MCP posúva AI od písania textov a tvorby obrázkov k skutočnej práci. Model dostane cez protokol prístup k interným dátam aj k firemným systémom a úlohu v nich rovno vybaví. Z nástroja na obsah sa tak stáva digitálny kolega.
Model Context Protocol je otvorený štandard, ktorý definuje, akým spôsobom sa jazykový model pripojí k ďalším systémom. Predstavte si ho ako USB port pre AI. Konektor, cez ktorý sa dá pripojiť CRMko, databáza a ďalšie nástroje.
Dalo sa to aj pred príchodom MCP, no každé prepojenie bolo nutné naprogramovať zvlášť, takže z toho bol ďalší vývojársky projekt. S MCP je to v podstate otázka nastavenia.
MCP predstavil Anthropic koncom roka 2024 ako open-source. Počas roka 2025 ho prevzali OpenAI, Google DeepMind aj Microsoft a postupne sa pridávajú ďalšie spoločnosti.
Konektory postavené na MCP sú už bežnou súčasťou AI nástrojov a napojenie osobného agenta zvládne takmer každý. Claude si za pár klikov prepojíte napríklad s Google Drive, Microsoft 365 alebo Asanou.
Vďaka tomu sa z bežného jazykového modelu (LLM) stáva AI agent. Model totiž cez protokol dostane akoby ruky a s nimi prístup do ďalších systémov. Zadáte mu cieľ a jednotlivé kroky k nemu už spraví sám. Koľko samostatnosti mu necháte, rozhodnete vy.
Firemné nasadenie agenta sa od osobného použitia líši v riadení prístupov. Pri osobnom agentovi si človek pripája nástroje sám zo zoznamu konektorov a rozhoduje sám za seba. Agent pre celé oddelenie potrebuje jasné pravidlá. Napríklad, kto smie do ktorého systému, čo môže agent zmeniť a kedy musí počkať na schválenie človekom.
MCP nie je AI. Protokol nerozhoduje, neuvažuje ani nekoná. Je to len prepojenie medzi modelom a systémom. Čo treba urobiť, vyhodnotí až samotný model (Claude, GPT). Protokol mu k tomu iba sprístupní nástroj, ktorým sa to dá vykonať. Ak model vyhodnotí požiadavku nesprávne, MCP s tým nič nespraví. Rovnako ako USB kábel nezabráni tomu, aby ste do počítača skopírovali nesprávny súbor.
MCP nenahrádza RPA. Softvérový robot urobí ten istý postup zakaždým rovnako a pri veľkých objemoch vyjde jedna transakcia oveľa lacnejšie. Drží sa však presných pravidiel, takže na výnimku alebo nejasne zadanú požiadavku nemá odpoveď. Práve tam nastupuje agent. V praxi sa preto obe technológie kombinujú. Robot odrobí rutinu, agent rozhodne, čo sa má stať, keď proces vybočí z klasického scenára.
Architektúru môžeme rozdeliť na tri časti: klient, server a prenos.
Klient je aplikácia s modelom, napríklad chatovacie rozhranie alebo agent v UiPath.
Server je vrstva postavená nad konkrétnym systémom, napríklad nad CRM. Modelu povie, čo všetko sa v tom systéme dá urobiť, napríklad, nájsť zákazníka, založiť ticket alebo zmeniť adresu. Požiadavku modelu potom preloží do jazyka, ktorému systém rozumie.
Prenos je spojenie medzi klientom a serverom. Buď beží lokálne na jednom počítači, alebo vzdialene cez internet.
Nástroje sú akcie. Napríklad, vytvor ticket, aktualizuj záznam, odošli e-mail. Model ich vyvolá vtedy, keď ich na splnenie úlohy potrebuje.
Zdroje sú dáta na čítanie. Obsah dokumentu, riadok z databázy, log. Model si ich vypýta, keď potrebuje kontext.
Šablóny promptov sú pripravené postupy pre opakované úlohy. Namiesto toho, aby si každý zamestnanec vymýšľal vlastné zadanie, má k dispozícii overený postup.
Od bežnej API integrácie sa MCP líši v jednej veci. Server sám povie, čo vie robiť a aké údaje na to potrebuje. Keď v systéme pribudne nová funkcia, model o nej hneď vie a nie je potrebné prepisovať kód.
Platformy ako UiPath umožňujú sprístupniť existujúcu automatizáciu ako MCP server. RPA roboti, ktorých firma budovala roky, sa tak stanú nástrojmi pre AI agenta.
Ak časť systémov beží on-premise a nie je dostupná z internetu, sprístupní ich cloudovým službám UiPath Relay a to bez zásahu do sieťovej infraštruktúry.
MCP servery sa pritom spravujú centrálne, cez ten istý mechanizmus rolí a oprávnení ako zvyšok platformy. Firma tak vie presne určiť, kam agent smie a kam nie.
Zákaznícky servis
Príde e-mail s reklamáciou. AI agent si cez MCP pozrie históriu objednávok v CRM, overí stav zásielky u prepravcu, skontroluje záruku a pripraví odpoveď aj s návrhom riešenia. Operátor ju schváli alebo upraví. Namiesto piatich otvorených okien má pred sebou hotový návrh.
Poistné udalosti
Agent si prečíta nahlásenie udalosti, otvorí si zmluvu, porovná rozsah krytia s nahlásenou škodou a zaradí prípad do kategórie. Jednoznačné prípady pošle na automatické schválenie. Zložitejšie pripraví pre likvidátora aj s podkladmi a návrhom riešenia.
Interné požiadavky
Zamestnanec si vyžiada prístup do nového systému. Agent overí jeho rolu v HR systéme, skontroluje politiku prístupov, vytvorí ticket a informuje schvaľovateľa. Človek vstupuje do procesu len vtedy, keď požiadavka nejakým spôsobom vybočí z pravidiel.
Spoločné pre všetky tri príklady je, že požiadavka prichádza v prirodzenom jazyku a odpoveď si vyžaduje dáta z viacerých systémov. Pri procese s pevnými pravidlami a rovnakou štruktúrou zostáva lepšou voľbou klasická RPA. Pri meniacich sa vstupoch má zmysel kombinácia oboch. Zaužíval sa pre ňu pojem agentická automatizácia (APA, agentic process automation).
Agent s prístupom do firemného CRM a ERP je zaujímavým cieľom pre útočníkov. Rizík je ale viac a treba ich ošetriť ešte pred prvým nasadením.
Rozsah oprávnení
Server by mal mať prístup a práva len k tomu, čo agent reálne potrebuje. Ak má len načítať objednávky, nepotrebuje mať aj právo vymazať záznamy.
Prompt injection
Používatelia vkladajú do modelu e-maily, dokumenty aj obsah z webu. V nich môže byť skrytá inštrukcia, ktorá sa tvári ako legitímna požiadavka. Vstupy z externých zdrojov preto patria do samostatnej kategórie povolení.
Schvaľovanie citlivých krokov
Patria sem nezvratné operácie, napríklad odoslanie platby alebo zmazanie záznamu. Tie by mal vždy potvrdzovať človek.
Audit
Každé použitie nástroja je potrebné zalogovať. Bez záznamov sa incident nedá zrekonštruovať a firma zároveň nespĺňa požiadavku doložiť, ako nakladá s osobnými údajmi.
Overovanie serverov
Je dôležité využívať servery len z dôveryhodných zdrojov. Verejných registrov MCP serverov pribúda rýchlo, no kontrola kvality za nimi zaostáva.
Vyberte si jeden proces, ktorý spĺňa tri podmienky: opakuje sa denne, dotýka sa dvoch až troch systémov a má merateľný výstup, typicky čas alebo počet chýb.
Najčastejšou príčinou neúspechu nie je technológia, ale nesprávne pomenovaný proces.
Potrebujeme MCP, ak už máme API integrácie?
Integrácie cez API sú napevno naprogramované spojenia medzi dvomi konkrétnymi systémami. MCP sprístupní schopnosti systému tak, aby ich mohol použiť akýkoľvek AI klient. Ak v systéme pribudne nová funkcia, AI ju môže okamžite používať.
Nahradia agenti RPA?
Nie, roboti zostávajú pre procesy s pevnými pravidlami. Agenti si vďaka MCP poradia aj s meniacimi sa vstupmi a existujúcich RPA robotov dokážu priamo ovládať.
Ako dlho trvá implementácia?
Štartovací projekt na jednom procese trvá zvyčajne osem až dvanásť týždňov vrátane merania. Ak proces nie je dobre zdokumentovaný alebo cieľový systém nemá použiteľné API, trvá to dlhšie.
Je pripojenie cez MCP bezpečné aj pre citlivé dáta?
Protokol sám o sebe nerieši bezpečnosť, definuje len spôsob komunikácie. Zabezpečenie závisí od nastavenia oprávnení, autentifikácie a auditu zo strany implementácie. V riadenom prostredí, napríklad v UiPath, tieto mechanizmy poskytuje priamo platforma.
Aké systémy sa dajú pripojiť?
Pre bežné firemné nástroje, napríklad Microsoft Dynamics 365, databázy či ticketovacie systémy, už servery existujú. Pre interné systémy s vlastnými API je potrebné vytvoriť server na mieru.
Ak vám jeden proces zaberá desiatky hodín mesačne, ozvite sa nám. Pozrieme sa naň a povieme vám, či sa naň agent hodí, alebo je lepšia klasická RPA.
