Cara Menghubungkan Claude AI dan Google AI Studio ke Protokol Konteks Eksternal

Apa Itu Model Context Protocol dan Mengapa Penting?

MCP adalah standar terbuka yang memungkinkan model AI memanggil alat eksternal dan mengambil data real-time melalui antarmuka yang konsisten, alih-alih setiap vendor membangun integrasi kustom masing-masing. Ia bekerja seperti adaptor universal antara asisten AI dan sistem apa pun yang menyimpan informasi yang dibutuhkan, baik itu database, penyimpanan file, maupun API.

Mengapa MCP Diciptakan Sejak Awal?

Sebelum MCP, setiap vendor AI membutuhkan integrasi khusus untuk setiap sumber data, yang berarti upaya rekayasa yang berulang-ulang di seluruh industri. Anthropic merilis MCP sebagai protokol terbuka agar sistem AI mana pun, bukan hanya Claude, dapat terhubung ke server yang sesuai menggunakan satu spesifikasi bersama, bukan puluhan spesifikasi eksklusif.

Protokol ini mendefinisikan tiga blok pembangun: tools (fungsi yang dapat dipanggil model), resources (data yang dapat dibaca model), dan prompts (templat yang dapat digunakan kembali). Sebagian besar implementasi saat ini, termasuk konektor MCP Claude dan Interactions API Google, secara khusus berfokus pada pemanggilan tools.

Apa Bedanya MCP dengan Integrasi API Standar?

Integrasi API standar dibangun satu kali, untuk satu sistem tertentu, oleh satu tim. MCP menstandarisasi lapisan koneksi itu sendiri, sehingga satu server MCP yang dibangun untuk sebuah database, misalnya, dapat digunakan kembali di Claude, Gemini, dan model lain yang kompatibel dengan MCP tanpa perlu menulis ulang integrasinya setiap kali.

Bagaimana Cara Menghubungkan Claude AI ke Server MCP?

Claude terhubung ke server MCP jarak jauh melalui konektor MCP bawaan, tanpa memerlukan aplikasi klien terpisah. Developer Anda cukup menentukan alamat web server dan detail autentikasi sekali saja, lalu mengaktifkan alat spesifik yang diizinkan untuk digunakan.

Apa Saja yang Terlibat dalam Penyiapan Dasar?

Menghubungkan Claude ke server MCP jarak jauh berarti memberikan beberapa detail koneksi: alamat web server, nama unik untuknya, dan token otorisasi jika server memerlukannya. API Anthropic kemudian menangani sisanya, menemukan alat apa saja yang ditawarkan server dan menyediakannya untuk Claude selama percakapan.

Penyiapan ini dilakukan oleh siapa pun yang mengelola integrasi Claude Anda, biasanya seorang developer, dengan mengacu pada dokumentasi resmi Anthropic. Sebagai manajer proyek atau klien, yang penting untuk diketahui adalah koneksi ini didefinisikan sekali lalu digunakan kembali, sehingga tidak perlu dibangun ulang setiap kali Anda ingin Claude mengakses sumber data tersebut.

Ada 2 metode untuk terhubung ke MCP di dalam Claude. Metode pertama adalah menghubungkan melalui endpoint.

				
					{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "your-command",
      "args": [
        "arg1",
        "arg2"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "YOUR_API_KEY",
        "ENDPOINT_URL": "https://api.example.com"
      }
    }
  }
}

				
			

Untuk terhubung menggunakan endpoint, Anda dapat mengonfigurasi detail koneksi Anda sebagai berikut:

				
					{
  "mcpServers": {
    "my-remote-server": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.your-domain.com/sse"
    }
  }
}

				
			

Konfigurasi ini mengarahkan konektor Claude untuk membangun koneksi Server-Sent Events (SSE) dengan URL server jarak jauh yang ditentukan.

Bagaimana Cara Membatasi Alat yang Dapat Digunakan Claude?

Setelah server terhubung, Anda dapat memilih dengan tepat alat mana yang boleh digunakan Claude, alih-alih mengaktifkan semuanya secara default. Misalnya, pada server kalender Anda mungkin mengizinkan Claude mencari dan melihat acara sambil secara eksplisit memblokirnya dari menghapus acara tersebut atau membagikan kalender secara publik.

