Mengenal Model Context Protocol (MCP): Standar Baru Integrasi LLM dengan Data dan Tools Eksternal

Model Context Protocol (MCP) adalah standar baru yang mulai banyak diadopsi oleh ekosistem AI modern. Tujuannya sederhana namun fundamental: menyediakan cara yang aman, terstruktur, dan seragam untuk menghubungkan model bahasa besar (LLM) dengan data, API, sistem file, basis data, maupun tools eksternal. Daripada membangun integrasi custom yang berbeda untuk setiap LLM atau aplikasi, MCP menawarkan protokol universal yang bisa dipakai oleh berbagai host, agent, dan developer.

1. Mengapa MCP Diciptakan?

AI modern bekerja lebih baik ketika bisa memahami konteks dunia nyata: data produk, dokumen internal, tiket Jira, skema database, atau struktur kode proyek. Namun sebelum MCP, interaksi LLM dengan sistem eksternal sangat berantakan. Setiap vendor AI (OpenAI, Anthropic, Google) memiliki mekanisme integrasi sendiri, dan setiap developer membuat middleware custom yang sulit dipelihara.

MCP muncul untuk menyelesaikan masalah ini. Ia menciptakan bahasa yang sama antara model dan dunia luar. Dengan protokol standar, model dapat meminta data, menjalankan tools, mengeksekusi perintah, dan melakukan reasoning berdasarkan konteks real-time secara aman dan terkontrol.

2. Inti Konsep MCP

• MCP adalah protokol komunikasi dua arah antara "klien" (host, aplikasi, agen) dan "server" (penyedia data atau tools).

• LLM tidak langsung memanggil API; ia meminta konteks melalui klien MCP, lalu klien berbicara dengan server MCP.

• Server MCP bertanggung jawab menyediakan akses ke API, database, filesystem, dan layanan eksternal lainnya.

• Klien MCP menjaga keamanan, autentikasi, sandboxing, serta menentukan alat mana yang boleh dipakai model.

Dengan cara ini, LLM bisa menjadi "otak", sedangkan MCP menyediakan "indera" dan "tangan" untuk membaca konteks dunia nyata dan melakukan tindakan nyata.

3. Arsitektur MCP: Klien, Server, dan Tools

• Klien MCP adalah host yang menjalankan agen atau UI, seperti editor, aplikasi desktop, atau server aplikasi.

• Server MCP adalah komponen yang menyediakan data dan fungsi: API bisnis, database, file explorer, Git repo, dll.

• Tools MCP adalah fungsi yang dapat dijalankan oleh model: query DB, baca file, update file, generate code, dsb.

Hubungan keduanya sederhana: klien MCP berbicara ke server MCP melalui protokol standar, dan model hanya berinteraksi melalui perintah yang telah diamanatkan oleh klien.

4. Cara Kerja MCP (Alur Lengkap)

• Model meminta sesuatu, misalnya: “Tolong carikan tiket Jira yang statusnya In Progress minggu ini.”

• Klien MCP mengidentifikasi bahwa ada server MCP ‘jira’ yang memiliki tool dan data yang diperlukan.

• Klien mengirim request ke server MCP Jira via protokol MCP.

• Server MCP menghubungi API Jira, memproses data, dan mengembalikan response terstruktur.

• Klien MCP menyampaikan hasilnya kembali ke model dalam bentuk konteks yang dipahami oleh LLM.

Dengan cara ini, AI dapat bekerja dalam domain nyata tanpa harus memegang API-key secara langsung atau punya akses penuh terhadap seluruh sistem. Klien MCP menjadi firewall cerdas.

5. Contoh Penggunaan MCP di Dunia Nyata

• Mendesain UI di Figma lalu meminta AI menghasilkan kode React/Flutter berdasarkan file desain.

• Agen AI untuk DevOps membaca log sistem, mencari error terbaru, dan membuatkan patch otomatis.

• Menghubungkan database perusahaan agar AI dapat membuat query SQL real-time untuk laporan analitis.

• Sistem AI personal assistant yang bisa membaca kalender, dokumen, dan file lokal dengan sandbox aman.

• Integrasi Git repository untuk code review otomatis dan pembuatan PR langsung dari model.

Semua ini sebelumnya memerlukan integrasi manual yang berat. Dengan MCP, semua menjadi standarisasi yang siap digunakan ulang di berbagai host.

6. Contoh Struktur Server MCP (Python)

from mcp.server import Server
import requests

server = Server("jira")

@server.tool()
def get_issues(status: str):
    resp = requests.get(f"https://jira.company.com/issues?status={status}")
    return resp.json()

if __name__ == "__main__":
    server.run()

Setelah server MCP dibuat, ia dapat dihubungkan oleh berbagai klien MCP, termasuk agen AI dalam aplikasi internal.

7. Tantangan dan Kebutuhan Keamanan

• Akses berlebihan pada server MCP bisa membuka pintu ke data sensitif.

• Tools yang dapat melakukan perubahan file atau menjalankan command harus dibatasi ketat.

• Perlu ada audit log untuk semua permintaan MCP yang terjadi di sistem.

• Sandbox harus memisahkan akses API agar model tidak bisa melakukan aksi yang tidak diizinkan.

Keamanan menjadi prioritas besar karena MCP membuat LLM memiliki kemampuan untuk melihat data nyata dan menjalankan action di dunia nyata.

8. Masa Depan MCP dan Ekosistemnya

MCP diprediksi menjadi fondasi integrasi AI modern. Semakin banyak model, aplikasi, IDE, dan tools yang mengadopsinya, semakin mudah developer membangun agen AI yang benar-benar terhubung dengan sistem nyata. Ecosystem-nya berkembang cepat dengan library Python, TypeScript, Rust, dan berbagai server open-source untuk database, ticketing, desain, DevOps, dan banyak lagi.

9. Kesimpulan

Model Context Protocol membawa pendekatan baru dalam membangun aplikasi AI. Ia menghubungkan model dengan data dan tools nyata secara standar, memungkinkan agen AI bekerja lebih efektif, aman, dan terstruktur. Dengan MCP, developer dapat menciptakan sistem AI yang benar-benar memahami konteks dan dapat melakukan tindakan berdasarkan informasi real-time.

Muhammad Nadhif