Kiedy Anthropic wprowadził Protokół Kontekstowy Modelu, obiecał uprościć korzystanie z agentów. MCP umożliwia AI zrozumienie, które narzędzia są dostępne: wyszukiwanie w sieci, edytowanie plików i tworzenie e-maili, na przykład. Dziesięć miesięcy później przeanalizowaliśmy 200 narzędzi MCP, aby zrozumieć, które kategorie deweloperzy faktycznie wykorzystują. Z danych wyłoniły się trzy wzorce użycia: Narzędzia infrastruktury deweloperskiej dominują, stanowiąc 54% wszystkich sesji, mimo że stanowią tylko połowę dostępnych serwerów. Dostęp do terminala, generowanie kodu i dostęp do infrastruktury to najpopularniejsze. Podczas kodowania inżynierowie korzystają z możliwości przesyłania do GitHub, uruchamiania kodu w terminalu i uruchamiania baz danych. Te narzędzia usprawniają przepływ pracy i redukują przełączanie kontekstu. Pozyskiwanie informacji zajmuje 28% sesji przy mniejszej liczbie narzędzi, co pokazuje wysoką efektywność. Wyszukiwanie w sieci, bazy wiedzy i pozyskiwanie dokumentów to kluczowi gracze. Te systemy są prawdopodobnie używane częściej w produkcji, w imieniu użytkowników, niż podczas rozwoju. Wszystko inne, w tym rozrywka, zarządzanie osobiste i tworzenie treści, dzieli pozostałe 18%. Rekomendacje filmowe, menedżery zadań i harmonogramy Formuły 1 wypełniają konkretne nisze. Adopcja MCP jest wciąż na wczesnym etapie. Nie wszystkie AI wspierają MCP. Z tych, które to robią, Claude, Claude Code i Cursor zajmują czołowe miejsca (aliteracja w AI). Produkty skoncentrowane na deweloperach i wczesni techniczni użytkownicy stanowią większość użytkowników. Jednak w miarę jak rośnie wykorzystanie narzędzi AI przez konsumentów i wsparcie MCP się rozszerza, powinniśmy spodziewać się znacznie większej różnorodności w użyciu narzędzi.