Model Context Protocol (MCP) představuje otevřený standard, který AI aplikacím jako Claude nebo ChatGPT umožňuje přistupovat k externím datovým zdrojům, nástrojům a pracovním postupům[1]. Tento standard uvolnila společnost Anthropic pro propojení AI asistentů se systémy, ve kterých se nacházejí data[2]. Za jeho vznikem v Anthropicu stojí vývojáři David Soria Parra a Justin Spahr-Summers[3]. Schéma protokolu je primárně definováno v jazyce TypeScript a publikováno také ve formátu JSON Schema[4]. Standard dnes podporují nejen asistenti Claude a ChatGPT, ale i vývojářské nástroje jako Visual Studio Code a Cursor[5], přičemž nativně jej integrují také rámce Agent Development Kit (ADK) či platforma Gemini Enterprise[6].

Google Cloud API Gateway jako vzdálený MCP server

Služba Google Cloud API Gateway funguje v režimu Public Preview jako vzdálený server standardu MCP, který převádí existující REST operace na nástroje pro agenty bez nutnosti vyvíjet vlastní server[7]. Operace ze specifikace OpenAPI se jako MCP nástroje zpřístupňují pomocí anotace x-google-api-management.mcp a jednotlivé operace lze přizpůsobit či vynechat přes x-google-mcp-tool[8]. Po nasazení konfigurace začne brána automaticky obsluhovat požadavky protokolu MCP na bázové cestě /mcp[9].

API Gateway přijímá požadavky MCP JSON-RPC na jediném koncovém bodu, transkóduje volání tools/call do příslušného REST požadavku a překládá odpověď zpět[10]. Autentizace přes JWT nebo API klíče, kvóty a logování nastavené pro REST operace zůstávají při volání přes MCP nezměněny a sdílejí jednu společnou politiku[11].

V náhledu má však služba několik vymezených limitů. API Gateway neexponuje operace vracející prázdná těla jako HTTP 204, podporuje nanejvýš 1 000 nástrojů na bránu a neumožňuje zapnout MCP současně s model routingem[12]. Metoda tools/list je ve výchozím stavu neautentizovaná, přičemž pro její zabezpečení v produkci je vyžadován token JWT, protože API klíče ji zabezpečit nemohou[13]. Naopak volání tools/call vždy vynucuje autentizaci vyžadovanou podkladovou REST operací bez ohledu na to, zda je zabezpečeno zjišťování nástrojů[14].

Apigee hybrid spouští MCP přímo v clusteru Kubernetes

Pro podniková prostředí přinesla verze Apigee hybrid 1.17.0 podporu protokolu Model Context Protocol s datovou rovinou běžící přímo uvnitř vlastního Kubernetes clusteru[15]. V Apigee hybrid se API popíše specifikací OpenAPI 3.0.x a vytvoří se z ní MCP Discovery Proxy, přičemž každá operace se stane nástrojem MCP[16]. Řídicí rovina Apigee generuje konfiguraci nástrojů MCP ze specifikace OpenAPI a cluster si tuto konfiguraci periodicky stahuje[17]. Řídicí rovina Apigee v Google Cloudu nikdy neotevírá příchozí spojení do clusteru, což znamená, že MCP nevyžaduje žádnou příchozí cestu z Googlu do sítě[18].

Při volání tools/call v Apigee hybrid zůstává síťový provoz uvnitř clusteru a žádný požadavek ani odpověď v čase zpracování nepřekračuje hranice směrem do Google Cloudu[19]. Řízení přístupu zajišťuje, že odpověď na metodu tools/list v Apigee obsahuje pouze nástroje zařazené v API produktu daného klienta[20].

Konfigurace, trasování a analytika

Aktivace MCP v Apigee hybrid vyžaduje nastavení volby enableMcpServer na true v souboru overrides.yaml a následný upgrade Helm chartu apigee-operator a poté apigee-org[21]. Výchozí konfigurace zahrnuje dvě repliky s automatickým škálováním až do počtu deseti replik[22]. Každý požadavek agenta přichází na stejnou koncovou cestu /mcp a Apigee jej označuje názvem volaného nástroje pro analytiku v nástroji API insights[23].

Řešena je také návaznost na monitorovací systémy: Apigee extrahuje kontext trasování W3C z pole _meta v JSON-RPC a předává jej backendu jako běžné HTTP hlavičky traceparent a tracestate[24]. Na tuto praxi navazuje komunitní návrh SEP-2028, který usiluje o standardizaci předávání W3C trace contextu z pole _meta do HTTP hlaviček napříč servery MCP[25].