Ukratko
- MCP je otvoreni standard koji AI aplikacijama omogućuje pristup izvorima podataka, alatima i radnim procesima.
- MCP poslužitelj omogućuje takvu vezu. AI aplikacija upravlja time kada će je i kako koristiti.
- U tvrtki MCP može biti koristan kada AI agent treba koristiti nekoliko postojećih sustava. Nije za svako povezivanje potreban MCP.
- Prije primjene treba provjeriti prava pristupa, odobrenja i porijeklo poslužitelja.
Što je MCP
MCP je kratica za Model Context Protocol. Prema stranici proizvođača, u listopadu 2026. riječ je o otvorenom standardu otvorenog koda za povezivanje AI aplikacija s vanjskim sustavima. To uključuje izvore podataka kao što su lokalne datoteke i baze podataka, alate poput tražilica i kalkulatora te radne procese koji se, primjerice, omogućuju posebnim promptovima. Službena dokumentacija uspoređuje MCP s priključkom USB-C za AI aplikacije. Provjerite informacije kod proizvođača.
Za upravu je važnija funkcija od tehničkog naziva: AI aplikacija može koristiti informacije ili alate iz drugog sustava ako je uspostavljena odgovarajuća veza. U konkretnom projektu treba odrediti smije li to učiniti i za koju svrhu. MCP opisuje sučelje. Ne zamjenjuje odluku o tome kojim sustavima treba omogućiti pristup.
Anthropic je u studenome 2024. predstavio MCP kao otvoreni standard, prema stranici proizvođača iz listopada 2026. U dokumentaciji je navedena verzija 2026-07-28. Budući da se verzije mijenjaju, prije uvođenja provjerite važeću specifikaciju kod proizvođača. Pri planiranju nije važno samo je li povezivanje načelno moguće. Treba jasno utvrditi i koju će verziju koristiti uključeni sustavi.
Kako MCP funkcionira: host, klijent i poslužitelj
Host je AI aplikacija u kojoj radite. Za svaki povezani MCP poslužitelj uspostavlja zaseban klijent. Klijent je dio aplikacije koji komunicira s odgovarajućim poslužiteljem. MCP poslužitelj omogućuje povezivanje s izvorom podataka, alatom ili radnim procesom. Te uloge opisuje službena arhitektura, prema stranici proizvođača iz listopada 2026. Provjerite informacije kod proizvođača.
Poslužitelj može raditi lokalno na istom uređaju ili biti dostupan putem mreže. Prema stranici proizvođača iz listopada 2026., lokalni poslužitelji obično koriste prijenos STDIO i opslužuju jednog klijenta. Udaljeni poslužitelji koriste Streamable HTTP i često opslužuju više klijenata. Poruke koriste JSON-RPC 2.0, utvrđeni format za zahtjeve i odgovore. Ti su pojmovi važni za tehničku izvedbu. Za Vašu je odluku najvažnije gdje se poslužitelj izvodi, s kojim je sustavima povezan i tko ga smije koristiti. Provjerite tehničke informacije kod proizvođača.
Prema stranici proizvođača iz listopada 2026., MCP podržavaju, među ostalima, AI asistenti poput Claudea i ChatGPT-a te razvojni alati poput Visual Studio Codea i Cursora. To ne znači da je svaka željena veza već dostupna ili da će funkcionirati bez prilagodbi. Provjerite trenutačne mogućnosti kod pojedinog proizvođača i konkretne opcije povezivanja za svoj projekt. L&L Synergy FlexCo nije partner ni preprodavač navedenih proizvođača.
Kako MCP može pomoći tvrtkama
Službena dokumentacija navodi dva ilustrativna primjera, prema stranici proizvođača iz listopada 2026.: agent pristupa Google Kalendaru i Notionu. Osim toga, chatbot tvrtke može se povezati s više baza podataka neke organizacije, tako da korisnici mogu analizirati podatke putem razgovora. Provjerite informacije i preduvjete za pojedine usluge kod proizvođača. Primjeri prikazuju dva različita zadatka: u jednom se povezuju postojeće aplikacije, a u drugom se informacije iz više izvora podataka stavljaju na raspolaganje za odgovor na pitanje.
