Czym jest serwer MCP i jak można go wykorzystać?

MCP to standard, dzięki któremu asystent AI może korzystać z danych i narzędzi innych systemów, a nie tylko z tego, co wkleisz mu do rozmowy. Wyjaśniam go na przykładzie weryfikacji danych firm w BIR i KRS, które wykonywaliśmy, aby poprawić jakość danych w CRM.

Bez dostępu do danych polecenie dla agenta AI zostaje życzeniem

Do szukania takiego rozwiązania skłoniło mnie to, ile czasu osoby z działu handlowego spędzały na wyszukiwaniu informacji o firmach w przeglądarce. Wpisać NIP, znaleźć właściwy rejestr, przepisać nazwę i REGON, a potem sprawdzić, czy wszystko zgadza się z kartą klienta w CRM. Przy bazie ponad 15 000 firm w HubSpot taka praca nie miała końca. Dlatego rozwiązanie przydało się zarówno do poprawy zgromadzonej bazy, jak i do tworzenia nowych rekordów - aktualizowaliśmy informacje zgodnie z tym, jakie dane firma którą weryfikujemy lub dodajemy ma w danym momencie w dokumentach w KRS lub GUS / API BIR.

Mogłem napisać agentowi bardzo dobrą instrukcję: sprawdź NIP w BIR lub po prostu w przeglądarce(tego drugiego sposobu nie polecam wykorzystywać na dużą skalę), porównaj dane z rekordem i oznacz rozbieżności. Instrukcja mówi jednak, co zrobić, a nie daje możliwości zrobienia tego. Jeśli asystent AI nie potrafi wysłać zapytania do rejestru i odebrać odpowiedzi, zgaduje albo prosi Cię o wklejenie danych. Jeśli dobrze wypromptujesz to powie że zmyśla, albo otworzy przeglądarkę CEIDG lub KRS i będzie wpisywał i wyszukiwał. To pochłonie wszystkie dostępne tokeny i zanim przejdziesz do 30 rekordu skończy się pakiet za 20$ - po kolejnych 150 pozycjach skończy się pakiet za 120$, dlatego to nie jest dobre rozwiązanie. Po pierwsze ze względu na koszt, a po drugie ze względu na ryzyko popełnienia błędu. Tę lukę wypełnia MCP, choć samo połączenie to dopiero połowa pracy. Być może jest to dla Ciebie oczywistość, ale przeprowadziłem kilka rozmów z przedsiębiorcami i w większości przypadków coś słyszeli o serwerze MCP, ale nie wiedzieli, do czego może im się przydać w codziennych zadaniach.

Serwer MCP łączy asystenta AI z systemami, z których korzystasz

Skrót pochodzi od Model Context Protocol. To uzgodniony sposób komunikacji między aplikacją AI, na przykład Claude albo ChatGPT, a programem, który udostępnia jej określone możliwości. Taki program nazywamy serwerem MCP. Nie chodzi o komputer stojący w serwerowni, tylko o rolę oprogramowania w połączeniu: przyjmuje zapytanie od AI, korzysta z systemu źródłowego i zwraca wynik.

Najprościej wyobrazić sobie trzy elementy. Pierwszy to aplikacja AI, z którą rozmawiasz. Drugi to serwer MCP, który informuje ją, co potrafi, na przykład „pobiorę odpis z KRS po numerze”. Trzeci to źródło danych, w tym przypadku rejestr prowadzony przez Ministerstwo Sprawiedliwości. Aplikacja poznaje listę dostępnych narzędzi i wywołuje to, którego potrzebuje do zadania. Szczegóły dla bardziej dociekliwych oraz tych, którzy zechcą stworzyć swoje środowisko opisuje dokumentacja architektury protokołu, a rodzaje możliwości serwera dokumentacja serwerów MCP. Ja natomiast chcę temat przybliżyć od strony korzyści biznesowej i na bazie już gotowych zasobów MCP pokazać jak z tego korzystać. W linkach znajdziesz kompletną instrukcję stworzenia MCP oraz jego konstrukcji i sposobów wykorzystania, natomiast w mojej ocenie zbudowanie serwera MCP wymaga nieco większego poziomu zrozumienia i zaawansowania w projektowaniu rozwiązań cyfrowych niż tylko umiejętności podpięcia serwera do Claude lub GPT i radości z łatwego dostępu do szybko przetwarzanych danych.

