Rok 2026 přeje týmům, které chtějí víc automatizace, ale nechtějí odevzdat celé workflow jedné platformě. Právě tady se dostává do hry MCP (Model Context Protocol) a agentní přístup k práci s AI. Místo jednoho obřího "všeuměla" skládáte menší specializované agenty, kteří mají jasné role: jeden čte repozitář, druhý připraví návrh změn, třetí kontroluje kvalitu a čtvrtý generuje dokumentaci. Výsledek? Rychlejší iterace, méně ruční rutiny a hlavně lepší kontrola.
Proč je MCP praktický právě teď
Největší problém firemního AI nasazení bývá roztříštěnost nástrojů. Každý tým používá jiné API, jiný editor, jiné interní systémy a často i jiné bezpečnostní požadavky. MCP funguje jako společný jazyk mezi modelem a nástroji. Model se nepřipojuje přímo na všechno možně, ale komunikuje přes standardizované rozhraní. To usnadňuje integraci, audit i výměnu modelu bez velkého přepisu infrastruktury.
V praxi to znamená, že jeden den používáte rychlý model na rutinní úkoly, druhý den přesněji zaměřený model na složité review, a přitom necháváte stejné MCP nástroje a stejné procesy. Tým tak není svázaný jedním providerem a může pružně reagovat na cenu, výkon i legislativu.
Jak postavit agentní workflow bez chaosu
Nejlepší start je malý pilot: vyberte jeden proces, který je opakovatelný a měřitelný. Typicky příprava release poznámek, triage issue ticketů nebo předzpracování pull requestů. Každému agentovi dejte přesný výstupní formát, vstupy a limity. Bez toho se systém rychle rozpadne do improvizace.
Osvědčená struktura má tři vrstvy. Vrstva orchestrace řeší pořadí kroků a retry logiku. Vrstva agentů řeší konkrétní úkoly. Vrstva validace kontroluje, že výstup splňuje pravidla týmu: konvence kódu, bezpečnostní zásady, požadovaný JSON schema nebo dokumentační standard. Díky tomu můžete držet vysoké tempo, ale stále máte predikovatelný výsledek.
Bezpečnost, compliance a práce s daty
Lokální automatizace dává smysl hlavně tam, kde data nemohou volně cestovat ven. MCP vám umožní explicitně určit, jaké nástroje a jaká data jsou agentům dostupná. Je rozdíl, jestli agent vidí celý interní repozitář, nebo jen anonymizovaný výřez. Tohle rozhodnutí má přímý dopad na bezpečnost i regulatorní riziko.
Dobrá praxe je držet auditní stopu: kdo spustil jaký agentní scénář, s jakými vstupy, jaký model byl použitý a jaký výstup vznikl. Pokud pak přijde incident nebo interní audit, máte jasný záznam. A stejně důležité je mít "human-in-the-loop" pro kritické kroky, například publikaci změn do produkce nebo práci s citlivými daty zákazníků.
Co čekat v příštích měsících
Trend je zřejmý: AI agenti budou více modulární, lépe měřitelní a více napojení na lokální firemní nástroje. Vyhrát nemusí ten, kdo má největší model, ale ten, kdo má nejčistší proces. Firmy, které dnes nastaví jasná pravidla pro agentní workflow, získají náskok v rychlosti i kvalitě dodávky. MCP v tomhle není jen technická novinka, ale praktický rámec, jak mít AI pod kontrolou a zároveň z ní dostat maximum hodnoty.