Czym jest Model Context Protocol
Model Context Protocol, czyli MCP, określa, jak aplikacja AI komunikuje się z systemami zewnętrznymi. Bez standardu każda para aplikacji AI i systemu wymaga własnej integracji. Z MCP każdy system opakowuje się raz w serwer, a korzystać z niego może każda aplikacja, która zna protokół.
Anthropic udostępnił MCP jako open source 25 listopada 2024 r. 9 grudnia 2025 r. przekazał protokół Agentic AI Foundation, funduszowi celowemu przy Linux Foundation, który Anthropic współzałożył z Block i OpenAI, przy wsparciu Google, Microsoftu, AWS, Cloudflare i Bloomberga. W tym momencie Anthropic naliczył ponad 10 000 aktywnych publicznych serwerów MCP.
Specyfikacja jest publikowana na modelcontextprotocol.io i wersjonowana datą. Aktualna wersja nosi datę 28 lipca 2026 r.
Jak działa serwer MCP
MCP ma trzy role. Host to aplikacja AI, z której korzysta człowiek, na przykład Claude lub IDE. Wewnątrz niej klient MCP utrzymuje połączenie z jednym serwerem. Serwer MCP to program, który udostępnia system. Host może łączyć się z wieloma serwerami naraz, po jednym kliencie na każdy.
Serwery działają na jeden z dwóch sposobów. Serwer lokalny działa na tym samym komputerze co host i komunikuje się przez stdio. Serwer zdalny działa jako usługa internetowa i komunikuje się przez Streamable HTTP, który w wersji specyfikacji z marca 2025 r. zastąpił starszy transport oparty na server-sent events.
| Co oferuje serwer | Czym jest | Kto to kontroluje | Przykład |
|---|---|---|---|
| Narzędzia | Funkcje, które model może wywołać, aby pobrać dane lub wykonać działanie | Model, przy czym człowiek może odrzucić każde wywołanie | Utworzyć zgłoszenie, uruchomić zapytanie do bazy danych |
| Zasoby | Dane, które aplikacja może odczytać i przekazać modelowi | Aplikacja | Plik, rekord klienta, schemat bazy danych |
| Prompty | Szablony wielokrotnego użytku do typowych zadań | Użytkownik | Streść to konto, przejrzyj tę umowę |
Każde narzędzie ma nazwę, opis i schemat danych wejściowych. Model czyta te opisy, aby zdecydować, którego narzędzia użyć, dlatego kilka jasnych, wąskich narzędzi sprawdza się lepiej niż jedno narzędzie do wszystkiego.
Przykłady serwerów MCP w firmach
Firma zwykle dochodzi do jednego serwera MCP na każdy system, z którym AI ma pracować. Typowe to:
- CRM: wyszukanie klienta, odczyt ostatniej aktywności, zapis notatki z rozmowy.
- Dokumenty: przeszukiwanie umów, polityk i ofert oraz odczyt fragmentów, które odpowiadają na pytanie.
- Zgłoszenia: otwieranie, aktualizowanie i kierowanie zgłoszeń w service desku.
- Bazy danych: zapytania tylko do odczytu na potrzeby raportów, ze schematem udostępnionym jako zasób.
- Usługi wewnętrzne: ceny, stany magazynowe, status zamówień lub zatwierdzenia, za własnymi API firmy.
Wielu dostawców publikuje własne serwery. W Claude gotowe konektory obejmują narzędzia takie jak Google Drive, Gmail, Kalendarz Google, GitHub, Microsoft 365 i Slack, a własne konektory sięgają do dowolnego zdalnego serwera MCP. Systemy wewnętrzne zwykle wymagają serwera zbudowanego specjalnie dla nich.
