Pernahkah Anda merasa model AI Anda pintar—tetapi pelupa?
Dia:
- Menjawab pertanyaan
- Menulis kode
- Merangkum data… namun sama sekali tidak melihat gambaran yang lebih besar.
Tidak ada ingatan tentang obrolan sebelumnya, tidak ada kesadaran akan tujuan proyek, dan tidak ada kemampuan untuk mematuhi instruksi khusus Anda.
Lebih dari 70% pengembang mengatakan salah satu tantangan terbesar mereka dengan model bahasa besar adalah mempertahankan konteks yang konsisten di seluruh tugas.
Di situlah Model Context Protocol (MCP) berperan.
Dalam panduan sederhana ini, kami akan menjelaskan:
- Apa itu Antropik MCP?
- Mengapa hal ini penting dalam ruang AI yang bergerak cepat saat ini
- Bagaimana ini membantu pengembang dan organisasi membangun model yang lebih sadar konteks, fleksibel, dan efisien—tanpa kerumitan teknis.
Baik Anda baru mengenal AI atau tengah mengusahakan produk besar berikutnya, artikel ini akan membantu Anda memahami Claude MCP dengan cara yang mudah dipahami.
Apa itu Claude MCP dan Mengapa Itu Mungkin Merupakan Jurus Kekuatan Paling Diremehkan dalam AI
Orang-orang melakukan hal-hal liar dengan MCP saat ini.
Seorang pengembang meminta Claude untuk membuat seni 3D di Blender—hanya menggunakan getaran dan perintah minimal.
Tapi apa sebenarnya MCP itu?
MCP adalah protokol terbuka yang mengubah cara aplikasi menyampaikan konteks ke LLM.
Anggap saja sebagai port universal — yang memungkinkan model AI terhubung dan tersambung ke sumber, alat, atau aplikasi apa pun tanpa kode khusus.
Sebelum MCP, setiap alat AI harus membuat kode koneksi individual untuk setiap layanan. Prosesnya berantakan, manual, dan memakan waktu.
Sekarang?
Dengan MCP, Anda dapat menghubungkan agen seperti Claude atau Windsurf ke Slack, GitHub, atau bahkan file lokal — menggunakan antarmuka tunggal dan standar.
Tidak perlu lagi membangun konektor API baru untuk setiap integrasi.
Era AI Plug and Play secara resmi telah tiba.
Anggap saja ini sebagai jembatan—yang menghubungkan Claude dengan berbagai alat real-time, API, berkas lokal, dan hampir semua sumber data yang Anda inginkan.
Jadi… apa yang sebenarnya dapat Anda lakukan dengannya?
Mari kita ambil beberapa contoh nyata:
- Pietro Schirano membuat server yang terhubung ke API EverArt AI—yang memungkinkan Claude membuat gambar sesuai permintaan.
- Alex Albert, Kepala Hubungan Claude di Anthropic, memberi Claude akses internet dengan menghubungkannya dengan API Brave Search.
Jika Anda berpikir, “Tunggu, bukankah ChatGPT sudah melakukan itu dengan Bing dan DALL·E?” —Anda benar.
Namun di sinilah MCP Claude lebih unggul:
Mengapa MCP > Sisanya
Tidak seperti integrasi yang dikodekan secara ketat dan spesifik platform, MCP bersifat terbuka dan fleksibel.
Ini dibangun pada arsitektur klien-server, yang artinya:
- Klien = alat seperti Claude Desktop, IDE, atau aplikasi bertenaga AI
- Server = adaptor ringan yang mengekspos sumber data Anda
Sumber-sumber ini dapat berupa:
- Jarak jauh (misalnya, API untuk GitHub, Slack, dll.)
- Atau lokal (seperti file sistem, folder, dan database Anda)
Itulah yang dilakukan Pietro—ia memberi Claude kemampuan untuk membuat dan berinteraksi dengan berkas lokal. Kini, berkas tersebut tidak lagi hanya bisa dibaca saja.
