Kemajuan pesat AI telah menghadirkan kemampuan yang luar biasa, mulai dari penulisan email hingga analisis data, tetapi masih ada satu tantangan: menghubungkan asisten AI ini dengan berbagai aplikasi dan sumber data yang diandalkan oleh bisnis. Masuklah ke Model Context Protocol (MCP), sebuah standar terbuka yang sedang berkembang yang dijuluki'USB-C untuk integrasi AI'.

‍

Dalam analisis terbaru ini, kami akan mengeksplorasi apa itu MCP, mengapa MCP penting bagi para pemimpin bisnis, dan bagaimana perkembangannya selama tahun 2025. Kami akan memeriksa raksasa teknologi mana saja yang telah bergabung untuk mendukung standar ini, manfaat konkret yang ditawarkannya, tantangan keamanan yang muncul, dan pandangan yang seimbang tentang keterbatasan dan prospek masa depannya.

‍

Apa itu MCP dan mengapa itu penting?

MCP pada dasarnya adalah bahasa komunikasi universal yang memungkinkan sistem AI untuk berkomunikasi dengan alat, basis data, dan layanan eksternal secara konsisten. Alih-alih membuat integrasi khusus untuk setiap aplikasi atau silo data, pengembang (dan dengan perluasan perusahaan) dapat menggunakan MCP sebagai jembatan tunggal yang terstandarisasi.

‍

Anggap saja menghubungkan AI Anda ke sistem perangkat lunak apa pun semudah menghubungkan perangkat ke port USB. Dengan menghilangkan konektor yang terpisah-pisah dan hanya sekali pakai, MCP menjadikannya "lebih sederhana dan lebih dapat diandalkan" bagi asisten AI untuk mengakses data yang mereka butuhkan dari berbagai sumber.

Hal ini penting karena AI yang paling cerdas sekalipun hanya akan berguna jika informasi yang digunakannya sesuai. Secara tradisional, menghubungkan model AI ke drive cloud atau basis data sumber daya manusia membutuhkan banyak upaya dan pemeliharaan dari pihak TI.

‍

Setiap sumber data baru berbicara dengan 'bahasa teknologinya' sendiri dan membutuhkan kode yang disesuaikan, yang sulit untuk diskalakan.

‍

MCP memecahkan masalah ini dengan menyediakan protokol umum sehingga asisten AI dapat memanfaatkan data bisnis secara real-time atau memicu tindakan dalam perangkat lunak melalui antarmuka yang terdefinisi dan aman. Seperti yang dikatakan oleh Anthropic, 'hasilnya adalah cara yang lebih sederhana dan lebih dapat diandalkan bagi sistem AI untuk mengakses data yang mereka butuhkan'.

‍

Singkatnya, MCP membebaskan AI dari isolasi dan membantunya menjadi bagian yang benar-benar terintegrasi dalam alur kerja bisnis.

‍

Evolusi dan adopsi pada tahun 2025

Sejak diperkenalkan pada akhir tahun 2024, MCP telah mendapatkan momentum yang cukup besar. Apa yang awalnya merupakan inisiatif Antropik telah berubah menjadi standar industri yang diadopsi secara luas. Berikut ini adalah bagaimana adopsi MCP telah berkembang:

Dukungan yang hampir universal dari para pemimpin AI

Adopsi MCP mencapai titik kritis ketika para pemain utama dalam industri ini mulai mendukungnya:

• OpenAI: Pada bulan Maret 2025, OpenAI mengumumkan adopsi MCP untuk semua produknya, mengintegrasikannya ke dalam Agent SDK dan menambahkan dukungan untuk aplikasi desktop ChatGPT dan Responses API. CEO OpenAI Sam Altman mencatat bahwa "orang-orang menyukai MCP" dan mengonfirmasi integrasi dengan perangkat agen OpenAI.
• Google: Pada bulan April 2025, Google DeepMind mengumumkan bahwa mereka juga akan menambahkan dukungan MCP ke model Gemini dan SDK mereka. CEO Google DeepMind, Demis Hassabis, menggambarkan MCP sebagai "protokol bagus yang dengan cepat menjadi standar terbuka untuk era agen AI".
• Microsoft: Microsoft mengintegrasikan MCP ke dalam layanan Azure AI dan menyumbangkan alat baru ke dalam ekosistem MCP. Pada awal tahun 2025, Microsoft mengumumkan bahwa Azure OpenAI 'Copilot' Studio akan memungkinkan pengguna untuk menghubungkan agen AI ke server MCP secara langsung. Microsoft bahkan meluncurkan server Playwright berbasis MCP yang memungkinkan agen AI mengontrol browser web untuk tugas-tugas seperti mengklik situs dan mengumpulkan data.
• Amazon: Amazon dilaporkan telah menambahkan dukungan MCP di platform Amazon Bedrock AI, yang juga menandakan ketertarikan dari arena layanan cloud.

