Co je Model Context Protocol (MCP)? Klíč k agentické AI integraci

Co je Model Context Protocol (MCP)? Klíč k agentické AI integraci

Agentická AI přetváří oblast automatizace workflow, umožňuje systémům jednat autonomně, integrovat rozmanité digitální zdroje a přinášet skutečnou hodnotu daleko za hranice statických promptů. Tuto evoluci umožňuje Model Context Protocol (MCP)—otevřený protokol pro standardizaci kontextu v modelech velkého jazyka (LLM), který se rychle stává základním kamenem škálovatelné AI integrace.

Definice MCP: Otevřený protokol pro agentickou AI

V jádru Model Context Protocol (MCP) zavádí standardizovaný open-source rámec pro zpřístupnění a spotřebování kontextu, externích nástrojů a datových zdrojů v aplikacích poháněných LLM. Je to významný posun od tradičních modelů prompt-odpověď, kde je interakce omezena na prostou výměnu textu. Agentická AI oproti tomu vyžaduje možnost vyvolávat nástroje, přistupovat k živým datům, volat API a dynamicky reagovat na měnící se informace—to vše MCP umožňuje.

Pomocí sady dobře definovaných RESTful endpointů—využívajících HTTP, Server-Sent Events a JSON RPC—umožňuje MCP hostitelským aplikacím (klientům) objevovat, popisovat a interagovat se širokou škálou zdrojů poskytovaných servery. To znamená, že AI systémy mohou automaticky identifikovat dostupné nástroje a data, získávat jejich strukturované popisy a žádat o akce, to vše prostřednictvím společného, kompozovatelného rozhraní.

Analogii s USB-C—a proč je MCP jiné

MCP je často přirovnáváno k USB-C pro AI aplikace a není to náhoda: oba se snaží nabídnout univerzální zážitek „plug-and-play“. Zatímco však USB-C je fyzický hardwarový standard pro propojení zařízení, MCP je softwarový protokol navržený pro digitální svět. Jeho inovace spočívá v tom, že nástroje a zdroje nejsou jen připojitelné, ale také objevitelné a dynamicky dostupné pro jakýkoli kompatibilní agentický AI systém.

Na rozdíl od hardcodovaných integrací umožňuje MCP vývojářům registrovat nové nástroje nebo datové zdroje jako servery—a tím je okamžitě zpřístupnit kterémukoliv kompatibilnímu klientovi. Tato modularita a flexibilita umožňuje rychlou kompozici a rekonfiguraci AI workflow automatizace bez potřeby rozsáhlých přepisů nebo zakázkové integrace.

Jak MCP odemyká AI automatizaci workflow

Představte si vývoj agentického AI asistenta pro plánování schůzek. Tradičně byste těsně propojovali API kalendáře, rezervační systémy a interní data—vkládali byste složitou logiku přímo do aplikace. S MCP jsou všechny tyto zdroje zpřístupněny jako objevitelné endpointy. AI klient se dotazuje MCP serveru na dostupné schopnosti, předává kontext a požadavky LLM a na základě doporučení modelu získává data nebo vyvolává nástroje hladce.

Pokud například AI potřebuje seznam blízkých kaváren pro naplánování schůzky, jednoduše dotáže MCP server, získá aktuální výsledky a předá je dalšímu promptu. Popisy nástrojů, parametry i schémata vyvolání jsou poskytovány ve strukturované podobě, což dává LLM možnost doporučit přesné akce, které klient může provést s plnou transparentností i kontrolou.

Tato architektura nejen umožňuje bohatší agentické AI workflow, ale také zajišťuje, že zdroje lze snadno sdílet a aktualizovat napříč týmy i organizacemi, což podporuje živý ekosystém znovupoužitelných AI komponent.

Přijetí v průmyslu a open source dynamika

Přijetí MCP se zrychluje mezi progresivními firmami i AI odborníky, kteří chtějí agentickou AI provozovat ve velkém. Jeho open-source základ zaručuje širokou dostupnost, neustálé zlepšování a silnou komunitní podporu. Přední platformy a dodavatelé—včetně těch z ekosystémů Kafka a Confluent—již staví MCP-kompatibilní servery, a tím okamžitě rozšiřují vesmír datových zdrojů a automatizačních nástrojů pro agentickou AI.

Pro rozhodující v AI znamená přijetí MCP odemknutí plné agility, škálovatelnosti a kompozovatelnosti AI systémů—ať už jde o interní automatizaci nebo sofistikované AI služby pro zákazníky na jednotném, standardizovaném základu.

