Halo Coders! Semoga semangat ngodingnya lagi on fire ya. Lagi explore framework baru, atau mungkin lagi berjuang ngebug suatu fitur yang bikin kepala cenut-cenut? Hehe, kita sama.

Pernah nggak sih, dalam beberapa bulan terakhir, kamu sering nemu istilah **"MCP"** yang tiba-tiba jadi buah bibir di kalangan developer, terutama di kalangan pengguna Cursor dan Claude? Dari Twitter sampai forum-forum diskusi, bahasanya seru-seru banget. Tapi, mungkin di antara kalian ada yang masih bingung, "Sebenernya, **apa itu MCP** sih? Kok kayaknya semua orang excited banget? Emangnya sepenting itu buat workflow coding kita?"

Nah, kalau iya, kamu berada di tempat yang tepat. Artikel ini bukan sekadar terjemahan dokumentasi teknis yang membosankan. Ini adalah panduan komprehensif, dari nol sampai mahir, yang akan membedah habis semua yang perlu kamu tahu tentang Model Context Protocol. Kita akan bahas mulai dari konsep dasarnya, kenapa ini adalah game-changer, sampai tutorial praktis memasangnya. Siap? Let's dive deep!

## Apa itu MCP (Model Context Protocol)?

![](https://apps.codepolitan.com/sites/learn/uploads/original/202308/Model_Context_Protocol.png)

Mari kita mulai dari pertanyaan paling fundamental: **Apa itu MCP?** Secara harfiah, MCP adalah singkatan dari **Model Context Protocol**.

Sekarang, biar lebih greget, bayangkan skenario ini: Kamu lagi asyik ngobrol sama Claude atau ChatGPT di Cursor. Lalu, kamu mau nanya, "Bisa bantu aku analisis data dari database PostgreSQL ku yang ada di server staging?" atau "Ambilin dong data tiket Jira untuk project 'Skyrocket' yang deadline-nya minggu depan."

Apa yang terjadi? Pada dunia *before MCP*, AI itu akan blank. Dia cuma bisa jawab, "Maaf, saya tidak memiliki akses ke database atau Jira Anda. Saya hanya bisa memberikan saran umum." Dia terisolasi. Pengetahuannya terbatas pada data trainingnya sampai titik tertentu dan tidak bisa terhubung dengan dunia luar—dengan *konteks* milikmu—secara real-time.

**Nah, inilah masalah yang dipecahkan oleh MCP.**

**Apa itu MCP** dalam esensi yang paling sederhana? **Model Context Protocol (MCP)** adalah sebuah **standar open-source** yang dibuat (diprakarsai oleh Anthropic, sang pencipta Claude) untuk menghubungkan Large Language Model (LLM) seperti Claude dan GPT dengan sumber data, alat, (tools), dan sistem eksternal di sekitarnya. Ia bertindak sebagai **jembatan atau penerjemah** yang aman dan terstandarisasi.

Dengan MCP, AI tidak lagi buta dan tuli. Kamu bisa "memberi mata" pada AI-nya untuk melihat database-mu, "memberi telinga" untuk mendengar notifikasi dari Slack, dan "memberi tangan" untuk menjalankan perintah di sistem file-mu. Intinya, MCP memberdayakan AI dengan **konteks yang relevan dan spesifik untuk kamu**, sehingga jawaban dan bantuannya menjadi jauh lebih akurat, personal, dan powerful.

**Baca Juga:** [Pro dan Kontra Penggunaan AI dalam Pemrograman](https://www.codepolitan.com/blog/pro-dan-kontra-penggunaan-ai-dalam-pemrograman-dx1mjz/)

## Bagaimana Sebenarnya MCP Bekerja?e

Memahami **apa itu MCP** tidak lengkap tanpa membongkar arsitekturnya. Jangan khawatir, ini tidak serumit kedengarannya. Bayangkan ini seperti skenario restoran yang smooth.

[![](https://apps.codepolitan.com/sites/learn/uploads/original/202308/mcp_adalah.png)](https://diamantai.substack.com/p/model-context-protocol-mcp-explained)
*Sumber: Dokumentasi DiamantAI*

Dalam ekosistem MCP, selalu ada tiga aktor utama:

**1. Client (Klien) / Host**
Ini adalah aplikasi yang kamu gunakan yang memiliki fitur AI di dalamnya. Tugasnya adalah menjadi "tuan rumah" yang memulai percakapan dan meminta bantuan. Contoh paling umum adalah:
*   **Cursor IDE:** Raja yang sedang populer.
*   **Claude Desktop:** Aplikasi desktop resmi Anthropic untuk Claude.
*   **VS Code dengan Extensi GitHub Copilot:** Microsoft juga sudah mengadopsi MCP.
*   **Cline:** Extensi VS Code lainnya.