Pertumbuhan ekosistem

Ekosistem MCP telah berkembang secara eksponensial:

• Adopsi yang luas oleh para pengembang: Pada bulan Februari 2025, lebih dari 1.000 server MCP yang dibuat oleh komunitas telah tersedia, seperti yang disorot dalam blog Hugging Face Turing Post.
• Integrasi ke dalam ekosistem Java: MCP telah menyebar ke dalam ekosistem Java perusahaan, dengan kerangka kerja seperti Quarkus dan Spring AI yang sekarang mendukung implementasi server MCP. Alat-alat seperti JBang memudahkan pengembang Java untuk menjalankan server MCP.
• Dukungan IDE dan alat pengembangan: Editor kode dan IDE populer telah mengadopsi dukungan untuk protokol ini, termasuk alat seperti Cursor, Cline, dan Goose.
• C# SDK: C# SDK dikembangkan untuk MCP, yang selanjutnya memperluas aksesibilitasnya untuk pengembang Microsoft.

Dukungan industri yang luas (Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, dan komunitas yang terus berkembang) menunjukkan bahwa MCP benar-benar menjadi standar universal untuk konektivitas AI. Seorang analis menggambarkan konvergensi ini sebagai awal dari 'era protokol AI', di mana standar interoperabilitas seperti MCP membuka tingkat kemampuan AI yang baru.

‍

Penyederhanaan kegiatan administratif: contoh penggunaan dalam kehidupan nyata

Salah satu dampak paling signifikan dari MCP adalah kemampuannya untuk mengotomatiskan tugas-tugas administratif rutin dalam sistem bisnis yang berbeda. Karena MCP memungkinkan agen AI untuk mengambil informasi atau melakukan pembaruan di aplikasi lain, asisten AI dapat melakukan alur kerja kompleks yang melibatkan banyak aplikasi tanpa memerlukan campur tangan manusia atau kode yang disesuaikan.

Otomatisasi dan penjadwalan alur penjualan

Asisten penjualan IA, dengan menggunakan MCP, dapat secara mandiri mengelola banyak langkah dalam proses penjualan:

• Mengumpulkan detail pelanggan potensial baru dari formulir web
• Mencari riwayat pelanggan potensial di CRM
• Menyusun dan mengirim email kontak yang disesuaikan
• Menjadwalkan rapat dan memperbarui CRM secara otomatis

Seperti yang dijelaskan dalam studi kasus oleh Teammates.ai: 'proses yang mulus ini mengurangi entri data manual dan memungkinkan tim penjualan untuk fokus pada penutupan transaksi daripada tugas-tugas administratif'.

Membuat laporan dan memperbarui data

Dengan MCP, asisten AI bisa:

• Mengekstrak data waktu nyata dari basis data atau sistem ERP
• Menyusun laporan mingguan
• Menerbitkan laporan di drive bersama atau mengirimkannya melalui email

Konektor MCP untuk sistem basis data seperti PostgreSQL memfasilitasi kasus penggunaan intelijen bisnis dan pelaporan ini. AI dapat meminta basis data melalui antarmuka MCP untuk mendapatkan data terbaru dan menghasilkan wawasan, memastikan bahwa laporan selalu diperbarui.

Integrasi dengan CRM dan alat komunikasi

Untuk pembaruan CRM, agen IA dapat menggunakan konektor MCP untuk secara otomatis memperbarui catatan pelanggan setelah menganalisis email atau tiket dukungan. CRM dan alat komunikasi terkemuka mengintegrasikan model ini:

• Adaptor MCP untuk Slack untuk mengotomatiskan pengingat dan pembaruan saluran
• Server 'Waktu' MCP untuk mengelola zona waktu dan kalender
• Integrasi dengan sistem seperti HubSpot untuk mengelola kontak dan perusahaan

Perusahaan-perusahaan telah merasakan manfaat konkretnya. Sebagai contoh, Block (perusahaan induk Square) telah menggunakan MCP untuk membangun sistem 'agen' yang menangani tugas-tugas mekanis sehingga orang-orang 'dapat berkonsentrasi pada pekerjaan kreatif'.

