Penjelasan UCP: Universal Commerce Protocol, MCP, dan AI Agents

Saat sektor ritel bergerak cepat menuju masa depan otomatis, gabungan kemajuan AI dari Google dan kerangka kerja standar membuka potensi nyata dari Agentic Commerce. Dalam postingan ini, kita akan membedah Universal Commerce Protocol (UCP) untuk melihat cara kerjanya dengan Model Context Protocol (MCP). Kolaborasi ini menciptakan infrastruktur lancar bagi agen pintar untuk melakukan transaksi rumit. Mari kita pelajari cara kerja teknologi ini dan peran pentingnya dalam otomatisasi bisnis masa depan.

Munculnya Agentic Commerce

Dari Browsing Manual ke Eksekusi AI

Agentic Commerce adalah perubahan dari belanja online manual ke pengadaan otomatis. Biasanya, manusia melihat tampilan visual untuk mencari produk. Sekarang, agen AI menjalankan logika untuk membelinya. Anda cukup memberikan niat beli kepada agen perangkat lunak. Agen tersebut akan mencari pilihan terbaik, menegosiasikan harga, dan menyelesaikan transaksi. Model ini menghilangkan hambatan dalam proses pembelian. Fokusnya adalah pada data terstruktur, bukan sekadar tampilan visual yang menarik.

Infrastruktur e-commerce saat ini masih menghambat efisiensi ini. Situs web lebih mengutamakan tampilan HTML untuk mata manusia. Data yang tidak terstruktur ini membingungkan agen perangkat lunak. Mencoba membaca tata letak visual sering kali menyebabkan kesalahan. Agen membutuhkan nilai yang jelas untuk harga, ketersediaan, dan spesifikasi. Mereka akan gagal jika menemukan jumlah stok yang tidak jelas atau biaya pengiriman yang tersembunyi.

Masalah Fragmentasi

Tanpa protokol standar, pengembang menghadapi tantangan integrasi yang rumit. Setiap platform belanja menggunakan API yang unik. Menghubungkan agen AI ke Shopify butuh satu cara integrasi. Menghubungkannya ke Walmart butuh cara lain lagi. Melakukan hal ini ke ribuan toko menjadi tidak mungkin. Fragmentasi ini merusak keandalan sistem belanja otomatis.

Hambatan Integrasi	Dampak Operasional
API Khusus	Pengembang harus membuat konektor khusus untuk setiap vendor. Biaya meningkat seiring bertambahnya skala.
HTML Tidak Terstruktur	Sistem pembaca data rusak saat situs diperbarui. Akurasi data turun di bawah 80%.
Pemblokiran Bot	Firewall memblokir agen resmi. Transaksi gagal saat proses pembayaran.

Solusi Standarisasi

Industri membutuhkan standar Universal Agentic Commerce (UAC). Protokol ini menciptakan bahasa umum bagi pembeli dan penjual. Ini menggantikan tampilan visual dengan titik akses yang bisa dibaca mesin. Standarisasi memungkinkan satu agen untuk mengakses jutaan toko sekaligus.

Nextwaves Industries mendukung perubahan ini melalui data rantai pasok yang pintar. Solusi RFID kami memberikan akurasi tinggi yang dibutuhkan untuk eksekusi agen. Agen membutuhkan data stok secara real-time. RFID memberikan akurasi inventaris hingga 99,9%. Data ini langsung masuk ke dalam protokol agen.

Manfaat Menggunakan Protokol

Kecepatan: Agen menyelesaikan pembelian dalam hitungan milidetik.
Akurasi: Data terstruktur menghilangkan kesalahan pembacaan data.
Skala: Satu integrasi bisa terhubung ke seluruh jaringan.
Biaya: Otomatisasi memangkas biaya operasional pengadaan hingga 40%.

Anda harus menyiapkan infrastruktur untuk perubahan ini. Periksa kembali aksesibilitas data Anda. Gunakan RFID untuk ketepatan stok barang. Mulailah menggunakan standar terbuka untuk perdagangan. Nextwaves Industries menyediakan fondasi perangkat keras dan lunak untuk transisi ini.