Ia dapat membangun sesuatu, menyimpan sesuatu, dan bekerja dengannya nanti.
Itu adalah otonomi yang serius.
Namun apakah MCP hanya hal Antropik?
Anthropic memperkenalkan MCP, tetapi masa depannya masih belum jelas.
Meskipun diposisikan sebagai standar terbuka, tidak jelas apakah akan tetap dipimpin Antropik atau berkembang menjadi protokol lintas platform yang diadopsi secara luas di seluruh ekosistem AI.
Ini akan menjadi penting.
Jika MCP menjadi format universal untuk berbagi konteks AI, hal itu dapat membentuk cara model dan alat berkolaborasi — di seluruh perusahaan, cloud, dan kasus penggunaan.
Intinya?
MCP merupakan gerbang konteks yang lengkap—mengubah Claude menjadi asisten langsung yang dapat memanfaatkan perangkat, data, dan alur kerja Anda, tanpa terikat pada vendor mana pun.
MCP adalah cara baru untuk memberi model AI segala sesuatu yang mereka butuhkan untuk melakukan tugasnya dengan baik — dalam format yang bersih, dapat diulang, dan fleksibel.
Mirip seperti mengemas makan siang sekolah dengan label:
“Sandwich = untuk makan siang.
Jus = untuk istirahat.
Apel = makanan ringan.”
Jadi tidak ada kebingungan — begitu saja, MCP menghilangkan kebingungan dari tugas AI.
Mengapa MCP Diperlukan? Kisah Singkat di Baliknya.
Mari kita mundur sedikit.
Model Bahasa Besar (LLM) seperti ChatGPT hebat dalam satu hal: memprediksi kata berikutnya.
Itu saja.
Misalnya, jika Anda mengatakan “My Big Fat Greek…”, LLM mungkin menebak “Pernikahan” berdasarkan semua data yang menjadi bahan pelatihannya.
Itu cerdas—tetapi hanya dalam cara yang sangat sempit.
LLM sendiri tidak benar-benar melakukan apa pun.
Mereka tidak dapat menjelajahi internet, memperbarui kalender Anda, atau membaca email Anda.
Mereka hanya menghasilkan teks.
Jadi langkah logis berikutnya adalah: bagaimana kalau kita memberi LLM alat?
Di sinilah segalanya menjadi menarik.
Pengembang mulai menghubungkan LLM ke alat dan layanan eksternal—seperti:
- Mesin pencari
- Klien email
- Basis Data
- Lebah.
Bayangkan saja seperti memberi lengan dan kaki pada chatbot Anda.
Sekarang ia dapat melakukan hal-hal seperti:
- Mengambil info waktu nyata (seperti yang dilakukan Perplexity)
- Memicu tindakan melalui Zapier
- Perbarui lembar kerja secara otomatis saat Anda menerima email.
Sekarang LLM melakukan lebih dari sekadar mengobrol.
Mereka mengambil tindakan.
Tapi… inilah masalahnya.
Setiap alat berbicara dalam bahasanya sendiri.
Satu API tampak seperti bahasa Inggris, yang lain seperti bahasa Spanyol, dan yang ketiga mungkin juga bahasa Jepang.
- Anda harus menulis sekumpulan kode untuk menyatukan semuanya.
- Debug itu.
- Pertahankan itu.
Bagaimana jika satu saja layanan mengubah API-nya?
Segalanya bisa hancur.
Inilah sebabnya kita masih belum memiliki asisten AI seperti Jarvis.
Bukan karena LLM tidak kuat—tetapi
karena menghubungkan semua alat ini bersama-sama adalah proses yang berantakan dan rapuh.
Saat itulah Model Context Protocol (MCP) hadir.
Awal Mula MCP Antropik
Di sinilah Model Context Protocol (MCP) berperan.
Anggap saja seperti penerjemah universal antara LLM Anda dan semua alat serta layanan eksternal yang dibutuhkan untuk bekerja.