‍

Manfaat utama bagi perusahaan

Jika MCP terus berlanjut di jalurnya saat ini, MCP menawarkan beberapa manfaat konkret bagi perusahaan yang mengadopsi AI dalam operasinya:

Menghemat waktu dan efisiensi

Dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang di antara sistem, agen AI berbasis MCP membebaskan karyawan dari pekerjaan administratif. Pembaruan rutin, entri data, atau salin-tempel antar platform dapat dilakukan secara instan di latar belakang. Perusahaan melaporkan peningkatan efisiensi yang signifikan ketika asisten AI mengelola seluruh alur kerja, sehingga staf dapat fokus pada strategi dan aktivitas bernilai tambah yang lebih tinggi.

‍

Secara praktis, ini bisa berarti:

• Perwakilan penjualan menghabiskan lebih banyak waktu dengan pelanggan dan lebih sedikit waktu untuk administrasi CRM
• Analis menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengumpulkan data dan lebih banyak waktu untuk menginterpretasikannya

Mengurangi kesalahan dan meningkatkan akurasi

Kesalahan manusia dalam proses manual (seperti salah mengetik angka dalam laporan atau lupa memperbarui catatan) dapat menghabiskan waktu dan uang. AI yang terintegrasi dalam MCP mengekstrak data langsung dari sistem sumber dan memperbarui catatan secara konsisten, sehingga meminimalkan kesalahan ini. Selain itu, karena AI dapat mengakses informasi terkini secara real time, jawaban dan hasilnya didasarkan pada fakta-fakta terbaru, sehingga menghasilkan wawasan yang lebih akurat.

‍

Pengambilan keputusan yang lebih baik

Dengan konteks yang lebih kaya dan data terkini di ujung jari AI, para pemimpin bisnis mendapatkan dukungan yang lebih baik untuk pengambilan keputusan. Misalnya, asisten AI dapat dengan cepat memanfaatkan data penjualan, tingkat inventaris, atau berita pasar selama rapat perencanaan, sehingga dapat memberikan analisis secara instan.

‍

MCP pada dasarnya memperluas pengetahuan model AI di luar data pelatihannya, yang 'secara signifikan meningkatkan fungsionalitas [AI] dalam skenario bisnis praktis. Hasilnya adalah laporan, rekomendasi, atau tanggapan yang dihasilkan AI yang lebih relevan dengan situasi bisnis yang sebenarnya.

Integrasi dan fleksibilitas yang lebih cepat

Mengadopsi perangkat lunak baru atau mengubah platform menjadi lebih mudah ketika sistem dan alat AI berbicara MCP. Alih-alih menugaskan integrasi yang disesuaikan untuk setiap sistem baru, konektor MCP dapat dicari (atau dikembangkan dengan cepat). Standarisasi ini berarti kompatibilitas plug-and-play, mirip dengan cara kerja aksesori USB-C pada laptop.

Hal ini juga membuat investasi menjadi tahan terhadap masa depan: alat dapat 'dengan mudah diganti atau ditambahkan tanpa membangun ulang integrasi AI yang mahal'. Dengan kata lain, MCP dapat membantu menjaga tumpukan teknologi tetap lincah dan menghindari keterikatan pada ekosistem tertutup dari satu vendor.

Inovasi kolaboratif

Karena MCP bersifat open source dan mendapat dukungan luas, MCP mendapat manfaat dari inovasi yang digerakkan oleh komunitas. Sudah ada puluhan server (konektor) MCP yang telah ditentukan untuk layanan mulai dari Google Drive hingga Slack hingga database. Kumpulan integrasi bersama ini berarti bahwa perusahaan dapat memanfaatkan kontribusi komunitas dan praktik terbaik alih-alih menciptakan ulang.

‍

Hal ini juga mendorong vendor perangkat lunak untuk menyediakan kompatibilitas MCP sebagai fitur, karena mengetahui bahwa hal tersebut dapat memperluas jangkauan mereka. Seiring berjalannya waktu, ekosistem terbuka ini dapat mengurangi biaya adopsi AI karena semakin banyak integrasi MCP yang tersedia.