Membedah UCP: Protokol Perdagangan Universal

Menentukan Standar

Universal Commerce Protocol (UCP) menetapkan standar terbuka untuk agentic commerce. Protokol ini mengatur aturan ketat untuk pencarian produk, pengelolaan keranjang, dan proses pembayaran. UCP berfungsi sebagai bahasa universal. Agen AI, tampilan konsumen, dan sistem backend berkomunikasi melalui satu lapisan ini. Anda tidak perlu lagi membuat konektor khusus untuk setiap platform belanja.

Google mengembangkan standar ini bersama Shopify, Etsy, Target, dan Walmart. Tujuannya adalah mengurangi kerumitan integrasi. Cara tradisional membutuhkan banyak koneksi antara agen dan toko. UCP menyederhanakannya menjadi model yang jauh lebih ringkas. Nextwaves Industries mendukung pendekatan ini untuk visibilitas data logistik dan stok barang.

Arsitektur Teknis

UCP menyatukan struktur data yang berbeda-beda. Backend e-commerce seperti Shopify, Magento, dan BigCommerce memiliki logika yang unik. UCP mengubah logika ini menjadi skema yang seragam. Agen AI Anda membaca skema ini untuk berinteraksi dengan backend apa pun yang kompatibel. Agen bekerja tanpa perlu tahu detail teknis platform yang digunakan toko tersebut.

Arsitekturnya mengandalkan manifest JSON standar. Anda menyimpan file ini di /.well-known/ucp. File ini berfungsi sebagai pernyataan kemampuan sistem yang bisa dibaca mesin. Agen membaca file ini untuk mengetahui fitur apa saja yang didukung. Anda menentukan batasan API di sini. File tersebut juga mengatur protokol keamanan. Akses diamankan melalui OAuth 2.0 atau kunci API. Aturan data yang ketat memastikan validitas informasi. Permintaan yang salah akan langsung ditolak.

Operasi Utama

Pencarian: Agen mencari katalog tanpa perlu membongkar kode situs secara manual.
Transaksi: Permintaan POST standar menangani perubahan isi keranjang belanja.
Pembayaran: Data yang seragam memproses detail pembayaran dengan cepat.
Sinkronisasi: Input RFID dari Nextwaves memperbarui jumlah stok secara real-time.

Standarisasi bikin kita tidak butuh lagi parser khusus. Tim engineering Anda jadi lebih hemat waktu karena tidak perlu mengurus banyak codebase. Proses deployment pun jadi lebih cepat. Sistem akan otomatis menolak skema yang tidak valid, sehingga data di sepanjang rantai pasok tetap aman dan akurat.

Langkah Implementasi

Pasang middleware UCP di server Anda. Hubungkan kolom database internal ke skema UCP. Nextwaves sudah menyediakan alat khusus untuk proses mapping ini. Sambungkan pembaca RFID ke endpoint inventaris. Dengan begitu, pergerakan stok fisik akan langsung terhubung dengan data digital.

Cek integrasinya menggunakan UCP Validator. Alat ini akan mensimulasikan cara kerja AI agent dan memeriksa format responnya. Anda akan menerima laporan kepatuhan. Jika ada error, segera perbaiki. Setelah itu, deploy endpoint yang sudah divalidasi ke produksi. Sekarang, infrastruktur Anda sudah siap untuk agentic commerce.

Peran MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol (MCP) berfungsi seperti USB-C untuk aplikasi AI. Protokol ini menstandarisasi koneksi antara Large Language Models (LLM) dan sumber data luar. Dulu, developer harus membuat integrasi khusus untuk setiap database atau API. MCP menghapus kerumitan tersebut. Ini adalah standar terbuka universal untuk menghubungkan model AI ke sistem seperti database inventaris Nextwaves.

UCP Berfungsi sebagai Server MCP

Universal Commerce Protocol (UCP) membuat skema dagangnya, sementara MCP menjadi jalur pengirimannya. Dalam struktur ini, UCP berjalan sebagai Server MCP. File JSON manifest UCP yang ada di /.well-known/ucp menjadi sumber data utamanya. Host MCP akan membaca manifest ini, lalu mengubah kemampuan UCP menjadi alat yang bisa dijalankan oleh AI agent.

AI agent tidak perlu mempelajari endpoint API khusus dari toko Shopify atau pembaca RFID Nextwaves. Server MCP akan menyediakan fungsi-fungsi standar. Agent hanya perlu melihat tools seperti search_products, add_to_cart, atau get_rfid_read_count. Pemisahan tugas ini membuat sistem mudah dikembangkan. Satu client MCP bisa terhubung ke ribuan toko yang sudah mengikuti standar UCP.

