Apa Itu Model Context Protocol (MCP) dan LangChain?
MCP adalah protokol terbuka yang dirancang untuk menyederhanakan komunikasi antara model AI dengan alat eksternal (seperti database, API, atau aplikasi bisnis).
Analoginya, MCP berperan seperti USB-C untuk AI—menyediakan antarmuka universal agar model dapat “terhubung” ke berbagai sistem tanpa kode kustom.
Contohnya, jika sebuah agen AI perlu mengakses Google Drive atau Slack, MCP memungkinkannya melalui server yang sudah distandardisasi.
LangChain adalah framework pengembang untuk membangun aplikasi berbasis LLM dengan logika multi-step.
Fokusnya pada orchestrasi workflow, seperti manajemen prompt, integrasi alat, dan memori percakapan.
Misalnya, LangChain memudahkan pembuatan chatbot yang bisa mencari data dari web, menganalisisnya, lalu merangkum hasil.
Perbedaan Filosofi MCP vs LangChain
| Aspek | MCP | LangChain |
|---|---|---|
| Tujuan | Standardisasi integrasi alat | Fleksibilitas pengembangan aplikasi |
| Pengguna Target | Non-teknis & perusahaan | Pengembang & peneliti AI |
| Kompleksitas | Rendah (plug-and-play) | Tinggi (kontrol penuh) |
| Kasus Penggunaan | Integrasi cepat antar-platform | Aplikasi kustom dengan logika kompleks |
Kapan Memilih MCP vs LangChain?
Gunakan MCP jika Anda membutuhkan integrasi instan dengan alat seperti Slack, GitHub, atau Google Workspace tanpa menulis kode.
Proyek berfokus pada interoperabilitas dan skalabilitas, seperti sistem dukungan pelanggan otomatis yang terhubung ke CRM. Tim tidak memiliki keahlian teknis mendalam tetapi ingin memanfaatkan AI.
Gunakan LangChain jika membangun aplikasi dengan alur kerja khusus, seperti asisten riset yang menggabungkan pencarian web, analisis data, dan penulisan laporan.
Membutuhkan kontrol penuh atas logika AI, termasuk manajemen memori percakapan dan rantai tindakan. Mengembangkan prototipe cepat dengan dukungan komunitas dan pustaka alat yang luas.
Pro dan Kontra MCP vs LangChain
✅ Kelebihan MCP
- Mudah diadopsi oleh non-pengembang.
- Ekosistem alat yang terus berkembang (1.000+ server MCP komunitas per Februari 2025).
❌ Kekurangan MCP
- Terbatas dalam penyesuaian logika AI.
- Masalah keandalan jika model gagal memahami alat baru.