Přijetím Model Context Protocol se organizace staví do čela moderní AI integrace—vybavují týmy pro stavbu, adaptaci a škálování agentických AI řešení s bezkonkurenční rychlostí a efektivitou. MCP není jen protokol; je to brána do nové éry AI automatizace workflow.

Jak MCP řeší výzvy agentické AI: Konec statických promptů a izolovaných AI modelů

Po léta byla síla velkých jazykových modelů (LLM) omezována statickou povahou jejich interakcí. V tradičním pojetí uživatel zadá prompt a LLM vrátí odpověď v textové podobě. To postačuje pro jednoduché, informační dotazy, ale zásadně to omezuje možnosti AI v podnikovém workflow a automatizaci.

Statická omezení tradičních LLM promptů

Tradiční LLM nástroje fungují v pevném rámci vstup/výstup slov. Generují pouze textové výstupy, ať je požadavek jakkoli komplexní. To znamená:

• Pouze textový výstup: I ten nejsložitější jazykový model nedokáže provádět akce v reálném světě ani řídit procesy mimo generování vět či odstavců.
• Omezené informace: LLM jsou omezeny na data, na kterých byla trénována. Nemohou přistupovat k aktuálním podnikových databázím, získávat živé informace ani aktualizovat své znalosti v reálném čase.
• Chybí akceschopnost: Tyto modely nemohou spouštět workflow, interagovat s podnikovými nástroji ani automatizovat úkoly—uživatel musí ručně překlenout propast mezi AI návrhy a skutečnými výsledky byznysu.

Pro lepší představu: Požádáte-li tradiční LLM, „Naplánuj kávu s Petrem příští týden“, model možná poradí, jak plánovat, nebo se zeptá na detaily, ale nemůže zkontrolovat váš kalendář, zjistit dostupnost Petra, najít kavárnu ani vytvořit pozvánku. Každý krok zůstává manuální a všechen kontext musíte zadávat znovu a znovu.

Potřeba agentické AI

Přichází agentická AI—další vývojový stupeň inteligentní automatizace. Agentické AI modely nejen odpovídají na dotazy, ale také jednají. Vyvolávají externí nástroje, přistupují k aktuálním firemním datům a automatizují vícekrokové workflow.

Proč je to nutné? Protože skutečné byznys scénáře jsou dynamické a vyžadují víc než jen slova. Například:

• Scénář 1: Rezervace schůzky. Statický LLM navrhne časy, ale jen agentická AI zkontroluje kalendáře účastníků, najde místo a odešle pozvánky automaticky.
• Scénář 2: Zákaznická podpora. Tradiční model odpoví na časté dotazy, ale jen agentická AI vytáhne konkrétní data o účtu, spustí vrácení peněz nebo eskaluje tikety v CRM.
• Scénář 3: Zpracování dat. Statické LLM shrnou trendy, ale agentická AI stáhne aktuální data z podnikového systému, provede analýzu a spustí alerty či akce.

V každém scénáři tradiční přístup končí u rady nebo částečného řešení, zatímco agentická AI přináší akční, integrovaný výsledek.

MCP: Klíč k inteligentní AI automatizaci workflow

Model Context Protocol (MCP) je klíčová infrastruktura, která mění statické LLM nástroje v agentické AI motory. MCP propojuje jazykové modely s reálným světem—podnikovými daty, API, soubory i automatizačními nástroji—a umožňuje plynulou AI integraci.

Jak MCP řeší tyto výzvy?

• Dynamické objevování schopností: Díky MCP klientovi a serveru mohou aplikace v reálném čase zjistit, jaké nástroje, zdroje a data jsou k dispozici—žádné další hardcodování či manuální integrace.
• Spouštění zdrojů a nástrojů: LLM řízené protokolem MCP může vybrat a vyvolat správné zdroje (databáze, API, externí služby) podle záměru uživatele.
• Kompozovatelná architektura: Potřebujete nový nástroj nebo datový zdroj? Jednoduše jej připojte. Díky modulárnímu návrhu MCP můžete AI workflow škálovat a rozvíjet bez nutnosti přestavovat agenty.
• End-to-end automatizace workflow: Od analýzy promptu přes akci—například vytvoření kalendářové pozvánky, odeslání zprávy či aktualizace záznamu—MCP umožňuje AI agentům plně automatizovat složité firemní procesy.

