MCP jest jak nowa era. To USB-C dla sztucznej inteligencji

Rosnąca popularność agentów AI ujawniła paradoks: im bardziej wyrafinowane stają się modele, tym trudniej jest im konsekwentnie korzystać z zewnętrznych usług, danych i API. Programiści wciąż muszą szy­ć integra­cje na miarę — osobno dla każdego systemu i każdej ścieżki biznesowej. Skala tego problemu przypomina chaos wczesnego internetu sprzed upowszechnienia REST-owych interfejsów API. Potrzebny był wspólny język, który uporządkuje komunikację modeli z otoczeniem, i właśnie w tej roli pojawia się Model Context Protocol (MCP).

MCP ogłoszono w listopadzie 2024 r. jako otwarty protokół definiujący, w jaki sposób systemy przekazują modelom kontekst, zlecają wywołania narzędzi oraz pobierają dane. Jego twórcy inspirowali się Language Server Protocolem, jednak poszli dalej, przenosząc ciężar na logikę agentów i ich autonomiczne decyzje. Dzięki MCP model może sam wybierać narzędzia, łączyć je w sekwencje i korzystać z mechanizmów „human-in-the-loop”, jeśli potrzebna jest aprobata człowieka.

Architektura protokołu zakłada dwa główne byty. MCP client to interfejs, w którym działa agent – może to być IDE, aplikacja biurowa lub wyspecjalizowany pulpit biznesowy. MCP server udostępnia narzędzie bądź zestaw narzędzi, opisując je w formacie zrozumiałym dla modeli. W odróżnieniu od reaktywnego LSP, MCP wprowadza model wykonywania nastawiony na wykonywanie zadań end-to-end. Agent odbiera kontekst, wybiera funkcje i realizuje całość przepływu, a nie tylko pojedyncze podpowiedzi.

REKLAMA

Pierwsze masowe wdrożenia MCP pojawiły się w środowiskach deweloperskich. Edytor kodu Cursor, pełniący rolę MCP clienta, potrafi w kilku kliknięciach stać się klientem Slacka, przeglądarką lub generatorem obrazów – wystarczy podpiąć odpowiednie serwery. Deweloper nie opuszcza IDE, gdy chce wysłać e-mail, wykonać zapytanie SQL czy zebrać logi z przeglądarki. Efektem jest radykalne skrócenie pętli „piszę kod → testuję → iteruję”, a liczba kontekstowych przełączeń spada do zera.

Choć środowiska techniczne dały MCP najgłośniejszy rozgłos, równie szybki przyrost następuje po stronie klientów nietechnicznych. Claude Desktop pokazuje, że wystarczy przyjazny interfejs czatu, aby przeciętny pracownik obsługi klienta czy marketingu korzystał z tych samych serwerów MCP, co programista. W naturalnym języku uruchamia generator grafiki, system ticketowy albo pipeline do analizy danych – a narzędzia „rozumieją się” z modelem dzięki wspólnemu protokołowi. To zapowiedź wysypu branżowych klientów MCP: od CR-mów po aplikacje kadrowe.

Jeśli zostanie to zrobione dobrze, MCP może stać się domyślnym interfejsem dla interakcji AI z narzędziami i odblokować nową generację autonomicznych, multimodalnych i głęboko zintegrowanych doświadczeń AI.

Yoko Li

Partner , Andreessen Horowitz

Wokół protokołu wyrasta już pełny ekosystem. Po stronie serwerów prym wiodą rozwiązania „local-first”, ale w drodze są hostowane platformy i marketplace’y przypominające Redux dla bibliotek JavaScript. Usługi Mintlify, Smithery czy OpenTools pomagają generować i udostępniać serwery MCP tak samo łatwo, jak dziś publikuje się pakiet w npm. Równolegle pojawiają się warstwy infrastrukturalne. Cloudflare oferuje już skalowalne hostowanie, a Toolbase upraszcza zarządzanie kluczami i proxy dla lokalnych instalacji. Rynek zaczyna odtwarzać znany schemat „protokół → marketplace → toolchain”, który przyspieszył adopcję REST-ów dekadę temu.

