Proč špičkoví inženýři opouštějí MCP servery: 3 osvědčené alternativy pro efektivní AI agenty

Úvod

Vývoj AI agentů prochází zásadní transformací. To, co bylo dříve považováno za zlatý standard pro propojení AI agentů s externími nástroji—Model Context Protocol (MCP)—je stále častěji opouštěno špičkovými inženýry a předními firmami ve prospěch efektivnějších alternativ. Problém není v samotné myšlence MCP, ale v praktické realitě nasazení agentů v rozsahu. Když MCP server spotřebuje 10 000 tokenů jen na inicializaci a zabere 5 % celého kontextového okna agenta ještě před tím, než začne pracovat, je třeba něco změnit. Tento článek vysvětluje, proč inženýři opouštějí MCP servery, a představuje tři osvědčené alternativy, které využívají lídři jako Anthropic a špičkoví vývojáři produkčních AI systémů. Tyto přístupy zachovávají flexibilitu a sílu agentní automatizace, ale dramaticky snižují spotřebu tokenů a zvyšují autonomii agentů.

Co je Model Context Protocol: aktuální standard a jeho původ

Model Context Protocol představuje jeden z nejvýznamnějších standardizačních pokusů ve vývoji AI agentů. V jádru je MCP otevřený standard navržený k vytvoření univerzálního mostu mezi AI agenty a externími systémy, API a datovými zdroji. Základní koncept je elegantní a silný: místo toho, aby si každý vývojář musel stavět vlastní integrace mezi svými AI agenty a nástroji, MCP poskytuje standardizovaný protokol, díky němuž lze integrace implementovat jednou a sdílet napříč celým ekosystémem. Tato standardizace byla pro AI komunitu přelomová a umožnila bezprecedentní spolupráci a sdílení nástrojů po celém světě.

Z technického pohledu funguje MCP jako specifikace API optimalizovaná přímo pro spotřebu AI agentů, nikoli pro lidské vývojáře. Zatímco tradiční API kladou důraz na uživatelskou přívětivost a čitelnost pro vývojáře, MCP je navrženo tak, aby jej konzumovaly velké jazykové modely a autonomní agenti. Protokol definuje, jak mají agenti žádat informace, jak mají být nástroje popsány a jak mají být výsledky formátovány pro optimální pochopení agentem. Když na MCP přešly firmy jako Anthropic a další velcí hráči, vznikl jednotný ekosystém, kde bylo možné vyvíjet nástroje jednou a používat je napříč různými agentními platformami. Tento průlom vedl k rychlému rozšíření MCP serverů v celém odvětví, a vývojáři vytvářeli specializované servery pro vše od přístupu k databázím po integrace s externími API.

Hodnota MCP je na papíře opravdu přesvědčivá. Slibuje odemknout celý ekosystém integrací, zkrátit vývojový čas a umožnit agentům přístup k tisícům nástrojů bez nutnosti individuálního inženýringu. Díky tomu vznikly stovky MCP serverů, každý zpřístupňující různé schopnosti a služby. Slibem bylo, že s růstem počtu dostupných MCP serverů budou agenti stále schopnější a autonomnější a zvládnou složitější úkoly díky bohatému ekosystému předpřipravených nástrojů. V mnoha případech byl tento příslib naplněn—MCP skutečně usnadnilo stavbu agentů s rozmanitými možnostmi.

Skryté náklady MCP: proč je spotřeba tokenů důležitější než kdy dřív

Jak se však AI agenti stávají sofistikovanějšími a jsou nasazováni ve větším měřítku, objevuje se zásadní problém, který nebyl při návrhu MCP plně doceněn: nadměrná spotřeba tokenů. Tato otázka přímo ovlivňuje jak náklady, tak výkon AI agentů a s rostoucím počtem nasazení se závažnost tohoto problému zvyšuje. Pro pochopení je potřeba podívat se, jak jsou MCP servery obvykle implementovány a jak s nimi agenti v praxi pracují.

