Jak jsme se k MCP dostali (I)
TL;DR
Žijeme v džungli API, logů a nekonečných hodin ladění chyb.
Pak jsme objevili MCP (Model Context Protocol) – otevřený standard, který umožňuje AI mluvit s vašimi systémy chytře a bezpečně.
Takhle jsme se do něj zamilovali – a možná se to stane i vám.
——
„MCP“ – tři písmena, která v poslední době víří vody AI světa.
Kdo o nich ještě neslyšel, ten buď nemá internet, nebo si užívá zenového klidu bez notifikací.
My ostatní – zvlášť ti, kteří se motáme kolem integrací, agentů a „AI co opravdu něco dělá“ – už víme, že se tu děje něco zajímavého.
A protože ani my v BITS nechceme zůstat pozadu, rozhodli jsme se seznámit s MCP blíže. A ne jen povrchně – opravdu do hloubky.
Proč vlastně?
Naše doména jsou integrace. To je náš denní chléb, naše vášeň i občasná noční můra. Naši zákazníci po celém světě spoléhají na to, že naše řešení propojí jejich systémy – od ERP přes CRM až po asset management – a že to celé bude fungovat spolehlivě a elegantně.
Skrze tyto aplikace protéká nepředstavitelné množství dat. Každý request, každá transakce, každý log je malým střípkem v mozaice, která ukazuje, co se vlastně děje pod kapotou.
A jakmile se v produkci objeví problém (a že se občas objeví), je to právě tahle mozaika, která rozhoduje o tom, jestli najdeme chybu za pět minut, nebo za pět hodin. Jenže — a tady přichází kámen úrazu — data jsou rozesetá po všemožných koutech světa: databáze, logy, API, event systémy, CSV soubory, cloud storage…
A člověk si pak říká:
„Proč se trápit? Vždyť AI to může celé prohledat a sama říct, co se pokazilo!“
A good thought indeed.
And that’s exactly where a new, and still rather underrated, player enters the stage — the MCP Server.
A tady na scénu přichází MCP
MCP neboli Model Context Protocol je otevřený standard vyvinutý týmem kolem Anthropic (ano, těch od Claude).
Jeho cílem je standardizovat způsob, jakým mohou jazykové modely přistupovat k externím datům, nástrojům a zdrojům.
Zjednodušeně řečeno: místo aby si každý systém vymýšlel vlastní API, může přes MCP nabídnout jednotné rozhraní, kterému model rozumí.
MCP tedy není jen jeden konkrétní server, ale protokol a konvence, podle nichž si můžeš postavit vlastní MCP server – třeba jako malou aplikaci, která umožní modelu (např. Claude nebo jinému agentovi) bezpečně a kontrolovaně přistupovat k určitému zdroji dat.
Každý MCP server může zajišťovat přístup k jinému systému – například k databázi, k API nebo třeba ke kolekci logů.
A tady to začíná být zajímavé: když těchto MCP serverů máte víc, dokážete vytvořit jednotnou bránu mezi vašimi daty a AI nástroji.
Model pak může přirozeně klást otázky typu:
„Proč spadla tahle transakce?“
„Které služby měly včera nejvíc chyb?“
„Jak se liší výkonnost systému A a systému B?“
A odpovědi dostane přímo z vašich zdrojů — rychle, konzistentně a srozumitelně.
Jak to zapadá do našeho světa
Protože v BITS typicky obsluhujeme několik různých zdrojů, máme i více MCP serverů – každý specializovaný na konkrétní oblast.
Jeden server třeba mluví s logovacím systémem, jiný s databází, další s API zákazníka.
A nad tím vším pak stojí chytrý „mozek“ – třeba agent v Claude – který tyto MCP servery využívá jako standardizované pluginy. Zhlédněte naše video, ať vidíte, co mám na mysli.
Naše první experimenty ukázaly, že:
- je to rychlé,
- bezpečně oddělené,
- a hlavně: rozšiřitelné – kdykoli můžeme přidat nový MCP server pro další systém, aniž bychom cokoliv měnili na straně agenta.
.
Co dál?
Tento seriál má za cíl ukázat, jak jsme MCP implementovali a proč nám dává smysl.
Podíváme se na architekturu, konfiguraci, best practices i na konkrétní scénáře, kde nám MCP skutečně ušetřil čas (a tedy i peníze).
A ano – trochu se u toho pochlubíme, protože tahle technologie si to zaslouží.
Co vás čeká v dalších dílech
- Jak jsme se k MCP dostali (to už máte za sebou)
- Proč MCP – naše motivace a use cases
- Architektura MCP a jak zapadá do našeho prostředí
- Implementace simple MCP serveru krok za krokem
- Konfigurace MCP serveru a komunikační protokoly
- Reálné scénáře a integrace
- Závěr a další výhled
Takže pokud vás zajímá, jak propojit své systémy s AI bez šílených API hacků,
zůstaňte s námi – v příštím díle zjistíte, jaké konkrétní problémy MCP řeší a proč nám ušetřil tolik kafí při debugování.