Apa itu MCP dalam AI?

Apa itu MCP dalam AI?

Jika Anda bertanya-tanya apa itu MCP—dan mengapa orang-orang terus menyebutnya USB-C untuk aplikasi AI—Anda berada di tempat yang tepat. Singkatnya: MCP (Model Context Protocol) adalah cara terbuka bagi aplikasi dan agen AI untuk terhubung ke alat dan data eksternal tanpa tumpukan kode yang rumit. Protokol ini menstandardisasi cara model menemukan alat, meminta tindakan, dan menarik konteks—sehingga tim dapat terintegrasi sekali dan dapat digunakan kembali di mana saja. Bayangkan adaptor, bukan spageti. Dokumen resminya bahkan merujuk pada analogi USB-C. [1]

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Apa itu AI tepi
Pahami AI tepi, cara kerjanya, dan aplikasi utama di dunia nyata.

🔗 Apa itu AI generatif?
Pelajari bagaimana AI generatif membuat konten, model umum, dan penggunaan bisnis.

🔗 Apa itu AI agen?
Temukan AI agen, agen otonom, dan bagaimana mereka mengoordinasikan tugas-tugas yang rumit.

🔗 Apa itu skalabilitas AI
Jelajahi tantangan skalabilitas AI, pertimbangan infrastruktur, dan strategi pengoptimalan.

Apa itu MCP dalam AI? Jawaban singkatnya ⚡

MCP adalah protokol yang memungkinkan aplikasi AI ( host ) berkomunikasi dengan proses yang mengekspos kapabilitas ( server MCP ) melalui klien MCP di dalam aplikasi. Server dapat menawarkan sumber daya , perintah , dan alat . Komunikasi berjalan melalui JSON-RPC 2.0 —format permintaan/respons sederhana dengan metode, parameter, hasil, dan kesalahan—jadi jika Anda pernah menggunakan RPC, ini akan terasa familier. Beginilah cara agen berhenti terjebak dalam kotak obrolan mereka dan mulai melakukan pekerjaan yang bermanfaat. [2]

 

MCP di AI

Mengapa orang peduli: masalah N×M, sudah terpecahkan 🧩

Tanpa MCP, setiap kombinasi model-ke-alat memerlukan integrasi satu kali. Dengan MCP, sebuah alat mengimplementasikan satu server yang oleh klien mana pun yang kompatibel . CRM, log, dokumen, dan sistem build Anda tidak lagi menjadi pulau yang terisolasi. Ini bukan keajaiban—UX dan kebijakan tetap penting—tetapi spesifikasinya secara eksplisit memodelkan host, klien, dan server untuk mempersempit permukaan integrasi. [2]

Apa yang membuat MCP bermanfaat ✅

  • Interoperabilitas yang membosankan (dalam arti yang baik). Bangun server sekali; gunakan di beberapa aplikasi AI. [2]

  • Model mental "USB-C untuk AI". Server menormalkan API yang tidak umum menjadi bentuk yang familiar bagi model. Tidak sempurna, tetapi dapat menyelaraskan tim dengan cepat. [1]

  • Peralatan yang dapat ditemukan. Klien dapat membuat daftar peralatan, memvalidasi masukan, memanggilnya dengan parameter terstruktur, dan mendapatkan hasil terstruktur (dengan notifikasi ketika daftar peralatan berubah). [3]

  • Didukung di tempat pengembang berada. GitHub Copilot menghubungkan server MCP di berbagai IDE utama dan menambahkan alur registri plus kontrol kebijakan—sangat mudah diadopsi. [5]

  • Fleksibilitas transportasi. Gunakan stdio untuk lokal; tingkatkan ke HTTP yang dapat dialirkan ketika Anda membutuhkan batasan. Apa pun caranya: pesan JSON-RPC 2.0. [2]

Bagaimana MCP sebenarnya bekerja di balik layar 🔧

Saat runtime Anda memiliki tiga peran:

  1. Host – aplikasi AI yang memiliki sesi pengguna

  2. Klien – konektor di dalam host yang berbicara MCP

  3. Server – sebuah proses yang mengekspos sumber daya , perintah , dan alat

Mereka berbicara dengan JSON-RPC 2.0 : permintaan, respons, dan pemberitahuan—misalnya, pemberitahuan perubahan daftar alat sehingga UI dapat diperbarui secara langsung. [2][3]

Transportasi: gunakan stdio untuk server lokal yang kuat dan dapat di-sandbox; pindah ke HTTP ketika Anda memerlukan batas jaringan. [2]

