Pagbubusisi sa Model Context Protocol (MCP)

Ika-sampung beses mo nang nire-rewire ang pipeline ng AI agent mo ngayong araw—isa na namang madaling masirang API integration, isa na namang manual na pagpasa ng context para lang hindi magka-aberya. Hardcoded na authentication flow, pag-normalisa ng API response, pagdugtong-dugtong ng endpoints—hindi ito pagbuo ng AI; integration hell ito.

Ang pagbuo ng AI agent na madaling nakakakuha ng datos mula sa iba’t ibang pinagmumulan ay dapat sana’y madali, pero ang totoo ngayon ay hiwa-hiwalay, paulit-ulit, at mahirap palawakin. Bawat tool ay may sariling wika, kaya napipilitan kang gumawa ng mga workaround imbes na tunay na automation.

Sinusubukan ng Anthropic na baguhin ito gamit ang Model Context Protocol (MCP)—isang pamantayang paraan para makuha at magamit ng AI agent ang panlabas na datos nang hindi na kailangang dumaan sa walang katapusang integration nightmare. Pero nasosolusyunan ba nito ang problema? Suriin natin.

Ano ang Protocol?

Ang protocol ay hanay ng mga tuntunin at kasunduan na nagtatakda kung paano nag-uusap at nagpapalitan ng datos ang mga sistema. Hindi tulad ng API na partikular sa implementasyon, ang protocol ay nagtatatag ng unibersal na pamantayan para sa interaksyon. Ilan sa mga kilalang halimbawa ay:

• HTTP (Hypertext Transfer Protocol) – Nagtatakda kung paano nag-uusap ang web browser at server.
• OAuth (Open Authorization Protocol) – Isang pamantayan para sa ligtas na authentication sa iba’t ibang plataporma.

Tinitiyak ng mga protocol ang interoperability—sa halip na bawat sistema ay mag-imbento ng sariling paraan ng pagpapalitan ng datos, pinapantay ng protocol ang proseso, nagpapababa ng komplikasyon at ginagawang mas scalable ang integrasyon.

Bagama’t hindi sapilitan o ipinapatupad ang mga protocol, ang malawakang paggamit nito ay maaaring bumuo ng pundasyon kung paano nagkakaugnayan ang mga sistema sa pandaigdigang saklaw—nakita natin ito sa HTTP na naging mas ligtas at tinanggap na HTTPS, na nagbago ng paraan ng pagpapadala ng datos sa internet.

Ano ang Model Context Protocol (MCP)?

Ang Model Context Protocol (MCP) ay isang bukas na pamantayan na binuo ng Anthropic upang pasimplehin ang pagkuha at pakikipag-ugnayan ng mga AI model sa panlabas na pinagkukunan ng datos.

Sa halip na kailanganin ng AI system ang custom na API integration, manual na estrukturadong kahilingan, at authentication kada serbisyo, nagbibigay ang MCP ng iisang balangkas para makuha, maproseso, at magamit ng AI agent ang estrukturadong datos sa pamantayang paraan.

Sa mas payak na paliwanag, tinutukoy ng MCP kung paano dapat humiling at gumamit ng panlabas na datos ang AI models—mula man ito sa database, API, cloud storage, o enterprise application—nang hindi na kailangang mag-hardcode ng API-specific na lohika para sa bawat pinagmumulan.

Bakit nilikha ang MCP?

Kailangan ng AI models, lalo na ang LLMs (large language models) at autonomous agents, ng access sa panlabas na tool at database para makabuo ng tama at may kontekstong tugon. Ngunit ang kasalukuyang AI-to-API na interaksyon ay hindi episyente at nagdudulot ng dagdag na trabaho sa mga developer.

Sa ngayon, ang pag-integrate ng AI agent sa panlabas na sistema ay nangangailangan ng:

• Custom na API integration para sa bawat tool (CRM, cloud storage, ticketing systems, atbp.).
• Pag-set up ng authentication kada API (OAuth, API key, session token).
• Manual na pag-format ng datos para magamit ng AI models ang API response.
• Pamamahala ng rate limit at error handling sa iba’t ibang serbisyo.

Hindi ito scalable. Bawat bagong integration ay nangangailangan ng custom na lohika, pag-debug, at maintenance, kaya bumabagal, nagmamahal, at nagiging marupok ang AI-driven automation.

Sa pamamagitan ng pagtukoy ng iisang protocol, ginagawang mas data-aware ng MCP ang AI models nang hindi na pinapahirapan ang mga developer na gumawa ng custom API bridge para sa bawat sistema na kailangang kausapin.

Paano gumagana ang MCP?

