Anda sudah mengutak-atik pipeline agen AI Anda untuk kesepuluh kalinya hari ini—satu lagi integrasi API yang rapuh, satu lagi proses manual untuk meneruskan konteks agar semuanya tetap berjalan. Menulis alur autentikasi secara hardcode, menormalkan respons API, menyambungkan endpoint—ini bukan pengembangan AI; ini adalah neraka integrasi.
Membangun agen AI yang dapat mengambil data dari berbagai sumber dengan mulus seharusnya mudah, tapi kenyataannya saat ini terfragmentasi, berulang, dan sulit untuk diskalakan. Setiap alat berbicara dengan bahasanya sendiri, memaksa Anda membuat solusi tambal sulam daripada menciptakan otomasi yang sesungguhnya.
Anthropic berusaha mengubah hal itu dengan Model Context Protocol (MCP)—cara standar bagi agen AI untuk mengambil dan menggunakan data eksternal tanpa mimpi buruk integrasi yang tak berujung. Tapi apakah ini benar-benar solusi? Mari kita uraikan.
Apa itu Protokol?
Protokol adalah seperangkat aturan dan konvensi yang menentukan bagaimana sistem berkomunikasi dan bertukar data. Berbeda dengan API yang merupakan antarmuka spesifik implementasi, protokol menetapkan standar universal untuk interaksi. Beberapa contoh yang dikenal luas antara lain:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Menentukan cara browser web dan server berkomunikasi.
- OAuth (Open Authorization Protocol) – Standar untuk autentikasi yang aman di berbagai platform.
Protokol memastikan interoperabilitas—alih-alih setiap sistem menciptakan cara sendiri untuk bertukar data, protokol menstandarkan prosesnya, mengurangi kompleksitas dan membuat integrasi lebih mudah diskalakan.
Meskipun protokol tidak wajib atau dipaksakan, adopsi protokol dari waktu ke waktu dapat membentuk fondasi interaksi sistem secara global—seperti yang kita lihat pada HTTP yang berkembang menjadi HTTPS yang lebih aman dan diterima luas, mengubah cara data dikirimkan di internet secara mendasar.
Apa itu Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP) adalah standar terbuka yang dikembangkan oleh Anthropic untuk mempermudah cara model AI mengakses dan berinteraksi dengan sumber data eksternal.
Alih-alih mengharuskan sistem AI bergantung pada integrasi API khusus, permintaan terstruktur manual, dan autentikasi per layanan, MCP menyediakan kerangka kerja terpadu bagi agen AI untuk mengambil, memproses, dan menggunakan data terstruktur secara standar.
Secara sederhana, MCP mendefinisikan bagaimana model AI harus meminta dan menggunakan data eksternal—baik dari basis data, API, penyimpanan cloud, atau aplikasi perusahaan—tanpa perlu pengembang menulis logika khusus API untuk setiap sumber.
Mengapa MCP Dibuat?
Model AI, terutama LLM (large language models) dan agen otonom, membutuhkan akses ke alat dan basis data eksternal untuk menghasilkan respons yang akurat dan kontekstual. Namun, interaksi AI ke API saat ini tidak efisien dan menambah beban kerja besar bagi pengembang.
Saat ini, mengintegrasikan agen AI dengan sistem eksternal membutuhkan:
- Integrasi API khusus untuk setiap alat (CRM, penyimpanan cloud, sistem tiket, dll.).
- Pengaturan autentikasi untuk setiap API (OAuth, kunci API, token sesi).
- Pemformatan data manual agar respons API dapat digunakan oleh model AI.
- Manajemen batasan kuota dan penanganan error di berbagai layanan.
Pendekatan ini tidak dapat diskalakan. Setiap integrasi baru memerlukan logika khusus, debugging, dan pemeliharaan, sehingga otomasi berbasis AI menjadi lambat, mahal, dan mudah rusak.