Když se AI agent připojí k MCP serveru, obdrží kompletní dokumentaci ke všem dostupným nástrojům na daném serveru. Typický MCP server obsahuje 20–30 různých nástrojů s detailními popisy, parametry, příklady použití a metadaty. V reálném nasazení však organizace obvykle nepřipojují k agentovi jen jeden MCP server. Naopak, často propojují pět, šest či více MCP serverů, aby agenti získali přístup k rozmanitým schopnostem. To znamená, že i když agent potřebuje jen jeden konkrétní nástroj, celé kontextové okno je zaplněno popisy a metadaty všech dostupných nástrojů napříč všemi připojenými servery.

Prvním hlavním zdrojem plýtvání tokeny je tato nucená spotřeba irelevantních informací o nástrojích. Agent musí „nosit“ informace o nástrojích, které nepotřebuje, což zvyšuje latenci i náklady a může i zvyšovat míru halucinací. Představte si situaci: organizace připojí k agentovi šest MCP serverů, každý s 25 nástroji. To je 150 definic nástrojů, popisů a metadat, které musí být načteny do kontextového okna při každé inicializaci agenta. I když agent využije jen dva z nich, všech 150 zabírá cenný prostor v kontextu.

Druhým hlavním zdrojem spotřeby tokenů jsou mezivýsledky nástrojů. Představte si, že agent potřebuje získat přepis dokumentu z Google Drive, aby z něj vytáhl konkrétní informaci. MCP nástroj pro načtení dokumentů může vrátit obsah o velikosti 50 000 tokenů, nebo v případě větších dokumentů dokonce překročit limity kontextového okna. Agent přitom často potřebuje jen první odstavec nebo konkrétní sekci. Přesto je celý dokument předáván přes kontextové okno, což zbytečně spotřebovává tokeny a může překročit dostupné limity. Tato neefektivita se násobí s každým dalším voláním nástroje a v komplexních pracovních postupech může spotřeba tokenů dosáhnout 20 %, 30 % i více z celkového kontextového okna.

Kromě spotřeby tokenů je tu i hlubší architektonický problém: MCP omezuje autonomii agentů. Každá přidaná vrstva abstrakce omezuje možnosti agenta a jeho flexibilitu při řešení problémů. Když jsou agenti nuceni pracovat v rámci předdefinovaných nástrojů a pevných MCP rozhraní, ztrácejí schopnost adaptace, transformace dat novými způsoby či vytváření vlastních řešení pro specifické situace. Základním smyslem vývoje AI agentů je dosáhnout autonomního plnění úkolů, zatímco abstrakce MCP tomu ve skutečnosti brání, protože omezuje flexibilitu a rozhodovací schopnosti agentů.

Tři osvědčené alternativy: cesta za MCP

Špičkoví inženýři a přední firmy identifikovali tři osvědčené alternativy k tradičním MCP serverům, které řeší tyto limity a zároveň zachovávají flexibilitu a sílu agentní automatizace. Tyto přístupy vyžadují sice větší počáteční úsilí, ale výrazně zlepšují kontrolu, efektivitu a autonomii agentů. Společným jmenovatelem všech tří je: používejte jako nástroje přímo kód, nikoli abstraktní protokolové vrstvy.

Alternativa 1: Přístup „CLI-First“

První alternativní přístup využívá příkazové řádky (CLI), aby naučil agenty interakci s externími nástroji. Místo připojení k MCP serveru použije konkrétní prompt, který agenta učí používat CLI—sadu funkcí, které agent může volat pro přístup k požadovanému systému. Krása tohoto přístupu spočívá v jeho jednoduchosti a účinnosti.

Jak funguje přístup CLI-First

Implementace je přímočará: místo načítání celé definice MCP serveru vytvoříte stručný prompt, který agentovi vysvětlí, jak používat konkrétní CLI nástroje. Tento prompt typicky obsahuje README soubor s vysvětlením dostupných nástrojů a specifikaci CLI, která ukazuje přesné použití. Agent si tyto dva soubory přečte, pochopí dostupné nástroje, jejich nastavení a běžné pracovní postupy. Dobře navržený prompt pro tento přístup má často jen 25 řádek—což je oproti rozsáhlým MCP implementacím opravdu úsporné.