Langkah pembuatan allowlist inilah yang mengubah MCP dari koneksi menyeluruh menjadi koneksi yang terkendali, dan ini harus diperlakukan sebagai bagian wajib dari penyiapan, bukan tambahan opsional.

Apa Saja Keterbatasan Saat Ini?

Konektor MCP Claude saat ini hanya mendukung pemanggilan tools, bukan bagian resources atau prompts secara penuh dari spesifikasi, dan mengharuskan server diekspos melalui Streamable HTTP atau SSE, bukan STDIO lokal. Konektor ini juga tidak memenuhi syarat untuk perjanjian Zero Data Retention, sehingga apa pun yang dipertukarkan dengan server mengikuti kebijakan retensi standar Anthropic. 

Bagaimana Cara Menghubungkan Google AI Studio ke Server MCP?

Google AI Studio terhubung ke server MCP melalui mekanisme bawaan serupa di Gemini API, yang mengarah ke alamat jarak jauh server tersebut. Model kemudian secara otomatis menemukan dan memanggil alat yang diekspos server itu, berdasarkan permintaan pengguna.

Apa Saja yang Terlibat dalam Koneksi MCP Gemini Dasar?

Penyiapannya sangat mirip dengan struktur Claude, dan ini adalah salah satu manfaat dari protokol bersama. Developer mendefinisikan nama dan alamat web server MCP dalam konfigurasi Gemini API, dan Gemini kemudian secara otomatis menemukan dan memanggil alat yang ditawarkan server tersebut berdasarkan permintaan pengguna.

Seperti halnya Claude, Anda dapat membatasi fungsi spesifik pada server tersebut yang diizinkan dipanggil model. Menjadikan pembatasan ini sebagai pengaturan default, bukan sesuatu yang ditambahkan kemudian, adalah pendekatan yang lebih aman untuk penggunaan produksi apa pun.

Layanan Google Mana yang Sudah Mendukung MCP Secara Native?

Per Desember 2025, Google merilis server MCP jarak jauh yang dikelola sepenuhnya untuk Google Maps, BigQuery, Compute Engine, dan Google Kubernetes Engine, dengan Cloud Run, Cloud Storage, Spanner, dan beberapa layanan lain yang direncanakan menyusul tak lama kemudian. Ini berarti Anda dapat mengkueri dataset BigQuery atau mengelola klaster GKE dari Google AI Studio tanpa perlu membangun konektor kustom sendiri.

David Soria Parra, salah satu pencipta MCP di Anthropic, mencatat bahwa luasnya dukungan Google "dikombinasikan dengan kolaborasi erat mereka pada spesifikasi ini, akan membantu lebih banyak developer membangun aplikasi AI agentic" (Google Cloud, 2025).

Apakah Google AI Studio Mendukung Server MCP Lokal?

Tidak secara langsung. Apa pun yang ingin Anda jangkau melalui Google AI Studio perlu di-hosting di tempat yang dapat diakses publik secara online, bukan hanya berjalan di mesin lokal. Jika data Anda berada di balik firewall perusahaan, tim pengembangan Anda perlu mengeksposnya secara aman terlebih dahulu, biasanya melalui gateway.

Apa Saja Risiko Utama Menghubungkan Model AI ke Protokol Eksternal?

Risiko terbesar adalah alat dengan izin berlebihan, server pihak ketiga yang tidak terverifikasi, dan prompt injection tidak langsung melalui data yang dibaca kembali model dari sumber yang terhubung. Karena MCP memberi model kemampuan untuk mengambil tindakan nyata, server yang salah konfigurasi dapat membuatnya menghapus catatan, membocorkan kredensial, atau menjalankan perintah yang seharusnya tidak pernah dijalankan.

Seberapa Umum Kekhawatiran Keamanan Ini dalam Praktik?

Kekhawatiran dan persyaratan keamanan adalah hambatan utama adopsi MCP yang disebutkan oleh tim perusahaan, mengungguli biaya implementasi dan kerumitan integrasi sistem lama, menurut survei State of MCP in Software 2026 dari Stacklok. Peringkat ini saja menunjukkan bahwa ini bukan kekhawatiran teoretis di kalangan praktisi yang sudah menjalankan MCP di produksi.

Bagaimana Cara Memitigasi Risiko Ini?

