Model Context Protocol (MCP)

Bago ang MCP, ang bawat AI tool ay nagtatayo ng sariling mga custom na integrasyon para sa mga database, API, at mga external na serbisyo. Nangangahulugan ito ng dobleng gawain sa mga tool at vendor lock-in para sa mga user. Nilulutas ng MCP ito sa pamamagitan ng pagbibigay ng kahulugan sa isang karaniwang protocol: nagtatayo ang mga gumagawa ng tool ng isang MCP server, at gumagana ito sa bawat AI agent na sumusuporta sa MCP — Claude Code, Cursor, Windsurf, at iba pa.

Gumagamit ang MCP ng client-server architecture. Ang AI agent (client) ay kumokonekta sa mga MCP server na naglalantad ng mga tool, resource, at prompt. Kapag kailangan ng agent na mag-query ng database, maghanap ng dokumentasyon, o tumawag ng API, nagpapadala ito ng standardized na kahilingan sa naaangkop na MCP server. Ang server ang humahawak ng aktwal na interaksyon at nagbabalik ng mga structured na resulta na maaaring pag-aralan ng agent.

// Halimbawa: MCP server configuration sa Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://..." }
    }
  }
}

Ang mga MCP server ay magagamit para sa GitHub, PostgreSQL, Slack, Google Drive, mga file system, at dose-dosenang iba pang serbisyo. Tingnan ang MCP server registry para sa kumpletong listahan ng mga integrasyon na itinayo ng komunidad.