Dengan mendefinisikan protokol bersama, MCP membuat model AI lebih sadar data tanpa memaksa pengembang membangun jembatan API khusus untuk setiap sistem yang mereka gunakan.
Bagaimana cara kerja MCP?
Saat ini, agen AI bergantung pada panggilan API khusus, autentikasi per layanan, dan parsing respons manual, menciptakan jaringan integrasi yang rapuh dan sulit diskalakan.
Alih-alih memaksa agen AI berinteraksi dengan API secara terpisah, MCP menetapkan protokol terpadu yang menyederhanakan kompleksitas autentikasi, eksekusi permintaan, dan pemformatan data—sehingga sistem AI dapat fokus pada penalaran, bukan logika integrasi tingkat rendah.
Arsitektur Client-Server MCP
MCP dibangun di atas model client-server yang mengatur bagaimana model AI mengambil dan berinteraksi dengan sumber data eksternal.
- Klien MCP adalah agen AI, aplikasi, atau sistem apa pun yang meminta data terstruktur.
- Server MCP bertindak sebagai perantara, mengambil data dari berbagai API, basis data, atau sistem perusahaan dan mengembalikannya dalam format yang konsisten.
Alih-alih model AI membuat permintaan API langsung, server MCP menangani kompleksitas autentikasi, pengambilan data, dan normalisasi respons. Artinya, agen AI tidak perlu lagi mengelola banyak kredensial API, format permintaan yang berbeda, atau struktur respons yang tidak konsisten.
Misalnya, jika model AI perlu mengambil informasi dari beberapa layanan seperti Google Drive, Slack, dan basis data, ia tidak perlu mengakses setiap API secara terpisah. Model cukup mengirim satu permintaan terstruktur ke server MCP, yang kemudian memproses permintaan, mengumpulkan data dari sumber yang diperlukan, dan mengembalikan respons yang terorganisir dengan baik.
Siklus Permintaan-Respons MCP
Interaksi MCP yang umum mengikuti siklus permintaan-respons terstruktur yang menghilangkan panggilan API berulang dan menstandarkan pengambilan data.
1. Agen AI mengirim permintaan terstruktur ke server MCP. Alih-alih membuat permintaan API satu per satu, agen mendefinisikan data apa yang dibutuhkan dalam format seragam.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Server MCP memproses permintaan dengan memvalidasi autentikasi, memeriksa izin, dan menentukan sistem eksternal mana yang perlu diakses.
3. Permintaan dijalankan secara paralel, artinya data dari berbagai layanan diambil secara bersamaan, bukan satu per satu, sehingga mengurangi waktu tunggu.
4. Respons dari berbagai sumber dinormalisasi ke format terstruktur yang mudah diproses oleh model AI.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
Berbeda dengan respons API mentah yang memerlukan parsing manual, MCP memastikan semua data yang diambil mengikuti format terstruktur yang dapat diprediksi, sehingga lebih mudah dipahami dan digunakan oleh model AI.
Eksekusi Permintaan dan Agregasi Respons
MCP dirancang untuk mengoptimalkan interaksi model AI dengan sistem eksternal melalui proses eksekusi yang terstruktur.
- Validasi permintaan memastikan model AI memiliki izin yang diperlukan sebelum data diambil.
- Routing permintaan menentukan layanan eksternal mana yang perlu diakses.
- Eksekusi paralel mengambil data dari berbagai sumber secara bersamaan, mengurangi keterlambatan akibat permintaan API berurutan.
- Agregasi respons menggabungkan data terstruktur ke dalam satu respons, sehingga model AI tidak perlu memproses banyak output API mentah secara manual.
Dengan mengurangi permintaan berulang, menormalkan respons, dan menangani autentikasi secara terpusat, MCP menghilangkan beban API yang tidak perlu dan membuat otomasi berbasis AI lebih mudah diskalakan.
Keterbatasan MCP
Model Context Protocol (MCP) adalah langkah penting untuk membuat model AI lebih mampu berinteraksi dengan sistem eksternal secara terstruktur dan dapat diskalakan. Namun, seperti teknologi baru lainnya, MCP memiliki keterbatasan yang perlu diatasi sebelum dapat diadopsi secara luas.
