura cu furnizorii de aplicații pe care le folosim zilnic.
E suficient să ne imaginăm un utilizator care folosește telefonul cu un agent AI care îl atenționează periodic despre evenimentele următoare. Fără să fie nevoit să facă acțiuni complexe, utilizatorul îi poate spune agentului AI să adauge un eveniment în calendar, cu o notificare pe email a soției, dacă vremea permite. Toate acestea într-un limbaj natural fără cunoștințe de programare.
Folosește conectori oficiali atunci când poți
Dacă integrările native nu sunt suficiente sau pentru instrumentul dorit, ia în considerare utilizarea serverelor MCP oficiale.
În prezent, multe companii își construiesc propriile servere MCP. Google are mai multe servere MCP aproape pentru fiecare serviciu oferit. Microsoft lucrează la ele. Acestea sunt cea mai bună opțiune, deoarece sunt întreținute de companiile care oferă serviciile.
5. Concluzie
MCP reprezintă o schimbare fundamentală în modul în care interacționăm cu inteligența artificială. Nu mai este doar despre a obține răspunsuri, ci despre a permite inteligenței artificiale să acționeze în numele tău, automatizând fluxuri de lucru complexe și sporind productivitatea. Cu ajutorul MCP, viitorul automatizării este acum la îndemână, accesibil atât pentru cei fără experiență în programare, cât și pentru dezvoltatorii avansați.