Nowy standard integracji AI z aplikacjami
Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard opracowany przez firmę Anthropic, który umożliwia łatwe łączenie dużych modeli językowych (LLM) z zewnętrznymi systemami, takimi jak CRM, e‑commerce czy bazy wiedzy. Zamiast tworzyć osobne integracje dla każdego narzędzia, MCP oferuje jedno, zunifikowane podejście, pełniąc rolę „USB‑C dla aplikacji AI”.
Wsparcie OpenAI dla MCP
W marcu 2025 roku firma OpenAI oficjalnie wprowadziła obsługę MCP do swojego pakietu Agents SDK, aplikacji desktopowej ChatGPT i interfejsu Responses API. W webowej wersji ChatGPT pojawiła się również funkcja „Add Connector”, pozwalająca na ręczne podłączanie serwerów MCP i testowanie integracji z własnymi systemami.
Funkcja niestandardowych konektorów
Dzięki nowej sekcji Connectors użytkownicy mogą definiować własne narzędzia, podając ich nazwę, URL i opis. Umożliwia to integrację ChatGPT z lokalnymi systemami, takimi jak CRM, Shopify czy wewnętrzne bazy danych, bez konieczności użycia klasycznych wtyczek lub API.
Użytkowanie MCP w Polsce
Chociaż funkcjonalność oficjalnie nie została jeszcze udostępniona w Polsce, użytkownicy donoszą, że za pomocą VPN można już korzystać z MCP w trybie Deep Research Mode. Ten tryb umożliwia głębszą integrację i dostęp do danych z wielu systemów.
Przykłady integracji MCP
Rozwiązania takie jak Dynamics 365, Canva, Atlassian czy Windows AI Foundry wykorzystują MCP do umożliwienia ChatGPT i innym modelom AI dostępu do zgłoszeń, plików, projektów graficznych i dokumentacji technicznej. Dzięki temu edukacja i obsługa klienta zyskują nowe możliwości automatyzacji i kontekstowej analizy.
Zalety uniwersalnego standardu
MCP oferuje szybką integrację z wieloma narzędziami, jednolity SDK dla Python/TypeScript oraz możliwość działania agentów AI w trybie wieloetapowym (chain-of-thought). Dzięki temu uczenie maszynowe może działać efektywniej w środowisku biznesowym.
Ryzyka związane z wdrażaniem
Zagrożenia obejmują prompt injection, tool poisoning i wycieki danych dostępowych. Badania naukowe wskazują, że aktualne zabezpieczenia MCP są niewystarczające, a wiele zagrożeń pozostaje niewykrywanych nawet przez zaawansowane systemy monitorujące.
Proces działania MCP
Standard MCP działa w kilku krokach: uruchamiany jest lokalny serwer MCP, następnie użytkownik dodaje go w ChatGPT przez „Add Connector”. ChatGPT pobiera listę narzędzi, a następnie wykorzystuje je do wykonania zapytania użytkownika. Wszystko dzieje się bez konieczności kopiowania danych czy zmiany interfejsu.
Nowa rola ChatGPT w firmach
Dzięki MCP, ChatGPT przestaje być zwykłym chatbotem i staje się inteligentnym asystentem, który rozumie dane firmowe i potrafi działać w wielu systemach jednocześnie. To oznacza większą personalizację i natychmiastowy dostęp do aktualnych informacji.
Rekomendacje przy wdrażaniu MCP
Wdrażanie MCP warto rozpocząć od lokalnego serwera testowego i pracy w trybie Deep Research. Przed użyciem produkcyjnym należy przeprowadzić dokładny audyt bezpieczeństwa z wykorzystaniem narzędzi typu MCPSafetyScanner oraz sprawdzonych praktyk opisanych w literaturze technicznej.
Przewodnik: jak uruchomić własny MCP server
Krok 1: Sklonuj repozytorium OpenAI `sample-deep-research-mcp` (https://github.com/openai/sample-deep-research-mcp)
Krok 2: Uruchom `npm install` i skonfiguruj `.env` z lokalnym portem oraz tokenem API (np. `PORT=4000`)
Krok 3: Upewnij się, że endpoint MCP (`/tools.json`) jest publicznie dostępny lub zmapowany przez ngrok
Krok 4: Wejdź do ChatGPT → Settings → Connectors → Add Connector
Krok 5: Wklej URL do MCP descriptor – ChatGPT wykryje dostępne narzędzia
Krok 6: W trybie Deep Research zadaj pytanie, np. „Wygeneruj raport z nowych klientów”
Krok 7: Sprawdź, czy serwer poprawnie rejestruje zapytania i zwraca odpowiedzi
Krok 8: Przed wdrożeniem zadbaj o logowanie, szyfrowanie i monitorowanie zdarzeń
