Model Context Protocol (MCP): Revolusi AI dalam Akses Data

Rita Puspita Sari
•
19 jam yang lalu

Dalam era di mana kecerdasan buatan (AI) semakin banyak digunakan di berbagai industri, kebutuhan akan akses data yang lebih luas dan terintegrasi semakin meningkat. Namun, meskipun model AI terus berkembang dalam hal penalaran dan kualitas respons, mereka masih menghadapi tantangan besar dalam mengakses informasi dari berbagai sumber data secara langsung. 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.

MCP menawarkan standar baru untuk menghubungkan AI dengan repositori konten, alat bisnis, dan environment pengembangan. Dengan adanya MCP, model AI dapat menghasilkan respons yang lebih relevan dan akurat berdasarkan data real-time, tanpa memerlukan integrasi khusus yang memakan waktu.

Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu Model Context Protocol, bagaimana cara kerjanya, serta manfaat dan dampaknya bagi industri teknologi.

Apa Itu Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol (MCP) adalah open protocol yang memungkinkan pengembang membuat koneksi dua arah yang aman antara sumber data dan alat berbasis AI. Dengan kata lain, MCP bertindak sebagai jembatan yang menghubungkan model AI dengan sumber informasi eksternal, memungkinkan AI untuk memahami dan merespons data dengan lebih baik.

Mengapa AI Membutuhkan Model Context Protocol?

Hingga saat ini, banyak model AI bekerja dalam lingkungan yang terisolasi, yang berarti mereka tidak memiliki akses langsung ke sumber data yang diperlukan. Hal ini menciptakan berbagai tantangan, antara lain:

Silo Data
Banyak organisasi menyimpan informasi dalam berbagai sistem yang tidak terhubung satu sama lain. Akibatnya, AI tidak dapat mengakses data dengan mudah, menyebabkan keterbatasan dalam analisis dan pengambilan keputusan.
Integrasi yang Terfragmentasi
Sebelum adanya MCP, pengembang harus membuat konektor khusus untuk setiap sumber data yang ingin digunakan oleh AI. Proses ini memakan waktu dan membutuhkan upaya ekstra dalam pengelolaan sistem.
Efisiensi yang Berkurang
Tanpa akses langsung ke sumber data, pengguna sering kali harus menyalin dan menempelkan informasi secara manual ke AI untuk mendapatkan jawaban yang lebih akurat. Hal ini tentu tidak efisien dan meningkatkan risiko kesalahan dalam pemrosesan data.

Solusi yang Ditawarkan oleh MCP

MCP hadir sebagai solusi terhadap tantangan-tantangan tersebut dengan cara:

Menyediakan protokol universal untuk menghubungkan AI dengan berbagai sumber data.
Menghilangkan kebutuhan akan integrasi khusus dengan menyediakan standar terbuka.
Meningkatkan efisiensi kerja AI dengan memungkinkan akses langsung ke data yang relevan.

Dengan adanya MCP, sistem AI dapat berpindah antar alat dan dataset tanpa kehilangan konteks, sehingga meningkatkan fleksibilitas dan akurasi dalam pengolahan data.

Bagaimana MCP Mengubah Cara AI Berinteraksi dengan Data?

Sejumlah perusahaan teknologi mulai mengadopsi MCP untuk meningkatkan sistem mereka. Beberapa contoh perusahaan yang telah mengimplementasikan MCP antara lain:

Block dan Apollo: Mengintegrasikan MCP dalam sistem internal mereka untuk meningkatkan efisiensi AI.
Zed, Replit, Codeium, dan Sourcegraph: Menggunakan MCP untuk mengembangkan alat pengembangan kode yang lebih cerdas.

Dengan dukungan MCP, agen AI dapat memperoleh informasi lebih cepat, memahami konteks tugas pemrograman dengan lebih baik, serta menghasilkan kode yang lebih akurat dalam lebih sedikit percobaan.