Alur Permintaan

Arsitektur ini mengikuti jalur linear yang jelas, mulai dari niat pengguna sampai eksekusi di backend. Struktur ini menjamin keamanan dan hasil yang konsisten.

LLM (Niat Pengguna): Seorang manajer logistik meminta agent untuk "Pesan 5.000 UHF RFID Inlay untuk gudang di Dallas."
Client MCP: Model AI mendeteksi kebutuhan untuk aksi dagang dari luar. Ia mengirim permintaan tool call ke Client MCP.
Server UCP: Client MCP meneruskan permintaan ini ke Server UCP yang dituju. Server akan memvalidasi data berdasarkan skema dagang.
Backend Merchant: Server UCP menjalankan logikanya. Sistem akan membuat keranjang belanja dan memesan stok di sistem rantai pasok Nextwaves.

Mengatasi Batasan Context Window

LLM memiliki batasan memori atau context window. Memasukkan seluruh dokumentasi API dari setiap supplier akan langsung memenuhi memori ini, sehingga AI tidak punya ruang untuk berpikir. MCP menyelesaikan masalah efisiensi ini dengan hanya memberikan definisi tools yang ringan ke model AI. Detail teknisnya tetap tersimpan di server.

Cara ini mengoptimalkan penggunaan token. Model AI tetap punya cukup ruang untuk menangani logika rumit, seperti membandingkan ongkir atau mengecek diskon grosir. UCP menentukan logika eksekusinya, dan MCP yang mengatur jalannya. Kombinasi ini mencegah AI memberikan informasi salah atau halusinasi. Agent akan mengandalkan data terstruktur yang mudah dibaca mesin, bukan sekadar mengambil data dari HTML atau menebak parameter API.

Nextwaves Industries menggunakan cara ini untuk modernisasi rantai pasok. Hardware RFID kami terintegrasi dengan software yang mendukung UCP. Agent menggunakan MCP untuk mengecek status alat dan menggunakan UCP untuk memesan suku cadang secara otomatis. Ini menciptakan sistem kerja yang efisien dan otomatis.

Kenapa Data Terstruktur Penting untuk AI Agent

Kelemahan Screen Scraping

Cara kerja AI agent berbeda dengan manusia. Mata manusia bisa mengabaikan iklan pop-up atau mencari tombol "Tambah ke Keranjang" di layout yang berantakan. Namun, agent membaca kode, bukan gambar. Mengandalkan agent untuk membaca HTML mentah lewat screen scraping akan membuat sistem mudah rusak. Jika developer frontend mengganti class CSS atau memindahkan tag

, agent akan bingung dan transaksi pun gagal.

Screen scraping membuat hasil kerja AI jadi tidak pasti. Agent bisa saja salah membaca harga dari widget "Produk Rekomendasi" dan bukan dari harga barang asli. Anda butuh alur data yang pasti. UCP menyelesaikan masalah ini dengan membuat aturan baku antara penjual dan pembeli. Agent cukup membaca manifest JSON standar di /.well-known/ucp. File ini memberikan data yang akurat tanpa terganggu tampilan web yang berantakan.

Faktor Perbandingan	Screen Scraping (HTML)	UCP (JSON Terstruktur)
Sumber Data	Elemen DOM tidak terstruktur	Respon API standar
Keandalan	Error kalau tampilan (UI) berubah	Tetap stabil meski tampilan berubah
Ambiguitas	Tinggi (perlu menebak-nebak)	Nol (nilai sudah pasti)

Efisiensi Token dan Penghematan Biaya

LLM (Large Language Models) bekerja dengan batasan token. Memproses halaman produk dari HTML mentah bisa memakan ribuan token. Model harus membaca link navigasi, teks footer, script, dan gaya desain yang sebenarnya tidak penting untuk belanja. Gangguan ini bikin proses jadi lambat dan biaya operasional per transaksi membengkak.

UCP membuat proses ini jauh lebih efisien. Protokol ini mengirim data JSON ringkas yang hanya berisi hal-hal penting: SKU, harga, stok, dan pilihan produk. Data yang lebih kecil membuat AI bekerja lebih cepat. Agent bisa menangani lebih banyak permintaan tiap detiknya dengan beban komputer yang lebih ringan. Dalam bisnis berbasis AI, efisiensi adalah kunci untuk berkembang.

