MCP vs. OpenAPI: Kedy potrebujem čo?

MCP (Model Context Protocol) a OpenAPI/function calling sú dva spôsoby, ako pripojiť AI agentov k externým nástrojom. OpenAPI opisuje klasické REST rozhrania, ktoré sa cez function calling pevne zabudujú do agenta. MCP je otvorený štandard pre dynamické objavovanie nástrojov (tool discovery) naprieč mnohými klientmi. MCP sa oplatí pri mnohých agentoch a meniacich sa nástrojoch, OpenAPI pri ohraničenej, stabilnej integrácii.

• OpenAPI/function calling je pragmatická voľba, keď jeden agent využíva malú, stabilnú množinu nástrojov a ty si jediný konzument.
• MCP sa oplatí, len čo viacero klientov potrebuje tie isté nástroje, sada nástrojov rastie alebo sa nástroje majú meniť za behu (dynamické objavovanie).
• Oboje spolu je bežný prípad: MCP server často zapuzdruje práve tie REST API, ktoré sú zdokumentované cez OpenAPI, a sprístupňuje ich agentom.

O čo vlastne ide: pripojenie nástrojov k agentom

AI agent je LLM, ktorý v slučke využíva nástroje. Ústredná architektonická otázka neznie „MCP alebo OpenAPI“ v zmysle buď, alebo, ale: Ako sa môj agent spoľahlivo, bezpečne a udržiavateľne dostane k externým funkciám? Na to existujú dve myšlienkové školy.

Klasický function calling s OpenAPI. Svoje funkcie opíšeš ako schému nástroja (názov, parametre, typy, popis) a túto schému odovzdáš modelu priamo vo volaní API. Schéma sa často generuje z existujúcej špecifikácie OpenAPI, teda zo strojovo čitateľného popisu REST rozhrania. Model rozhodne, ktorú funkciu zavolá a s akými argumentmi; tvoj kód vykoná samotnú HTTP požiadavku a vráti výsledok. Je to priame, transparentné a nepotrebuje to žiadnu ďalšiu infraštruktúru.

MCP: Model Context Protocol. Anthropic predstavil MCP 25. novembra 2024 ako otvorený štandard na prepojenie AI aplikácií s externými systémami, ako sú súborové systémy, databázy, podnikové systémy a vývojárske nástroje. Technicky je MCP postavený na JSON-RPC 2.0 cez viacero transportov: stdio pre lokálne servery, pôvodne Server-Sent Events a od revízie špecifikácie z marca 2025 (2025-03-26) Streamable HTTP. Tá istá revízia doplnila podporu OAuth 2.1 a anotácie nástrojov (tool annotations). Dávkovanie JSON-RPC (batching), ktoré prišlo s rovnakou revíziou, špecifikácia 2025-06-18 opäť odstránila. Špecifikácia z novembra 2025 priniesla okrem iného experimentálne úlohy (tasks) pre asynchrónne operácie a Client ID Metadata Documents na registráciu klientov. So špecifikáciou 2026-07-28 sa MCP stal bezstavovým: inicializačný handshake odpadá a každý server musí cez metódu server/discover uviesť svoje verzie protokolu, capabilities a identitu. Namiesto pevného uloženia schémy nástrojov v agentovi sa MCP klient za behu pýta servera: „Aké nástroje, zdroje a prompty máš?“

Rozdiel vyzerá ako drobnosť, je však štrukturálny: OpenAPI/function calling viaže nástroje staticky do klienta, MCP oddeľuje nástroje od klienta ako opätovne použiteľný server.

Päť rozhodovacích dimenzií

1. Objavovanie nástrojov: statické vs. dynamické

Pri čistom function callingu pozná agent len tie nástroje, ktoré mu odovzdáš pri volaní. Ak pribudne nástroj, meníš kód. Pri MCP klient zisťuje capabilities servera za behu, nové nástroje na serveri sú k dispozícii bez zmeny kódu. To je určujúca výhoda MCP pre scenár „veľa meniacich sa nástrojov“.

2. Stavovosť (statefulness)

Volania OpenAPI sú z definície bezstavové HTTP požiadavky. MCP relácie (sessions) boli pôvodne stavové (otvorené spojenie s kontextom). So Streamable HTTP sa ID relácie stalo voliteľným, servery teda mohli bežať bez relácie už od marca 2025. Špecifikácia 2026-07-28 robí MCP zásadne bezstavovým: relácie a inicializačný handshake odpadajú, každá požiadavka nesie verziu protokolu a capabilities klienta sama. Stav naprieč viacerými volaniami drží server cez explicitné identifikátory (handles), ktoré sa posielajú ako bežné argumenty nástrojov. To uľahčuje horizontálne škálovanie a serverless nasadenia.

3. Štandardizácia a ekosystém

Tu leží najsilnejší argument pre MCP. OpenAI prijal MCP v marci 2025, Google DeepMind v apríli 2025, k tomu Microsoft Copilot Studio, Cursor, Zed, Windsurf, Replit, Sourcegraph, Block a desiatky ďalších. SDK pre Python a TypeScript hlásia 97M+ stiahnutí mesačne; Claude od Anthropicu prináša adresár so 75+ oficiálnymi MCP konektormi. 9. decembra 2025 daroval Anthropic MCP novozaloženej Agentic AI Foundation (AAIF) pod Linux Foundation, s Block a OpenAI ako spoluzakladateľmi a platinovou podporou od AWS, Bloomberg, Cloudflare, Google a Microsoft. MCP tak už nie je štandard jedného dodávateľa, ale konsenzus celého odvetvia. OpenAPI je takisto etablovaný, široko podporovaný štandard, opisuje však HTTP API všeobecne, nie protokol na používanie nástrojov špecifický pre agentov.

4. Náročnosť

Function calling cez OpenAPI má nižšiu počiatočnú náročnosť: žiadny server, žiadna transportná vrstva, žiadna autentifikačná vrstva pre MCP. Pri MCP musíš postaviť alebo prevádzkovať server, vypláca sa to však, len čo ten istý nástroj využíva viac ako jeden klient. V stredných podnikoch v regióne DACH platí v roku 2026 orientačné pravidlo: používať štandardné MCP servery výrobcov plus malú sadu vlastných MCP serverov pre proprietárne interné API.

5. Používanie nástrojov vs. agent-to-agent

Dôležité pre rozlíšenie: MCP je štandard pre prepojenie agenta s nástrojom (agent-to-tool). Na skutočnú spoluprácu medzi agentmi existuje A2A (Agent2Agent, Google 04/2025, Linux Foundation 06/2025). Oficiálna línia Google, Salesforce, Microsoftu a IBM znie: „MCP je pre capabilities (agent-to-tool), A2A pre collaboration (agent-to-agent).“ Vlastné odporúčanie Microsoftu je explicitné: „Use MCP for tool and data access. Use Linux Foundation A2A for cross-platform agent-to-agent messaging.“ Agenta síce možno vystaviť ako MCP „server“ s capabilities v podobe nástrojov a funguje to, nie je to však dizajnový cieľ MCP.

Porovnávacia tabuľka: MCP vs. OpenAPI/function calling

Konkrétny príklad: agent pre SEO audit

Predpokladajme, že agentúra interne stavia nástroje okolo SEO: crawler, databázu kľúčových slov, CMS a reportingovú funkciu.

Scenár A: jeden agent, OpenAPI stačí. Existuje práve jeden auditný agent, ktorý volá štyri stabilné REST endpointy. Štyri schémy nástrojov vygeneruješ z existujúcich špecifikácií OpenAPI, vložíš ich priamo, hotovo. Žiadna prevádzka servera, najnižšia náročnosť. Zavedenie MCP by tu znamenalo platiť za serverovú infraštruktúru bez protihodnoty.

Scenár B: produktizované nástroje, vyhráva MCP. Agentúra teraz prevádzkuje viacero agentov (auditný agent, OnPage agent, pipeline pre newsletter) a zákazníci majú volať výskum kľúčových slov zo svojich vlastných stackov (napríklad Copilot Studio alebo n8n). Namiesto opakovanej údržby schémy pre kľúčové slová v každom klientovi postavíš jeden MCP server „SEO-Keyword-Research“ a zdieľanú knižnicu MCP serverov pre všetky produkty. Pseudokód:

keyword_server = MCPServer("seo-keyword-research")

keyword_server.tool("get_keyword_volume", schema=...)

keyword_server.tool("get_serp_overview", schema=...)

Každý klient (Claude, n8n, LangGraph) sa pripojí k tomuto serveru a oba nástroje zistí za behu cez dynamické objavovanie.

Nový nástroj na serveri je všetkým klientom okamžite k dispozícii, bez zmeny kódu v agentoch. Práve táto páka opätovného použitia je v roku 2026 najsilnejším argumentom pre MCP. V realistickom projekte stredného podniku je rozpočtový rámec na prvý rok multiagentového programu podľa počtu vlastných MCP serverov približne 150k–500k eur, pričom horný koniec rozpätia určujú najmä vlastné MCP servery naprieč viacerými internými systémami (stav 2026).

Rozhodovacia pomôcka v troch otázkach

1. Koľko klientov nástroj využíva? Jeden → OpenAPI/function calling. Viacero → MCP.
2. Aká stabilná je sada nástrojov? Stabilná a malá → OpenAPI. Rastúca alebo meniaca sa → MCP (dynamické objavovanie).
3. Ide o nástroje, alebo o spoluprácu agentov? Nástroje/dáta → MCP. Skutočná spolupráca agentov naprieč hranicami platforiem → A2A (MCP nezneužívaj na iný účel).

Dôležitá realistická poznámka z praxe: v projektoch pre stredné podniky v regióne DACH budeš MCP servery „písať alebo konzumovať, či s tým počítaš, alebo nie“. SAP Joule Studio 2.0, Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Salesforce Agentforce, n8n a LangGraph všetky podporujú MCP. Rozhodnutie teda často neznie ani tak „či MCP“, ako skôr „kde MCP najskôr“.

Nepodceňuj bezpečnosť

Otvorenosť MCP má aj odvrátenú stranu. V roku 2025 bolo zdokumentovaných viacero tried útokov: nepriama prompt injection cez popisy MCP serverov, tool poisoning (Invariant Labs, apríl 2025, vrátane WhatsApp PoC), squatting serverov s podobne znejúcimi názvami (look-alike) a full-schema poisoning od CyberArk (každá časť schémy nástroja je vektor injekcie, nielen popis). Príčinou je „optimistický model dôvery“ MCP. Zabezpečenie je na prevádzkovateľovi: sandboxing, tokeny s obmedzeným rozsahom (scope), OAuth 2.1 scopes, least privilege a žiadna autonómna inštalácia MCP serverov z nedôveryhodných registrov. Klasické integrácie cez OpenAPI tu majú výhodu osvedčených, dobre pochopených bezpečnostných modelov REST.

Pre agentúry a B2B rozhodovateľov

Ak spúšťaš ohraničený pilotný projekt s jedným agentom a niekoľkými stabilnými API, začni štíhlo s OpenAPI/function calling, skrátiš tým čas do prvého prínosu (time-to-value). Len čo chceš produktizovať viacero agentov alebo opätovne využívať nástroje naprieč systémami zákazníkov, je MCP strategicky správna investícia: jeden server, mnoho klientov. Pre agentúry je to konkrétna produktová páka: vlastné vertikálne MCP servery (SEO, CMS, newsletter) plus A2A AgentCards sprístupnia tvoje služby priamo z prostredí Salesforce, Joule alebo Copilot Studio tvojich zákazníkov. Blck Alpaca sprevádza firmy v regióne DACH práve pri tomto architektonickom rozhodnutí, od pripojenia nástrojov cez MCP až po bezpečnú multiagentovú orchestráciu v súlade s pravidlami governance.