Klíčový princip je selektivní načítání kontextu. Místo „tady je hromada nástrojů, všechny popisy a kontext, který musíš pokaždé načíst“, říkáte „tady je readme, tady je CLI, tohle dělej a žádné další Python soubory nečti“. Díky tomu máte plnou kontrolu nad tím, co agent může a nemůže dělat. Neposkytujete pouze nástroje, ale přímo určujete, k čemu má agent přístup a jak je může využít.

Praktické přínosy a zlepšení výkonu

Při implementaci CLI-first přístupu jsou výkonnostní přínosy patrné okamžitě. Předáváním pouze konkrétního nástroje, který agent potřebuje, místo všech dostupných nástrojů ze všech připojených serverů, dramaticky klesne spotřeba tokenů na definice nástrojů. V praxi firmy hlásí úsporu asi 4–5 % kontextového okna už jen přechodem z MCP na CLI přístup. Ačkoliv se to může zdát málo, jde pouze o režii definic nástrojů—skutečné úspory rostou, když započítáte i efektivní zpracování mezivýsledků.

S CLI přístupem mohou agenti pracovat s mezivýsledky daleko efektivněji. Místo předávání 50 000 tokenů dlouhého dokumentu přes kontext agent může tento dokument uložit na disk a následně z něj vytáhnout jen potřebné informace. Agent může volat CLI příkazy pro zpracování dat, filtrování výsledků a transformaci informací bez masivního zatěžování kontextového okna. Právě zde se skrývají hlavní efektivní úspory.

Implementační doporučení

Přístup CLI-first vyžaduje více počátečního inženýrského úsilí než prosté připojení MCP serveru. Je třeba investovat čas do návrhu promptů—pečlivě sestavit instrukce, které agenta naučí používat CLI nástroje. Tato počáteční investice se však vyplatí lepší kontrolou, vyšší efektivitou a předvídatelnějším chováním agentů. Nespoléháte na standardizovaný protokol, který nemusí vyhovovat vašim potřebám; stavíte vlastní rozhraní optimalizované pro vaše konkrétní použití.

Alternativa 2: Skriptovací přístup s progresivním zpřístupňováním

Druhý alternativní přístup je podobný CLI metodě, ale staví na sofistikovanějším principu zvaném progresivní zpřístupňování (progressive disclosure). Tento koncept, zdůrazňovaný například Anthropicem, představuje zásadní změnu v tom, jak by agenti měli přistupovat k nástrojům. Místo načítání všech dostupných nástrojů najednou umožňuje progresivní zpřístupňování agentům objevovat a načítat nástroje na vyžádání podle potřeby.

Co je progresivní zpřístupňování

Progresivní zpřístupňování je základní návrhový princip, díky kterému je přístup agentů k nástrojům flexibilní a škálovatelný. Představte si dobře organizovanou příručku, která začíná základy a odhaluje pokročilejší informace teprve tehdy, když jsou potřeba. U tradičního MCP jsou agenti omezeni velikostí kontextového okna—a existuje praktický strop, kolik nástrojů lze připojit, než se kontext přeplní. Díky progresivnímu zpřístupňování prostřednictvím skriptovacích přístupů toto omezení v podstatě mizí.

Agent může teoreticky získat přístup k tisícům MCP serverů a nástrojů, ale načítá vždy pouze ty konkrétní nástroje, které v danou chvíli potřebuje. To umožňuje mechanismus vyhledávání, díky němuž agent zjistí, jaké nástroje a MCP servery jsou k dispozici. Když agent narazí na úkol, který vyžaduje nástroj, který dosud nepoužil, může v dostupných nástrojích vyhledat potřebný, importovat jej a použít. Vzniká tak zásadně škálovatelná architektura, kde počet dostupných nástrojů již nesnižuje výkon agenta.