Serwer MCP korzysta z API i udostępnia jego operacje agentowi AI

W tym miejscu łatwo pomylić dwa pojęcia. API, czyli interfejs programistyczny, to sposób, w jaki program komunikuje się z konkretną usługą. Każda usługa ma własne zasady: adresy, pola i sposób logowania. Serwer MCP może korzystać z takiego API i podawać jego operacje aplikacji AI w jednym, wspólnym standardzie.

W moim rozwiązaniu widać obie drogi. Dla KRS, czyli Krajowego Rejestru Sądowego, korzystam z serwera MCP, który pobiera dane z otwartego API udostępnionego przez Ministerstwo Sprawiedliwości. Agent może pobrać odpis po numerze KRS i sprawdzić między innymi dane podmiotu i sposób reprezentacji. Z BIR, czyli Bazą Internetową REGON prowadzoną przez GUS, łączę się przez API: wysyłam dokładny NIP i dostaję między innymi nazwę i REGON.

Konektora dla KRS nie zbudowałem sam. Informację o nim przekazał mi jeden z członków społeczności The 5 i udostępnił otwarcie na GitHubie jako projekt MateMatic Solutions. Cieszy mnie to, jak wiele osób robi dziś dobre rzeczy i dzieli się nimi z innymi. Dzięki temu nie musiałem pisać połączenia od zera, tylko od razu sprawdziłem je w swoim procesie. Jeśli uważasz to za przydatne, to sprawdź pozostałe konektory, które stworzyli.

Rozważałem też computer use, czyli sterowanie przez AI interfejsem przeglądarki tak, jak robi to człowiek. Oceniłem, że byłoby to wolniejsze i zużywałoby więcej tokenów niż pobieranie danych przez przygotowane połączenie. Wniosek dla Ciebie: jeśli system ma API albo gotowy serwer MCP, zacznij od nich, a klikanie przez AI zostaw na sytuacje, w których innej drogi nie ma.

Rejestry, CRM i wiedza firmy to trzy zastosowania MCP, które połączyłem w jeden proces

Rejestry publiczne to najprostszy start, bo dane są oficjalne, a narzędzia zwykle tylko je odczytują. Od nich zaczynałem przy weryfikacji bazy firm. Możesz je mieć podpięte, kiedy potrzebujesz informacji o firmie, lub chcesz wiedzieć o jakimś wyroku, rozporządzeniu, ustawie itp.

CRM to kolejny poziom. HubSpot i inne CRM-y możesz podłączyć jako konektor w Claude albo wtyczkę w ChatGPT. Wtedy agent nie tylko czyta rejestr, ale może porównać dane z kartą firmy i przygotować aktualizację. Na późniejszym etapie może też pomagać Ci zarządzać tą bazą, aktualizować ją i wykonywać konkretne akcje za pomocą konta. Ale o tym bardziej szczegółowo napiszę w oddzielnym artykule.

Trzecim zastosowaniem jest wiedza firmy. W RDBM korzystamy z własnego rozwiązania Business Memory, które udostępnia agentom przez MCP nasze ustalenia, zasady i instrukcje. To ten sam standard, tylko źródłem są nasze decyzje, a nie rejestr. To zupełnie inny poziom świadomości w każdej rozmowie i inny poziom wykonywanych poleceń za sprawą instrukcji, zasad i aktualnego kontekstu organizacji, który udostępniamy przez MCP.

Co finalnie uzyskałem, kiedy połączyłem konektory?

• przestałem ponownie sprawdzać firmę w KRS, gdy NIP potwierdził się w BIR bez rozbieżności,
• aktualizacje w HubSpot zaczęliśmy wykonywać partiami, a nie pojedynczo, przez co proces znacznie przyspieszył
• przypadki wymagające decyzji, takie jak brak danych w BIR, podwójne rekordy czy zawieszona działalność, agent oznaczał kolorem w arkuszu i opisywał w komentarzu, sprawdzając w przeglądarce dostępne informacje i jednorazowo weryfikując dane z MCP. Zamiast się nad nimi zatrzymywać, mógł kontynuować pracę, więc nie musiałem ciągle czegoś potwierdzać.

