MCP (Model Context Protocol)

Zajímavost ze světa 

Model Context Protocol představila společnost Anthropic v roce 2024 jako otevřený standard. Cílem bylo sjednotit, jak modely umělé inteligence sahají po nástrojích a datech, podobně jako kdysi sjednotila propojení webu standardní rozhraní.[1] 

Co v článku najdete 

• Co je MCP a k čemu slouží 
• Jaký problém MCP řeší 
• Jaký je vztah MCP a API 
• Jak MCP funguje v praxi 
• Proč roste význam MCP pro ERP a AI 
• Jaké přínosy MCP přináší firmám 
• Jaká rizika je třeba u MCP hlídat 
• Jak se na MCP připravit ve firmě 

Co je MCP a k čemu slouží 

MCP je otevřený standard pro propojení modelů umělé inteligence s nástroji a daty. Definuje domluvený způsob, jak model požádá o data nebo o spuštění funkce a jak mu nástroj odpoví [1]. 

Jazykový model sám o sobě pracuje jen s textem, který dostane na vstupu. Nemá přímý přístup k firemní databázi ani k aktuálním datům. MCP tuto mezeru překlenuje a dává modelu bezpečnou cestu, jak si o potřebná data nebo akci říct [1]. 

Standard představila společnost Anthropic v roce 2024 a zveřejnila ho jako otevřený, takže ho může používat kdokoli [1]. To je důležité, protože otevřenost usnadňuje, aby ho přijaly různé nástroje i systémy. 

Jaký problém MCP řeší 

Bez společného standardu se každé propojení modelu s nástrojem řešilo zvlášť. Pro každou databázi, každý systém a každou funkci se psalo vlastní rozhraní. To je pracné a šplatně se to udržuje [1]. 

MCP přináší jeden domluvený způsob, jak modely komunikují s okolím. Nástroj, který standard podporuje, lze připojit k libovolnému modelu, který ho také podporuje, bez psaní propojení znovu [1]. 

Tím se propojení umělé inteligence s firemními systémy zjednodušuje podobně, jako kdysi standardní webová rozhraní zjednodušila propojení programů na internetu. 

Jaký je vztah MCP a API 

MCP a API mají hodně společného. Obojí je domluvený způsob, jak si dva programy předávají data. Liší se ale účelem a tím, pro koho jsou navržené [1]. 

Hledisko	Klasické API	MCP
Účel	Propojení programů obecně	Propojení AI s nástroji a daty
Pro koho	Vývojář propojuje systémy	Model si sám říká o data a akce
Standardizace	Styl jako REST, jinak různé	Jeden společný protokol
Kontext	Bez znalosti záměru volání	Navržen pro práci s kontextem modelu

Zdroj: Anthropic (2024). Model Context Protocol. modelcontextprotocol.io.

MCP klasické API nenahrazuje. Často na něm staví, protože nástroj zpřístupní data přes API a MCP je nad tím sjednotí pro modely umělé inteligence [1]. Pro firmu je tak MCP další vrstvou integrace systémů, tentokrát směrem k AI. 

Jak MCP funguje v praxi 

V základu jsou v MCP dvě strany. Na jedné je model s aplikací, která ho používá, na druhé je server, který zpřístupňuje nástroj nebo data. Model si přes protokol vyžádá, co potřebuje, a server odpoví [1]. 

Prvek	Role v MCP
Model a aplikace	Žádá o data nebo o spuštění funkce
Protokol	Domluvený způsob předávání zpráv
Server nástroje	Zpřístupňuje data nebo akci
Zdroj dat nebo funkce	Vlastní databáze, systém nebo služba

Zdroj: Anthropic (2024). Model Context Protocol. modelcontextprotocol.io.

Příkladem může být asistent, který má odpovědět na dotaz o stavu zakázky. Přes MCP si vyžádá data z ERP, dostane aktuální stav a odpoví nad reálnými údaji místo obecné domněnky [1]. 

Proč roste význam MCP pro ERP a AI 

Umělá inteligence se dostává do podnikových systémů a firmy chtějí, aby pracovala nad jejich vlastními daty. Tady naráží na to, že model sám firemní data nezná. MCP dává standardní a bezpečnou cestu, jak mu je zpřístupnit [1]. 

Pro ERP jako Helios to znamená, že nad podnikovými daty může bezpečně běžet asistent, který odpovídá na dotazy o skladu, zakázkách nebo výrobě nad aktuálními údaji. Díky standardu se takové propojení nemusí pro každý nástroj stavět od nuly [1]. 

Oblast ERP	Co může AI přes MCP zpřístupnit
Sklady	Aktuální stav zásob a pohyby materiálu
Zakázky	Stav a průběh konkrétní objednávky
Výroba	Postup zakázky a stav výrobních příkazů
Reporting	Podklady a přehledy nad reálnými daty

Zdroj: Anthropic (2024). Model Context Protocol. modelcontextprotocol.io.

Význam MCP proto poroste s tím, jak se umělá inteligence stane běžnou součástí firemního softwaru a poptávka po propojení s reálnými daty bude sílit. 

Jaké přínosy MCP přináší firmám 

• Jeden standard místo zvláštního propojení pro každý nástroj 
• Bezpečná cesta, jak dát AI přístup k firemním datům 
• Méně vývojové práce při napojování nových nástrojů 
• Odpovědi modelu nad aktuálními reálnými daty firmy 
• Otevřenost, takže standard není vázán na jednoho dodavatele 

Hlavní přínos je v tom, že MCP propojení umělé inteligence s daty standardizuje. Co se dřív řešilo pokaždé znovu, lze díky jednomu protokolu připojit opakovaně [1]. 

Jaká rizika je třeba u MCP hlídat 

Jakmile model dostane přístup k firemním datům, je nutné hlídat bezpečnost. Platí zde stejná pravidla jako u rozhraní API. Je třeba řešit, kdo a k čemu smí přistupovat a jak jsou data chráněna [2]. 

Riziko	Na co dát pozor
Přístup k datům	Omezit, co model přes nástroj uvidí
Bezpečnost přenosu	Šifrovat a ověřovat komunikaci
Důvěryhodnost nástroje	Připojovat jen ověřené servery
Kontrola akcí	Hlídat, co smí model spustit

Zdroj: ISO/IEC 25010:2011. Systems and software engineering. Quality models (SQuaRE).

Bezpečnost patří mezi měřitelné vlastnosti kvality softwaru podle normy pro hodnocení softwarových produktů [2]. U propojení AI s firemními daty je proto stejně zásadní jako samotná funkčnost. 

Jak se na MCP připravit ve firmě 

• Ujasněte si, k jakým datům by měla mít AI přístup a k jakým ne 
• Zmapujte, které systémy už nabízejí rozhraní pro napojení 
• Začněte malým a dobře ohraničeným případem užití 
• Ošetřete bezpečnost a oprávnění dříve než rozsah rozšíříte 
• Vyhodnoťte přínos, než propojení rozšíříte na další oblasti 

MCP je mladý standard, ale staví na osvědčených principech propojení systémů. Firmě se vyplatí začít opatrně a u jasně vymezené úlohy než AI pustí k širokým datům [1]. 

Jak připravit Helios na propojení s AI 

Propojení umělé inteligence s firemními daty má smysl jen tehdy, když je bezpečné a navržené podle skutečných potřeb. Společnost NVSP dodává ERP Helios a pomáhá firmám připravit data a systémy na nové možnosti propojení. Prohlédněte si nabídku produktů NVSP a proberte, jak vaše systémy prázpustit na budoucí propojení s AI. 

Shrnutí 

MCP, neboli Model Context Protocol, je otevřený standard představený společností Anthropic v roce 2024. Slouží k propojení modelů umělé inteligence s nástroji a daty. Řeší problém, že každé propojení AI s nástrojem se dříve psalo zvlášť, a nabízí jeden společný protokol. Vztahuje se k API, často na něm staví, ale je navržený přímo pro umělou inteligenci. Pro ERP jako Helios otevírá cestu k asistentům, kteří pracují nad reálnými firemními daty. Význam standardu roste s nástupem AI v podnikových systémech. 

Časté otázky 

What znamená zkratka MCP 

MCP je Model Context Protocol, otevřený standard pro propojení modelů umělé inteligence s nástroji a daty, který v roce 2024 představila společnost Anthropic [1]. 

Jaký je rozdíl mezi MCP a API 

API propojuje programy obecně, MCP je navržený přímo pro propojení umělé inteligence s nástroji a daty. MCP často na API staví a sjednocuje ho pro modely [1]. 

Proč je MCP důležitý pro ERP 

Umožňuje nad daty ERP jako Helios bezpečně provozovat asistenty s umělou inteligencí, kteří odpovídají nad aktuálními reálnými údaji [1]. 

Použité zdroje a literatura 

Instituce a reporty 

[1] Anthropic (2024). Model Context Protocol. modelcontextprotocol.io. 

Standardy a normy 

[2] ISO/IEC 25010:2011. Systems and software engineering. Quality models (SQuaRE).