Praktická implementace

Ve skriptovacím přístupu udržujete strukturovanou složkovou hierarchii, kde každá složka reprezentuje MCP server a uvnitř jsou podsložky pro konkrétní kategorie nástrojů obsahující jednoduché TypeScript soubory s implementacemi jednotlivých nástrojů. Když agent potřebuje nástroj, nehledá předdefinovanou definici v kontextovém okně—naopak, vygeneruje kód, který potřebný nástroj z dané složky importuje a přímo zavolá. Tento přístup zásadně mění tok informací v systému a způsob, jakým agenti interagují s externími schopnostmi.

Praktické důsledky jsou zásadní. Velký podnik může mít stovky interních API, databází a služeb, ke kterým chce dát agentům přístup. S tradičním MCP by připojení všech těchto zdrojů vedlo k neúnosnému zatížení kontextového okna. S progresivním zpřístupňováním skriptovacím přístupem mohou agenti efektivně využívat celý tento ekosystém, objevovat a používat nástroje dle potřeby. To umožňuje skutečně komplexní schopnosti agentů bez výkonnostních ztrát typických pro tradiční MCP.

Výhody v praxi

Přínosy progresivního zpřístupňování jsou značné. Můžete načíst definice nástrojů, kdykoli je potřebujete, aktivovat konkrétní sady nástrojů jen v případě potřeby agenta. Je to mnohem dynamičtější než MCP servery, které vše načítají předem. Organizace, které tento přístup nasadily, uvádějí, že k agentům mohou připojit stovky nástrojů bez toho, aby docházelo k nafukování kontextového okna jako u MCP. Agent objeví nástroje pomocí vyhledávání, porozumí jejich schopnostem a použije je—bez masivní spotřeby kontextu.

Alternativa 3: Spouštění kódu s přímými voláními nástrojů

Třetí a nejmocnější alternativou je přístup se spouštěním kódu, který znamená zásadní přehodnocení způsobu, jakým agenti interagují s externími systémy. Místo spoléhání na předdefinované definice nástrojů a pevná MCP rozhraní tento přístup umožňuje agentům přímo generovat a spouštět kód, volat API a nástroje podle potřeby prostřednictvím kódu, nikoli standardizovaného protokolu.

Architektura spouštění kódu

Architektura pro spouštění kódu je elegantně jednoduchá. Místo připojení k MCP serverům systém udržuje strukturovanou složkovou hierarchii, kde každá složka představuje MCP server a uvnitř složky jsou podsložky pro kategorie nástrojů, obsahující jednoduché TypeScript soubory s implementací jednotlivých nástrojů. Když agent potřebuje nástroj, nehledá předdefinovanou definici v kontextu—vygeneruje kód, který potřebný nástroj importuje a přímo zavolá.

Tento přístup zásadně mění tok informací v systému. Místo toho, aby agent obdržel popis toho, co nástroj dělá, a pokusil se jej použít, může přímo prozkoumat kód nástroje, přesně pochopit jeho funkci a zavolat jej s odpovídajícími parametry. Je to přímější, flexibilnější a nakonec i efektivnější než jakákoli abstraktní vrstva.

Výrazné zlepšení výkonu

Výkonnostní zlepšení díky spouštění kódu jsou dramatická. Předáváním pouze konkrétního nástroje, který agent potřebuje, místo všech dostupných nástrojů ze všech serverů, dramaticky klesá spotřeba tokenů na definice nástrojů. Ještě důležitější je, že agenti mohou nyní inteligentně zpracovávat mezivýsledky. Namísto předávání 50 000 tokenového dokumentu přes kontext může agent dokument uložit na disk a vytáhnout z něj jen požadované informace.

V praxi tento přístup prokazatelně umožnil snížení spotřeby tokenů až o 98 % oproti tradičním MCP implementacím, a současně zlepšil výkon a autonomii agentů. Nejde o marginální zlepšení, ale o zásadní posun v efektivitě. Agent, který dříve spotřeboval 10 000 tokenů jen na inicializaci s MCP servery, může nyní s přístupem spouštění kódu spotřebovat pouhých 200 tokenů, což uvolní prostor v kontextu pro skutečné řešení úkolů a uvažování.