Praktický příklad:

• Starý přístup: „Chci jít na kávu s Petrem příští týden.“ LLM odpoví: „Zadejte prosím detaily na Petra a preferovaný čas.“
• S agentickou AI přes MCP: AI agent zjistí dostupnost ve vašem i Petrově kalendáři, najde okolní kavárny, navrhne nejlepší časy a místa a vytvoří pozvánku—vše bez ručních kroků.

Hodnota MCP-agentičné AI pro byznys

MCP mění pravidla hry pro AI automatizaci workflow v podnicích:

• Agentická AI: AI, která jedná, nejen reaguje.
• Hluboká integrace: LLM propojené s firemními nástroji, databázemi a API—konec izolovaným modelům.
• Škálovatelná automatizace: Stavte, adaptujte a rozšiřujte workflow podle měnících se potřeb.
• Rychlá inovace: Objevujte a sestavujte nové nástroje a zdroje bez přepracovávání AI agentů.

Stručně: MCP překonává propast mezi jazykovými modely a skutečnou AI integrací. Umožňuje firmám posunout se za hranice statických promptů a oddělených AI modelů a odemknout skutečný potenciál agentické AI pro efektivitu, produktivitu a automatizaci ve velkém.

Proč je MCP nezbytný pro podnikovou agentickou AI integraci

S tím, jak firmy zrychlují implementaci agentické AI, nikdy nebyla větší poptávka po plynulé a škálovatelné AI integraci napříč rozmanitými podnikovými zdroji. Moderní podniky vyžadují, aby AI agenti nejen generovali informace, ale také prováděli smysluplné akce—spouštěli nástroje, automatizovali workflow a reagovali na události reálného světa. K dosažení tohoto cíle je v podnikovém prostředí nutný robustní a standardizovaný přístup, a právě zde přichází Model Context Protocol (MCP).

Potřeba dynamického přístupu ke zdrojům v podnikové AI

Podniková agentická AI potřebuje mnohem víc než statické, hardcodované integrace. AI agenti musí přistupovat k celé škále aktuálních zdrojů—od interních databází a souborových systémů přes externí API, streamovací platformy typu Kafka až po specializované nástroje. Statická povaha konvenčních integrací—kdy je každé spojení se zdrojem nebo nástrojem pevně zadrátováno do AI aplikace—rychle vede k křehké, monolitické architektuře. Takový přístup je nejen obtížně škálovatelný, ale také brzdí inovace, protože každý nový zdroj či nástroj vyžaduje zakázkové programování i údržbu.

V praxi firmy často potřebují AI agenty, kteří dokáží:

• Získávat živá data z klíčových systémů (např. CRM, ERP nebo datová jezera).
• Přistupovat k real-time eventům, například v Kafka topicích.
• Interagovat s nástroji pro plánování, rezervačními systémy či doménovými API.
• Skládat a řídit akce napříč více zdroji v reakci na uživatelské požadavky.

Tyto požadavky ukazují nedostatečnost monolitických, hardcodovaných integrací, obzvlášť když organizace chtějí škálovat agentické AI napříč týmy, odděleními a use-casy.

Problém s hardcodovanými, monolitickými integracemi

Hardcodované integrace uzavírají obchodní logiku a konektivitu ke zdrojům uvnitř jedné AI aplikace. Pokud například firma chce AI agenta pro plánování schůzek, může agent obsahovat přímo kód pro kalendářová API, vyhledávání lokalit a rezervační systémy. Tím se logika izoluje, není dostupná ostatním agentům či aplikacím—vznikají silosy, duplicita a komplikovaná údržba.

Takové monolitické návrhy přináší několik úzkých míst:

• Omezená znovupoužitelnost: Nástroje a integrace jsou vázány na konkrétní agenty, což brání opětovnému využití napříč organizací.
• Škálovací omezení: Každá nová integrace vyžaduje ruční programování, což zpomaluje nasazení i inovace.
• Náklady na údržbu: Aktualizace rozhraní zdroje nebo nástroje znamená aktualizovat každý agent, který jej používá—v rozsahu firmy neudržitelné.
• Nedostatečná objevitelnost: Agenti neví o nových zdrojích, pokud nejsou explicitně aktualizováni, což omezuje jejich adaptabilitu.

MCP: Standardizovaný, připojitelný protokol pro agentickou AI

Model Context Protocol (MCP) tyto výzvy řeší jako standardizovaný, připojitelný protokol pro propojení AI agentů s podnikovými zdroji a nástroji. MCP je páteř, která umožňuje AI flexibilně objevovat, využívat a řídit akce napříč dynamickým ekosystémem schopností—bez hardcodování či manuálních aktualizací.