‍

Tantangan keamanan yang muncul pada tahun 2025

Terlepas dari banyak kelebihannya, tahun 2025 menyaksikan munculnya masalah keamanan penting yang terkait dengan MCP. Para peneliti dan profesional keamanan telah mengidentifikasi beberapa potensi kerentanan:

Risiko penyuntikan segera

Simon Willison menunjukkan masalah dengan 'injeksi prompt' di server MCP. Karena MCP mengizinkan model bahasa untuk memanggil alat berdasarkan input pengguna, pesan berbahaya dapat berisi instruksi tersembunyi yang dieksekusi oleh model tanpa otorisasi pengguna secara eksplisit.

Misalnya, penyerang dapat mengirim pesan yang tampaknya tidak berbahaya tetapi berisi instruksi tersembunyi yang mengarahkan AI untuk mengirim data ke penerima yang tidak sah atau melakukan tindakan jahat melalui alat MCP yang terhubung.

Masalah tarikan karpet dan modifikasi senyap

Serangan yang disebut 'Rug Pull: Silent Redefinition' telah diidentifikasi di mana alat MCP dapat mengubah definisi mereka setelah instalasi. Seorang pengguna dapat menyetujui alat yang tampaknya aman, yang kemudian secara diam-diam dapat mengubah perilakunya untuk mengarahkan kunci API ke penyerang.

Masalah tabrakan dan konflik server

Dengan beberapa server yang terhubung ke agen yang sama, server yang berbahaya dapat menimpa atau mencegat panggilan yang dilakukan ke server yang terpercaya. Hal ini menciptakan kerentanan jenis 'wakil yang bingung', di mana penyerang benar-benar dapat mendorong alat untuk melakukan apa yang diinginkannya dengan memanipulasi input.

Masalah dengan autentikasi dan manajemen kredensial

Para peneliti keamanan telah mengidentifikasi risiko yang berkaitan dengan pengungkapan kredensial teks biasa dan kurangnya mekanisme otentikasi yang kuat dalam implementasi MCP. Sebuah laporan dari Palo Alto Networks menjelaskan bahwa konfigurasi MCP dapat menyimpan token otentikasi yang, jika disusupi, akan memungkinkan penyerang untuk menyamar sebagai server MCP yang sah.

Penelitian keamanan formal

Parahnya masalah keamanan ini sedemikian rupa sehingga beberapa studi akademis formal telah muncul pada tahun 2025:

• Sebuah makalah di arXiv berjudul 'Model Context Protocol (MCP): Lanskap, Ancaman Keamanan, dan Arah Penelitian di Masa Depan' secara sistematis menganalisis risiko keamanan dan privasi yang terkait dengan siklus hidup server MCP.
• Studi lain, 'Keamanan Tingkat Perusahaan untuk Model Context Protocol (MCP): Kerangka Kerja dan Strategi Mitigasi', mengusulkan kerangka kerja yang komprehensif untuk mitigasi risiko dalam implementasi MCP perusahaan.

Sifat eksperimental dan risiko adopsi awal

Terlepas dari antusiasme dan perkembangan yang pesat, sangat penting untuk menyadari bahwa MCP tetap merupakan teknologi eksperimental. Seperti yang ditunjukkan oleh seorang analis Gartner, 'otentikasi/otorisasi untuk MCP masih terbatas', menunjukkan bahwa protokol ini belum sepenuhnya matang untuk implementasi yang sangat penting bagi bisnis. Pakar lain dari TheCube Research berkomentar bahwa 'MCP dalam banyak hal masih merupakan proyek ilmiah dan banyak yang harus dilakukan untuk membuatnya berhasil', menyoroti sifatnya yang masih terus berkembang.

‍

Perusahaan yang mengadopsi MCP pada tahap awal mungkin menghadapi beberapa kerugian yang signifikan:

Ketidakstabilan dan perubahan spesifikasi

Seperti standar yang sedang berkembang, MCP masih berkembang dengan cepat. Spesifikasi dapat berubah secara substansial, membuat implementasi saat ini menjadi usang dan membutuhkan revisi yang mahal. Peta jalan di masa depan mencakup elemen-elemen kunci seperti penemuan layanan dan dukungan untuk operasi tanpa kewarganegaraan yang diperlukan untuk lingkungan komputasi tanpa server, yang mengindikasikan bahwa protokol ini belum lengkap.

