Apa itu Model Context Protocol (MCP)? Salah Satu Protokol dalam AI dalam Akses Data

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Halo guys! Selain Vibe Coding, sekarang muncul lagi Istilah baru dalam Dunia AI, terutama bagi kalangan Developer yang sering menggunakan Cursor dan Claude Code, yaitu MCP. Sebenarnya, apa itu Model Context Protocol (MCP)? Mari kita bahas pada Postingan ini.

Sumber Artikel : Modelcontextprotocol.io, Cloudflare.com, Medium.com (@nimritakoul01), Linkedin.com (Pulse - Piyush Ranjan), Ibm.com, Codepolitan.com (Blog), Mayar.id, Aihub.id

Apakah Anda pernah mencoba membangun sistem multiagen (multiagent system), tetapi kesulitan dalam memastikan pertukaran informasi yang efektif antar setiap agen yang memiliki tugas khusus? Apakah Anda juga pernah mengalami error saat agen AI menggunakan berbagai alat bawaan maupun kustom, baik ketika mengeksekusi perintah maupun memproses hasil keluarannya? Atau bahkan, apakah kerumitan tersebut pernah membuatmu enggan untuk mengembangkan agen AI sendiri?

Masalah-masalah seperti ini dapat diatasi dengan menggunakan Model Context Protocol (MCP). MCP memungkinkan agen AI untuk memahami konteks sambil tetap mengikuti standar protokol yang digunakan untuk mengintegrasikan berbagai alat (tools).

Secara sederhana, agen AI adalah sistem atau program yang mampu melakukan tugas secara mandiri atas nama pengguna atau sistem lain. Agen ini menjalankan tugasnya dengan merancang Alur Kerja (Workflow) dan menggunakan alat-alat yang tersedia. Sementara itu, sistem multiagen terdiri dari beberapa agen AI yang bekerja bersama-sama secara terkoordinasi untuk menyelesaikan tugas tertentu bagi pengguna atau sistem lain.

Untuk mengatasi permasalahan ini, Anthropic merilis Model Context Protocol (MCP) sebagai proyek open-source yang memungkinkan asisten AI terhubung dengan sistem data secara lebih efisien dan aman.

Kalian juga bisa membayangkan MCP dalam aplikasi AI seperti port USB-C pada perangkat keras.

Perbandingan ini menggambarkan bagaimana USB-C memberikan fleksibilitas tinggi dalam menghubungkan berbagai perangkat keras — sama halnya dengan MCP yang menstandarkan cara berbagai alat dan sumber data menyediakan konteks bagi model AI agar bisa saling terhubung dengan lancar.

A. Pengertian Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) adalah sebuah standar untuk membuat informasi dapat diakses oleh model bahasa besar (Large Language Models / LLMs).

Mirip dengan cara kerja Application Programming Interface (API), MCP menyediakan cara yang terdokumentasi dan terstandarisasi bagi sebuah program komputer untuk mengintegrasikan layanan dari sumber eksternal.

Protokol ini mendukung konsep AI yang bersifat agen (agentic AI) — yaitu program cerdas yang dapat mengejar tujuan dan mengambil tindakan secara mandiri.

Secara sederhana, MCP memungkinkan program AI melampaui batas pelatihannya. Dengan MCP, AI dapat memasukkan sumber informasi baru ke dalam proses pengambilan keputusan maupun pembuatan konten, serta terhubung dengan alat-alat eksternal.

Bayangkan seorang asisten pribadi yang harus memesan meja untuk atasannya di sebuah restoran. Asisten tersebut akan menghubungi restoran, menanyakan waktu yang tersedia, dan memesan meja.

Nah, MCP berfungsi layaknya “nomor telepon” bagi agen AI, agar mereka dapat mengakses informasi yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugasnya.

MCP dikembangkan oleh perusahaan AI Anthropic, dan kemudian dibuka secara open source.

Sejak dirilis secara open source pada akhir Tahun 2024, MCP dengan cepat menjadi standar industri, yang memungkinkan penggunaan agen AI secara lebih luas di berbagai sistem dan aplikasi.

MCP adalah singkatan dari Model, Context, dan Protocol, yang masing-masing merepresentasikan elemen mendasar dalam desain sistem :

1. Model: Inti dari Pemahaman

Model berfungsi sebagai inti logika atau abstraksi dari sebuah aplikasi. Ia menentukan bagaimana data disusun, bagaimana keputusan diambil, dan bagaimana sistem menafsirkan informasi.

