Komunitas pengembang sedang ramai membicarakan pergeseran paradigma yang signifikan dalam arsitektur agen: pola MCP Agent Server. Pendekatan ini membalik hubungan klien-server tradisional dengan mengemas alur kerja agen sebagai server Model Context Protocol (MCP), memungkinkan interaksi multi-agen yang lebih canggih dan menyelesaikan tantangan utama dalam komposisi dan skalabilitas agen.
Agen sebagai Server: Evolusi yang Alami
Pola MCP Agent Server merepresentasikan apa yang oleh banyak pengembang disebut sebagai langkah berikutnya yang jelas untuk sistem agen. Alih-alih agen hanya mengkonsumsi alat sebagai klien, pola ini memungkinkan agen itu sendiri diekspos sebagai layanan terstandarisasi yang dapat diinteraksikan oleh agen lain. Pendekatan ini memungkinkan alur kerja yang kompleks dikemas di balik antarmuka yang bersih sambil mempertahankan interoperabilitas melalui protokol MCP.
Paradigma ini terasa seperti langkah berikutnya yang jelas untuk agen. Ini lebih dekat memodelkan interaksi manusia (sejauh ini diinginkan) dan membuka banyak optimasi + fungsionalitas yang kuat.
Pergeseran menuju arsitektur agen-sebagai-server ini sangat berharga bagi organisasi yang membangun sistem AI kompleks yang memerlukan koordinasi antara beberapa agen khusus. Dengan standardisasi komunikasi melalui MCP, pengembang dapat membuat komponen agen yang dapat digunakan kembali dan bekerja secara mulus di berbagai lingkungan yang berbeda.
Keunggulan Utama Server Agen MCP
| Kemampuan | Deskripsi |
|---|---|
| Standardisasi Protokol | Agen berkomunikasi melalui protokol MCP terstandarisasi, memastikan interoperabilitas |
| Enkapsulasi Alur Kerja | Alur kerja agen yang kompleks ditampilkan sebagai alat MCP yang sederhana |
| Fleksibilitas Eksekusi | Pilih antara eksekusi dalam memori (asyncio) atau tahan lama (Temporal) |
| Independensi Klien | Terhubung dari klien MCP manapun: Claude, VSCode, Cursor, MCP Inspector, atau aplikasi kustom |
| Ekosistem Multi-Agen | Membangun sistem di mana beberapa agen dapat berinteraksi dan berkolaborasi |
Opsi Implementasi
- Implementasi Asyncio: Eksekusi dalam memori dengan pengaturan minimal, penerapan sederhana, startup cepat
- Implementasi Temporal: Eksekusi tahan lama, kemampuan jeda/lanjutkan, percobaan ulang otomatis, observabilitas alur kerja
Mengelola Kompleksitas dalam Sistem Multi-Agen
Kekhawatiran signifikan yang muncul dalam diskusi komunitas adalah potensi terjadinya microservice hell ketika sistem agen menjadi lebih rekursif dan saling terhubung. Ketika agen dapat memanggil agen lain, yang pada gilirannya memanggil lebih banyak agen, kompleksitasnya dapat dengan cepat lepas kendali.
Beberapa solusi praktis sedang diusulkan oleh komunitas. Penganggaran waktu tampaknya menjadi pendekatan populer, di mana agen dialokasikan sumber daya waktu tertentu yang dapat mereka distribusikan ke sub-agen sesuai kebutuhan. Batasan biaya dan anggaran token juga sedang dipertimbangkan sebagai fitur tambahan untuk membantu mengelola konsumsi sumber daya dalam rantai agen yang kompleks.
Implementasi Temporal yang disorot dalam contoh MCP Agent Server menawarkan pendekatan yang sangat menjanjikan untuk mengelola alur kerja yang kompleks, dengan fitur seperti eksekusi yang tahan lama, mekanisme coba ulang otomatis, dan observabilitas alur kerja yang dapat membantu menjinakkan kompleksitas sistem multi-agen.
Tantangan Autentikasi dan Observabilitas
Ketika agen mulai berfungsi sebagai klien dan server, tantangan baru seputar autentikasi, otorisasi, dan observabilitas mulai muncul. Komunitas secara aktif bekerja pada solusi yang selaras dengan kerangka autentikasi spesifikasi MCP, berfokus pada menyebarkan permintaan otorisasi kembali ke pengguna dengan cara yang terstruktur.
Yang sangat menarik adalah pekerjaan pada pelacakan terdistribusi melalui OpenTelemetry (OTEL) untuk mencatat rantai multi-agen. Pendekatan ini memanfaatkan pola observabilitas yang mapan dari arsitektur microservice dan menerapkannya pada alur kerja agen, memungkinkan untuk men-debug interaksi kompleks antara beberapa agen di seluruh batas infrastruktur.
Tim pengembangan saat ini sedang mengerjakan fitur pelacakan terdistribusi yang mengikuti konvensi semantik LLM dari OpenTelemetry, memungkinkan pemantauan komprehensif aktivitas agen di seluruh alur kerja yang kompleks.
Pola MCP Agent Server merepresentasikan langkah signifikan dalam menciptakan sistem AI yang lebih canggih. Dengan standardisasi cara agen berkomunikasi dan berinteraksi, ini membuka pintu untuk alur kerja AI yang benar-benar dapat disusun di mana agen khusus dapat berkolaborasi secara efektif sambil mempertahankan kompleksitas yang dapat dikelola. Seperti yang tepat digambarkan oleh seorang anggota komunitas, agen MCP ini menjadi bentuk skripting modern – memungkinkan alur kerja otomatisasi yang kuat yang dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam alat dan sistem yang ada.
Referensi: MCP Agent Server Examples