Kurangnya keahlian dan praktik terbaik yang mapan

Sumber daya manusia yang memiliki pengalaman praktis dalam implementasi MCP masih terbatas. Perusahaan mungkin harus membayar mahal untuk keterampilan MCP atau berinvestasi besar-besaran dalam pelatihan internal untuk membangun kemampuan ini. Selain itu, praktik terbaik untuk implementasi MCP yang aman masih ditentukan, dengan para peneliti terus mengidentifikasi kerentanan baru.

Biaya pemeliharaan dan pembaruan yang tersembunyi

Pengguna awal akan menghadapi biaya pemeliharaan yang lebih tinggi seiring dengan semakin matangnya protokol ini. Setiap pembaruan yang signifikan dari spesifikasi MCP mungkin memerlukan revisi pada implementasi yang ada, yang mewakili komitmen sumber daya yang berkelanjutan.

Fragmentasi awal ekosistem

Meskipun para pemain utama telah menyatakan dukungannya untuk MCP, ada indikasi bahwa masing-masing mungkin mengimplementasikannya dengan cara yang sedikit berbeda. Seperti yang dicatat oleh seorang analis, 'pada awal 2025, masing-masing [OpenAI dan Microsoft] memiliki alat sendiri untuk MCP'. Fragmentasi ini dapat membahayakan salah satu keunggulan utama MCP: interoperabilitas universal.

Risiko reputasi dari insiden keamanan

Dengan kerentanan keamanan baru yang terus bermunculan, penerapan MCP di tahap awal bisa jadi sangat rentan. Insiden keamanan yang signifikan tidak hanya dapat merusak data perusahaan, tetapi juga mengikis kepercayaan pelanggan, terutama jika insiden tersebut melibatkan akses tidak sah ke informasi sensitif oleh agen AI yang disusupi.

‍

Keterbatasan dan pertimbangan lainnya

Selain risiko adopsi awal dan masalah keamanan, para pemimpin bisnis harus mempertimbangkan batasan tambahan:

Adopsi pasar yang tidak lengkap

Meskipun memiliki momentum yang kuat, MCP belum menjadi standar yang diadopsi secara universal di antara semua vendor teknologi. Seperti yang dicatat oleh seorang pakar industri pada bulan Maret 2025, MCP adalah 'opsi terbaik [saat ini] untuk menjembatani kesenjangan' antara AI dan sumber data, 'tetapi belum menjadi standar de facto'. Ini berarti bahwa dalam jangka pendek Anda mungkin masih menemukan alat penting yang tidak menawarkan integrasi MCP.

Kurva pembelajaran dan upaya implementasi

Mengadopsi MCP tidak sesederhana membalikkan saklar, ada komponen teknis. Tim TI atau vendor perangkat lunak harus mengonfigurasi 'server' MCP untuk setiap sumber data atau layanan yang akan dihubungkan (kecuali jika sudah ada) dan memastikannya terpelihara.

‍

Intinya, penyedia data atau pemilik alat harus menyusun antarmuka sesuai dengan spesifikasi MCP. Hal ini mengalihkan beberapa pekerjaan integrasi ke penyedia tersebut, yang sangat bagus jika dilakukan (karena semua klien AI dapat dengan mudah menggunakannya), tetapi dapat menjadi penghalang jika penyedia lambat dalam menawarkan dukungan MCP.

‍

Organisasi yang lebih kecil mungkin mengandalkan solusi pihak ketiga atau menunggu vendor perangkat lunak mereka menyertakan konektor MCP dalam pembaruan. Kabar baiknya, banyak SDK dan alat sumber terbuka yang tersedia untuk memfasilitasi proses ini, tetapi beberapa investasi teknis dan pengalaman masih diperlukan untuk memulai.

Tata kelola dan standardisasi formal

MCP dipromosikan oleh Anthropic, bukan oleh badan standarisasi yang netral. Meskipun bersifat open source (berlisensi MIT) dan digerakkan oleh komunitas, beberapa orang yang skeptis menunjukkan bahwa Anthropic tetap menjadi faktor kunci dalam arahnya.