Tantangan Autentikasi
Salah satu janji terbesar MCP adalah membuat agen AI tidak terlalu bergantung pada integrasi API spesifik. Namun, autentikasi (AuthN) tetap menjadi tantangan utama.
Saat ini, autentikasi API merupakan proses yang terfragmentasi—beberapa layanan menggunakan OAuth, lainnya mengandalkan API key, dan sebagian lagi memerlukan autentikasi berbasis sesi. Ketidakkonsistenan ini membuat proses integrasi API baru menjadi memakan waktu, dan MCP saat ini belum memiliki kerangka autentikasi bawaan untuk menangani kompleksitas ini.
MCP masih membutuhkan mekanisme eksternal untuk mengotentikasi permintaan API, yang berarti agen AI yang menggunakan MCP harus mengandalkan solusi tambahan, seperti Composio, untuk mengelola kredensial API. Otentikasi sudah ada dalam roadmap MCP, namun sampai benar-benar diterapkan, pengembang tetap memerlukan solusi alternatif untuk menangani otentikasi di berbagai sistem.
Manajemen Identitas yang Tidak Jelas
Masalah lain yang belum terselesaikan adalah manajemen identitas—siapa yang dikenali oleh sistem eksternal ketika agen AI melakukan permintaan melalui MCP?
Sebagai contoh, jika asisten AI mengakses Slack melalui MCP, apakah Slack harus mengenali permintaan tersebut berasal dari:
- Pengguna akhir? (Artinya AI bertindak atas nama manusia.)
- Agen AI itu sendiri? (Yang berarti Slack harus menangani interaksi berbasis AI secara terpisah.)
- Akun sistem bersama? (Yang bisa menimbulkan masalah keamanan dan kontrol akses.)
Masalah ini menjadi lebih rumit di lingkungan perusahaan, di mana kebijakan kontrol akses menentukan siapa yang dapat mengakses data tertentu. Tanpa pemetaan identitas yang jelas, integrasi MCP bisa menghadapi pembatasan akses, risiko keamanan, atau inkonsistensi di berbagai platform.
Dukungan OAuth direncanakan untuk MCP, yang mungkin dapat membantu memperjelas penanganan identitas, namun sampai benar-benar diterapkan, model AI mungkin akan kesulitan dengan akses berbasis izin ke layanan pihak ketiga.
Ketergantungan Vendor dan Fragmentasi Ekosistem
MCP saat ini merupakan inisiatif yang dipimpin oleh Anthropic, yang menimbulkan pertanyaan tentang standarisasi jangka panjangnya. Seiring berkembangnya ekosistem AI, sangat mungkin pemain besar lain—seperti OpenAI atau DeepSeek—akan mengembangkan protokol mereka sendiri untuk interaksi AI dengan sistem.
Jika muncul beberapa standar yang saling bersaing, industri bisa terfragmentasi, memaksa pengembang memilih antara pendekatan yang berbeda dan tidak kompatibel. Apakah MCP akan tetap menjadi pendekatan utama atau hanya menjadi salah satu dari beberapa opsi yang bersaing masih belum pasti.
Akankah penyedia AI menstandarkan diri pada MCP?
MCP menawarkan kerangka universal untuk mengurangi fragmentasi dalam integrasi AI, di mana setiap koneksi saat ini memerlukan solusi khusus yang menambah kompleksitas.
Agar MCP menjadi standar yang diterima luas, penyedia AI utama perlu mengadopsinya. Perusahaan seperti OpenAI, Google DeepMind, dan Meta belum berkomitmen, sehingga keberlanjutan jangka panjangnya masih belum pasti. Tanpa kolaborasi industri secara luas, risiko munculnya banyak protokol yang bersaing tetap tinggi.