Fitur server:

  • Sumber daya – data statis atau dinamis untuk konteks (file, skema, rekaman)

  • Prompt – instruksi yang dapat digunakan kembali dan berparameter

  • Alat – fungsi yang dapat dipanggil dengan input dan output yang diketik

Trio inilah yang membuat MCP terasa praktis, bukan teoritis. [3]

Di mana Anda akan bertemu MCP di alam liar 🌱

  • GitHub Copilot – Hubungkan server MCP di VS Code, JetBrains, dan Visual Studio. Terdapat registri dan kontrol kebijakan perusahaan untuk mengatur penggunaan. [5]

  • Windows – Dukungan tingkat OS (ODR/registri) sehingga agen dapat menemukan dan menggunakan server MCP dengan aman dengan persetujuan, pencatatan, dan kebijakan admin. [4]

Tabel perbandingan: pilihan untuk menerapkan MCP saat ini 📊

Agak berantakan sengaja karena tabel di dunia nyata tidak pernah berbaris dengan sempurna.

Alat atau pengaturan Untuk siapa ini? Harganya cukup terjangkau Mengapa ini berhasil dengan MCP
Server Copilot + MCP (IDE) Pengembang di editor Diperlukan kopilot Loop IDE yang ketat; memanggil alat MCP langsung dari obrolan; dukungan registri + kebijakan. [5]
Agen Windows + MCP TI & operasi perusahaan Set fitur Windows Penghalang tingkat OS, permintaan persetujuan, pencatatan, dan registri pada perangkat. [4]
Server DIY untuk API internal Tim platform Infrastruktur Anda Bungkus sistem lama sebagai alat-de-silo tanpa penulisan ulang; masukan/keluaran diketik. [3]

Keamanan, persetujuan, dan pagar pembatas 🛡️

MCP adalah format dan semantik kabel; kepercayaan ada di host dan OS . Windows menyoroti permintaan izin, registri, dan kait kebijakan, dan penerapan serius memperlakukan pemanggilan alat seperti menjalankan biner bertanda tangan. Singkatnya: agen Anda harus bertanya sebelum menyentuh benda tajam . [4]

Pola pragmatis yang bekerja dengan baik dengan spesifikasi:

  • Simpan alat sensitif secara lokal di stdio dengan hak istimewa paling sedikit

  • Alat jarak jauh gerbang dengan cakupan dan persetujuan yang eksplisit

  • Mencatat setiap panggilan (input/hasil) untuk audit

Metode terstruktur spesifikasi dan pemberitahuan JSON-RPC membuat kontrol ini konsisten di seluruh server. [2][3]

MCP vs alternatif: palu mana untuk paku yang mana? 🔨

  • Pemanggilan fungsi sederhana dalam satu tumpukan LLM – Sangat bagus ketika semua alat berada di bawah satu vendor. Tidak bagus ketika Anda ingin menggunakannya kembali di berbagai aplikasi/agen. MCP memisahkan alat dari satu vendor model. [2]

  • Plugin khusus per aplikasi – Berfungsi… hingga aplikasi kelima Anda. MCP memusatkan plugin tersebut ke dalam server yang dapat digunakan kembali. [2]

  • Arsitektur khusus RAG – Pengambilan data memang hebat, tetapi tindakan tetap penting . MCP memberi Anda tindakan terstruktur dan konteks. [3]

Kritik yang adil: analogi "USB-C" dapat mengaburkan perbedaan implementasi. Protokol hanya membantu jika UX dan kebijakannya baik. Nuansa itu sehat. [1]

Model mental minimal: meminta, menanggapi, memberi tahu 🧠

Bayangkan ini:

  • Klien bertanya ke server: metode: "tools/call", parameter: {...}

  • Server membalas dengan hasil atau kesalahan

  • Server dapat memberi tahu klien tentang perubahan daftar alat atau sumber daya baru sehingga UI diperbarui secara langsung

Inilah tepatnya bagaimana JSON-RPC seharusnya digunakan-dan bagaimana MCP menentukan penemuan dan pemanggilan alat. [3]

Catatan implementasi yang menghemat waktu Anda ⏱️

  • Mulailah dengan stdio. Jalur lokal termudah; mudah untuk di-sandbox dan di-debug. Beralihlah ke HTTP ketika Anda membutuhkan batasan. [2]

  • Skema masukan/keluaran alat Anda. Validasi Skema JSON yang kuat = panggilan yang dapat diprediksi dan percobaan ulang yang lebih aman. [3]

  • Utamakan operasi idempoten. Percobaan ulang memang terjadi; jangan membuat lima tiket secara tidak sengaja.