Dalam pengembangan perangkat lunak tradisional, Model sering diwujudkan melalui Object-Oriented Programming (OOP), skema basis data, atau model AI/ML.

Sebagai contoh, dalam aplikasi kecerdasan buatan, Model bisa berupa jaringan saraf (neural network) yang mampu memahami bahasa, memproses gambar, atau melakukan analisis prediktif.

Sementara dalam perangkat lunak bisnis, Model bisa berbentuk Entity-Relationship Model (ERM) yang mengatur bagaimana sistem berinteraksi dengan pelanggan.

2. Context: Lensa Dinamis

Context menyediakan lingkungan dinamis yang memungkinkan Model berfungsi secara optimal. Ia menentukan bagaimana Model berperilaku di bawah berbagai kondisi, mencakup faktor seperti interaksi pengguna, lingkungan sistem, serta keadaan internal sistem.

Misalnya, chatbot berbasis AI dapat memberikan respons yang berbeda tergantung pada konteks percakapan, atau model prediksi keuangan dapat menyesuaikan hasilnya berdasarkan perubahan tren ekonomi.

Tanpa konteks yang tepat, Model berisiko menghasilkan keluaran yang tidak relevan atau keliru.

3. Protocol: Jembatan Komunikasi

Protocol bertindak sebagai penghubung antara komponen-komponen dalam sistem. Ia menetapkan aturan komunikasi antara Model dan Context, memastikan bahwa setiap perubahan pada konteks dapat memengaruhi model secara tepat — dan sebaliknya.

Secara praktis, Protocol mengatur pertukaran data antar microservices, interaksi antar komponen AI, serta komunikasi API dalam aplikasi web.

Dengan adanya Protocol, sistem dapat berjalan secara konsisten, aman, dan efisien, terutama dalam lingkungan yang terdistribusi seperti arsitektur modern berbasis cloud.

B. Cara Kerja Model Context Protocol (MCP)

Arsitektur Model Context Protocol (MCP) 

MCP dibuat dengan desain yang sederhana namun tetap memiliki struktur yang kuat agar mudah diterapkan. Protokol ini berperan sebagai jembatan antara Sumber Data (Server) dan aplikasi kecerdasan buatan (klien). Secara umum, MCP terdiri dari dua komponen utama berikut :

• MCP Server : Bertindak sebagai penyedia sumber data, menyimpan informasi yang dapat diakses oleh AI.
• MCP Client (Aplikasi AI) : Menggunakan data yang tersedia di server untuk memahami konteks dan memberikan respons yang lebih akurat.

Melalui mekanisme tersebut, MCP menjamin bahwa kecerdasan buatan dapat mengakses data secara luas tanpa mengorbankan keamanan.

Untuk mendorong penerapan MCP secara lebih cepat dan mudah, kini tersedia 3 (Tiga) Komponen inti yang dapat dimanfaatkan oleh pengembang, yaitu :

1. Spesifikasi dan SDK Model Context Protocol

SDK (Software Development Kit) ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan MCP ke dalam aplikasi dan sistem mereka. Dengan spesifikasi yang jelas, implementasi MCP menjadi lebih cepat dan efisien.

2. Dukungan Server MCP Lokal di Aplikasi Claude Desktop

Aplikasi Claude Desktop kini dilengkapi dengan dukungan server MCP lokal. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menjalankan MCP secara langsung di perangkat mereka tanpa perlu mengandalkan infrastruktur cloud yang kompleks.

3. Repositori Open-Source untuk Server MCP

Bagi komunitas pengembang yang ingin mengeksplorasi MCP lebih jauh, tersedia repositori open-source berisi berbagai implementasi server MCP. Dengan ini, pengembang dapat menyesuaikan MCP sesuai dengan kebutuhan sistem mereka. 

Struktur ini memastikan bahwa MCP dapat digunakan dengan efisien dan fleksibel dalam berbagai skenario, baik untuk kebutuhan individu maupun organisasi besar.

Untuk mempercepat implementasi, Anthropic juga menyediakan MCP server siap pakai bagi sistem enterprise populer seperti Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, dan Puppeteer. Dengan demikian, perusahaan tidak perlu membangun infrastruktur baru dari awal, tetapi cukup menggunakan protokol MCP yang sudah tersedia.