Sa ngayon, umaasa ang AI agent sa custom API calls, authentication kada serbisyo, at manual na pag-parse ng response, kaya nagkakaroon ng marupok na web ng integration na mahirap palawakin.

Sa halip na pilitin ang AI agent na makipag-ugnayan sa API nang paisa-isa, nagtatatag ang MCP ng iisang protocol na nagtatago ng komplikasyon ng authentication, pagpapatakbo ng kahilingan, at pag-format ng datos—kaya makakapagpokus ang AI system sa pag-aanalisa imbes na sa mababang antas ng integration logic.

Arkitektura ng MCP: Client-Server

Naka-base ang MCP sa client-server na modelo na nag-aayos kung paano kumukuha at nakikipag-ugnayan ang AI models sa panlabas na pinagkukunan ng datos.

• Ang MCP client ay maaaring AI agent, aplikasyon, o anumang sistemang humihiling ng estrukturadong datos.
• Ang MCP server ang nagsisilbing tagapamagitan, kumukuha ng datos mula sa iba’t ibang API, database, o enterprise system at ibinabalik ito sa pare-parehong format.

Sa halip na direktang magpadala ng API request ang AI models, MCP server ang humahawak sa komplikasyon ng authentication, pagkuha ng datos, at pag-normalisa ng tugon. Ibig sabihin, hindi na kailangang pamahalaan ng AI agent ang maraming API credential, iba-ibang format ng kahilingan, o hindi magkatugmang estruktura ng tugon.

Halimbawa, kung kailangan ng AI model ng impormasyon mula sa Google Drive, Slack, at isang database, hindi na nito kailangang magtanong sa bawat API nang hiwalay. Magpapadala lang ito ng iisang estrukturadong kahilingan sa MCP server, na siyang magpoproseso, kukuha ng datos mula sa mga kinakailangang pinagmumulan, at magbabalik ng maayos na tugon.

Lifecycle ng MCP Request-Response

Karaniwang sinusunod ng MCP ang estrukturadong siklo ng kahilingan at tugon na nag-aalis ng paulit-ulit na API calls at ginagawang pamantayan ang pagkuha ng datos.

1. Nagpapadala ang AI agent ng estrukturadong kahilingan sa MCP server. Sa halip na gumawa ng hiwa-hiwalay na API request, tinutukoy ng agent kung anong datos ang kailangan sa iisang format.

{
  "request_id": "xyz-987",
  "queries": [
    {
      "source": "github",
      "action": "get_recent_commits",
      "repo": "company/project"
    },
    {
      "source": "slack",
      "action": "fetch_unread_messages",
      "channel": "engineering"
    }
  ]
}

‍

2. Pinoproseso ng MCP server ang kahilingan sa pamamagitan ng pag-validate ng authentication, pag-check ng permiso, at pagtukoy kung aling panlabas na sistema ang dapat tanungin.

3. Sabay-sabay na isinasagawa ang mga query, ibig sabihin, nakukuha ang datos mula sa maraming serbisyo nang sabay, hindi sunud-sunod, kaya bumababa ang kabuuang pagkaantala.

4. Ang mga tugon mula sa iba’t ibang pinagmumulan ay ginagawang pamantayan sa estrukturadong format na madaling maproseso ng AI models.

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

Hindi tulad ng raw API response na kailangang mano-manong i-parse, tinitiyak ng MCP na lahat ng nakuha na datos ay sumusunod sa inaasahang estrukturadong format, kaya mas madali para sa AI models na maintindihan at magamit ito.

Pagpapatupad ng Query at Pagsasama ng Tugon

Dinisenyo ang MCP para gawing episyente ang pakikipag-ugnayan ng AI models sa panlabas na sistema sa pamamagitan ng estrukturadong proseso ng pagpapatupad.

1. Pag-validate ng kahilingan para matiyak na may sapat na permiso ang AI model bago kumuha ng datos.
2. Pag-route ng query para matukoy kung aling panlabas na serbisyo ang kailangang lapitan.
3. Sabay-sabay na pagpapatupad na kumukuha ng datos mula sa maraming pinagmumulan nang sabay, kaya nababawasan ang pagkaantala mula sa sunud-sunod na API request.
4. Pagsasama ng tugon para pagsamahin ang estrukturadong datos sa iisang tugon, kaya hindi na kailangang mano-manong iproseso ng AI models ang maraming raw API output.

Sa pamamagitan ng pagbawas ng paulit-ulit na kahilingan, pag-normalisa ng mga tugon, at sentralisadong authentication, inaalis ng MCP ang hindi kailangang API overhead at ginagawang mas masaklaw ang AI-driven automation.