Daripada berbicara dengan 10 bahasa API yang berbeda, MCP menciptakan satu bahasa umum.
Itu terletak di antara LLM dan alat — memastikan kedua belah pihak saling memahami, bahkan jika terjadi perubahan pada satu sisi.
Jadi ketika Anda berkata, “Hai AI, buat entri baru di database Supabase saya,” — LLM tahu persis apa yang harus dilakukan karena MCP menangani caranya.
Anggap saja seperti apa yang dilakukan REST API untuk layanan web—menciptakan standar umum yang dapat diikuti semua orang.
Dengan MCP, pengembang akhirnya dapat membangun asisten yang lebih cerdas dan lebih mumpuni yang tidak rusak saat satu API berubah.
Itu bukan sihir atau teori yang rumit—itu hanya lapisan yang sangat dibutuhkan untuk mendatangkan keteraturan pada kekacauan.
Pendeknya?
LLM → LLM + Peralatan → LLM + Peralatan + MCP (perekat yang membuat semuanya berfungsi).
Mengapa MCP Penting?
Mari kita bersikap nyata, bekerja dengan model AI saat ini terasa seperti merekatkan roket dengan lakban dan berharap roket itu terbang.
Setiap kali pengembang ingin AI mereka melakukan sesuatu, seperti:
- Kirim email
- Cari di web
- Menarik data dari spreadsheet — mereka harus menggabungkan berbagai alat secara manual dan mengulangi konteks yang sama berulang kali.
Di sinilah MCP hadir bagaikan angin segar.
Pikirkan MCP seperti blok LEGO untuk AI
Daripada menulis instruksi yang panjang dan berantakan setiap kali…
“Hai AI, Anda sedang membalas pesan pelanggan. Bersikaplah sopan. Gunakan data ini. Jangan lupakan nada bicara.
Oh, dan sertakan nama pengguna dari sini. Dan alat yang Anda perlukan ada di sana…”
Sekarang Anda membuat blok instruksi kecil yang bersih dan dapat digunakan kembali.
Jadi daripada menciptakan roda baru setiap waktu, Anda cukup memasang blok yang tepat.
Sebelum vs Sesudah: Hidup Tanpa MCP vs Dengan MCP
| Tanpa MCP | Dengan MCP |
| Perintah yang panjang dan berantakan dengan informasi yang diulang setiap waktu | Prompt yang bersih dan modular menggunakan blok konteks yang dapat digunakan kembali |
| Setiap alat/API diintegrasikan secara manual, seringkali dengan format yang berbeda | Alat terhubung melalui antarmuka standar yang terpadu |
| Jika API diperbarui, semuanya bisa rusak — dan Anda mulai men-debug | MCP menangani perubahan dengan lebih baik, mengurangi kerusakan |
| Mengubah nada atau tujuan? Anda harus menulis ulang beberapa perintah | Ubah sekali di lapisan MCP, dan itu akan diperbarui di mana-mana |
| Pengembang menghabiskan lebih banyak waktu untuk merekatkan sistem daripada membangun fitur baru | Pengembang fokus pada logika dan kreativitas, bukan kode yang kaku |
| Penskalaan itu membuat frustrasi dan rawan kesalahan | Skala lebih mudah, lebih konsisten, dan fleksibel |
| Terasa seperti solusi sementara yang rumit | Terasa seperti sistem yang bersih dan dapat diskalakan |
Terstandarisasi = Bebas Stres
MCP pada dasarnya adalah bahasa universal antara model AI dan alat yang perlu mereka gunakan.
Ini bukan ilmu roket — ini hanya arsitektur yang bagus.
Memikirkan:
- Pengembangan yang lebih bersih (lebih sedikit lakban, lebih banyak logika)
- Lebih sedikit bug saat API berubah
- Eksperimen yang lebih cepat dan penskalaan yang lebih mudah
- Sebuah langkah nyata menuju pembangunan asisten AI yang berguna, bukan hanya chatbot yang terdengar pintar
Apa artinya ini?
