mcpc

Tato stránka je pouze pro čtení. Můžete si pouze prohlédnout zdrojový kód, ale ne ho měnit. Zeptejte se správce, pokud si myslíte, že něco není v pořádku.
====== mcpc – univerzální CLI klient pro MCP ======

//Vytvořeno: **5.5.2026** | Aktualizováno: **~~LASTMOD~~**//

[[https://github.com/apify/mcpc|mcpc]] je open-source CLI klient pro Model Context Protocol (MCP), který vytvořil [[https://apify.com|Apify]]. Umožňuje komunikovat s MCP servery přímo z příkazové řádky – jak interaktivně pro testování a ladění, tak programaticky pro použití v AI agentech a shellových skriptech.

===== Proč mcpc vznikl =====

Kolem MCP a CLI nástrojů existuje staré pnutí: AI agenti někdy preferují CLI, protože ho znají „nazpaměť", spouštějí nástroje jako kód přes ''Bash()'' a nepotřebují nahrávat veškerou dokumentaci do kontextu najednou. MCP oproti tomu nabízí standardní protokol pro autentizaci, transport a přístup ke zdrojům – to CLI tradičně postrádá.

Autoři projektu toto dilema pojmenovali přesně: problém není v MCP samotném, ale v tom, jak ho klienti implementují. Většina MCP klientů načítá všechny nástroje i jejich výsledky do kontextu najednou, což zbytečně zvyšuje cenu a způsobuje context rot. mcpc navrhuje jiný přístup: **kombinovat silné stránky obou světů** – MCP pro standardizovaný vzdálený přístup, CLI pro lokální rozhraní agenta.

Projekt byl představen na Vibecoding Talks v dubnu 2026 Janem Curnem z Apify. Apify zároveň deklarovalo záměr darovat mcpc do Agentic AI Foundation (AAIF) jako kandidáta na oficiální MCP CLI klient pro shellové prostředí.

===== Jak mcpc funguje =====

mcpc stojí na dvou vrstvách: **bridge** (background proces) a **CLI příkazy** (co volá AI nebo uživatel).

==== Bridge ====

Při prvním připojení k serveru mcpc nastartuje background bridge proces:

<code bash>
mcpc connect mcp.apify.com @apify
</code>

Bridge drží otevřené MCP připojení k serveru. Pro vzdálené HTTP servery se jen připojí přes síť. Pro lokální stdio servery (jako Playwright MCP) sám spustí server jako child proces a drží ho živý.

Bridge zůstává aktivní až do explicitního zavření:

<code bash>
mcpc @apify close
</code>

Žádný automatický timeout po nečinnosti v dokumentaci popsán není – persistentnost je záměrná, aby bylo připojení okamžitě dostupné bez reconnect overhead.

==== Průběh volání ====

Když AI zavolá mcpc příkaz přes ''Bash()'', komunikace probíhá takto:

<code>
AI agent
  → Bash("mcpc @playwright tools-call screenshot url:='https://example.com'")
      → mcpc CLI
          → Unix socket IPC
              → bridge (background proces)
                  → MCP protokol
                      → Playwright MCP server
                  ← výsledek
              ← výsledek
          ← výsledek
      → stdout (text nebo JSON)
  ← AI vidí pouze tento výstup
</code>

AI v žádném bodě tohoto řetězce nevidí přihlašovací údaje ani definice nástrojů, které si explicitně nevyžádala.

==== Sdílení instance napříč projekty ====

Bridge je sdílený – pokud se více AI projektů připojí ke stejné pojmenované session, používají jeden společný bridge a tedy jednu instanci MCP serveru:

<code>
Bez mcpc:
  Projekt A → vlastní Playwright instance (150 MB)
  Projekt B → vlastní Playwright instance (150 MB)
  Projekt C → vlastní Playwright instance (150 MB)
  = 450 MB

S mcpc:
  Projekt A ↘
  Projekt B  → mcpc bridge → jedna Playwright instance (150 MB)
  Projekt C ↗
  = 150 MB + overhead mcpc bridge (zanedbatelný)
</code>

Úspora spočívá ve sdílení jedné instance, ne v automatickém uvolňování paměti po nečinnosti.

===== Co AI vidí v kontextu =====

Tohle je jeden z klíčových rozdílů oproti klasickým MCP klientům. Standardní klienti (Claude Code, OpenCode) načtou při startu **všechny** definice nástrojů ze všech nakonfigurovaných MCP serverů do kontextu – ještě než AI začne pracovat.

S mcpc se do kontextu dostane jen to, co AI explicitně zavolá:

^ Co AI zavolá ^ Co se dostane do kontextu ^
| ''mcpc @server tools-list'' | seznam jmen nástrojů (stručný) |
| ''mcpc @server tools-show search-actors'' | definice jednoho konkrétního nástroje |
| ''mcpc grep "search"'' | jen nástroje odpovídající hledání |
| ''mcpc @server tools-call search-actors ...'' | **výsledek** volání (ne definice nástroje) |

Tomuto přístupu se říká **progressive tool discovery** – AI si definice nástrojů dohledává postupně podle potřeby, ne najednou na začátku. Výsledkem je méně spotřebovaných tokenů a méně context rot.

===== Přihlašovací údaje a bezpečnost =====

Jedna z hlavních výhod mcpc je, že **AI nikde v projektu přihlašovací údaje nevidí a nepotřebuje je znát**.