Beberapa perusahaan sudah mulai menggunakan MCP. Replit, Codeium, dan Sourcegraph telah mengintegrasikannya untuk mempermudah interaksi agen AI mereka dengan data terstruktur. Namun, adopsi yang lebih luas masih dibutuhkan agar MCP bisa melampaui tahap uji coba awal.
Selain perusahaan AI, upaya standarisasi global juga dapat memengaruhi masa depan MCP. Organisasi seperti ISO/IEC JTC 1/SC 42 sedang bekerja untuk mendefinisikan kerangka integrasi AI. Inisiatif nasional, seperti komite standar AI di Tiongkok, menunjukkan adanya persaingan untuk membentuk generasi protokol AI berikutnya.
MCP masih terus berkembang. Jika industri sepakat mengadopsinya, integrasi AI bisa menjadi lebih interoperabel dan skalabel. Namun, jika muncul standar yang bersaing, pengembang mungkin akan menghadapi ekosistem yang terfragmentasi daripada solusi yang terpadu.
Bangun Agen AI yang Terintegrasi dengan API
MCP mempermudah interaksi AI, namun otentikasi dan akses API terstruktur tetap menjadi tantangan utama. Botpress menawarkan dukungan OAuth dan JWT, memungkinkan agen AI mengotentikasi dengan aman dan berinteraksi dengan Slack, Google Calendar, Notion, dan lainnya.
Dengan Autonomous Node, agen AI dapat mengambil keputusan berbasis LLM dan menjalankan tugas secara dinamis. Botpress menyediakan cara terstruktur untuk membangun agen AI yang terhubung ke berbagai sistem.
Mulai membangun hari ini—Gratis.
FAQ
1. Apakah MCP dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan standar SOC 2, HIPAA, atau GDPR?
Ya, MCP dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan standar SOC 2, HIPAA, atau GDPR, namun kepatuhan tergantung pada bagaimana server MCP diimplementasikan dan dihosting. Anda harus memastikan penanganan data yang aman melalui enkripsi (saat disimpan dan saat transit), kontrol akses yang ketat, minimalisasi data, dan pencatatan audit.
2. Bagaimana agen AI menentukan kapan harus memicu MCP dibandingkan mengandalkan memori internal?
Agen AI menggunakan MCP ketika permintaan membutuhkan informasi terbaru atau eksternal yang tidak tersimpan di memori internal agen. Keputusan ini didasarkan pada rekayasa prompt atau aturan logika, seperti retrieval flag atau intent tertentu yang menandakan perlunya mengambil data terstruktur.
3. Apakah MCP kompatibel dengan arsitektur RAG (retrieval-augmented generation) yang sudah ada?
Ya, MCP kompatibel dengan arsitektur RAG karena berfungsi sebagai cara terstruktur bagi agen untuk mengambil informasi eksternal. Alih-alih membuat pemanggilan API secara manual, MCP memungkinkan agen AI melakukan pencarian kontekstual di berbagai sumber data.
4. Jenis alur kerja bisnis apa yang paling diuntungkan dari integrasi MCP?
Alur kerja bisnis dengan banyak sistem yang terpisah—seperti dukungan pelanggan, pemberdayaan penjualan, operasi TI, dan manajemen pengetahuan internal—merupakan yang paling diuntungkan dari integrasi MCP. MCP mempermudah akses data lintas silo, memungkinkan agen AI mengambil konteks yang dibutuhkan atau melakukan aksi tanpa perlu integrasi khusus untuk setiap alat.
5. Bagaimana startup dapat mengadopsi MCP tanpa harus merombak seluruh arsitektur data mereka?
Startup dapat mengadopsi MCP secara bertahap dengan mengimplementasikannya pada alat berdampak tinggi seperti Slack, HubSpot, atau Notion menggunakan konektor siap pakai atau handler kustom sederhana. Karena MCP mengabstraksi lapisan integrasi, tim dapat memperkenalkannya tanpa harus mengubah sistem backend secara menyeluruh.
.webp)