Jika Anda ingin membuat sesuatu seperti Jarvis dari Iron Man, Anda memerlukan AI yang memahami konteks sebagaimana manusia — tanpa mengulang semuanya 10 kali atau merusaknya setiap minggu.
MCP adalah mata rantai yang hilang itu.
Tidak mewah. Hanya pintar.
Jenis standar yang disukai pengembang — dan sangat dibutuhkan AI.
Cara Kerja MCP
Bayangkan Anda sedang mengajari seseorang membuat roti lapis kesukaan Anda.
Daripada mengulang semuanya setiap saat —seperti:
- Roti apa yang harus digunakan?
- Berapa banyak mayo
- Jenis isian apa
- Apakah akan memotongnya secara diagonal atau tidak—Anda tinggal berikan mereka buku petunjuk kecil.
Dan bagaimana jika Anda ingin beralih dari ayam ke tuna?
Anda hanya memperbarui satu bagian dari manual.
Begitulah cara kerja MCP untuk AI.
Sumber gambar: The New Stack
Mari kita uraikannya:
- Anda membuat potongan konteks yang kecil dan dapat digunakan kembali.
Memikirkan:- Nada: Haruskah AI terdengar ramah atau formal?
- Info Pengguna: Siapa yang bertanya? Apa yang mereka inginkan?
- Sasaran: Apakah kita membuat email, blog, atau menulis kode?
- Bongkahan-bongkahan ini seperti balok LEGO.
Anda dapat menumpuknya, menukarnya, atau menggunakannya kembali di berbagai tugas. - Alih-alih memasukkan semua info ke dalam satu perintah yang berantakan, AI mendapatkan serangkaian instruksi yang bersih dan terstruktur—disesuaikan dan mudah dipahami.
Jadi singkatnya?
MCP membantu Anda berbicara dengan AI layaknya seorang profesional—tanpa mengulang-ulang, tanpa merusak sesuatu, dan tanpa kehilangan akal setiap kali terjadi perubahan.
Siapa yang Mendapat Manfaat dari MCP?
MCP bukan sekadar akronim mewah lainnya.
Ini adalah solusi praktis yang membantu banyak orang — terutama mereka yang membangun dengan AI.
Mari kita lihat siapa yang mendapatkan keuntungan paling banyak darinya:
- Pengembang yang Membangun Aplikasi AI:
Sebelum MCP, mengintegrasikan AI dengan berbagai alat (seperti API, basis data, atau file) sering kali berarti menulis kode khusus berulang kali.
Itu berulang-ulang dan membuat frustrasi.
Dengan MCP, akhirnya ada cara yang konsisten untuk menghubungkan model seperti Claude ke alat eksternal — tidak perlu penemuan ulang setiap saat.
Ini menghemat waktu, mengurangi kesalahan, dan membuat pengembangan lebih bersih dan lebih terukur.
- Perusahaan yang Melatih atau Menyempurnakan Model:
Jika Anda berupaya membuat model AI lebih selaras dengan bisnis Anda — seperti terdengar lebih profesional, kasual, atau selaras dengan merek Anda — konteks itu penting.
Banyak.
MCP membantu menstandardisasi konteks tersebut di seluruh kasus penggunaan.
Alih-alih mengubah setiap perintah secara manual, tim dapat membuat modul yang dapat digunakan kembali seperti “nada”, “info pengguna”, atau “tujuan tugas”.
Ini membuat penyetelan menjadi lebih mudah, dan hasilnya lebih dapat diandalkan.
- Tim yang Menciptakan Pengalaman AI yang Dipersonalisasi:
Dari sudut pandang pengalaman pengguna, MCP adalah pengubah permainan.
Baik Anda sedang membangun chatbot untuk situs ritel atau asisten produktivitas, pengguna yang berbeda memerlukan nada, tujuan, dan preferensi yang berbeda.
