JSON-RPC MCP Dijelaskan: Bagaimana Agen AI Menggunakan Alat JSON di Tahun 2026

# JSON-RPC MCP Dijelaskan: Bagaimana Agen AI Menggunakan Alat JSON di Tahun 2026

Jika Anda mencari di Bing minggu ini untuk tren pengembang, Anda mungkin melihat satu topik di mana-mana: agen AI yang terhubung ke alat. Inti dari alur kerja tersebut adalah ide sederhana—komunikasi terstruktur menggunakan JSON-RPC di dalam ekosistem Model Context Protocol (MCP).

Panduan ini menjelaskan MCP dalam bahasa yang sederhana, menunjukkan pola pesan JSON yang tepat, dan membantu Anda membangun integrasi alat yang andal tanpa tersesat dalam detail protokol.

Mengapa Topik Ini Sedang Tren

Pengembang dengan cepat berpindah dari "AI khusus obrolan" ke alur kerja agentik:

• AI yang dapat membaca file, memanggil API, dan menjalankan tindakan
• Otomatisasi multi-langkah alih-alih prompt satu kali (one-shot)
• Penggunaan alat yang lebih aman dengan skema dan izin eksplisit

MCP mendapat perhatian karena menstandarisasi cara model menemukan dan memanggil alat. Dan JSON-RPC adalah format pesan yang membuat interaksi tersebut dapat diprediksi.

MCP dalam Satu Menit

Pikirkan MCP sebagai kontrak antara:

• Klien/Agen (sisi AI)
• Server/Penyedia Alat (aplikasi, layanan, atau alat lokal Anda)

MCP mendefinisikan bagaimana mereka:

Mengenalkan kapabilitas

Menukar permintaan/tanggapan terstruktur

Menangani kesalahan dan pembaruan

Sebagian besar payload adalah JSON dan mengikuti pola seperti JSON-RPC, yang berarti setiap pesan memiliki bentuk yang stabil.

Struktur Pesan JSON-RPC yang Anda Butuhkan

Permintaan tipikal terlihat seperti ini:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "req-42",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "json.format",
    "arguments": {
      "input": "{"user":{"id":1,"name":"Sam"}}",
      "indent": 2
    }
  }
}

Dan tanggapan sukses:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "req-42",
  "result": {
    "formatted": "{\n  \"user\": {\n    \"id\": 1,\n    \"name\": \"Sam\"\n  }\n}"
  }
}

Pola tanggapan kesalahan:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "req-42",
  "error": {
    "code": -32602,
    "message": "Invalid params",
    "data": {
      "field": "arguments.input",
      "reason": "must be valid JSON"
    }
  }
}

Penemuan Alat dan Desain Schema

Agar agen dapat memanggil alat dengan benar, server Anda harus mengekspos skema input yang jelas.

Contoh skema yang buruk:

• Nama field tidak jelas
• Field yang wajib diisi tidak didokumentasikan
• Tidak ada batasan (constraints)

Contoh skema yang baik (konseptual):

• input: string, wajib, teks JSON yang valid
• indent: integer, opsional, min 0, max 8
• sortKeys: boolean, opsional

Ketika skema ketat, agen membuat lebih sedikit panggilan yang tidak valid dan pulih dari kesalahan lebih cepat.

Pola Praktis: Alat Pemformat JSON

Jika Anda membangun server MCP untuk utilitas JSON, alat pemformat adalah permulaan yang sempurna.

Kontrak Permintaan

• Metode: tools/call
• Nama alat: json.format
• Input: string JSON mentah + opsi pemformatan

Pemeriksaan Validasi Inti

Tolak input kosong

Parse JSON dengan aman menggunakan try/catch

Terapkan ukuran payload maksimum

Kembalikan kesalahan yang dapat dibaca mesin

Mengapa Ini Berhasil

• Mudah bagi agen untuk berantai dengan alat lain
• Operasi risiko rendah
• Utilitas tinggi untuk men-debug API dan log

Mode Kegagalan Umum (Dan Perbaikannya)

1) Kesalahan Parse dari String yang Di-escape

Gejala: Kesalahan Unexpected token dalam string JSON bersarang. Perbaikan: Normalisasi konten yang di-escape sebelum parsing, dan kembalikan lokasi kesalahan yang tepat.

2) Pergeseran Schema

Gejala: Agen mengirimkan nama parameter lama. Perbaikan: Versi skema alat dan dukung jendela depresiasi singkat.

3) Payload Terlalu Besar

Gejala: Tanggapan lambat atau timeout. Perbaikan: Tambahkan batas keras, pemrosesan bongkahan, atau varian alat yang kompatibel dengan streaming.

4) Desain Kesalahan yang Lemah

Gejala: Agen mencoba lagi dengan input buruk yang sama. Perbaikan: Kembalikan error.data yang dapat ditindaklanjuti dengan petunjuk tingkat field.

Daftar Periksa Keamanan dan Keandalan

Sebelum mengekspos alat MCP di produksi:

• Validasi semua JSON yang disediakan pengguna
• Batasi tingkat panggilan alat (rate-limit)
• Log ID permintaan untuk pelacakan
• Jaga izin alat tetap minimal
• Bersihkan output yang bisa berisi rahasia
• Tambahkan kode kesalahan deterministik

Perlakukan setiap panggilan alat seperti permintaan API publik—meskipun kliennya adalah agen internal.

MCP vs REST Tradisional untuk Alur Kerja Agen

REST masih bagus untuk API bisnis. MCP + JSON-RPC dioptimalkan untuk orkestrasi agen-ke-alat:

• Penemuan kapabilitas dalam satu aliran protokol
• Semantik panggilan terpadu di banyak alat
• Lebih cocok untuk tugas otonom langkah demi langkah

Dalam banyak sistem nyata, Anda menggunakan keduanya:

• REST untuk API produk Anda
• MCP untuk lapisan runtime agen

Rencana Implementasi Mulai Cepat

Jika Anda ingin mengadopsi ini dengan cepat:

Mulai dengan satu alat JSON read-only (pemformat atau validator)

Tentukan skema ketat untuk argumen

Implementasikan permintaan/tanggapan JSON-RPC + penanganan kesalahan

Tambahkan logging dan pembatasan rate

Perluas ke alat yang bernilai lebih tinggi (diff, transform, path query)

Kesimpulan Akhir

Alasan mengapa MCP dan JSON-RPC banyak dicari saat ini sederhana: mereka memecahkan masalah integrasi yang nyata. Pengembang membutuhkan cara standar bagi agen AI untuk menggunakan alat, dan JSON memberikan standar tersebut struktur yang akrab dan kuat.

Jika Anda sudah bekerja dengan API JSON, Anda lebih dekat daripada yang Anda kira—MCP adalah langkah praktis berikutnya menuju otomatisasi agen yang andal.

---

Perlu memeriksa atau membersihkan payload pengujian dengan cepat sebelum menghubungkannya ke alat MCP Anda? Gunakan pemformat dan validator JSON online yang cepat untuk mengurangi bug tingkat permintaan sebelum penerapan.