Jak MCP funguje

V jádru MCP zavádí jasnou klient-server architekturu:

• Hostitelská aplikace (klient): AI agent nebo mikroslužba, která potřebuje přístup k externím zdrojům či nástrojům.
• MCP server: Server vystavuje zdroje, nástroje a schopnosti prostřednictvím sady RESTful endpointů, jak je definováno MCP standardem.

Komunikace mezi agentem (klientem) a serverem probíhá přes HTTP pomocí JSON-RPC, což umožňuje asynchronní notifikace, objevování schopností i přístup ke zdrojům. Agent může dynamicky dotazovat MCP server na dostupné nástroje, datové zdroje či prompty—zdroje jsou tak objevitelné a připojitelné.

Příklad z praxe

Představte si AI agenta ve firmě, který má plánovat schůzky. Místo hardcodování integrací pro kalendáře, API lokalit a rezervační systémy se agent dotazuje MCP serveru na dostupné schopnosti. Server popíše své nástroje (např. integrace kalendáře, rezervace míst) a vystaví zdroje (např. seznam okolních kaváren, dostupné zasedačky). Agent pak může dynamicky vybrat a vyvolat správné nástroje podle záměru uživatele, například: „Naplánuj kávu s Petrem příští týden.“

S MCP, pokud chce jiný tým povolit svému agentovi rezervaci zasedaček nebo přístup k jiným zdrojům, jednoduše tyto schopnosti zaregistruje na MCP serveru. Není třeba přepisovat logiku agenta ani duplikovat integrační úsilí. Architektura je od základu škálovatelná, kompozovatelná i objevitelní.

Škálovatelnost a kompozovatelnost

Klíčovou silou MCP v podnikové sféře je kompozovatelnost. Servery mohou samy fungovat jako klienti jiných MCP serverů—umožňují vrstvené, modulární integrace. Například MCP server napojený na Kafka topic může poskytovat real-time event data více agentům bez nutnosti, aby každý obsahoval vlastní Kafka kód. Tento připojitelný návrh podporuje nasazení v rozsahu firmy, kde zdroje, nástroje i integrace rychle evolvují.

Podniková výhoda

Přijetím MCP získá firma:

• Škálovatelnou AI integraci: Rychlé připojení nových zdrojů a nástrojů bez přepisování logiky agentů.
• Snížení duplicity: Centralizace integrací pro organizaci bez silosů.
• Zvýšenou objevitelnost: Agenti objevují a využívají nové zdroje, jakmile jsou zaregistrovány.
• Odolnost vůči budoucnosti: Standardizované protokoly usnadňují upgrade i expanzi.

MCP umožňuje budoucnost, kde podnikovou AI nelimituje křehkost hardcodovaných integrací, ale pohání ji flexibilní, kompozovatelná a škálovatelná architektura. Pro firmy, které chtějí agentickou AI opravdu provozovat ve velkém, je MCP nejen technickou volbou, ale nezbytným základem.

Vysvětlení architektury MCP: Stavba připojitelných agentických AI systémů

Moderní AI integrace se rychle vyvíjí a vyžaduje architektury, které jsou flexibilní, škálovatelné a umožňují plynulou interakci AI agentů s reálnými nástroji či daty. Model Context Protocol (MCP) představuje zásadní změnu v agentické AI a nabízí robustní, objevitelné řešení, které překonává prosté vkládání AI funkcí do desktopových aplikací. Podívejme se, jak architektura MCP umožňuje připojitelné agentické AI systémy díky modelu klient-server, univerzální komunikaci a silné objevitelnosti.

Klient-server model MCP

MCP využívá jasnou klient-server architekturu, která odděluje odpovědnosti a maximalizuje modularitu:

• Hostitelská aplikace: Vaše hlavní AI-enabled aplikace (představte si ji jako orchestru mikroservisu). Integruje MCP klientskou knihovnu a vytváří MCP klienta uvnitř aplikace.
• MCP server: Samostatný proces (může být vzdálený či lokální), MCP server vystavuje katalog zdrojů, nástrojů, promptů a schopností. Servery můžete vytvořit sami nebo využít třetích stran, mohou být i vrstvené—servery samy mohou být klienty dalších MCP serverů, což umožňuje kompozici.