Mga Limitasyon ng MCP

Ang Model Context Protocol (MCP) ay mahalagang hakbang para gawing mas kakayahan ang pakikipag-ugnayan ng mga modelo ng AI sa panlabas na mga sistema sa mas estrukturado at masaklaw na paraan. Ngunit tulad ng ibang bagong teknolohiya, may mga limitasyon ito na kailangang tugunan bago ito ganap na tanggapin.

Hamon sa Authentication

Isa sa pinakamalaking pangako ng MCP ay gawing hindi na gaanong umaasa ang AI agent sa API-specific na integration. Ngunit nananatiling malaking hamon ang authentication (AuthN).

Sa ngayon, magkakaiba ang paraan ng API authentication—may ilang serbisyo na gumagamit ng OAuth, ang iba naman ay API key, at mayroon ding nangangailangan ng session-based authentication. Dahil dito, nagiging matagal at magulo ang onboarding ng mga bagong API, at wala pang sariling authentication framework ang MCP para tugunan ang ganitong komplikasyon.

Kailangan pa rin ng MCP ng panlabas na mekanismo para sa authentication ng API requests, kaya ang mga AI agent na gumagamit ng MCP ay kailangang umasa sa karagdagang solusyon, tulad ng Composio, para pamahalaan ang API credentials. Nasa plano na ang authentication para sa MCP, ngunit habang hindi pa ito ganap na naipapatupad, kakailanganin pa rin ng mga developer ng alternatibong paraan para hawakan ang authentication sa iba’t ibang sistema.

Hindi Malinaw na Pamamahala ng Pagkakakilanlan

Isa pang hindi pa nareresolbang isyu ay ang identity management—sino ang nakikita ng panlabas na sistema kapag ang isang AI agent ay nagpadala ng request gamit ang MCP?

Halimbawa, kung ang isang AI assistant ay magtatanong sa Slack sa pamamagitan ng MCP, dapat bang kilalanin ng Slack ang request bilang galing sa:

• Ang end user? (Ibig sabihin, ang AI ay kumikilos para sa isang tao.)
• Ang mismong AI agent? (Na mangangailangan sa Slack na hiwalay na pamahalaan ang mga interaksyong batay sa AI.)
• Isang pinagsasaluhang system account? (Na maaaring magdulot ng mga isyu sa seguridad at kontrol sa pag-access.)

Mas nagiging komplikado pa ito sa mga kapaligirang pang-enterprise, kung saan ang mga patakaran sa access control ang nagtatakda kung sino ang maaaring kumuha ng anong datos. Kung walang malinaw na identity mapping, maaaring magkaproblema ang mga integrasyon ng MCP sa access, seguridad, o pagkakapare-pareho sa iba’t ibang plataporma.

Nakaplano ang suporta sa OAuth para sa MCP, na maaaring makatulong sa paglilinaw ng identity handling, ngunit habang hindi pa ito ganap na naipapatupad, maaaring mahirapan ang mga AI model sa permission-based na access sa mga third-party na serbisyo.

Vendor Lock-in at Pagkakawatak-watak ng Ekosistema

Sa ngayon, pinangungunahan ng Anthropic ang MCP, kaya may tanong tungkol sa pangmatagalang standardization nito. Habang umuunlad ang AI ecosystem, malaki ang posibilidad na ang iba pang malalaking kumpanya—tulad ng OpenAI o DeepSeek—ay gagawa rin ng sarili nilang mga protocol para sa AI-to-system interactions.

Kung lilitaw ang maraming magka-kompetensyang pamantayan, maaaring magkawatak-watak ang industriya, at mapipilitan ang mga developer na pumili sa pagitan ng iba’t ibang hindi magkatugmang paraan. Hindi pa tiyak kung mananatiling pangunahing pamantayan ang MCP o magiging isa lang ito sa maraming magka-kompetensyang opsyon.

Magkakaisa ba ang mga AI provider sa paggamit ng MCP?

Nag-aalok ang MCP ng pangkalahatang balangkas para mabawasan ang pagkakawatak-watak sa AI integrations, kung saan bawat koneksyon ay nangangailangan ng sariling solusyon na nagpapakomplika sa proseso.

Para maging malawak na pamantayan ang MCP, kailangang tanggapin ito ng mga pangunahing AI provider. Ang mga kumpanya tulad ng OpenAI, Google DeepMind, at Meta ay hindi pa nagpapahayag ng suporta, kaya hindi pa tiyak ang pangmatagalang kinabukasan nito. Kung walang malawakang pagtutulungan sa industriya, mataas ang panganib na magkaroon ng maraming magka-kompetensyang protocol.

