Czym są narzędzia MCP i jak korzystają z nich modele AI?

Narzędzia MCP to funkcje, które model AI może wywołać, aby wykonać zadanie poza rozmową, na przykład przeszukać Twoje notatki lub wysłać zapytanie do bazy danych. Każde narzędzie znajduje się na serwerze MCP (Model Context Protocol) i ma nazwę oraz krótki opis, które pomagają modelowi zdecydować, kiedy go użyć.

Termin „narzędzie MCP” bywa używany także w innych znaczeniach. W codziennym użyciu ludzie mówią „narzędzia MCP”, mając na myśli serwery MCP (aplikacje udostępniające narzędzia) lub katalogi, w których te serwery są wymienione. MCP Tools to również nazwa programu wiersza poleceń służącego do wyświetlania i wywoływania narzędzi na serwerze MCP.

Ten przewodnik dotyczy funkcji protokołu, a nie serwerów, katalogów czy programów wiersza poleceń. Wyjaśnia, z czego składa się narzędzie, jakie rodzaje narzędzi oferują serwery oraz czym narzędzia różnią się od zasobów, promptów i wywoływania funkcji. Następnie omawia kolejne kroki, które model wykonuje, aby użyć narzędzia, a na koniec przedstawia najczęstsze problemy związane z ich używaniem.

Czym są narzędzia MCP?

Narzędzie MCP to funkcja, która pozwala modelom AI wykonywać zadania w innych aplikacjach. Moi agenci AI i przepływy pracy używają narzędzi MCP na przykład do tworzenia wersji roboczych e-maili w Gmailu (create_draft), tworzenia kart w Trello (trelloWriteCard) i pobierania aktualnych wyników wyszukiwania z DataForSEO (serp_organic_live_advanced) – to tylko kilka przykładów.

Aplikacje często udostępniają wiele narzędzi MCP na swoich serwerach MCP. Na przykład serwer MCP Trello oferuje obecnie 14 narzędzi MCP, które pozwalają modelom AI odczytywać i aktualizować tablice, listy, listy kontrolne, karty i nie tylko.

A ponieważ MCP standaryzuje sposób opisywania i udostępniania narzędzi, każda aplikacja AI obsługująca ten protokół może korzystać z tego samego narzędzia MCP.

Z czego składa się narzędzie MCP

Każde narzędzie MCP składa się z trzech elementów:

• Nazwa: krótki identyfikator, którego model używa podczas wywoływania narzędzia (np. get_event w Kalendarzu Google).
• Opis: zrozumiałe wyjaśnienie, co robi narzędzie i kiedy jest przydatne. Duży model językowy (LLM) czyta go, aby zdecydować, czy narzędzie pasuje do Twojej prośby (np. „Returns a single event on the given calendar.”).
• Dane wejściowe: informacje potrzebne do uruchomienia narzędzia, na przykład nazwa klienta i data przy wyszukiwaniu notatek. Zapisuje się je w formacie JSON, a programiści nazywają ten zapis schematem wejściowym (input schema), ponieważ określa on format każdego parametru (tekst, liczba lub lista).

Powiększ

Niektóre narzędzia zawierają dodatkowe metadane: nazwę wyświetlaną, opis zwracanych wyników (schemat wyjściowy) oraz adnotacje dotyczące działania narzędzia.

Model AI nigdy nie widzi kodu narzędzia. Opiera się na tym, co narzędzie mówi o sobie, więc niejasna nazwa lub opis sprawia, że model wybiera niewłaściwe narzędzie.

Jakie są rodzaje narzędzi MCP

Narzędzia MCP dzielą się na cztery grupy według tego, co robią:

• Narzędzia do wyszukiwania i odczytu: znajdują lub pobierają informacje (np. przeszukują notatki, odczytują plik lub wysyłają zapytanie do bazy danych).
• Narzędzia do wykonywania działań: tworzą lub zmieniają coś w innej aplikacji (np. dodają zadanie, tworzą wydarzenie w kalendarzu, otwierają zgłoszenie do pomocy technicznej lub wysyłają e-mail).
• Narzędzia do przetwarzania danych: przekształcają lub analizują dane (np. analizują plik arkusza kalkulacyjnego lub wykonują obliczenia).
• Narzędzia systemowe: współdziałają z systemem lokalnym (np. wykonują polecenie w terminalu).

Narzędzia MCP a zasoby i prompty

Oprócz narzędzi MCP serwer MCP może oferować dwa inne rodzaje elementów składowych, które protokół nazywa prymitywami: zasoby i prompty.