Przed MCP stoją jednak wyzwania typowe dla młodych standardów. Brakuje wbudowanego uwierzytelniania i autoryzacji, co utrudnia wielodostępne wdrożenia SaaS-owe. Nie istnieje jeszcze oficjalny rejestr serwerów ani gateway zarządzający ruchem, cennikiem i politykami dostępu. Wieloetapowe przepływy wymagają zewnętrznych silników typu Inngest, by zapewnić wznawialność i kontrolę błędów. Dopóki powyższe luki nie zostaną załatane, przedsiębiorstwa muszą liczyć się z większym nakładem integracji własnych.

Długofalowe implikacje dla firm są znaczące. Przewaga konkurencyjna dostawców oprogramowania przesunie się z „najlepszego API” na „najbardziej użyteczną kolekcję narzędzi dla agentów”. Modele będą wybierać funkcje nie tyle według popularności, co według relacji koszt-czas-skuteczność, co może spłaszczyć dominację gigantów i dać przewagę wyspecjalizowanym niszom. Dokumentacja stanie się artefaktem krytycznym — czytelna nie tylko dla ludzi, lecz przede wszystkim dla modeli, aby serwery MCP mogły powstawać automatycznie i bezbłędnie. Wreszcie, hosting wszelkich aplikacji zacznie przypominać orkiestrację zadań wieloetapowych – z priorytetyzacją, kolejkowaniem i observability na poziomie pojedynczego narzędzia.

Dla menedżerów oznacza to konieczność dwóch równoległych działań. Z jednej strony warto już dziś testować MCP-gotowe narzędzia tam, gdzie agent AI może odciążyć ludzi: obsługa zgłoszeń, research rynkowy, przygotowanie materiałów marketingowych. Z drugiej — strategie produktowe wymagają rewizji pod kątem „eksportowalności” funkcji w formie serwera MCP: im łatwiej agent je znajdzie i wywoła, tym większe szanse na wysoką adopcję bez względu na interfejs końcowy. Pierwsze firmy włączają KPI typu „tool readiness” obok klasycznego „API uptime”. To dobry moment, aby nie zostać w tyle.

MCP dojrzewa szybko, a rok 2025 może przesądzić, czy stanie się on domyślną warstwą integracji AI z narzędziami. Dla biznesu to rzadko spotykana szansa: wczesna standaryzacja, która – przy odpowiednio elastycznej strategii – pozwala jednocześnie obniżyć koszt wdrożeń i otworzyć nowe modele przychodu. Kluczem będzie obserwowanie rozwoju ekosystemu, pilotażowe wdrożenia w obszarach o dużej korzyści kosztowej i przygotowanie własnych produktów do świata, w którym agent wybiera narzędzia tak samo naturalnie, jak dziś układa słowa w zdaniu.

Nowe fakty o MCP, które każda firma powinna znać

Od czasu pierwszej publikacji protokołu Model Context Protocol (MCP) w listopadzie 2024 r. rozwój ekosystemu przyspieszył znacznie szybciej, niż jeszcze kilka miesięcy temu przewidywali nawet entuzjaści sztucznej inteligencji.

Analiza Andreessen Horowitz pokazywała już w marcu 2025 r., że MCP może stać się „warstwą wykonywania” dla agentów AI, analogiczną do tego, czym kiedyś były REST-owe API dla internetu — czyli wspólnym językiem wymiany danych i wywołań funkcji między dowolnymi narzędziami a modelami LLM.

Adopcja przez największych graczy przyspiesza standaryzację

Przełomowym momentem było oficjalne włączenie MCP do SDK Agents oraz zapowiedź wsparcia w desktopowej aplikacji ChatGPT w marcu 2025 r. Dwa tygodnie później kompatybilność z protokołem potwierdził Google DeepMind. W efekcie w jednym rzędzie stanęły konkurujące dotąd ekosystemy Anthropic, OpenAI i Google, co znacząco zmniejszyło ryzyko „wojen formatów” i zabezpieczyło wieloletni horyzont inwestycji w MCP.

Skala: ponad tysiąc serwerów MCP w pół roku

Tempo rozbudowy ekosystemu najlepiej obrazuje liczba serwerów MCP — niezależnych mikro-usług opisujących narzędzia dla agentów. Według analizy Visor liczba publicznie dostępnych lub wewnętrznie wdrożonych serwerów przekroczyła tysiąc już w lutym 2025 r., czyli zaledwie pięć miesięcy po premierze protokołu.