Toto oddělení znamená, že hostitelská aplikace nemusí „péct“ všechny integrace či logiku nástrojů přímo v sobě. Místo toho může dynamicky objevovat, dotazovat a využívat externí zdroje přes MCP servery, což činí systém vysoce připojitelným a snadno udržovatelným.

Spojení: Lokální i vzdálená komunikace

MCP podporuje dva hlavní režimy komunikace mezi klientem a serverem:

1. Lokální spojení (Standard IO/Pipes):

   • Pokud klient a server běží na stejném stroji, mohou komunikovat přes standardní vstup/výstup (pipes). To je efektivní pro lokální, desktopové integrace.

2. Vzdálená spojení (HTTP, Server Sent Events, JSON RPC):

   • Pro distribuované nebo škálovatelné setupy podporuje MCP HTTP spojení s využitím Server Sent Events pro asynchronní update. Protokol výměny zpráv je JSON RPC, lehký, široce používaný standard pro strukturovanou, obousměrnou zprávu.
   • Umožňuje to spolehlivou interakci klientů a serverů přes síť a podporuje agentickou AI integraci v podnikovém měřítku.

Objevitelnost: Dynamické dotazování zdrojů a nástrojů

Výrazným rysem MCP je jeho vestavěná objevitelnost, která činí architekturu AI agentů vysoce dynamickou:

• Endpointy schopností: MCP servery vystavují RESTful endpointy podle MCP standardu. Patří mezi ně endpoint „seznam schopností“, kde klienti zjistí dostupné nástroje, zdroje a prompty—vše s podrobnými popisy.
• Dynamické workflow: Když přijde uživatelský prompt (např. „Chci jít na kávu s Petrem příští týden“), MCP klient může:
  • Dotázat server na dostupné zdroje a nástroje.
  • Předat je LLM a zeptat se, které zdroje jsou relevantní pro splnění požadavku.
  • Stáhnout a vložit data zdroje do promptu LLM nebo vyvolat nástroje dle strukturované odpovědi LLM.

Díky tomu mohou hostitelské aplikace flexibilně podporovat nové integrace nebo datové zdroje bez změn v kódu—stačí „připojit“ nový server nebo nástroj.

Schéma workflow architektury MCP

Níže je zjednodušený workflow MCP architektury:

+-------------------------------+
|        Host Application       |
| (runs MCP Client Library)     |
+---------------+---------------+
                |
                |  1. User Prompt
                v
+---------------+---------------+
|         MCP Client            |
+---------------+---------------+
                |
                | 2. Discover Capabilities (HTTP/Local)
                v
+-----------------------------------------------+
|                  MCP Server                   |
|   (exposes RESTful endpoints, resources,      |
|    tools, prompts)                            |
+----------------+------------------------------+
                 |
   +-------------+----------------+
   |      3. Provides:            |
   |  - List of resources/tools   |
   |  - Descriptions/schemas      |
   +------------------------------+
                 |
                 v
+-----------------------------------------------+
|   Workflow Example:                           |
|   - Client asks LLM: "Which resources/tools?" |
|   - LLM responds: "Use resource X, tool Y"    |
|   - Client fetches resource X, invokes tool Y |
|   - Results returned to user                  |
+-----------------------------------------------+

Proč na MCP záleží v agentické AI

S MCP se AI integrace posouvá od statických, hardcodovaných napojení k dynamické, škálovatelné a kompozovatelné agentické AI architektuře. Klienti mohou v runtime objevovat i využívat nové nástroje či zdroje a servery lze vrstvit nebo kompozovat—skutečná modularita AI agentních systémů. Tato architektura není jen pro hobby desktopové aplikace, ale je připravena pro profesionální, podniková řešení, kde je flexibilita a rozšiřitelnost klíčová.

Shrnutí: MCP architektura umožňuje skutečně agentické AI systémy—schopné objevovat a vyvolávat nástroje, přistupovat k aktuálním či proprietárním datům a dynamicky rozšiřovat své schopnosti, to vše přes standardizovaný, robustní protokol. To je brána do nové generace připojitelných, profesionálních agentických AI.

Agentická AI v praxi: MCP workflow pro plánování a automatizaci

Pojďme být praktičtí a podívejme se, jak agentická AI poháněná Model Context Protocol (MCP) promění každodenní plánování—třeba domluvení kávy s přítelem—v plynulý, připojitelný workflow. Tato sekce vás provede reálným use-case, kde si ukážeme přesně, jak spolu hostitelská aplikace, MCP klient, MCP server a LLM (Large Language Model) spolupracují při automatizaci i orchestraci schůzek. Ukážeme kompozovatelnost, připojitelnost a dynamickou integraci, které dělají z MCP průlomový nástroj pro AI workflow automatizaci.

