Agen 🇷🇺 03.08.2026 11:01

Mengapa Kami Memilih MCP untuk Agen AI Kami dan Mengapa Itu Keputusan yang Tepat

AnthropicAnthropic
Seorang pengembang dari Bitrix24 menjelaskan pilihan perusahaan terhadap Model Context Protocol (MCP) untuk asisten AI mereka, Marta. Artikel ini merinci transisi dari pemanggilan fungsi sederhana ke arsitektur berbasis MCP yang lebih fleksibel, memungkinkan penemuan alat secara dinamis per pengguna, serta evolusi protokol dari penggunaan internal ke eksternal dengan autentikasi yang tepat. Penulis juga membahas tantangan 'Tool Hell' dan solusi seperti menggunakan MCP melalui CLI dan penanganan respons panjang berbasis file.
Michael Vasiliev, pengembang di Bitrix24, menjelaskan mengapa perusahaan memilih MCP (Model Context Protocol) untuk asisten AI-nya, yang awalnya bernama Marta dan berkembang menjadi BitrixGPT. Awalnya, asisten menggunakan fungsi panggilan (function calling), yang cukup untuk beberapa tindakan tetap, tetapi menjadi rumit seiring bertambahnya jumlah alat, membutuhkan pembaruan kode terus-menerus dan memuat semua alat untuk setiap pengguna. MCP memungkinkan alat dipindahkan ke luar agen ke layanan eksternal, sehingga ketersediaan alat menjadi dinamis berdasarkan izin pengguna. Versi pertama bersifat internal, menggunakan proxy MCP dengan ID pengguna yang ditandatangani untuk otorisasi. Untuk mendukung klien eksternal, mereka menambahkan OAuth dan beralih dari SSE ke transport HTTP Streamable. MCP secara resmi diperkenalkan oleh Anthropic pada November 2024, dan Bitrix24 mengadopsinya pada Maret 2025. Adopsi awal memiliki keuntungan, seperti membangun arsitektur di sekitar protokol yang kemudian membaik, tetapi juga tantangan, seperti beradaptasi dengan perubahan protokol. Mereka juga memperkenalkan server MCP virtual untuk area domain yang berbeda (tugas, kalender, CRM) dan mcp-cli untuk menghindari Tool Hell, yang terjadi ketika terlalu banyak deskripsi alat memenuhi konteks model. Respons alat yang panjang disimpan ke file untuk mencegah kelebihan beban konteks, dan secara keseluruhan MCP membantu membangun infrastruktur yang skalabel untuk manajemen alat.
Sumber: Habr — хаб ИИ — asli
Postingan kami sebelumnya tentang topik ini ↓
Berita terbaru