  • Manusia yang terlibat dalam penulisan. Tampilkan perbedaan/persetujuan sebelum tindakan destruktif; hal ini sejalan dengan persetujuan dan panduan kebijakan. [4]

Kasus penggunaan realistis yang dapat Anda kirim minggu ini 🚢

  • Pengetahuan + tindakan internal: Bungkus skrip wiki, tiket, dan penerapan sebagai alat MCP sehingga rekan satu tim dapat bertanya: “putar kembali penerapan terakhir dan tautkan insiden.” Satu permintaan, bukan lima tab. [3]

  • Operasi repo dari obrolan: Gunakan Copilot dengan server MCP untuk membuat daftar repo, membuka PR, dan mengelola masalah tanpa meninggalkan editor Anda. [5]

  • Alur kerja desktop dengan pagar pengaman: Di Windows, izinkan agen membaca folder atau memanggil CLI lokal dengan perintah persetujuan dan jejak audit. [4]

Pertanyaan yang sering diajukan tentang MCP ❓

Apakah MCP sebuah pustaka atau standar?
Ini adalah protokol . Vendor mengirimkan klien dan server yang mengimplementasikannya, tetapi spesifikasinya adalah sumber kebenaran. [2]

Bisakah MCP menggantikan kerangka kerja plugin saya?
Terkadang. Jika plugin Anda "panggil metode ini dengan argumen ini, dapatkan hasil terstruktur", MCP dapat menyatukannya. Hook siklus hidup aplikasi yang mendalam mungkin masih memerlukan plugin khusus. [3]

Apakah MCP mendukung streaming?
Ya, opsi transportasi mencakup HTTP yang dapat dialirkan, dan Anda dapat mengirimkan pembaruan tambahan melalui notifikasi. [2]

Apakah JSON-RPC sulit dipelajari?
Tidak. Ini adalah metode dasar + parameter + ID dalam JSON, yang sudah didukung oleh banyak pustaka—dan MCP menunjukkan dengan tepat bagaimana cara penggunaannya. [2]

Detail protokol kecil yang bermanfaat 📎

Setiap panggilan memiliki nama metode dan parameter yang diketik . Struktur tersebut memudahkan untuk melampirkan cakupan, persetujuan, dan jejak audit—jauh lebih sulit dengan perintah bentuk bebas. Dokumen Windows menunjukkan cara menghubungkan pemeriksaan ini ke dalam pengalaman OS. [4]

Sketsa arsitektur cepat yang bisa Anda coret di serbet 📝

Aplikasi host dengan obrolan → berisi klien MCP → membuka transportasi ke satu atau beberapa server → server menampilkan kapabilitas → model merencanakan langkah, memanggil alat, menerima hasil terstruktur → obrolan menampilkan perbedaan/pratinjau → pengguna menyetujui → langkah berikutnya. Bukan sihir—hanya pipa ledeng yang tidak mengganggu. [2]

Catatan Akhir – Terlalu Panjang, Saya Tidak Membacanya 🎯

MCP mengubah ekosistem alat yang kacau menjadi sesuatu yang dapat Anda pahami. MCP tidak akan menulis kebijakan keamanan atau UI Anda, tetapi memberi Anda kerangka kerja yang membosankan dan dapat diprediksi untuk tindakan + konteks . Mulailah dengan adopsi yang lancar - atau Anda dengan perintah persetujuan - lalu bungkus sistem internal sebagai server sehingga agen Anda dapat melakukan pekerjaan nyata tanpa labirin adaptor khusus. Begitulah cara standar menang. [5][4]

Referensi

  1. Ikhtisar MCP & analogi “USB-C” – Protokol Konteks Model: Apa itu MCP?

  2. Spesifikasi otoritatif (peran, JSON-RPC, transportasi, keamanan) – Spesifikasi Protokol Konteks Model (18-06-2025)

  3. Alat, skema, penemuan & notifikasi – Fitur Server MCP: Alat

  4. Integrasi Windows (ODR/registri, persetujuan, pencatatan, kebijakan) – Protokol Konteks Model (MCP) di Windows – Tinjauan Umum

  5. Adopsi & manajemen IDE – Memperluas Obrolan Kopilot GitHub dengan server MCP

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami

Kembali ke blog