Dhanji R. Prasanna, Chief Technology Officer di Block, mengungkapkan bahwa MCP merupakan langkah besar dalam menghubungkan AI dengan aplikasi dunia nyata:

"Open technologies like the Model Context Protocol are the bridges that connect AI to real-world applications, ensuring innovation is accessible, transparent, and rooted in collaboration."

Bagaimana Model Context Protocol (MCP) Bekerja?

MCP dirancang agar mudah diimplementasikan dengan struktur yang sederhana namun kuat. Protokol ini berfungsi sebagai penghubung antara sumber data (server) dan aplikasi AI (klien). Berikut adalah dua komponen utama yang membentuk MCP:

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.

Dengan mekanisme ini, MCP memastikan AI memiliki akses yang luas terhadap data dengan sistem keamanan yang ketat.

Tiga Komponen Utama MCP
Untuk mempercepat adopsi dan penerapan MCP, pengembang kini dapat memanfaatkan tiga komponen utama yang telah diperkenalkan:

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.
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.
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.

Langkah-Langkah Menggunakan MCP

Menginstal MCP Server
Untuk mulai menggunakan MCP, pengembang perlu menginstal MCP server yang tersedia melalui Claude Desktop. Langkah awal ini memastikan bahwa aplikasi AI memiliki koneksi langsung ke sumber data yang diinginkan.
Konfigurasi MCP di Claude Desktop
Setelah server terpasang, langkah berikutnya adalah mengonfigurasi MCP agar dapat berjalan dengan optimal. Berikut cara melakukannya:
1. Buka aplikasi Claude Desktop.
2. Masuk ke menu "Settings".
3. Pilih "Edit Config".
4. Jika file claude_desktop_config.json tidak terbuka otomatis, buka secara manual menggunakan editor teks.
  Tambahkan konfigurasi berikut:
```
{
    "mcpServers": {
        "memory": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "@modelcontextprotocol/server-memory"
            ]
        }
    }
}
```
5. Simpan dan tutup file.
Setelah langkah-langkah ini selesai, Claude Desktop akan dapat menggunakan MCP untuk berinteraksi dengan Knowledge Graph Memory Server.
Menggunakan MCP untuk Menyimpan Informasi
Setelah konfigurasi selesai, pengguna dapat mulai menyimpan informasi ke dalam knowledge graph untuk pemrosesan lebih lanjut.
Contoh penggunaan:
Jika pengguna ingin menambahkan informasi dari makalah penelitian "Attention Is All You Need", mereka dapat menjalankan perintah berikut di Claude Desktop:
```
Read the following research paper, and add key concepts and their relationships to the knowledge base:

[PASTE CONTENTS OF RESEARCH PAPER HERE]
```
- Setelah makalah ditempelkan, Claude akan meminta izin untuk menulis data ke knowledge graph.
- Klik "Allow for this Chat" untuk memberikan izin.
- Claude akan menyusun konsep utama dalam bentuk node dan edge, membentuk hubungan antar-konsep dalam knowledge graph.
Menggunakan Data yang Sudah Disimpan
Data yang telah tersimpan di knowledge graph dapat diakses kapan saja dengan perintah tertentu.

Misalnya, untuk membuat diagram yang menunjukkan hubungan antar-konsep dalam Transformer:
```
Based on your knowledge in the knowledge base on the subject of attention in transformers, create a mermaid graph that shows the key concepts and relationships.
```
Claude akan menggunakan data dari Memory Server untuk membuat diagram Mermaid, yang memvisualisasikan hubungan antar-konsep utama dalam penelitian tersebut.

Catatan: Hasil yang diperoleh mungkin bervariasi tergantung pada versi Claude dan bagaimana AI menafsirkan data.