‍

Secara teoritis, ada risiko (betapapun kecilnya) bahwa 'standar' yang bersaing dapat muncul atau MCP dapat bercabang jika para pemain utama tidak menyetujui evolusinya. Seorang komentator memperingatkan bahwa tanpa kolaborasi yang luas, MCP 'dapat secara tidak sengaja mempercepat perang protokol AI, yang mengarah ke standar yang bersaing dan ekosistem tertutup'.

‍

Sejauh ini, trennya adalah sebaliknya: para pesaing bersatu di sekitar MCP daripada menciptakan MCP mereka sendiri. Tetapi perusahaan harus tetap waspada terhadap perkembangan di sektor ini.

Keterbatasan AI tetap ada

Terakhir, ingatlah bahwa MCP adalah fasilitator, yang memudahkan AI untuk bertindak berdasarkan data Anda, tetapi tidak secara ajaib menyelesaikan semua tantangan AI. Agen AI dapat mengambil informasi dari basis data Anda dengan sempurna, tetapi masih dapat salah menafsirkan informasi tersebut atau menerapkannya dengan tidak benar jika logika model yang mendasarinya salah.

‍

Anda masih membutuhkan tata kelola yang baik atas keputusan dan pengawasan IA untuk memastikan hasil yang berkualitas. Pikirkan MCP sebagai alat yang menyediakan alat yang lebih baik bagi IA Anda; Anda masih perlu melatih dan mengarahkan 'pekerja' yang menggunakan alat tersebut.

‍

Perspektif adopsi dan apa yang akan terjadi selanjutnya bagi para pemimpin bisnis

Pada pertengahan tahun 2025, MCP berada di tengah-tengah percepatan dari konsep inovatif menjadi standar industri yang mapan. Dengan semua pemain utama AI yang secara aktif menerapkannya, protokol ini telah mencapai peningkatan kredibilitas yang kuat dalam waktu singkat.

Kondisi adopsi saat ini dapat diringkas sebagai berikut:

• MCP tersedia dan dapat digunakan saat ini (dalam bentuk sumber terbuka)
• Ini terintegrasi ke dalam platform kecerdasan buatan utama (Claude dari Anthropic, ChatGPT, layanan AI dari Microsoft dan Google)
• Ada ekosistem konektor dan alat yang terus berkembang
• Kasus penggunaan dalam kehidupan nyata telah menunjukkan nilainya dalam otomatisasi alur kerja
• Masalah keamanan penting telah muncul dan memerlukan perhatian

Apa yang harus diperhatikan oleh para pengambil keputusan perusahaan di masa depan?

Peningkatan keamanan dan tata kelola

Spesifikasi otorisasi MCP relatif baru dan masih menyisakan pertanyaan terbuka tentang implementasi server yang aman. Ketika protokol ini diadopsi secara lebih luas, kita bisa mengharapkan komponen otorisasi untuk matang dan berkembang secara bersamaan.

Konsorsium tata kelola yang lebih formal untuk MCP kemungkinan akan dibentuk, mungkin dengan partisipasi beberapa vendor, untuk memastikan bahwa standar ini berkembang dengan aman dan untuk kepentingan semua pemangku kepentingan.

‍

Solusi tingkat perusahaan

Dalam beberapa bulan mendatang, layanan dan platform berbasis MCP yang lebih baik diharapkan akan muncul. Solusi terkelola dapat muncul di mana tidak ada konektor yang perlu dibuat sendiri, tetapi akan memungkinkan untuk memilih dari menu integrasi MCP di pasar.

Hal ini akan mempermudah perusahaan yang tidak memiliki tim pengembangan yang besar untuk mengadopsi teknologi ini. Para pemimpin bisnis harus bertanya kepada vendor perangkat lunak mereka tentang peta jalan MCP dan mendorongnya jika meningkatkan interoperabilitas adalah prioritas.