Za Vašu tvrtku iz toga proizlazi praktično pitanje: trebaju li planiranoj AI aplikaciji informacije ili funkcije iz sustava koji su već u upotrebi? Ako trebaju, MCP može biti jedna od mogućnosti povezivanja. Prije toga treba ograničiti podatke koji će doista biti dostupni. Chatbot koji odgovara na pitanja o podacima tvrtke ne treba automatski pristup svakoj bazi podataka. Isto tako, agent treba dobiti samo funkcije potrebne za svoj zadatak.
Razvijamo AI agente i automatizacije koje komuniciraju s Vašim sustavima. MCP može poslužiti za povezivanje, ali nije nužan u svakom projektu. Odluka ovisi o zadatku, postojećim sustavima i potrebnim pravima pristupa.
Sigurnost i ovlasti
MCP poslužitelj može biti most do podataka i funkcija. Zato provjera prava pristupa treba biti na početku planiranja. Službena stranica s najboljim sigurnosnim praksama navodi, prema stranici proizvođača iz listopada 2026., između ostalog probleme Confused Deputy kod MCP proxy poslužitelja, prosljeđivanje tokena, krivotvorenje zahtjeva na strani poslužitelja, skraćeno SSRF, kompromitiranje lokalnih MCP poslužitelja i svođenje opsega ovlasti na najmanju potrebnu mjeru. Pojednostavljeno, riječ je o pogrešno usmjerenim pristupima, rukovanju pristupnim podacima, neželjenim mrežnim zahtjevima, manipuliranim lokalnim poslužiteljima i preširokim ovlastima. Provjerite najnovije sigurnosne smjernice kod proizvođača.
Za projekt preporučujemo sljedeće: koristite samo poslužitelje iz pouzdanih izvora. Dodijelite samo prava potrebna za zadatak. Bilježite pristupe kako bi se aktivnosti mogle pratiti. Uvedite odobrenja za radnje koje mijenjaju podatke. Najprije testirajte vezu u testnom okruženju. To su naše preporuke, a ne citati iz dokumentacije. Više o postupanju s podacima tvrtke možete pročitati u odjeljku AI i zaštita podataka.
Što MCP nije
MCP nije ni jezični model ni gotov AI agent. Prema stranici proizvođača iz listopada 2026., standard određuje način razmjene konteksta. Ne određuje kako AI aplikacija koristi jezične modele ni kako upravlja primljenim kontekstom. Provjerite ovo razgraničenje u aktualnoj dokumentaciji proizvođača. Sama činjenica da veza funkcionira zato ne govori jesu li odgovori točni, potpuni ili prikladni za poslovnu odluku.
MCP također ne daje opće odobrenje za pristup svim podacima tvrtke. Ovlasti, radni procesi i provjere moraju odgovarati konkretnoj primjeni. Treba biti jasno koja aplikacija koristi koji poslužitelj te smije li samo čitati informacije ili i pokretati njihove izmjene.
Kome odgovara, a kome ne
MCP je opcija kada AI aplikacija treba ciljano pristupati postojećim izvorima podataka ili alatima, a pristup se može jasno ograničiti. Posebno ga vrijedi razmotriti kada je za zadatak potrebno uključiti više sustava. Korist proizlazi iz konkretnog radnog procesa, a ne iz same primjene standarda.
MCP je manje prikladan kada se zadatak može obaviti bez vanjske veze ili kada prava pristupa i odgovornosti još nisu razjašnjeni. Čak ni za jedno jasno definirano povezivanje nije automatski potreban MCP poslužitelj. Počnite od poslovnog zadatka, a o tehničkom sučelju odlučite tek nakon toga.
Kako postupiti
- Definirajte zadatak: Opišite na koje pitanje ili koji radni proces AI treba pomoći odgovoriti. Zabilježite koji su sustavi za to potrebni te je li dovoljno čitanje ili su potrebne i izmjene.
- Provjerite vezu i prava pristupa: Utvrdite je li MCP prikladan za te sustave. Provjerite izvor poslužitelja, ovlasti, odobrenja i aktualnu specifikaciju. Odredite tko je odgovoran za pristup.
- Testirajte u ograničenom opsegu: Isprobajte radni proces u testnom okruženju. Provjerite kojim se podacima može pristupiti, primjenjuju li se odobrenja i mogu li se pristupi pratiti. Zatim odlučite o daljnjoj primjeni.
Pitanja o MCP-u u poduzeću
Izvori
- tps://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
- tps://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture
- tps://modelcontextprotocol.io/docs/tutorials/security/security_best_practices
- tps://www.anthropic.com/news/model-context-protocol