Które platformy AI obsługują MCP
| Platforma | Jak korzysta z serwerów MCP |
|---|---|
| Claude | Własne konektory do zdalnych serwerów MCP w Claude, Cowork i Claude Desktop, w każdym planie od Free do Enterprise. W planach Team i Enterprise konektory włącza właściciel. |
| Claude Code | Serwery lokalne przez stdio i serwery zdalne przez HTTP. |
| Claude API | Konektor MCP, w wersji beta, pozwala żądaniu API korzystać ze zdalnych serwerów MCP. |
| ChatGPT | Tryb deweloperski daje pełną obsługę klienta MCP w przeglądarce dla kont Plus, Pro, Business, Enterprise i Education. |
| OpenAI API | Narzędzie MCP w Responses API. |
| Microsoft | MCP w Copilot Studio, ogólnie dostępny od 29 maja 2025 r. Natywna obsługa MCP w Windows jest w publicznej wersji zapoznawczej od 18 listopada 2025 r. |
| Gemini CLI obsługuje serwery MCP, a 10 grudnia 2025 r. Google ogłosił zarządzane zdalne serwery MCP dla usług Google Cloud. | |
| Narzędzia deweloperskie | Między innymi Cursor i VS Code działają jako klienci MCP. |
Ponieważ protokół jest wszędzie ten sam, jeden dobrze zbudowany serwer może dziś obsługiwać Claude, a jutro inną aplikację AI.
Bezpieczeństwo i ład
Serwer MCP może odczytywać i zmieniać prawdziwe systemy, więc zasługuje na taką samą staranność jak każda integracja z danymi produkcyjnymi.
- Autoryzacja. Dla serwerów zdalnych specyfikacja stosuje OAuth 2.1: chroniony serwer działa jako serwer zasobów, a klienci uzyskują tokeny wydane dla tego konkretnego serwera. Serwer nie może akceptować tokenów wydanych dla czegokolwiek innego. Serwery lokalne pobierają dane uwierzytelniające ze środowiska, w którym działają.
- Niezaufane opisy. Model kieruje się opisami narzędzi, więc złośliwy serwer może ukryć w nich instrukcje; ten atak Invariant Labs nazwało tool poisoning w kwietniu 2025 r. Specyfikacja zaleca traktować opisy narzędzi jako niezaufane, chyba że pochodzą z zaufanego serwera.
- Najmniejsze uprawnienia. Dajcie każdemu serwerowi tylko zakresy, których potrzebuje, zacznijcie od trybu tylko do odczytu i wymagajcie zatwierdzenia przez człowieka dla działań, które wysyłają, płacą lub usuwają.
- Lista zatwierdzonych. Ustalcie, z jakimi serwerami ludzie mogą się łączyć, i sprawdzajcie nowe, zanim zostaną włączone.
- Logi. Zapisujcie, jakie narzędzia wywołano, kto to zrobił i z jakim wynikiem.
Zbudować serwer MCP czy użyć istniejącego
Zacznijcie od tego, co istnieje. Jeśli dostawca systemu publikuje serwer MCP lub konektor, to zwykle najszybsza i najbezpieczniejsza droga. Własny serwer budujcie wtedy, gdy system jest wewnętrzny, gdy potrzebujecie ściślejszej kontroli nad tym, co może robić model, albo gdy istniejący serwer udostępnia znacznie więcej, niż chcecie.
Dobry własny serwer jest mały: garść narzędzi o jasnych nazwach i opisach, dane wejściowe sprawdzane ze schematem, komunikaty o błędach zrozumiałe dla modelu i logowanie przez dostawcę tożsamości firmy. Testujcie go na prawdziwych zadaniach, które ludzie będą dawać AI, a nie tylko testami jednostkowymi.
Zobaczcie, jak budujemy serwery MCP i konektory dla Claude Enterprise.
Źródła
- Anthropic: Introducing the Model Context Protocol, 25 listopada 2024 r.
- Anthropic: Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation, 9 grudnia 2025 r.
- Model Context Protocol specification, version 2026-07-28
- MCP specification: authorization
- MCP specification: security best practices
- Claude Help Center: about custom connectors
- OpenAI: developer mode and MCP in ChatGPT
- Microsoft: MCP generally available in Copilot Studio
- Google Cloud: official MCP support for Google services
- Invariant Labs: tool poisoning attacks on MCP