Powiększ

Na przykład oficjalny serwer MCP GitHuba oferuje:

• Narzędzie o nazwie issue_write, które tworzy lub aktualizuje zgłoszenia (issues),
• Zasób o nazwie repository_content, który zapewnia dostęp do plików w repozytorium,
• Prompt o nazwie issue_to_fix_workflow, który przygotowuje kroki pozwalające zgłosić problem jako zgłoszenie (issue) i zlecić agentowi programistycznemu Copilot od GitHuba wygenerowanie pull requesta z poprawką.

Różnica polega na tym, co robi każdy z tych elementów i kto decyduje o jego użyciu: Ty, aplikacja AI, w której pracujesz (np. Perplexity), czy model AI działający w tej aplikacji.

• Narzędzie MCP wykonuje działania lub wyszukuje informacje. Model AI samodzielnie decyduje, kiedy wywołać narzędzie, a Twoja aplikacja AI przekazuje to wywołanie do serwera. Model AI wybiera narzędzia, a aplikacja AI powinna pokazywać Ci każde wywołanie i umożliwiać jego odrzucenie.
• Zasób to treść dostępna na serwerze MCP, na przykład plik lub zbiór rekordów, z których każdy ma własny adres (URI). Twoja aplikacja AI pyta serwer, jakie zasoby udostępnia, odczytuje potrzebny zasób na podstawie jego adresu i dodaje jego treść do rozmowy jako kontekst.
• Prompt to gotowy szablon wiadomości udostępniany przez serwer, czasem z polami do uzupełnienia. Twoja aplikacja AI pokazuje Ci dostępne prompty, a Ty wybierasz jeden z nich, często jako polecenie z ukośnikiem.

Jak modele AI korzystają z narzędzi MCP

Model AI korzysta z narzędzia MCP w pięciu krokach: wykrywanie, wybór narzędzia, wywołanie, wyniki i obsługa błędów. Wszystko, co przepływa między modelem a serwerem, przekazuje Twoja aplikacja AI.

Powiększ

Załóżmy, że prosisz aplikację AI, aby sprawdziła Twoją listę „W tym tygodniu” w Trello i przygotowała wersję roboczą e-maila do Twojego redaktora z najnowszymi informacjami. Oto, co dzieje się od początku do końca:

1. Wykrywanie: gdy Twoja aplikacja AI łączy się z serwerem MCP za pośrednictwem klientów MCP, prosi o listę narzędzi dostępnych na serwerze (żądanie o nazwie tools/list). LLM widzi tylko to, co przekaże mu aplikacja: nazwę, opis i dane wejściowe każdego narzędzia.
2. Wybór narzędzia: model AI porównuje Twoją prośbę z tymi opisami i wybiera pasujące narzędzia. W tym przypadku są to trelloReadList z Trello do odczytania listy oraz create_draft z Gmaila do napisania e-maila. Model uzupełnia też dane wejściowe, na przykład wskazuje, którą listę odczytać.
3. Wywołanie: model odpowiada ustrukturyzowanym żądaniem uruchomienia narzędzia (ten krok nazywa się „wywoływaniem funkcji”). Twoja aplikacja AI wysyła to żądanie do właściwego serwera (żądanie tools/call). Powinna też pokazać Ci to wywołanie i umożliwić jego odrzucenie.
4. Wyniki: serwer uruchamia funkcję i odsyła wynik (result), w tym przypadku karty z Twojej listy. Twoja aplikacja AI dodaje wynik do rozmowy, a model decyduje, co dalej: odpowiedzieć Ci czy wywołać kolejne narzędzie, na przykład create_draft z e-mailem opartym na tych kartach.
5. Obsługa błędów: jeśli narzędzie zostanie uruchomione, ale zakończy się niepowodzeniem, na przykład dlatego, że lista nie istnieje, błąd zostaje zwrócony jako część wyniku. Model może go odczytać i spróbować ponownie z innymi danymi wejściowymi. Jeśli błędne jest samo żądanie, na przykład dlatego, że wywołuje narzędzie, którego serwer nie ma, aplikacja otrzymuje zamiast tego błąd protokołu. W takiej sytuacji model rzadziej potrafi sobie poradzić.

Najważniejsze jest to, że model wybiera narzędzia wyłącznie na podstawie ich opisów, a całą komunikację z serwerami prowadzi Twoja aplikacja AI.

Typowe problemy z narzędziami MCP i jak ich unikać

Problemy z narzędziami MCP sprowadzają się do czterech kwestii: ile narzędzi jest podłączonych, jak są nazwane i opisane, ile danych zwracają oraz z jakich serwerów pochodzą.

Oto, jak objawia się każdy z tych problemów i co pomaga go rozwiązać:

Dlaczego narzędzia MCP wymagają Twojej zgody?

Narzędzia MCP wymagają Twojej zgody, ponieważ bez niej model AI mógłby wprowadzić niezamierzone zmiany lub udostępnić poufne dane serwerowi, nad którym nie masz kontroli.

Źle zinterpretowana prośba lub niejasno opisane narzędzie mogą wywołać niewłaściwe działanie. Każde wywołanie przesyła też do serwera część Twoich informacji.

Dlatego protokół oczekuje, że aplikacje AI będą angażować w ten proces człowieka i dawać mu możliwość odrzucenia dowolnego wywołania narzędzia.

Oto praktyczny sposób na podzielenie narzędzi według tego, jak dokładnej kontroli wymagają:

• Działania polegające wyłącznie na odczycie: wyszukanie czegoś, na przykład odczytanie listy za pomocą narzędzia trelloReadList z Trello, niczego nie zmienia. Takie wywołania mogą być wykonywane bez wcześniejszego pytania, o ile Twoja aplikacja AI pokazuje, które narzędzie zostało uruchomione i czego szukało.
• Działania, które można cofnąć: utworzenie wersji roboczej e-maila za pomocą narzędzia create_draft z Gmaila lub dodanie karty w Trello zmienia coś, co da się odwrócić. Sprawdź dane wejściowe, zanim wywołanie zostanie wykonane.
• Działania, których nie można cofnąć: wysłania e-maila za pomocą narzędzia send_message z Gmaila, usunięcia rekordów ani żadnych działań dotyczących płatności lub poufnych danych nie da się odwrócić. Za każdym razem udzielaj na nie wyraźnej zgody.

Korzystanie z narzędzi MCP w Perplexity

Perplexity współpracuje z narzędziami MCP w obu kierunkach: może używać narzędzi z podłączonych przez Ciebie serwerów MCP, a także udostępnia własne narzędzia innym aplikacjom AI.

• Podłączanie serwerów MCP do Perplexity: w planach Pro, Max i Enterprise możesz połączyć Perplexity z dowolnym zewnętrznym narzędziem lub źródłem danych, które ma serwer MCP, i korzystać z niego w odpowiedziach oraz w agentowych przepływach pracy Perplexity Computer. W aplikacji na Maca możesz też podłączać serwery MCP działające na Twoim komputerze
• Korzystanie z narzędzi Perplexity w innych aplikacjach AI: serwer MCP Perplexity udostępnia cztery narzędzia (perplexity_search, perplexity_ask, perplexity_research i perplexity_reason) każdej aplikacji AI obsługującej zdalne serwery MCP, na przykład Claude Code. Osobny serwer pozwala innym aplikacjom AI przekazywać wieloetapowe zadania do Perplexity Computer.

Narzędzia MCP – najczęściej zadawane pytania

Czy MCP to tylko wywoływanie narzędzi?

Nie, MCP to nie tylko wywoływanie narzędzi. Wywoływanie narzędzi to sposób, w jaki model prosi o narzędzie, a MCP to sposób, w jaki aplikacja AI znajduje narzędzia i kieruje każde wywołanie do serwera, który je uruchamia.

Wywoływanie narzędzi (nazywane też wywoływaniem funkcji) to część zadania należąca do modelu AI: model widzi listę narzędzi i odpowiada żądaniem uruchomienia jednego z nich. Przy samym wywoływaniu narzędzi każda aplikacja AI musi sama definiować i uruchamiać każde narzędzie.

MCP pozwala umieszczać narzędzia na serwerach, dzięki czemu każda aplikacja AI obsługująca MCP może udostępniać je swojemu modelowi i wysyłać żądania modelu do właściwego serwera.

Czy MCP zastąpi API?

Nie, MCP nie zastąpi API, ponieważ MCP i API działają razem. Narzędzia MCP często są zbudowane na bazie istniejących API, a gdy model wywołuje narzędzie, serwer MCP zazwyczaj wysyła żądanie do API.

Które aplikacje AI obsługują narzędzia MCP?

Narzędzia MCP działają w asystentach AI, takich jak Claude, ChatGPT i Perplexity, oraz w narzędziach programistycznych, takich jak Visual Studio Code i Cursor. Dokumentacja MCP wymienia te aplikacje i zaznacza, że narzędzia MCP obsługuje także wiele innych.

Czy sam model AI musi obsługiwać MCP?

Nie. Model AI nie musi obsługiwać MCP, ponieważ protokół obsługuje Twoja aplikacja AI. To ona łączy się z serwerami, przekazuje modelowi ich narzędzia i odsyła żądania narzędzi wygenerowane przez model do właściwego serwera. Model musi jedynie obsługiwać wywoływanie funkcji.

Czy MCP staje się przestarzały?

Nie, MCP wciąż jest aktywnie rozwijany. Jego opiekunowie opublikowali nową wersję specyfikacji MCP w lipcu 2026 r., a w sierpniu 2026 r. zaktualizowaną mapę drogową, która obejmuje prace nad tym, aby serwery mogły stopniowo ujawniać swoje narzędzia w miarę zawężania się tematu rozmowy.