Jak tworzyć serwery MCP i dlaczego warto się tym zainteresować?

2025-03-23

Pamiętam jak dziś te wszystkie opowieści o technologicznych boomach minionych dekad. W późnych latach 90. rozpoczęła się rewolucja internetowa. Nastolatki, które znały HTML, zarabiały tysiące za projekt, tworząc strony internetowe dla lokalnych firm. Pod koniec pierwszej dekady XXI wieku pojawił się podobny trend z aplikacjami mobilnymi. Młodzi programiści czerpali zyski z tworzenia aplikacji na smartfony.

„To jest przyszłość” – mówili wszyscy. Wielu było sceptycznych co do tego, jak te podstawowe strony internetowe czy proste aplikacje mogą cokolwiek zmienić. Wiemy już, jak sprawdziły się te przewidywania.

Teraz, w 2025 roku, mam podobne odczucia dotyczące serwerów MCP. Dostrzegam, że jesteśmy na początku interesującej zmiany, która może znacząco wpłynąć na sposób, w jaki pracujemy z narzędziami AI.

Czym są serwery MCP?

Wyobraź sobie asystentów AI jako inteligentne, ale odizolowane byty. Bez MCP są ograniczeni do tekstowego interfejsu, niezdolni do bezpośredniej interakcji z Twoimi plikami, API czy aplikacjami.

MCP (Model Context Protocol) to most łączący AI z naszym cyfrowym światem. Serwery MCP przełamują tę barierę. Dają asystentom AI możliwość:

Dostępu do zewnętrznych API i usług
Pobierania danych w czasie rzeczywistym
Sterowania aplikacjami i lokalnymi systemami
Wykonywania działań wykraczających poza to, co można osiągnąć samymi tekstowymi komendami

W zasadzie mówimy o serwerach MCP, ale funkcjonalnie przypominają one bardziej wtyczki, które rozszerzają możliwości asystentów AI.

Buduję te serwery od kilku miesięcy i udało mi się uprościć proces do protokołu opisanego w pliku zasad, który sprawił, że moja praca stała się znacznie łatwiejsza.

Plik zasad: pomocne narzędzie

Kluczem do efektywnego tworzenia serwerów MCP jest stosowanie określonej procedury. Zapisuję ją w pliku zasad, który znajduje się w głównym katalogu projektu MCP.

Co robi ten plik?

Konfiguruje zachowanie Twojego agenta DEV-AI i wymusza stosowanie najlepszych praktyk
Przełącza agenta w specjalistyczny tryb rozwoju MCP
Zapewnia protokół krok po kroku do budowania serwerów
Prowadzi przez fazy planowania, implementacji i testowania

Gdy ten plik znajduje się w Twoim katalogu, Twój agent DEV-AI wie, jak pomóc Ci zbudować serwer MCP we właściwy sposób. To jak posiadanie drugiego mózgu skupionego na usprawnieniu procesu tworzenia.

Warto wspomnieć, że na rynku dostępnych jest kilka edytorów wspierających pracę z serwerami MCP, takich jak Windsurf, Cursor czy Cline. Wkrótce ukaże się obszerny artykuł porównujący te narzędzia, więc warto śledzić ten temat.

Jak buduję serwery MCP (i jak Ty też możesz)

Pozwól, że przeprowadzę Cię przez mój dokładny proces, który ten protokół formalizuje:

Krok 1: Planowanie (TRYB PLANOWANIA)

Twój agent DEV-AI pomoże Ci zdefiniować wymagania dla Twojego serwera MCP i stworzy dla Ciebie plan implementacji.

Zawsze zaczynam od przemyślenia tego, co próbuję zbudować WRAZ z agentem. To nie jest zwykła burza mózgów; to ustrukturyzowane planowanie:

Jaki problem ma rozwiązać narzędzie?
Jakie wyniki chcę uzyskać?
Jakiego API/usługi będzie używać (jeśli w ogóle – MCP nie zawsze wymaga API)?

Plik zasad przełącza Twojego agenta DEV-AI w TRYB PLANOWANIA na starcie, dzięki czemu skupiasz się na tych kluczowych pytaniach, zanim napiszesz choćby linijkę kodu.

Na przykład, kiedy budowałem serwer do analizy giełdowej AlphaAdvantage, rozpocząłem rozmowę od:

CopyChcę zbudować serwer MCP, który wykorzystuje API AlphaAdvantage do generowania raportów i analiz giełdowych

Od tego momentu Twój agent DEV-AI pomoże Ci zdefiniować konkretne wymagania dla Twojego serwera MCP, które zaakceptujesz, gdy spełnią Twoje oczekiwania.

Krok 2: Implementacja (TRYB DZIAŁANIA)

Na podstawie wspólnie stworzonego planu Twój agent DEV-AI zbuduje serwer MCP.