Dengan MCP, semua itu menjadi modular. Anda dapat menukar konteks khusus pengguna seperti blok penyusun — tanpa mengubah logika inti.
Hal ini membuat AI benar-benar terasa personal, tanpa kerumitan tambahan.
Contoh Kehidupan Nyata: Dari “Pengaturan Manual” ke “Kontrol Modular”
Seorang pengembang berbagi bagaimana mereka membangun editor kode AI.
Pada pengaturan lama, mereka harus mengunggah berkas kode secara manual dan memandu model langkah demi langkah.
Lambat dan menghabiskan banyak token.
Lalu mereka mencoba MCP.
Mereka memberi Claude akses ke GitHub dan berkas lokal menggunakan konfigurasi sederhana.
Sekarang, Claude bisa:
- Baca kode secara langsung
- Sarankan suntingan
- Periksa kode — semuanya tanpa mengulang instruksi atau mengunggah ulang file.
Dalam kata-kata mereka, “Itu seperti memberi Claude keyboard dan mouse.”
Tiba-tiba, alih-alih menghabiskan waktu memperbaiki konteks atau menangani berkas, mereka dapat berfokus pada hal yang benar-benar penting: membangun pengalaman AI yang lebih baik.
Kasus Penggunaan Dunia Nyata yang Dibagikan Orang di Internet
| Kasus Penggunaan | Apa yang telah terjadi |
| Pemeriksa Domain | Claude menyaring saran nama domain berdasarkan ketersediaan melalui alat MCP. |
| Editor Kode | Seorang pengguna memberi Claude akses ke lingkungan kode lengkap. Lingkungan tersebut dapat membaca, menulis, dan bahkan melakukan lint kode. |
| Pembuat Dasbor | Menghubungkan Claude ke Grafana. Setelah beberapa penyesuaian, Claude mulai membuat dasbor sendiri. |
| Akses GitHub | Dengan token + MCP, Claude mengelola kode di dalam repo GitHub yang sebenarnya. |
| Google Lembar | Alih-alih menjalankannya melalui rumus, Anda tinggal mengatakan apa yang Anda inginkan—dan Claude akan menangani logikanya. |
Pendeknya:
Baik Anda seorang pengembang, peneliti, atau tim produk, MCP membantu Anda membangun AI yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih personal.
Bukan dengan menambah lebih banyak kerumitan — tetapi dengan akhirnya mengatur kekacauan.
Apa Kata Internet Tentang MCP?
Kelompok AI sedang bersemangat—dan tentu saja ada alasannya.
MCP (Model Context Protocol) memberi Claude beberapa kekuatan super yang serius, dan pengembang menyukainya.
Namun seperti hal baru lainnya, tidak semuanya berjalan mulus (belum).
Mari kita uraikan.
Apa yang Orang Sukai Tentang Antropik MCP
- Integrasi Standar:
Sebelumnya: Anda harus menulis kode khusus setiap kali Anda ingin AI bekerja dengan alat atau data.
Sekarang dengan MCP: Ada cara plug-and-play standar untuk menghubungkan Claude ke apa pun—file, API, browser, basis data… tidak perlu lagi menciptakan kembali roda.
- Claude Mendapat “Tangan”:
MCP memungkinkan Claude membaca, menulis, dan mengambil tindakan di alat eksternal.
Contoh nyata yang dibagikan orang:
- Claude membaca dan mengedit kode GitHub
- Membaca dan menulis file lokal
- Berinteraksi dengan Google Drive, database, Slack—apa pun itu
Pada dasarnya, Claude tidak lagi sekadar mengobrol. Ia kini memiliki lengan dan keyboard.
- Tidak Ada Lagi Unggahan Manual:
Alih-alih menyeret dan meletakkan file ke dalam obrolan, Claude dapat langsung mengakses file dari sistem Anda.
Tidak ada unggahan. Tidak ada token tambahan. Hanya akses yang lancar dan tanpa hambatan.