Průchod use-case: Zajištění kávové schůzky

Představte si, že chcete vytvořit aplikaci, která plánuje setkání u kávy—ať už s kolegou, kamarádem nebo někým blízkým. Takto agentická AI s MCP stackem řeší workflow:

1. Hostitelská aplikace

Cesta začíná hostitelskou aplikací (například vaším plánovacím nástrojem). Tato aplikace integruje MCP klientskou knihovnu, která slouží jako most mezi aplikací a agentickými AI zdroji.

2. MCP klient

MCP klient zahájí proces tím, že přijme uživatelský prompt, například:
„Chci jít na kávu s Petrem příští týden.“

V tuto chvíli musí hostitelská aplikace zjistit, jak tento požadavek interpretovat a realizovat. Potřebuje víc než jen textovou odpověď—potřebuje reálnou akci.

3. Objevování schopností

Aby zjistil, jaké akce jsou možné, dotazuje se MCP klient MCP serveru na seznam dostupných schopností, nástrojů a zdrojů (například API kalendáře, seznamy kaváren nebo rezervační systémy). Vše je objevitelné přes dobře definovaný RESTful endpoint, což znamená, že nové nástroje lze přidat bez modifikace jádra aplikace.

Klient může využít konfigurační soubor s registrovanými URL serverů, aby věděl, kam se obracet.

4. Využití LLM pro výběr zdroje

MCP klient poté odešle uživatelský prompt spolu se seznamem dostupných zdrojů do LLM. LLM pomáhá rozhodnout, které zdroje jsou relevantní:

• Vstup LLM:
  • Uživatelský prompt: „Chci jít na kávu s Petrem příští týden.“
  • Seznam zdrojů: Přístup ke kalendáři, adresář kaváren, rezervační nástroj.
• Výstup LLM:
  • „Zdroj dvě, adresář kaváren, je relevantní. Prosím stáhněte jej.“

5. Získání a integrace dat zdroje

Na doporučení LLM MCP klient stáhne požadovaný zdroj (např. seznam kaváren) z MCP serveru. Tato data jsou pak připojena k dalšímu promptu pro LLM, které tak získá kontext pro doporučení akčních kroků.

6. Vyvolání nástrojů a orchestrace

LLM je nyní vybaveno uživatelským záměrem a aktuálními daty. Vrací doporučení jako:

• „Vyvolejte kalendářový nástroj pro návrh termínů; použijte rezervační nástroj k rezervaci stolu v této kavárně.“

Popisy a schémata nástrojů jsou LLM předávány ve strukturované podobě (ne pouze jako text), což umožňuje doporučit konkrétní volání nástrojů i parametry.

7. Hostitelská aplikace vykoná akce

MCP klient vezme doporučení LLM a spustí potřebná volání nástrojů:

• Může zavolat API kalendáře a ověřit dostupnost.
• Využije rezervační nástroj pro zajištění místa v preferované kavárně.
• Může uživatele notifikovat před finálním potvrzením akcí.

Díky architektuře MCP může hostitelská aplikace připojovat či měnit nástroje a zdroje podle potřeb—bez přepisování hlavní logiky.

Workflow diagram

Zde je krok za krokem diagram MCP agentického AI workflow pro plánování schůzky:

flowchart TD
    A[User Request: "Coffee with Peter next week"] --> B[Host App (with MCP Client)]
    B --> C{Discover Capabilities}
    C --> D[MCP Server: Returns list of resources/tools]
    D --> E[LLM: "Which resources do I need?"]
    E --> F[LLM: "Fetch coffee shop directory"]
    F --> G[MCP Client: Fetches resource from MCP Server]
    G --> H[LLM: Receives user prompt + resource data]
    H --> I[LLM: Recommends tool invocation]
    I --> J[MCP Client: Executes calendar and reservation tools]
    J --> K[Appointment Scheduled!]

Proč MCP a agentická AI zde záleží

Kompozovatelnost:
Můžete stavět složitá workflow kombinováním nezávislých nástrojů a zdrojů. Váš MCP server může být i klientem dalších serverů, řetězit schopnosti a vytvářet vysoce modulární systém.

Připojitelnost:
Potřebujete přidat nový nástroj (např. vyhledávač restaurací nebo jiný kalendář)? Stačí jej zaregistrovat na MCP serveru—nen