Model Context Protocol, w skrócie MCP – nie mylić z MCU albo RCP – to otwarty standard od Anthropic, który coraz wyraźniej pcha się do środowisk programistycznych i narzędzi developerskich. Jeśli miałbym to porównać do czegoś prostego: MCP to takie USB dla AI – jeden interfejs, masa zastosowań, bez kombinowania z przejściówkami.

Dla tych, co wolą konkrety od definicji – chodzi o to, żeby modele językowe (Claude, ChatGPT, itd.) mogły gadać z naszymi aplikacjami, plikami i API bez ręcznego klejenia integracji na taśmę.

O co w tym wszystkim chodzi?

Wyobraź sobie, że Twoja AI ma jedno, sensowne, bezpieczne okno na cały Twój cyfrowy świat:

  • Twoje dokumenty?
  • Notatki z ostatniego spotkania?
  • Kod z GitHuba, CRM, bazka w Notion?
  • I jeszcze Slack, Trello, Google Drive, przeglądarka?

To właśnie robi MCP – tworzy standardową drogę komunikacji między AI a narzędziami, z których korzystasz. I co ważne – nie tylko do odczytu, ale również do wykonywania pewnych akcji na danych.

Przykład? Claude czy ChatGPT może zedytować Ci dokument, wrzucić commit na GitHuba, albo zaktualizować wpis w Notionie. Oczywiście, jeśli mu na to pozwolisz – wszystko jest kontrolowane i bezpieczne.

Gdzie to się przydaje?

Pamięć rozmów

Claude może „pamiętać”, co ostatnio mówiłeś. Tak, serio. Żadnych „nie wiem, nie pamiętam, bo nie mam kontekstu”. Dzięki MCP model może podpiąć się do serwera pamięci i mieć pełen obraz Twojej wcześniejszej komunikacji.

Praca z plikami

Potrzebujesz przeanalizować kilkaset dokumentów? Zrób kawę, a AI sobie poradzi. Po prostu dajesz dostęp do folderu, a Claude robi swoje. Przeszuka, wyciągnie, podsumuje. Jak ma być jeszcze szybciej – zrób prompt.

Integracje z narzędziami

MCP + GitHub = AI, które może przeglądać kod, analizować diffy, tworzyć issue albo… commitować. Brzmi jak magia, ale to już rzeczywistość. To samo z Notion, CRM-em, Google Drive, a nawet z Jira – choć tutaj AI może się jeszcze zniechęcić 😉

Przeglądanie internetu

AI może normalnie wejść na stronę, pobrać dane i coś z tym zrobić. Tak, w stylu: „wejdź na stronę X, sprawdź kurs dolara i wygeneruj raport do PDF”.

Jak to jest zbudowane?

MCP nie wymyśla koła na nowo – opiera się na klasycznym modelu klient-serwer. Tyle że składniki są nietypowe:

Komponent Co to robi
Host MCP Claude Desktop, Cursor IDE, IntelliJ z pluginem Continue, Zed, Replit…
Klient MCP Pośrednik. Łączy hosta z serwerem, trzyma 1:1 połączenie.
Serwer MCP Ekspozycja możliwości: odczyt plików, zapytania do bazy, dostęp do API.
Lokalne źródła Pliki i bazy na Twoim kompie.
Zdalne usługi Zewnętrzne systemy i API – czyli wszystko „po sieci”.

Co ciekawe – host może gadać z wieloma serwerami naraz. Np. Claude Desktop może ciągnąć kontekst z serwera pamięci i równolegle pisać commity przez GitHub MCP Server. I działa to naprawdę sprawnie.

Pogadajmy!
Masz do mnie jakieś pytanie, ofertę współpracy albo ciekawy projekt? Skorzystaj, z poniższego formularza kontaktowego.

Kto tego używa?

Społeczność open-source

Ponad 1000 serwerów MCP już dostępnych. Co tylko chcesz:

  • GitHub – AI robi pull requesty i commity.
  • Notion – aktualizacja dokumentacji, dodawanie tasków.
  • Slack – AI gada na kanale.
  • Jira – AI otwiera taski albo je domyka.
  • Google Drive – podsumowania dokumentów, edycja plików.

Więcej: https://glama.ai/mcp/servers

Cursor IDE, IntelliJ + Continue, Zed, Replit, Codeium

To już standard: kodujesz, a AI siedzi obok. Podpowiada, poprawia, generuje testy. Dzięki MCP może np. przeglądać całe repo, zrozumieć kontekst projektu i nie pytać co chwilę „a co to za zmienna X?”. No i może działać, nie tylko gadać.

Sam na tą chwilę używam zestawu IntelliJ + Continue, jakoś wolę narzędzia z IntelliJ niż oparte na Visual Studio Code.

Jak stworzyć swój własny serwer MCP?

  1. Wybierasz SDK – Python, Java, Kotlin, C#.
  2. Piszesz, co Twój serwer ma robić (np. dostęp do plików, zapytania SQL, itp.).
  3. Łączysz z hostem – i gotowe.

Repo znajdziesz tutaj: github.com/modelcontextprotocol
A dokumentacja (czytaj: jak to działa): docs.anthropic.com

Co dalej?

MCP dopiero się rozkręca. Ale kierunki są jasne:

  • Więcej usług – social media, HR, e-commerce.
  • Więcej gotowych serwerów – open-source działa prężnie.
  • AI jako asystent, a nie papla – czyli wykonuje akcje, nie tylko gada.
  • Optymalizacja pracy – mniej klikania, więcej działania.
  • Kontrola – użytkownik decyduje, do czego AI ma dostęp.
  • Bezpieczeństwo – rozwijane z głową, bo tu chodzi o dane.

TL;DR

MCP to jak uniwersalne złącze między AI a Twoimi narzędziami.
Dzięki niemu Claude, ChatGPT i inne modele mogą realnie działać w Twoim imieniu – pisać kod, przeszukiwać dokumenty, przeglądać sieć, analizować dane i automatyzować nudne rzeczy.

Jeśli AI ma Ci pomagać, a nie tylko gadać – MCP to konkret, który warto znać.