Gdy plan jest solidny, przełączam agenta na TRYB DZIAŁANIA używając przełącznika na dole czatu. Tutaj zaczynamy budować:

Bootstrapowanie projektu

Dla usług webowych lub środowisk JS/TS:

bashCopynpx @modelcontextprotocol/create-server my-server
cd my-server
npm install

Dla środowisk Python:

bashCopypip install mcp
# Lub z uv (rekomendowane)
uv add "mcp[cli]"

Budowa głównej implementacji

Przestrzegam tych istotnych praktyk, których wymaga protokół:

Prawidłowe użycie SDK MCP
Implementacja kompleksowego logowania
Dodawanie definicji typów
Obsługa błędów z kontekstem
Implementacja ograniczenia szybkości, jeśli jest potrzebne

Oto przykład, jak mój agent DEV-AI zaimplementował limit szybkości w moim serwerze AlphaAdvantage:

typescriptCopy/**
 * Zarządzanie limitem szybkości na podstawie darmowego planu (5 wywołań na minutę)
 */
private async enforceRateLimit() {
  if (this.requestsThisMinute >= 5) {
    console.error("[Rate Limit] Osiągnięto limit. Oczekiwanie na następną minutę...");
    return new Promise<void>((resolve) => {
      const remainingMs = 60 * 1000 - (Date.now() % (60 * 1000));
      setTimeout(resolve, remainingMs + 100); // Dodaj 100ms bufora
    });
  }
  
  this.requestsThisMinute++;
  return Promise.resolve();
}

Konfiguracja serwera

Dodaję serwer MCP do moich ustawień:

jsonCopy{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/build/index.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "key"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Krok 3: Testowanie (BLOKADA ⛔️)

Reguły w pliku zasad nakazują, aby Twój agent DEV-AI przetestował każde narzędzie stworzone dla serwera MCP przed ukończeniem zadania.

To kluczowy element – i tu większość deweloperów popełnia błąd, jeśli nie są ostrożni. Protokół wymusza dokładne testowanie przed ukończeniem:

Testuj każde narzędzie z poprawnymi danymi wejściowymi
Weryfikuj poprawność formatu wyjściowego
Dokumentuj wyniki testów

Protokół w pliku zasad sprawia, że Twój agent DEV-AI nie pomija tego kroku. Dla mojego serwera do analizy giełdowej agent testował każde narzędzie osobno:

get_stock_overview: Pobrano przegląd akcji AAPL
get_technical_analysis: Uzyskano dane dotyczące ruchu cen i RSI
get_earnings_report: Pobrano historię zysków MSFT

Protokół faktycznie uniemożliwia agentowi próbę ukończenia projektu, dopóki nie zweryfikujesz, że każde narzędzie działa poprawnie.

Dlaczego warto zainteresować się budowaniem serwerów MCP?

Obserwujemy rozwój nowej fazy w ewolucji AI. MCP może stać się mostem, który połączy asystentów AI z innymi elementami naszego cyfrowego świata.

Deweloperzy, którzy teraz zdobędą tę umiejętność, mogą zyskać przewagę, gdy AI będzie coraz częściej integrowane z naszymi przepływami pracy i aplikacjami.

Podobnie jak pierwsi twórcy stron internetowych i aplikacji, ci, którzy zaangażują się teraz:

Rozwiną umiejętności przed falą szerszego zainteresowania
Zbudują podstawowe narzędzia, które mogą okazać się przydatne dla innych
Mogą ustabilizować swoją pozycję w rozwijającej się dziedzinie

Jak zacząć

Oto jak rozpocząć pracę z plikiem zasad:

Utwórz nowy katalog dla swojego projektu MCP
Dodaj plik zasad (możesz go znaleźć w materiałach dodatkowych)
Rozpocznij rozmowę z Twoim agentem DEV-AI, opisując, co chcesz zbudować
Podążaj za procesem poprzez planowanie, implementację i testowanie

Plik zasad poprowadzi Cię przez cały proces, zapewniając, że zbudujesz solidne, dobrze przetestowane serwery MCP, które faktycznie działają.

Przyszłość MCP

Model Context Protocol reprezentuje istotną zmianę w sposobie, w jaki wchodzimy w interakcję z AI. Zamiast być odizolowanymi bytami, które tylko odpowiadają na tekst, asystenci AI stają się łącznikami do naszego cyfrowego ekosystemu.

Uważam, że w przyszłości wiele aplikacji, usług i API będzie miało dostępne serwery MCP, tworząc ekosystem narzędzi dostępnych dla AI.

Deweloperzy, którzy budują te mosty, będą współtworzyć ten nowy obszar.

Jeśli interesuje Cię przyszłość AI i chcesz być aktywny w tej dziedzinie, warto zapoznać się z serwerami MCP. Protokół opisany w pliku zasad, którym się podzieliłem, ułatwia rozpoczęcie pracy.

A Ty? Jaki serwer MCP chciałbyś zbudować jako pierwszy?

EvanBlog