Cara Menggunakan API untuk RAG & MCP

Dunia aplikasi AI berkembang pesat khususnya dalam domain "Agentic AI." Bayangkan membangun asisten AI yang tidak hanya menjawab pertanyaan tetapi juga terhubung dengan berbagai alat dan sumber data untuk menyelesaikan tugas. Di sinilah RAG (Retrieval-Augmented Generation) dan MCP (Model Context Protocol) berperan.

Mari kita uraikan dengan contoh yang mudah dipahami untuk menunjukkan bagaimana teknologi ini bekerja bersama dan bagaimana Anda dapat membangun API yang efektif dengan EchoAPI.

Langkah 1: Memahami Lanskap - RAG dan MCP

Pertama, mari kita lihat bagaimana RAG dan MCP cocok dalam gambaran yang lebih besar.

Bayangkan Anda memiliki asisten pribadi (agen AI) seperti Siri atau Alexa, tetapi alih-alih hanya menjawab pertanyaan, asisten ini dapat menggunakan internet untuk mengumpulkan informasi, berinteraksi dengan aplikasi Anda, dan bahkan melakukan tugas seperti mengirim email atau menghasilkan laporan. Untuk melakukan ini, asisten perlu mengakses data dan alat, dan inilah peran RAG dan MCP.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) berfungsi seperti menambahkan peran "peneliti" ke asisten Anda. Ia mengambil informasi relevan dari sumber eksternal (seperti basis data atau situs web) dan kemudian menghasilkan respons yang paling tepat. Pikirkan RAG sebagai pustakawan yang mencari buku atau artikel yang tepat sebelum menjawab pertanyaan Anda.
• MCP (Model Context Protocol) berfungsi seperti colokan universal. Sama seperti konektor USB-C yang memungkinkan Anda menghubungkan berbagai perangkat ke komputer Anda, MCP memungkinkan AI Anda terhubung dengan berbagai alat, basis data, dan sumber data dengan mudah. Ia menstandarkan cara aplikasi AI berinteraksi dengan dunia di sekitarnya.

Sekarang, mari kita masuk ke langkah-langkah untuk membangun API Anda menggunakan EchoAPI.

Langkah 2: Menentukan Tujuan API Anda

Membangun Sistem Pengambilan untuk RAG

Untuk RAG: Anda memerlukan API yang dapat membantu asisten mengambil data (seperti harga properti atau peringkat sekolah terdekat) dan menghasilkan respons yang akurat secara kontekstual berdasarkan data yang diambil.

Contoh: Mengambil Daftar Properti

Anda dapat membuat API yang mengambil daftar properti dari basis data Anda.

• Anda ingin asisten mencari rumah di lingkungan tertentu. Asisten akan mengirim permintaan seperti: "Temukan semua properti di Miami di bawah $500,000."
• Dengan RAG, API Anda akan terlebih dahulu mengambil daftar yang paling relevan (mengambil data dari basis data) dan kemudian menghasilkan respons yang komprehensif berdasarkan informasi tersebut, seperti "Berikut adalah tiga properti di Miami dalam anggaran Anda."

API perlu menyediakan fungsi ini dan memudahkan untuk skala seiring asisten terhubung ke lebih banyak layanan.

Mengimplementasikan MCP untuk Integrasi Alat Tanpa Hambatan

Untuk MCP: Anda ingin memastikan bahwa asisten dapat terhubung secara mulus ke berbagai alat eksternal, seperti basis data real estat, Google Maps untuk informasi lokasi, atau bahkan kalkulator hipotek.

Contoh: Mengintegrasikan Berbagai Alat melalui MCP

Mari kita integrasikan MCP ke dalam arsitektur asisten Anda untuk menghubungkannya dengan alat eksternal.

• Anda ingin asisten memberikan petunjuk arah ke suatu properti.
• Dengan MCP, Anda dapat membuat API yang memungkinkan asisten Anda terhubung ke Google Maps dan mengambil petunjuk arah, semuanya melalui protokol yang terstandardisasi. Asisten tidak perlu memahami rincian kompleks dari Google Maps API—ia hanya menggunakan MCP untuk berinteraksi dengannya.

Langkah 3: Menggabungkan RAG & MCP untuk Agen AI yang Kuat

Kita dapat menggabungkan RAG dan MCP untuk menjadikan asisten Anda bahkan lebih pintar.

Pengguna bertanya, “Bisakah Anda menemukan rumah dekat sekolah yang baik di Miami?”