Mulailah setiap integrasi dengan allowlist yang eksplisit alih-alih mengaktifkan semua alat secara default, dan perlakukan server mana pun yang tidak Anda bangun sendiri sebagai tidak tepercaya sampai ditinjau. Penerapan Google sendiri mengandalkan Cloud IAM, pencatatan audit, dan produk Model Armor secara khusus untuk bertahan dari prompt injection tidak langsung, yang merupakan dasar yang wajar untuk dicontoh bahkan di luar Google Cloud.

Bagaimana Cara Menguji Koneksi MCP Sebelum Go-Live?

Uji terlebih dahulu dengan alat resmi MCP Inspector terhadap server non-produksi, sambil memastikan hanya alat yang ingin Anda ekspos yang terlihat dan dapat dipanggil. Ini menangkap allowlist yang salah konfigurasi dan autentikasi yang rusak sebelum model mana pun menyentuh data nyata.

Alat Apa Saja yang Tersedia untuk Pengujian?

Anthropic menyediakan alat gratis bernama MCP Inspector, yang memungkinkan developer menguji alat server secara manual dan memeriksa responsnya sebelum menghubungkannya ke Claude atau Gemini. Jalankan ini terhadap versi staging server Anda, bukan produksi, dan periksa apakah daftar alat sesuai dengan yang Anda harapkan sebelum memutuskan alat mana yang diizinkan.

Apakah MCP Benar-Benar Sudah Digunakan di Produksi?

Ya, tetapi adopsinya masih berkembang, belum universal. Survei Stacklok 2026 menemukan 41% responden di semua industri memiliki beberapa bentuk MCP di produksi, terbagi antara 29% penerapan terbatas dan 12% penerapan luas, dengan 30% lainnya dalam uji coba aktif.

Bagaimana Gambaran Angka Ekosistem yang Lebih Luas?

Pada Mei 2026, registri resmi MCP mencatat lebih dari 9.600 server, GitHub memuat hampir 16.000 repositori yang ditandai dengan topik mcp-server, dan Anthropic melaporkan lebih dari 97 juta unduhan SDK per bulan sejak Desember 2025. Angka-angka ini menunjukkan ekosistem developer yang benar-benar aktif, meskipun penerapan penuh di tingkat produksi perusahaan masih dalam proses bagi sebagian besar tim.

Jika tim Anda sedang mempertimbangkan apakah akan membangun ini secara internal atau melibatkan bantuan eksternal untuk merancang integrasi dan izin dengan benar sejak awal, itulah tepatnya jenis pekerjaan yang tercakup dalam layanan otomatisasi AI kami, di mana penyiapan, pengujian, dan tata kelola ditangani secara menyeluruh.

Kesimpulan

Menghubungkan Claude AI dan Google AI Studio ke server MCP eksternal benar-benar berguna jika dilakukan dengan tingkat kehati-hatian yang sama seperti yang akan Anda terapkan pada sistem mana pun yang memiliki akses tulis ke data Anda. Kedua platform kini mendukung protokol ini secara native; penyiapannya sendiri cukup mudah bagi tim pengembangan, dan daftar server terkelola Google yang terus bertambah menghilangkan banyak pekerjaan integrasi yang dulu menjadi tanggung jawab tim masing-masing.

Bagian yang masih memerlukan perencanaan matang adalah perizinan: apa yang dapat dipanggil model, data apa yang dapat dilihatnya, dan bagaimana Anda akan tahu jika ada yang salah. Uji di staging terlebih dahulu, tentukan allowlist alat secara eksplisit, dan perlakukan ini sebagai infrastruktur, bukan plugin instan.

Jika Anda ingin mendapatkan pandangan tambahan mengenai penyiapan MCP Anda sebelum mendekati data produksi, hubungi tim kami, dan kami akan membahas rencana perizinan dan pengujian bersama Anda.

FAQ

Referensi

1. Google Cloud, "Announcing official MCP support for Google services," December 2025. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-official-mcp-support-for-google-services
2. Anthropic, "MCP connector," Claude Platform Docs. https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/mcp-connector
3. Google AI for Developers, "Function calling using the Gemini API." https://ai.google.dev/gemini-api/docs/function-calling
4. Stacklok, "State of MCP in Software 2026" survey, cited via Digital Applied. https://www.digitalapplied.com/blog/mcp-adoption-statistics-2026-model-context-protocol
5. Anthropic, "Introducing the Model Context Protocol," November 2024. https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol