Model Context Protocol: Univerzální konektor pro AI

Problém N×M integrací

Pokud jsou modely mozky agentové AI, Model Context Protocol (MCP) je univerzálním nervovým systémem, který spojuje agenty s podnikovým světem. Představený společností Anthropic a uvolněný jako open-source, MCP řeší integrační problém 'N×M' – připojení N modelů k M nástrojům.

Historicky znamenalo připojení LLM k novému nástroji (Google Drive, Slack, Linear) psaní vlastního wrapperu, správu autentifikace a formátování výstupu API pro kontextové okno konkrétního modelu. Každá kombinace model-nástroj vyžadovala unikátní kód. S rostoucím počtem modelů a nástrojů rostla komplexita exponenciálně.

MCP toto standardizuje pomocí jednotného JSON-RPC protokolu. MCP Server vytvořený pro PostgreSQL databázi může být okamžitě použit v Claude Desktop, v agentu LangGraph nebo ve skriptu PydanticAI – bez přepisování kódu konektoru. Mění to integraci na zážitek typu 'plug-and-play'.

Architektura a tři typy interakcí

MCP vytváří standardizované schéma pro tři klíčové typy interakcí, které pokrývají většinu podnikových potřeb:

Nástroje (Tools): Spustitelné funkce jako query_database, send_slack_message, create_jira_ticket
Zdroje (Resources): Přístup k datům jen na čtení přes URI – obsah souborů, logy, odpovědi API
Prompty: Předdefinované šablony pro standardizovanou interakci s různými systémy

Budování knihovny podnikových Skills

Pro specializované konzultační firmy je MCP technologickým základem pro službu 'Budování Skills'. Místo psaní vlastních Python funkcí pro databázi každého klienta můžete vyvinout knihovnu proprietárních MCP Serverů, které jsou znovupoužitelné napříč projekty.

Příklady specializovaných serverů: 'Účetní MCP' se připojuje k API Xero/QuickBooks a vystavuje nástroje jako get_unpaid_invoices nebo match_transaction. 'Právní MCP' se připojuje k LexisNexis nebo interním repozitářům smluv a vystavuje zdroje jako contract_clauses nebo regulatory_updates. 'DevOps MCP' se připojuje k AWS/Kubernetes na čtení logů a restartování služeb.

Opětovným použitím těchto otestovaných skills přes MCP mohou být nové klientské projekty sestaveny rychle stylem stavebnice Lego místo kódování od nuly. Dramaticky se zkracuje čas nasazení a snižuje riziko chyb.

Budování 'Privátního Brain-Trustu'

Pro službu 'Enterprise AI Tools' je MCP mechanismem doručení. Místo budování monolitické RAG aplikace vybudujete MCP Server obsluhující firemní znalostní bázi. Tento server vystavuje standardní nástroje jako search_policy_docs, get_client_history a summarize_meeting_notes.

Tyto nástroje potom mohou zaměstnanci přistupovat přes Claude Desktop (lokálně, bezpečně) nebo přes vlastní interní chatovací rozhraní. Zabezpečuje se konzistentní přístup k datům napříč organizací s jednotným rozhraním.

Síťový efekt MCP znamená, že můžete využívat komunitou vytvořené servery pro běžné nástroje, zatímco se soustředíte na vývoj vysoce hodnotných, na míru šitých podnikových konektorů.

Bezpečné vzory nasazení

Spouštění agentových nástrojů na podnikových datech vyžaduje přísnou bezpečnost. MCP podporuje několik bezpečnostních vzorů pro různé úrovně citlivosti dat.

Local/Stdio: Pro prostředí s vysokou bezpečností běží MCP servery lokálně jako podprocesy, komunikující přes standardní vstup/výstup. Data zůstávají striktně v bezpečné hranici.
SSE/WebSockets: Pro distribuované agenty MCP podporuje Server-Sent Events, umožňující vzdáleným agentům připojit se k centralizovaným datovým službám bezpečně přes HTTPS s autentifikací.
Princip nejmenších privilegií: MCP servery lze konfigurovat s přístupem jen na čtení. Agent může číst z účetní databáze, ale jen navrhovat (ne vykonávat) platby.
Granulární oprávnění: Každý nástroj může mít vlastní autorizační pravidla a audit log.

Praktický příklad: Legal Guard systém

Architektura 'Legal Guard' pro automatizaci kontroly interních směrnic využívá MCP jako páteř. MCP server monitoruje 'Úřední věstník EU' (webový zdroj) a interní SharePoint (dokumenty politik). Retriever používá Hybrid Search (Klíčové slovo + Vektor) na získání relevantních interních politik.

Reasoner (DeepSeek R1) hloubkově analyzuje konflikt mezi novým zákonem a starou politikou, generuje 'Analýzu mezer v souladu'. Drafter (Claude Opus 4.5) navrhuje konkrétní změny textu. Human-in-the-Loop kontrolní bod zajišťuje, že právní expert schválí změny před nasazením.

Celý systém je postaven na znovupoužitelných MCP komponentách, které lze nasadit u dalších klientů s minimálními úpravami.