Větší autonomie agentů

Kromě úspor tokenů spouštění kódu dramaticky zvyšuje autonomii agentů. Agent už není omezen předdefinovanými rozhraními a specifikacemi; může přímo prozkoumat samotný kód nástroje, pochopit jeho možnosti a chytře se rozhodovat, jak úkol vyřešit. Pokud nástroj nedělá přesně to, co agent potřebuje, může agent změnit svůj přístup či zkombinovat více nástrojů novým způsobem. Tato flexibilita je u tradičního MCP nemožná, protože agent je omezen pouze na to, co je mu předem dáno.

Přístup FlowHunt k optimalizaci agentů

FlowHunt si uvědomuje, že budoucnost vývoje AI agentů spočívá v těchto efektivnějších a flexibilnějších přístupech k integraci nástrojů. Místo aby uživatele nutil do omezení tradičních MCP serverů, FlowHunt nabízí komponenty a pracovní postupy, které umožňují implementovat přístupy založené na CLI, skriptech i spouštění kódu. Platforma umožňuje spravovat definice nástrojů, řídit využití kontextového okna a optimalizovat výkon agentů v různých architekturách.

S FlowHunt můžete stavět agenty, kteří si zachovávají flexibilitu a sílu autonomního plnění úkolů, ale dramaticky snižují spotřebu tokenů a zvyšují výkon. Ať už implementujete CLI-first přístup pro konkrétní úlohy, využíváte progresivní zpřístupňování pro komplexní ekosystémy nástrojů, nebo stavíte systémy se spouštěním kódu pro maximální efektivitu, FlowHunt poskytuje potřebnou infrastrukturu a komponenty pro váš úspěch.

Pokročilé poznatky: Ochrana dat a podnikové aspekty

Jednou z klíčových výhod těchto alternativních přístupů, která bývá často přehlížena, je možnost implementace opatření na ochranu a zabezpečení dat. Podniky, zejména v regulovaných odvětvích, kladou velký důraz na soukromí a ochranu informací. Při použití tradičního MCP s externími poskytovateli modelů jako Anthropic nebo OpenAI proudí veškerá data agentem—včetně citlivých firemních informací, zákaznických dat i duševního vlastnictví—do infrastruktury poskytovatele modelu. To je často nepřijatelné pro organizace se striktními požadavky na správu dat a regulatorní povinnosti.

Přístup se spouštěním kódu nabízí řešení pomocí tzv. “data harness” vrstvy. Implementací spouštění kódu v kontrolovaném prostředí mohou firmy přidat vrstvu, která automaticky anonymizuje nebo začerňuje citlivá data před jejich předáním externím poskytovatelům modelů. Například nástroj, který získává zákaznická data z tabulky, může být upraven tak, aby automaticky anonymizoval e-maily, telefonní čísla a další osobní údaje. Agent tak stále získá potřebná data pro svůj úkol, ale citlivé informace jsou chráněny před třetími stranami.

Tato schopnost je mimořádně cenná pro firmy ve zdravotnictví, finančnictví, právu a dalších regulovaných sektorech, kde je důležitá ochrana dat. Můžete tak využívat pokročilé AI modely od poskytovatelů jako Anthropic nebo OpenAI, ale zajistit, že citlivá data nikdy neopustí vaši infrastrukturu, případně budou před přenosem automaticky anonymizována.

Praktické srovnání: kdy použít který přístup

Porozumění tomu, kdy použít který přístup, je klíčové pro správné architektonické rozhodnutí dle vašich potřeb:

Tradiční MCP je stále vhodný pro rychlé prototypování a jednoduché integrace, kdy připojujete jen jeden nebo dva MCP servery. Standardizace a snadné nastavení jsou výhodou pro rychlý začátek.