Ta gęstość infrastruktury oznacza, że w praktyce można już dziś podłączyć agenta AI do najważniejszych aplikacji biurowych, baz danych czy platform e-commerce bez pisania dedykowanych integracji.

Prognozy Gartnera: standard w bramkach API i iPaaS przed końcem 2026 r.

Najświeższy raport Gartnera wskazuje, że do 2026 r. 75 % dostawców bramek API i połowa platform iPaaS zaoferuje natywne funkcje MCP, a do 2028 r. jedna trzecia całego oprogramowania korporacyjnego będzie zawierać komponenty agentic RAG, czyli systemy łączące wyszukiwanie kontekstu z generowaniem treści.

Dla menedżerów oznacza to, że inwestycja w MCP nie jest już eksperymentem, lecz realistyczną ścieżką wpisaną w plany większości dostawców infrastruktury.

„USB-C dla AI” — dlaczego porównanie jest trafne

Ars Technica określił MCP mianem „USB-C dla AI”, podkreślając, że daje on uniwersalną wtyczkę łączącą modele z dowolnym źródłem danych czy funkcją biznesową i zmusza rywali do współpracy tak, jak standaryzacja złączy wymusiła kompatybilność w świecie sprzętu.

Dla firm przekłada się to na mniejszą zależność od pojedynczego dostawcy modeli i możliwość budowania portfolio narzędzi, które w przyszłości będą obsługiwane przez wielu agentów.

Ryzyka bezpieczeństwa i ładu korporacyjnego

Dynamiczny przyrost serwerów pociąga za sobą rosnącą powierzchnię ataku. Badacze wskazali już konkretne wektory — od przejmowania promptów, przez eskalację uprawnień w łańcuchach wielu narzędzi, po podszywanie się pod zaufane serwery MCP. Gartner ostrzega dodatkowo, że brak wbudowanego modelu autoryzacji i szybko zmieniająca się specyfikacja mogą prowadzić do niespójnych implementacji oraz nowych zagrożeń dla łańcucha dostaw oprogramowania.

Oznacza to konieczność wdrożenia własnych polityk kluczy API, wielostopniowych mechanizmów OAuth oraz monitoringu ruchu między agentem a serwerami.

Implikacje dla modelu biznesowego i strategii produktowej

W miarę jak agent decyduje, z jakiego narzędzia skorzystać, przewaga konkurencyjna przesuwa się z jakości tradycyjnego API na „użyteczność” serwera MCP — mierzona czasem odpowiedzi, kosztem operacji i klarownością specyfikacji. Firmy dostarczające oprogramowanie powinny więc już dziś:

• Zapewnić swoim funkcjom warstwę MCP, aby stały się „odkrywalne” dla agentów bez względu na interfejs
• Przygotować dokumentację w formacie czytelnym dla modeli (np. llms.txt)
• Włączyć metryki „tool readiness” i „agent adoption” do dashboardów produktowych

Wnioski dla zarządów i działów IT

1. Planowanie budżetu na AI powinno obejmować zarówno pilotażowe wdrożenia agentów z gotowymi serwerami MCP (obsługa zgłoszeń, marketing, analityka danych), jak i rozwój własnych serwerów eksponujących krytyczne procesy.
2. W fazie eksperymentów warto ograniczyć się do serwerów lokalnych lub wewnętrznych; ekspozycja zewnętrzna wymaga twardych polityk bezpieczeństwa i kontroli wersji.
3. Monitorowanie prac nad standardowym „gatewayem MCP” jest kluczowe, bo to on prawdopodobnie rozwiąże problem multi-tenancy, rozliczeń i centralnego logowania ruchu.

Rok 2025 jawi się jako moment przesądzający o tym, czy MCP zostanie akceptowane jako domyślna warstwa integracji AI z narzędziami. Dla przedsiębiorstw, które nie chcą zostać w tyle, najlepszą strategią jest równoległe eksperymentowanie i budowanie kompetencji — tak, aby w chwili, gdy „USB-C dla AI” stanie się nie tyle opcją, co rynkowym standardem, być gotowym na płynne przełączenie się na nowy model działania.