Akurasi Real-Time Mencegah Gagal Order

Data yang tidak update bisa merusak angka penjualan. Agent yang memakai data lama mungkin mencoba membeli barang yang sebenarnya sudah habis. Hasilnya, proses checkout gagal terus atau pembeli jadi kecewa. UCP memungkinkan pengecekan status secara real-time. Agent langsung mengecek data terbaru tepat sebelum transaksi dilakukan.

Di Nextwaves Industries, kami sangat paham soal urusan stok barang. Solusi RFID kami memastikan barangnya memang ada di gudang. UCP memastikan AI agent melihat kenyataan yang sama. Stok fisik dan data digital harus sinkron. Tanpa sinkronisasi ini, belanja otomatis malah akan bikin logistik berantakan.

Data Penting yang Dibutuhkan Agent:

Harga Pasti: nilai terpisah untuk harga dasar, pajak, dan ongkir.
Jumlah Stok: angka pasti, bukan sekadar keterangan "tersedia".
ID Varian: kode unik untuk kombinasi ukuran atau warna supaya tidak salah kirim barang.

Kesimpulan: Membangun Masa Depan Belanja

Infrastruktur Belanja Berbasis AI

Universal Commerce Protocol (UCP) dan Model Context Protocol (MCP) adalah fondasi teknis untuk transaksi otomatis. MCP mengatur konteks dan penggunaan alat, sementara UCP menjalankan logika belanjanya. UCP mengurus keranjang, checkout, hingga alur pembayaran. Protokol ini bekerja sama agar kita tidak perlu repot membangun koneksi API satu per satu untuk setiap AI agent.

Keuntungan Penjual: Menjangkau Pembeli Otomatis

Penjual kini punya akses langsung ke jenis pembeli baru: AI agent. Anda cukup menunjukkan kemampuan toko lewat file JSON standar yang diletakkan di /.well-known/ucp. File ini berfungsi sebagai panduan yang bisa dibaca oleh mesin. Agent akan membaca file tersebut untuk memahami layanan, metode pembayaran, dan pilihan pengiriman Anda. Anda tidak perlu membuat integrasi khusus untuk Google Gemini atau bot belanja lainnya. Cukup pasang standarnya sekali, dan para agent akan menyesuaikan sendiri.

Menggunakan UCP memberikan keuntungan operasional yang nyata:

Biaya Integrasi Lebih Murah: Anda cukup mengelola satu sistem saja, tidak perlu pusing dengan banyak API berbeda untuk berbagai platform.
Lebih Mudah Ditemukan: Stok Anda bisa dibaca oleh algoritma yang mencari berdasarkan kriteria spesifik, bukan sekadar tampilan iklan visual.
Keamanan Terjamin: Protokol ini mewajibkan pembayaran lewat token dan bukti persetujuan pengguna untuk setiap transaksi.

Keuntungan Developer: Sekali Coding, Bisa Belanja di Mana Saja

Dulu, developer pusing karena harus menghubungkan banyak AI agent ke berbagai sistem toko yang berbeda-beda. UCP menyelesaikan masalah efisiensi ini. Anda cukup menulis kode sekali, dan itu bisa berjalan di seluruh ekosistem. Python SDK memudahkan pembuatan server untuk menangani permintaan pencarian dan negosiasi. Anda bisa fokus pada logika bisnis utama, biar protokol yang mengurus standar komunikasinya.

Membuka Akses AI untuk Semua

UCP menghapus hambatan bagi bisnis kecil. Penjual mandiri dengan data terstruktur kini bisa bersaing langsung dengan raksasa retail. Kunci sukses di lingkungan ini adalah akurasi data. AI agent memproses nilai pasti untuk harga, stok, dan varian. Mereka tidak peduli dengan desain visual.

Nextwaves Industries mendukung kebutuhan data ini. Kami memastikan stok fisik Anda cocok dengan data digital lewat perangkat RFID canggih. Pelacakan fisik yang akurat membuat data digital Anda tetap dipercaya oleh pembeli AI. Gunakan standar UCP untuk menyiapkan sistem software Anda. Hubungi Nextwaves untuk memastikan data stok fisik Anda siap menghadapi masa depan yang serba otomatis ini.

Bagikan artikel ini

Melihat Cara Kerja: Mewujudkan Agentic Commerce dengan Universal Commerce Protocol (UCP) dan AI