CLI-First přístupy jsou ideální, pokud máte konkrétní sadu nástrojů, které má agent používat, a chcete nad nimi explicitní kontrolu. Perfektní pro scénáře, kde chcete omezit chování agenta z důvodu bezpečnosti či souladu s předpisy.

Skriptovací přístupy s progresivním zpřístupňováním vynikají, pokud máte rozsáhlý ekosystém nástrojů a chcete, aby agenti mohli nástroje dynamicky objevovat a používat bez nafukování kontextového okna. Ideální pro firmy s desítkami až stovkami interních API a služeb.

Spouštění kódu je nejlepší volbou, pokud potřebujete maximální efektivitu a autonomii a jste ochotni investovat do počátečního inženýringu. Právě tento přístup využívají přední firmy a špičkoví inženýři v produkčních nasazeních, kde záleží na výkonu a nákladech.

Dopad v praxi: Co to znamená pro vaše agenty

Odklon od MCP serverů není jen o úspoře tokenů—jde o zásadní přehodnocení toho, jak mají AI agenti fungovat. Když snížíte spotřebu tokenů o 98 %, nejde jen o úsporu peněz za API volání (i když i to je důležité). Umožňujete agentům:

• Běh na hodiny místo minut se stejným kontextovým oknem—mohou tak řešit složitější úkoly a delší řetězce úloh
• Udržet soustředění a koherenci v delších konverzacích a posloupnostech úloh bez ztráty kontextu
• Lépe se rozhodovat, protože mají větší prostor pro uvažování místo plýtvání tokeny na definice nástrojů
• Lépe škálovat, protože můžete připojit stovky i tisíce nástrojů bez ztráty výkonu
• Lépe chránit soukromí, protože můžete implementovat vrstvy ochrany dat a zabránit úniku citlivých informací

Nejde o marginální zlepšení—jde o zásadní posun v možnostech AI agentů. Agent, který dříve zvládl jen jednoduché, krátkodobé úkoly, nyní zvládne komplexní, vícekrokové workflow vyžadující dlouhodobé uvažování a správu kontextu.

Budoucnost architektury agentů

Odklon od MCP serverů značí dospívání vývoje AI agentů. Jak organizace nasazují agenty ve větším měřítku a narážejí na omezení související se spotřebou tokenů a limity kontextového okna, zjišťují, že přínosy standardizace MCP nevyváží náklady na efektivitu. Budoucnost agentních architektur tkví v přístupech, které kladou důraz na efektivitu, autonomii a kontrolu—tedy v přístupech, které vnímají agenty jako samostatné entity schopné sofistikovaného uvažování a rozhodování, nikoli jako nástroje omezené předdefinovanými rozhraními.

To však neznamená, že MCP je mrtvé nebo že v ekosystému nemá své místo. Pro některé případy použití—zejména rychlé prototypování a jednoduché integrace—má MCP stále hodnotu. Pro produkční nasazení, podnikové systémy a všude tam, kde záleží na efektivitě a autonomii, se však ukazují alternativy jako nadřazené. Inženýři a firmy, které vedou AI agentní vývoj, už mají jasno, a díky tomu dosahují výrazného zlepšení výkonu, nákladů i schopností.

Otázka není, zda byste měli MCP úplně opustit, ale zda byste měli tyto alternativy zvážit pro své konkrétní potřeby a činit informovaná architektonická rozhodnutí na základě skutečných požadavků, ne pouze podle standardního postupu. Pro mnoho organizací toto zvážení povede k výraznému zlepšení výkonu a efektivity agentů.

Závěr

Odklon špičkových inženýrů a předních firem od MCP serverů je zásadní evolucí architektury AI agentů. Zatímco MCP vyřešilo problém standardizace, přineslo nové výzvy v podobě spotřeby tokenů, nafukování kontextového okna a omezení autonomie agentů. Tři osvědčené alternativy—CLI-first přístupy, skriptovací metody s progresivním zpřístupňováním a spouštění kódu—tyto limity řeší a zároveň zachovávají flexibilitu a sílu agentní automatizace. Díky jejich implementaci mohou organizace snížit spotř