‍

Definisi praktik terbaik keamanan

Seiring dengan berkembangnya proyek-proyek yang berhubungan dengan MCP, begitu pula dengan pengetahuan tentang cara mengimplementasikannya dengan aman. Para peneliti sudah mulai memformalkan kerangka kerja keamanan khusus MCP. Perusahaan juga harus melakukannya:

• Jangan mengunduh atau menyambungkan AI ke server MCP atau OpenAPI yang tidak tepercaya
• Memeriksa kode, definisi antarmuka, memeriksa pintu belakang dan instruksi tersembunyi
• Sebaiknya, gunakan server dari entitas tepercaya
• Menerapkan kontrol autentikasi dan otorisasi yang kuat
• Menjaga manusia dalam proses pengambilan keputusan (Human-in-the-Loop)
• Melakukan tinjauan kode, analisis statis, dan pemodelan ancaman

Proyek percontohan yang realistis

Daripada melakukan pendekatan radikal, disarankan untuk mengidentifikasi beberapa alur kerja administratif yang bernilai tinggi namun berisiko rendah di perusahaan Anda yang dapat memperoleh manfaat dari otomatisasi AI. Sebagai contoh:

• Asisten perencanaan rapat berbasis AI yang menggunakan MCP untuk memeriksa kalender dan memesan ruang
• Helpdesk internal berbasis AI yang dapat mencari pertanyaan yang sering diajukan dalam basis pengetahuan dan membuat pembaruan tiket

Implementasi proyek percontohan dengan kriteria keberhasilan yang jelas akan membantu untuk memahami secara langsung dampak dan keterbatasan MCP. Hal ini juga akan menyingkap masalah-masalah organisasi (seperti silo data atau izin akses) yang perlu diselesaikan sebelum implementasi yang lebih luas.

‍

Kesimpulan: Pendekatan yang seimbang

Model Context Protocol merupakan langkah penting menuju AI yang benar-benar berguna dalam lingkungan bisnis, tidak hanya cerdas secara teori, tetapi juga secara konkret berfungsi dalam lingkungan perangkat lunak sehari-hari. Dengan menstandarkan cara sistem AI berinteraksi dengan alat dan data yang kita gunakan, MCP memiliki potensi untuk menghemat waktu, mengurangi kesalahan, dan mendapatkan nilai lebih dari investasi kita dalam AI dan perangkat lunak yang ada.

‍

Namun, sangat penting untuk mempertahankan pendekatan yang seimbang. Seperti yang dikatakan oleh seorang analis dengan bijak, 'janji MCP sangat besar, tetapi keberhasilan jangka panjangnya tergantung pada adopsi komunitas, kejelasan dokumentasi, dan manfaat dunia nyata yang telah ditunjukkan'. Dianjurkan untuk bereksperimen dan terlibat, tetapi hindari mengikat proses kritis hanya pada MCP sampai lebih matang.

‍

Bagi sebagian besar organisasi, pendekatan langkah demi langkah mungkin adalah yang paling bijaksana:

1. Fase pembelajaran: Mencurahkan sumber daya yang terbatas untuk bereksperimen dengan MCP di lingkungan nonproduksi agar terbiasa dengan kemampuan dan keterbatasannya.
2. Proyek percontohan non-kritis: Menerapkan MCP di area non-kritis dalam organisasi di mana risikonya dapat dikelola dan potensi keuntungan efisiensinya tinggi.
3. Evaluasi yang sedang berlangsung: Memantau evolusi ekosistem MCP secara dekat, termasuk masalah keamanan, peningkatan spesifikasi, dan pola adopsi oleh perusahaan lain.
4. Perluasan secara bertahap: Hanya jika proyek percontohan pertama menunjukkan nilai yang jelas dan masalah keamanan telah ditangani dengan baik, pertimbangkan adopsi yang lebih luas.

Bagi para pemimpin bisnis, sekaranglah saatnya untuk memperhatikan tren yang sedang berkembang ini, tetapi dengan dosis skeptisisme yang sehat. Meskipun MCP mungkin suatu hari nanti akan menjadi standar yang ada di mana-mana seperti standar USB atau Wi-Fi, MCP masih dalam tahap yang relatif eksperimental.

‍

Perusahaan yang mampu untuk tetap berada di depan dapat memperoleh keunggulan kompetitif dengan mengeksplorasi aplikasi MCP dalam alur kerja administratif dan operasional. Perusahaan lain sebaiknya mengamati dengan cermat, belajar dari pengalaman perusahaan lain, dan mengadopsi MCP hanya jika manfaatnya lebih besar daripada risikonya.

‍

'Penghubung universal' untuk AI sedang muncul; namun, kebijaksanaan menyarankan untuk melanjutkan dengan keingintahuan yang hati-hati daripada mengadopsi secara terburu-buru.

‍

Sumber: