- 14 października 2025
- Posted by: AndrzejGajewski
- Categories: Bez kategorii, zarządzanie projektami
MCP – czyli odkrycie, które zmienia sposób, w jaki AI rozmawia z naszymi danymi
Niedawno ukończyłem szkolenie “Introduction to Model Context Protocol” w Anthropic Academy. To było jak otwarcie nowych drzwi w świecie, w którym funkcjonuję od lat. Projekty, dane, integracje – wszystko nagle zaczęło układać się w nową, prostszą całość.
Pomyślałem sobie – czemu się tym nie podzielić?
Co to w ogóle jest ten MCP?
Wyobraź sobie taką sytuację. Masz asystenta AI – inteligentnego, błyskotliwego, potrafi odpowiadać na trudne pytania. Ale jest jeden problem. Nie ma dostępu do Twoich danych. Nie wie co jest w Twoim Google Drive, nie widzi harmonogramu w kalendarzu, nie ma pojęcia co dzieje się w Twoich projektach.
To jak zatrudnienie najlepszego project managera na świecie, ale bez dostępu do dokumentacji projektowej.
Model Context Protocol to właśnie rozwiązanie tego problemu. To otwarty standard stworzony przez Anthropic, który działa jak uniwersalny adapter – podobnie jak USB-C dla urządzeń elektronicznych. Pozwala modelom AI (Claude, ChatGPT i innym) łączyć się z Twoimi danymi, narzędziami i systemami. Bezpiecznie. Kontrolowanie. Efektywnie.
Dlaczego ktoś w ogóle wymyślił MCP?
Dawniej (czyli jeszcze kilka miesięcy temu) każdy, kto chciał podłączyć AI do swoich danych, musiał stworzyć własną, dedykowaną integrację. Chcesz, żeby AI czytało z Google Drive? Musisz napisać kod. Chcesz dodać Slack? Znowu kod. GitHub? Kolejna integracja.
To nazywało się problemem N×M – gdzie N to liczba aplikacji AI, a M to liczba źródeł danych. Im więcej aplikacji i źródeł, tym więcej pracy. Tym większy chaos.
MCP rozwiązuje to poprzez standaryzację. Raz stworzony serwer MCP może być użyty przez dowolną aplikację AI wspierającą ten protokół. Zapisujesz raz, używasz wszędzie.
Jak to działa w praktyce?
System jest prosty jak konstrukcja. Składa się z trzech elementów:
Serwer MCP – to on udostępnia dane. Może to być dostęp do lokalnych plików, bazy danych, Google Drive, Slacka czy GitHub.
Klient MCP – mieszka wewnątrz aplikacji AI i komunikuje się z serwerem. To on tłumaczy żądania modelu AI na język, który rozumie serwer.
Host (gospodarz) – to aplikacja AI, którą używasz. Na przykład Claude Desktop czy inne narzędzie wspierające MCP.
Gdy zadajesz pytanie swojemu AI, klient MCP sprawdza, jakie serwery są dostępne, wybiera te potrzebne do odpowiedzi, pobiera dane i przekazuje je modelowi. Model odpowiada, znając kontekst Twojej pracy.
Czego MCP nie jest?
Tu trzeba być szczerym. MCP to nie jest biblioteka kodu, którą po prostu instalujesz. To specyfikacja – jak REST czy GraphQL, tylko dla AI. To zestaw zasad, jak AI powinno rozmawiać z danymi.
Nie jest też magiczną różdżką, która sama zrobi wszystko za Ciebie. Model AI nadal bazuje na swojej wiedzy i rozumowaniu. MCP tylko dostarcza mu narzędzi do wypełnienia luk – dostępu do świeżych, aktualnych danych, których model sam nie zna.
Pytania, które pewnie Ci chodzą po głowie
1. Czy to bezpieczne?
Tak, jeśli robisz to dobrze. MCP pozwala Ci kontrolować, do jakich danych AI ma dostęp. To Ty decydujesz, które foldery może czytać, które bazy danych może odpytywać. System działa na zasadzie uprawnień – model nie dostanie dostępu do niczego, czego mu nie pozwolisz.
2. Czy muszę być programistą, żeby z tego korzystać?
Nie do końca. Istnieją już gotowe serwery MCP dla popularnych systemów – Google Drive, Slack, GitHub, Postgres. Możesz je po prostu podłączyć. Jeśli chcesz stworzyć własny serwer dla specyficznych potrzeb – wtedy tak, przyda się znajomość programowania. Ale dostępne są SDK w Pythonie, TypeScript, Javie i innych językach, które ułatwiają robotę.
3. Czym MCP różni się od zwykłego API?
API jest stworzone dla programistów – wiesz dokładnie, co chcesz wywołać i kiedy. MCP jest stworzone dla modeli AI. Dostarcza metadane i opisy, które pomagają modelowi zrozumieć, jakie narzędzia są dostępne i kiedy ich użyć. Model sam decyduje, co i kiedy wywołać, na podstawie kontekstu.
4. Kto już używa MCP?
Lista rośnie szybko. Block, Apollo, Replit, Sourcegraph, Zed – to tylko początek. Microsoft, IBM, wiele innych firm eksperymentuje z MCP. OpenAI i Google DeepMind też przyjrzały się protokołowi. To dopiero początek ekosystemu, ale rozwija się błyskawicznie.
5. Czy da się to wdrożyć w mojej firmie?
Tak. Możesz zacząć od prostych rzeczy – na przykład podłączyć Claude Desktop do lokalnych plików przez gotowy serwer. Potem stopniowo dodawać kolejne źródła danych. Duże organizacje mogą budować dedykowane serwery MCP dla swoich systemów wewnętrznych, zachowując pełną kontrolę nad bezpieczeństwem.
Gdzie widzę przyszłość MCP?
W projektach. W codziennej pracy każdego project managera, programisty, analityka.
Wyobraź sobie asystenta AI, który:
- Czyta dokumentację Twojego projektu z Drive
- Sprawdza status zadań w systemie zarządzania projektami
- Analizuje dane z baz danych
- Podsumowuje spotkania ze Slacka
- Generuje raporty oparte na świeżych danych
Wszystko to w jednym miejscu. Bez przełączania się między dziesiątkami aplikacji. Bez kopiowania i wklejania. Bez tracenia kontekstu.
To nie jest science fiction. To już się dzieje.
Co dalej?
MCP jest otwartoźródłowy. Każdy może tworzyć własne serwery, dzielić się nimi ze społecznością. Ekosystem rośnie każdego dnia. Pojawiają się nowe integracje, nowe przypadki użycia, nowe pomysły.
Dla mnie jako project managera i trenera zarządzania projektami to ogromna szansa. Możliwość automatyzacji tego, co powtarzalne. Możliwość skupienia się na tym, co naprawdę ważne – na ludziach, na strategii, na rozwiązywaniu problemów.
Bo przecież o to chodzi w projektach. Nie o narzędzia same w sobie. Tylko o to, jak one pomagają nam osiągać cele.
Chcesz wiedzieć więcej?
Jeśli temat Cię zainteresował – zerknij na oficjalną dokumentację MCP na modelcontextprotocol.io. Tam znajdziesz szczegóły techniczne, przykłady kodu, listę dostępnych serwerów.
A jeśli zastanawiasz się, jak MCP może pomóc w Twoich projektach – daj znać w komentarzach. Chętnie podzielę się swoimi przemyśleniami.
Bo jak zawsze powtarzam – najważniejszy projekt to nasze życie. A narzędzia są po to, żeby je ułatwiać, nie komplikować.