C. Alasan AI Membutuhkan MCP

Hingga kini, sebagian besar model kecerdasan buatan (AI) masih beroperasi dalam lingkungan yang terpisah, sehingga tidak dapat terhubung langsung dengan sumber data yang dibutuhkan. Kondisi ini menimbulkan sejumlah tantangan, di antaranya :

1. Silo Data

Banyak organisasi menyimpan informasi dalam sistem yang berdiri sendiri dan tidak saling terhubung. Akibatnya, AI sulit mengakses data tersebut secara menyeluruh, yang pada akhirnya membatasi kemampuan analisis dan pengambilan keputusan.

2. Integrasi yang Terpecah-pecah

Sebelum hadirnya MCP, pengembang perlu membuat konektor khusus untuk setiap sumber data yang ingin dihubungkan dengan AI. Proses ini tidak hanya memakan waktu tetapi juga menambah kompleksitas dalam pengelolaan sistem.

3. Penurunan Efisiensi

Tanpa akses langsung ke data, pengguna sering kali harus menyalin dan memasukkan informasi secara manual ke dalam sistem AI agar hasilnya lebih akurat. Cara ini jelas tidak efisien dan meningkatkan potensi kesalahan dalam pengolahan data.

D. Alasan Mengapa MCP Penting dalam AI dan Software Engineering (RPL)

Berikut ini adalah beberapa Alasan Mengapa MCP Penting dalam AI dan Software Engineering (RPL)

1. Meningkatkan Sistem AI yang Modular dan Dapat Diskalakan

Salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) adalah bagaimana merancang sistem yang fleksibel sekaligus dapat diskalakan.

Model Context Protocol (MCP) membantu mengurai arsitektur AI yang bersifat monolitik menjadi komponen-komponen modular.

Dengan memisahkan Model, Context, dan Protocol, para pengembang dapat:

• Menukar model AI yang berbeda tanpa mengganggu keseluruhan sistem.
• Menambahkan konteks baru secara dinamis (misalnya, menyesuaikan model NLP dengan bahasa atau industri yang berbeda).
• Mendefinisikan protokol yang kuat untuk mengatur orkestrasi (pengelolaan) model AI.

2. Mengatasi Tantangan dalam Rekayasa Data (Data Engineering)

Bagi para insinyur data, MCP menyediakan kerangka kerja (framework) untuk menangani alur data (data pipeline) secara efisien.

• Model: Menentukan bagaimana data disusun dan diubah.
• Context: Menangani parameter runtime, pengaturan lingkungan, serta versi sistem.
• Protocol: Mengatur pergerakan data antara lapisan penyimpanan, kerangka pemrosesan, dan alur kerja pembelajaran mesin (machine learning workflows).

3. Meningkatkan Pola Desain Perangkat Lunak

MCP sejalan dengan berbagai prinsip arsitektur perangkat lunak yang sudah dikenal luas, seperti:

• Model-View-Controller (MVC): MCP memperluas logika MVC dengan memperkenalkan Context sebagai komponen eksplisit yang secara dinamis memengaruhi Model.
• Arsitektur Berbasis Peristiwa (Event-Driven Architectures): MCP memungkinkan pembaruan konteks secara real-time berdasarkan aliran peristiwa, sehingga cocok untuk sistem seperti IoT, perdagangan finansial, dan mesin rekomendasi.
• Komunikasi Mikroservis (Microservices Communication): Komponen Protocol dalam MCP menjamin komunikasi yang andal di aplikasi berbasis microservices.

4. Membangun Agen AI yang Adaptif

Dalam sistem multi-agent AI, MCP menyediakan pendekatan terstruktur untuk mengatur interaksi antar agen :

• Model: Menentukan proses pengambilan keputusan agen.
• Context: Melacak perubahan di lingkungan sekitar.
• Protocol: Menetapkan komunikasi antara agen dengan agen lain maupun antara agen dengan manusia.

E. Fitur-fitur pada MCP Server

Sumber : Modelcontextprotocol.io

F. Fitur-fitur pada MCP Client

Sumber : Modelcontextprotocol.io

Vibe Coding :

https://www.blogger.com/blog/post/edit/2490536221435885189/7653871106196646816

Itulah Pembahasan mengenai Model Context Protocol (MCP). Semoga Bermanfaat bagi kita semua.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.