Keunggulan MCP

Menggunakan Model Context Protocol memiliki sejumlah keunggulan, di antaranya:

Open Protocol & Open-Source
MCP bersifat open-source, sehingga pengembang dapat mengadopsi, menyesuaikan, dan memperluas penggunaannya sesuai kebutuhan.
Fleksibilitas dalam Integrasi
- Dapat digunakan dengan berbagai model AI dan aplikasi berbasis LLM.
- Mendukung pengembangan server kustom untuk sumber data tertentu.
Keamanan Data yang Tinggi
- Sistem izin yang ketat memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses dan memodifikasi data.
- Memungkinkan koneksi data yang lebih aman melalui Claude for Work.
Efisiensi dalam Pemrosesan Data
- Memungkinkan akses real-time ke knowledge graph, sehingga AI dapat dengan cepat mendapatkan informasi yang diperlukan.
- Mengurangi latensi dalam pengambilan data dari berbagai sumber.
Kemudahan Penggunaan
- MCP dapat diinstal dan dikonfigurasi dalam hitungan menit.
- Memiliki dokumentasi yang lengkap untuk memudahkan pengembang dalam mengimplementasikannya.

Pengembangan Lanjutan: Kustomisasi MCP

Selain menggunakan MCP dalam bentuk standar, pengguna juga dapat mengembangkan integrasi khusus untuk meningkatkan fleksibilitas dan kinerja AI. Beberapa opsi yang dapat dieksplorasi meliputi:

Membuat server MCP kustom untuk menghubungkan AI dengan sumber data spesifik.
Memanfaatkan SDK Python dan TypeScript dari Anthropic untuk pengembangan lanjutan.
Mengoptimalkan koneksi data guna meningkatkan kecepatan dan akurasi pemrosesan AI.

Bergabung dengan Komunitas Open-Source

MCP merupakan proyek open-source, yang berarti siapa saja dapat berkontribusi dalam pengembangannya. Bagi para pengembang, perusahaan, atau peneliti yang tertarik untuk mengeksplorasi MCP lebih lanjut, bergabung dengan komunitas open-source dapat menjadi langkah yang tepat.

Beberapa manfaat bergabung dalam komunitas MCP:

Berkontribusi dalam pengembangan konektor baru.
Berbagi wawasan dan praktik terbaik dalam mengoptimalkan AI menggunakan MCP.
Mendapatkan akses ke pembaruan terbaru dan diskusi teknis terkait MCP.

Masa Depan AI dengan Model Context Protocol

Dengan semakin berkembangnya teknologi AI, integrasi dengan sumber data eksternal akan menjadi kebutuhan utama dalam pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan. Model Context Protocol (MCP) berpotensi menjadi standar industri dalam konektivitas AI, karena mampu mengatasi berbagai tantangan yang sebelumnya menghambat efektivitas model AI.

Di masa depan, kita dapat melihat lebih banyak perusahaan yang mengadopsi MCP untuk meningkatkan kapabilitas AI mereka. Beberapa skenario yang mungkin terjadi adalah:

Asisten AI di dunia bisnis yang dapat mengakses data keuangan secara langsung untuk memberikan analisis real-time.
AI yang digunakan dalam pemrograman dapat menarik data dari repositori kode tanpa perlu intervensi manual.
Model AI yang dapat memahami dokumen hukum secara otomatis dengan mengakses database hukum yang relevan.

Dengan kata lain, MCP membawa AI ke tingkat yang lebih tinggi dengan memungkinkan integrasi data yang lebih mudah, cepat, dan aman.

Kesimpulan
Anthropic telah membawa inovasi baru dalam dunia AI dengan merilis Model Context Protocol (MCP), sebuah standar open-source yang memungkinkan AI terhubung dengan sumber data eksternal secara lebih efisien. Dengan MCP, sistem AI tidak lagi terisolasi tetapi dapat mengakses, memahami, dan memanfaatkan data dengan lebih baik.

Dengan perkembangan MCP, masa depan AI tampak semakin cerah. Integrasi yang lebih baik akan membuka peluang baru dalam pemanfaatan AI, membuatnya lebih canggih, relevan, dan bermanfaat bagi berbagai sektor industri.

Tag Terkait