May ilang kumpanya na nagsimula nang gumamit ng MCP. Na-integrate na ito ng Replit, Codeium, at Sourcegraph para mapadali ang pakikipag-ugnayan ng kanilang mga AI agent sa structured data. Gayunpaman, kailangan pa ng mas malawak na paggamit para umusad ang MCP mula sa paunang eksperimento.

Bukod sa mga AI na kumpanya, maaaring makaapekto sa kinabukasan ng MCP ang mga pandaigdigang pagsisikap sa standardization. Ang mga organisasyon tulad ng ISO/IEC JTC 1/SC 42 ay gumagawa ng mga balangkas para sa AI integration. Ang mga pambansang inisyatibo, gaya ng AI standards committee ng China, ay nagpapakita ng kumpetisyon sa paghubog ng susunod na henerasyon ng AI protocols.

Patuloy pang umuunlad ang MCP. Kung magkaisa ang industriya dito, maaaring maging mas magkatugma at mas madaling palawakin ang AI integrations. Ngunit kung lilitaw ang magka-kompetensyang pamantayan, maaaring harapin ng mga developer ang isang watak-watak na ekosistema imbes na iisang solusyon.

Gumawa ng mga AI agent na nag-iintegrate sa mga API

Pinapasimple ng MCP ang interaksyon ng AI, ngunit nananatiling hamon ang authentication at organisadong pag-access sa API. Nag-aalok ang Botpress ng suporta para sa OAuth at JWT, kaya makakapag-authenticate nang ligtas ang mga AI agent at makakakonekta sa Slack, Google Calendar, Notion, at iba pa.

Sa pamamagitan ng Autonomous Node, maaaring gumawa ng desisyon ang mga AI agent gamit ang LLM at magsagawa ng mga gawain nang dynamic. Nagbibigay ang Botpress ng organisadong paraan para bumuo ng AI agent na nakakakonekta sa iba’t ibang sistema.

Simulan ang paggawa ngayon—Libre!

FAQs

1. Maaaring i-configure ang MCP para sumunod sa mga pamantayan ng SOC 2, HIPAA, o GDPR?

Oo, maaaring i-configure ang MCP para sumunod sa SOC 2, HIPAA, o GDPR standards, ngunit nakadepende ito sa kung paano ipinatupad at hino-host ang MCP server. Kailangan tiyakin ang ligtas na paghawak ng datos sa pamamagitan ng encryption (habang nakaimbak at habang ipinapadala), mahigpit na access control, data minimization, at audit logging.

2. Paano nalalaman ng mga AI agent kung kailan dapat gamitin ang MCP at kailan aasa sa internal memory?

Ginagamit ng mga AI agent ang MCP kapag ang isang query ay nangangailangan ng pinakabagong o panlabas na impormasyon na wala sa internal memory ng agent. Ang desisyong ito ay batay sa prompt engineering o mga lohikal na patakaran, tulad ng retrieval flags o partikular na intensyon na nagpapahiwatig ng pangangailangang kumuha ng structured data.

3. Tugma ba ang MCP sa mga kasalukuyang arkitekturang RAG (retrieval-augmented generation)?

Oo, compatible ang MCP sa RAG na arkitektura dahil nagsisilbi itong organisadong paraan para makakuha ng panlabas na impormasyon ang mga agent. Sa halip na mano-manong mag-code ng API calls, pinapayagan ng MCP ang mga AI agent na magsagawa ng contextual lookup sa iba’t ibang pinagkukunan ng datos.

4. Anong mga uri ng workflow ng negosyo ang pinaka-nakikinabang sa integrasyon ng MCP?

Ang mga business workflow na may maraming magkakahiwalay na sistema—tulad ng customer support, sales enablement, IT operations, at internal knowledge management—ang pinaka-nakikinabang sa MCP integration. Pinapasimple ng MCP ang pag-access ng datos sa iba’t ibang silo, kaya makakakuha ng kinakailangang konteksto o makakagawa ng aksyon ang AI agent nang hindi na kailangang gumawa ng hiwalay na integration para sa bawat tool.

Paano magagamit ng mga startup ang MCP nang hindi kinakailangang baguhin ang buong arkitektura ng kanilang datos?

Maaaring unti-unting gamitin ng mga startup ang MCP sa pamamagitan ng pagpapatupad nito sa mga high-impact na tool tulad ng Slack, HubSpot, o Notion gamit ang mga handang connector o simpleng custom handler. Dahil ina-abstract ng MCP ang integration layer, maaaring ipakilala ito ng mga team nang hindi na kailangang baguhin ang backend systems.