- Menghemat Waktu (dan Token):
MCP melewati semua solusi sementara yang membutuhkan banyak token seperti mengunggah file atau menggunakan “artefak.”
Hasilnya? Respons lebih cepat dan lebih sedikit token yang terbakar.
- Sumber Terbuka & Dapat Diperluas:
Siapa pun dapat membangun di atas MCP.
Orang-orang sudah menghubungkannya ke:
- Gagasan
- Grafana
- Bahasa Indonesia: GitHub
- Bahasa pemrograman PostgreSQL
- Google Maps, dan banyak lagi.
Dan karena ini adalah protokol terbuka, Anda tidak terkunci dalam ekosistem satu perusahaan.
- Memberdayakan Agen AI Otonom:
Dengan MCP, Claude tidak hanya bereaksi—ia dapat mengambil inisiatif.
Itu bisa:
- Menjaga konteks di seluruh alat
- Ambil tindakan sendiri
- Menangani tugas multi-langkah seperti manajer proyek mini
- Seperti App Store untuk AI:
Beberapa orang mengatakan itu seperti memberi Claude telepon dengan akses ke aplikasi dan internet.
Anda mengatakan apa yang Anda inginkan—dan ia tahu “alat” (aplikasi) mana yang harus digunakan di balik layar.
Hal-hal yang Orang Tidak Yakin atau Kritis Tentang
- Terasa Sedikit Abstrak:
Banyak pengguna mengatakan MCP sulit dipahami—sampai Anda mencobanya sendiri atau menonton demo.
Kuat, tetapi tidak selalu ramah bagi pemula.
- Kecepatan Tidak Selalu Hebat:
Beberapa orang menyadari bahwa MCP bisa lebih lambat dibandingkan alat lain seperti fungsi OpenAI atau panggilan HTTP Perplexity.
Terutama saat menggunakan API seperti Brave Search.
- Ini Belum Menjadi Arus Utama:
Meski banyak yang membicarakannya, MCP belum diadopsi secara luas.
Orang-orang menunggu lebih banyak alat pihak ketiga, frontend, dan hal-hal yang dibuat komunitas.
- Bekerja Terbaik dengan Model Kelas Atas:
Jika Anda menggunakan Claude Opus, MCP bersinar.
Namun pada model yang lebih ringan? Pengalamannya mungkin lebih terbatas.
Pemikiran Akhir
MCP seperti memberi Claude kotak peralatan universal—dan instruksi yang jelas tentang cara menggunakannya.
Ini bukan lagi sekadar menjawab pertanyaan. Ini menyelesaikan pekerjaan.
Jika Anda tertarik pada perangkat AI atau membangun asisten pintar, MCP adalah sesuatu yang patut diperhatikan.
Kesimpulan
Model Context Protocol (MCP) mungkin terdengar seperti akronim lain di dunia AI—tetapi seperti yang Anda lihat, ini sebenarnya pengubah permainan.
Ini menghilangkan kerumitan dalam bekerja dengan model bahasa yang besar, membuat AI Anda lebih cerdas, lebih konsisten, dan lebih mudah digunakan.
Baik Anda pengembang tunggal maupun bagian dari tim AI yang berkembang, Claude MCP membantu Anda berhenti mengulang-ulang pekerjaan, berhenti menyatukan berbagai alat, dan mulai membangun pengalaman nyata yang dapat diskalakan.
Jadi lain kali AI Anda lupa gambaran yang lebih besar—atau rusak saat terjadi perubahan—ingatlah: itu bukan kesalahan model. Itu karena konteks yang hilang.
Dan sekarang, Anda tahu cara memperbaikinya.
Dengan Anthropic MCP, Anda tidak sekadar memberi instruksi—Anda memberi AI Anda buku petunjuk.
Berlangganan untuk Mendapatkan Pembaruan Posting Blog Terbaru
Tinggalkan Komentar Anda: