Definicja
MCP (Model Context Protocol)
MCP, czyli Model Context Protocol, to otwarty standard stworzony przez Anthropic do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi narzędziami i źródłami danych. Serwery MCP eksponują możliwości — zapytania do baz, wywołania API, automatyzację przeglądarki, operacje na plikach. Obsługują go wszystkie trzy narzędzia, więc jeden serwer obsługuje każde z nich.
Dlaczego to ważne
MCP jest tym, co powstrzymuje pisanie integracji trzy razy. Serwer zbudowany raz — pod twoją bazę, twój tracker, twoje wewnętrzne API — działa w każdym kompatybilnym agencie, więc zmiana narzędzia nie oznacza odbudowywania połączeń wokół niego.
Jak radzi sobie z tym każde narzędzie
- Cursor
- Konfiguracja w ustawieniach.
- Claude Code
- Konfiguracja przez
.mcp.jsonlubclaude mcp add. - Codex
- Konfiguracja w
~/.codex/config.toml, współdzielona między powierzchniami.
Najczęstsze pytania
Czym jest serwer MCP?
Program, który implementuje specyfikację MCP i udostępnia agentom AI jedno lub więcej narzędzi. Przykłady: GitHub MCP do pull requestów i zgłoszeń, Postgres MCP do zapytań do bazy, Puppeteer MCP do automatyzacji przeglądarki, Context7 MCP do dokumentacji bibliotek.
Czy wszystkie trzy narzędzia obsługują MCP?
Tak. Cursor, Claude Code i Codex obsługują serwery MCP; różni się tylko miejsce konfiguracji. Na tym polega sens protokołu — serwer nie musi wiedzieć, który agent go wywołuje.
Czym MCP różni się od Agent Skills?
Agent Skills są lżejsze. Skill rozszerza pojedynczą możliwość; serwer MCP utrzymuje trwałe połączenie z zewnętrznym systemem. Skille instaluje się przez npx skills add <owner/repo>; serwery MCP konfiguruje się per narzędzie i działają jako procesy.