Gdyby nie serwer MCP i połączenia, które wykorzystywał w pracy agent, nie moglibyśmy pozwolić sobie na poprawienie tak dużej bazy klientów i nadal część raportów nie mogłaby poprawnie wiązać transakcji z klientami. Dzięki AI i bazom danych, które udostępniły serwery MCP, mogliśmy zniwelować dług, który przez lata odkładał się podczas działań handlowych w CRM-ach naszych i naszych klientów. Dzisiaj możesz mieć dobrze utrzymaną bazę klientów, o którą zadba asystent AI.

Odczyt danych i zapis zmian przez MCP to dwa różne uprawnienia

Może być tak, że już rozumiesz, jaką to daje przewagę, ale zanim pójdziesz dalej, pamiętaj, że podłączenie rejestru nie daje agentowi możliwości edycji CRM. To osobna operacja w osobnym systemie, którą dodaje się świadomie. Serwer MCP może udostępniać zarówno narzędzia do odczytu, jak i do zmian, a zakres zależy od konkretnego serwera i przyznanych dostępów.

Standard nie ocenia też poprawności danych. Agent może dostać prawidłową odpowiedź z rejestru i przypisać ją do niewłaściwej firmy. Dlatego po zapisie sprawdzam wynik, a wyjątki zostają do mojej decyzji.

Zanim dasz agentowi dostęp do zapisu, możesz dodać do jego instrukcji jedno zdanie:

Zanim użyjesz narzędzia, wypisz, które operacje tylko odczytują dane, a które je zmieniają. Zmiany wykonuj dopiero po mojej akceptacji.

Pięć pytań, które pomogą zdecydować czy podłączyć serwer MCP i ograniczyć ryzyko

Serwerów MCP jest wiele i nie wszystkie są równie wiarygodne. Zanim podłączysz któryś, odpowiedz sobie na pięć pytań:

1. Kto jest autorem serwera i czy ktoś go utrzymuje?
2. Skąd pochodzą dane: z oficjalnego źródła czy od pośrednika?
3. Które narzędzia odczytują dane, a które je zmieniają?
4. Jakich dostępów wymaga: klucza API, logowania do konta, uprawnień w firmie?
5. Co zobaczysz, gdy danych nie ma albo połączenie nie działa?

Sprawdzasz w ten sposób dwie rzeczy jednocześnie: pochodzenie danych i program, przez który agent ma do nich dostęp. Nie zapominaj o tym, ponieważ bezpieczeństwo to obszar, na który menedżerowie powinni zwracać szczególną uwagę! Czasami zaślepieni celem, nie zwracamy uwagi na kwestie bezpieczeństwa, a tutaj można się łatwo sparzyć - więc uważaj, co łączysz z czym i w jaki sposób.

Pierwsze wdrożenie MCP zacznij od jednego zadania

Nie musisz od razu podłączać wszystkich systemów. Wystarczą trzy kroki:

1. Wybierz jedno zadanie i źródło, z którego już korzystasz. Zapisz, jaką informację agent ma pobrać, do czego jej potrzebuje i jak sprawdzisz odpowiedź. Przykład: pobierz nazwę i REGON po NIP i porównaj je z kartą firmy w CRM.
2. Ogranicz się do odczytu. Podłącz serwer, który tylko pobiera dane, i na tym etapie nic nie zapisuj lub zapisuj to w osobnym arkuszu lokalnie do weryfikacji manualnej.
3. Zadaj jedno zapytanie, którego wynik umiesz sprawdzić sam. Zobacz też, co aplikacja pokaże przy braku danych albo błędzie połączenia.

Nawyk na później: zanim włączysz zapis, opisz granice zmian, przypadki do Twojej decyzji i sposób sprawdzenia wyniku. W mojej pracy z BIR, KRS i HubSpot te zasady były równie potrzebne jak samo połączenie.

Sprawdź, gdzie dziś ręcznie przenosisz dane do AI

Na początku pisałem, że połączenie z odpowiednim MCP to dopiero połowa pracy. Drugą połowę stanowi instrukcja, która mówi agentowi, co zrobić z danymi, kiedy się zatrzymać i jak sprawdzić wynik. Poszukaj u siebie miejsca, w którym kopiujesz informacje z systemu do rozmowy z AI albo z rozmowy z powrotem do systemu. To dobry kandydat na pierwszy krok w kontekście korzystania z zasobów zgromadzonych na MCP i tworzenia instrukcji typu Skill.

Jeśli czujesz, że jest jakaś baza, z której chciałbyś móc skorzystać w czacie, ale nie znalazłeś jej, to napisz do mnie. Chętnie sprawdzę to z Tobą!