Dengan RAG:

1. Asisten pertama-tama mengambil informasi relevan tentang properti dan sekolah dari basis data dan web.
2. Ia menggunakan data yang diambil untuk menghasilkan respons yang mencakup tidak hanya properti tetapi juga jarak ke sekolah dengan peringkat terbaik.

Dengan MCP:

1. Asisten mungkin perlu terhubung dengan alat eksternal (misalnya, Google Maps untuk menunjukkan jarak atau API peringkat sekolah).
2. MCP menggunakan API untuk berkomunikasi dengan Google Maps dan alat eksternal lainnya dengan mudah, tanpa perlu menulis kode integrasi khusus setiap saat.

Dengan kata lain, RAG membantu asisten “berpikir” dengan mengambil dan menghasilkan respons, sementara MCP memungkinkan asisten “melakukan” tindakan dengan terhubung ke alat dan sumber data eksternal.

Langkah 4: Menguji dan Mengoptimalkan API Anda

Setelah API Anda dibangun, saatnya untuk mengujinya dan mengoptimalkannya.

• Uji seberapa baik asisten mengambil data dari berbagai sumber. Misalnya, jika Anda menarik daftar properti, pastikan API menangani kasus tepi seperti tidak ada properti yang ditemukan atau properti yang telah berubah sejak pembaruan terakhir.
• Optimalkan seberapa cepat asisten dapat mengambil dan merespons. Jika Anda menarik data dari beberapa sumber (seperti peta, sekolah, dan properti), pastikan API Anda menangani permintaan ini dengan efisien.

Merancang API yang bekerja secara efektif dengan baik MCP maupun RAG memerlukan pendekatan yang bijaksana terhadap struktur, aliran data, dan efisiensi.

Namun dengan EchoAPI, Anda dapat mengelola desain API dengan efisien tanpa komplikasi yang tidak perlu.

Mengapa Memilih EchoAPI untuk Desain API MCP & RAG?

• Platform API All-in-One – Rancang, uji, debug, dan dokumentasikan API Anda di satu tempat.
• Tanpa Login Diperlukan – Mulai bekerja secara instan, tanpa perlu pengaturan akun.
• Otentikasi Cerdas – Dukungan untuk OAuth 2.0, JWT, Tanda Tangan AWS, dan lainnya.
• Beberapa Protokol – HTTP, GraphQL, WebSocket, SSE, TCP—Anda sebutkan!
• Kompatibilitas Lintas Alat – Impor/ekspor dengan mulus dari Postman, Swagger, dan Insomnia.

📖 Pelajari Lebih Lanjut:

Mengungkap Siklus Hidup API: Cara Merancang, Mengimplementasikan, dan Memelihara API Seperti Seorang Profesional

Artikel ini menjelaskan bagaimana menguasai siklus hidup API dan langkah-langkah penting untuk membangun API yang berkelanjutan, termasuk desain, implementasi, dan pemeliharaan.

EchoAPIJoko Widodo

Dari Nol hingga Jadi Hero API: Panduan Pemula dalam Desain dan Pengembangan API

API bukan ilmu roket; mereka hanya cara bagi aplikasi untuk berbicara satu sama lain. Jika Anda pernah menggunakan aplikasi cuaca yang mengambil data dari layanan lain, Anda sudah berinteraksi dengan sebuah API.

EchoAPIJoko Widodo

Langkah 5: Mengskalakan & Memperluas API Anda

Seiring asisten Anda menjadi lebih canggih, Anda akan ingin mengskalakan API Anda dan mengintegrasikannya dengan lebih banyak alat dan sumber data. Protokol MCP membuat ini mudah dengan memungkinkan Anda menambahkan alat dan layanan baru dengan konfigurasi minimal tambahan.

Contoh: Memperluas Asisten Real Estat Anda

Anda sekarang dapat menambahkan integrasi dengan kalkulator hipotek atau memungkinkan asisten untuk menjadwalkan kunjungan melalui API kalender eksternal—semuanya dengan memperluas server MCP Anda untuk terhubung ke alat baru ini.

Kesimpulan: Asisten AI Anda dalam Aksi

Dengan menggabungkan RAG untuk pengambilan dan generasi data dengan MCP untuk integrasi alat, Anda dapat menciptakan asisten AI yang cerdas dan sangat mampu.

Baik Anda membangun asisten real estat, asisten belanja virtual, atau alat produktivitas, EchoAPI memudahkan untuk merancang dan menguji API yang memungkinkan agen AI Anda untuk mengambil data relevan, menghasilkan respons bermakna, dan terintegrasi dengan berbagai alat eksternal dengan mulus.