Standardně se credentials konfigurují jednou přes mcpc CLI (''mcpc login'') a uloží do OS keychain. Bridge je pak předává MCP serveru přes Unix socket IPC – ne přes proměnné prostředí, ne přes stdout, ne přes konfigurační soubory dostupné AI agentovi.

Z pohledu AI agenta probíhá volání takto:

<code bash>
# AI zavolá – žádné tokeny, žádné API klíče
mcpc @apify tools-call search-actors keywords:="scraper"
# AI dostane – jen výsledek
</code>

Přihlašovací údaje jsou tak centrálně spravované a izolované. To má praktické dopady:

  * AI agent nemusí mít přístup k ''.env'' souborům ani konfiguracím
  * Pokud agent selže nebo je kompromitovaný, credentials nezíská
  * Přepínání mezi účty nebo prostředími (dev / prod) se řeší na úrovni mcpc session, ne v kódu projektu

Pro ještě přísnější izolaci (například nedůvěryhodný AI kód v sandboxu) mcpc nabízí proxy režim:

<code bash>
mcpc connect --proxy
</code>

V proxy režimu mcpc samo funguje jako MCP server. Agent vidí jen rozhraní proxy – ne přímý přístup k reálnému serveru ani jeho credentials.

===== Cíle projektu =====

  * **Plná podpora MCP** – všechny funkce protokolu, HTTP i stdio transport
  * **Lehký a minimálně závislý** – žádné LLM, funguje na Mac / Windows / Linux
  * **Přátelský pro agenty i lidi** – jeden nástroj, dvě perspektivy použití
  * **Code mode s --json** – výstup lze skládat v shellu přes ''jq'' a pipelines

===== Instalace =====

<code bash>
npm install -g @apify/mcpc
# nebo přes Bun
bun install -g @apify/mcpc
</code>

Na Linuxu bez grafického prostředí je pro bezpečné ukládání přihlašovacích údajů potřeba nainstalovat ''libsecret'' a ''gnome-keyring''.

===== Základní použití =====

==== Připojení a sessions ====

mcpc pracuje s pojmenovanými sessions prefixovanými ''@''. Session je persistentní připojení k MCP serveru, které přežívá mezi příkazy.

<code bash>
# Přihlášení a připojení k serveru
mcpc login mcp.apify.com
mcpc connect mcp.apify.com @apify

# Výpis dostupných nástrojů
mcpc @apify tools-list

# Volání nástroje
mcpc @apify tools-call search-actors keywords:="website crawler"

# Interaktivní shell
mcpc @apify shell
</code>

Stav session může být: 🟢 live, 🟡 connecting / reconnecting / disconnected / crashed, 🔴 unauthorized / expired.

<code bash>
mcpc @apify restart
mcpc @apify close
</code>

==== Hledání nástrojů napříč sessions ====

<code bash>
# Hledání napříč všemi sessions
mcpc grep "search"

# Hledání jen v konkrétní session
mcpc @apify grep "actor"
</code>

==== Code mode (--json) ====

Pro použití v AI agentech nebo shellových skriptech mcpc vrací strojově čitelný JSON. Výstup lze přímo skládat s ''jq'':

<code bash>
mcpc --json @apify tools-call search-actors keywords:="scraper" \
  | jq '.content[0].text | fromjson | .items[0].id'
</code>

===== Klíčové funkce =====

==== Persistentní sessions a auth profily ====

Přihlašovací údaje jsou uloženy v OS keychain (nikdy na disk). mcpc podporuje OAuth 2.1 s PKCE, automatické obnovování tokenů a přepínání mezi více účty přes OAuth profily.

Podporované metody autentizace:

  * Anonymní přístup (veřejné servery)
  * Bearer tokeny (přes flag ''--header'', uložené jen pro danou session)
  * OAuth 2.1 s plnou registrací klienta
  * x402 platby (viz níže)

==== Asynchronní úlohy ====

mcpc podporuje MCP async tasks – dlouhotrvající operace, které server spustí na pozadí. Klient může sledovat jejich průběh a výsledky načítat po dokončení.

==== x402 platby ====

mcpc implementuje protokol [[https://x402.org|x402]] pro autonomní mikroplatby. Agenti mohou platit za přístup k MCP nástrojům kryptoměnou na Base blockchainu bez ručního zásahu. Klíče jsou uloženy s oprávněními ''0600''.

===== Podpora MCP funkcí =====

^ Funkce ^ Stav ^
| Instructions / Tools / Prompts / Resources | ✅ plná podpora |
| Logování a notifikace | ✅ |
| Stránkování výsledků | ✅ automatické |
| Asynchronní úlohy | ✅ |
| Roots / Elicitation / Completion | 🚧 plánováno |
| Sampling | ❌ neaplikovatelné |

===== Kontext vzniku =====

Jan Curn z Apify projekt představil na Vibecoding Talks 20. dubna 2026 s tezí: „CLI is better than MCP" je falešná dichotomie. Správná odpověď je MCP + CLI – využít standardizovaný protokol pro vzdálený přístup a shell jako lokální rozhraní agenta. Apify chce mcpc darovat Agentic AI Foundation jako zárodek oficiálního SDK pro shell, které dosud v MCP ekosystému chybí.

===== Zdroje =====

  * [[https://github.com/apify/mcpc|mcpc na GitHubu (apify/mcpc)]]
  * [[https://apify.com|Apify]] – autoři projektu
  * [[https://x402.org|x402 payment protocol]]
  * Vibecoding Talks, 20. 4. 2026 – Jan Curn (@jancurn), Apify