Mereka ini ibaratnya **pelanggan** yang duduk di meja dan ingin memesan makanan.

**2. Server**
Inilah jantung dari MCP. Server adalah proses terpisah yang berjalan di latar belakang (background process) yang kamu jalankan dan konfigurasikan. Tugasnya adalah menjadi **jembatan** ke sumber daya eksternal. Setiap server didesain untuk satu tujuan spesifik: ada server untuk PostgreSQL, server untuk Jira, server untuk Figma, dll.
Server ini ibaratnya **juru masak dan sekaligus pelayan** yang sangat spesialis. Dia tahu persis bagaimana cara berkomunikasi dengan "dapur" (sumber data).

**3. Sumber Data dan Alat Eksternal (External Resources & Tools)**
Ini adalah "dapur"-nya. Ini bisa berupa:
*   **Database:** PostgreSQL, MySQL, MongoDB, dll.
*   **API Layanan:** Jira, Slack, Google Docs, Notion, Figma, Stripe, dll.
*   **Sistem File:** Komputer lokal atau server kamu.
*   **Layanan Cloud:** Supabase, Firebase, Cloudflare Workers, dll.

### **Alur Kerja: Dari Permintaan ke Hasil**

Mari kita ikuti alur ceritanya dengan contoh nyata. Kamu sedang menggunakan **Cursor** dan telah menginstal **Server MCP untuk Jira**.

1.  **Permintaan (Request):** Di chat Cursor, kamu mengetik: "Bisa kamu bantu saya memahami requirement detail dari tiket Jira PROJ-123 dan sarankan langkah-langkah teknisnya?"
2.  **Client Mengirim Perintah:** Client MCP yang ada di dalam Cursor menerima permintaan ini. Dia mengenali bahwa ini membutuhkan data dari Jira. Dia lalu mengirimkan perintah yang terstandarisasi (mengikuti protokol MCP) ke **Server MCP Jira** yang sedang berjalan.
3.  **Server Beraksi:** Server MCP Jira menerima perintah itu. Dia kemudian menerjemahkannya menjadi panggilan API yang spesifik ke **Jira REST API** (dengan menggunakan kredensial yang telah kamu konfigurasi sebelumnya). Ini seperti juru masak pergi ke gudang bahan untuk mengambil tomat dan basil.
4.  **Mengambil Data:** Jira API merespons dan mengirimkan semua data terkait tiket PROJ-123 (judul, deskripsi, priority, status, komentar, dll.) kembali ke Server MCP.
5.  **Menyajikan Hasil:** Server MCP Jira kemudian mengambil data mentah dari API itu, mungkin memformatnya sedikit agar lebih mudah dibaca, lalu mengirimkannya kembali ke Client MCP di Cursor.
6.  **Konteks Ditambahkan:** Client MCP sekarang menerima data tiket Jira yang kaya. Dia kemudian menyuntikkan data ini sebagai **konteks tambahan** ke dalam prompt yang ditujukan kepada model AI (misalnya, Claude 3 Opus). Sekarang, prompt-nya menjadi: "[Ditambah dengan data tiket Jira ini] Bisa kamu bantu saya memahami requirement detail dari tiket ini dan sarankan langkah-langkah teknisnya?"
7.  **Jawaban yang Context-Aware:** AI sekarang tidak buta lagi! Dia memiliki semua konteks yang dia butuhkan. Dia menganalisis data tiket dan memberikan jawaban yang sangat spesifik, relevan, dan dapat ditindaklanjuti langsung untuk kamu.

Proses yang kompleks ini terjadi dalam hitungan detik, membuat pengalamanmu terasa seamless dan ajaib. Ini adalah kekuatan sebenarnya dari MCP.

## **Mengapa MCP adalah Revolusi? Membongkar Manfaatnya untuk Developer**

Setelah kita paham **apa itu MCP**, mari kita lihat mengapa ini bukan sekadar fitur tambahan, melainkan sebuah lompatan besar.

**1. Standarisasi yang Memecah Silos**
Sebelum MCP, setiap perusahaan atau developer yang ingin menghubungkan AI-nya dengan data internal harus membangun solusi custom sendiri-sendiri. Ini memakan waktu, rentan error, dan yang paling penting: tidak bisa saling berbagi. Solusi untuk Jira di Tim A tidak akan kompatibel dengan solusi untuk database di Tim B. MCP datang sebagai **bahasa universal**. Sekarang, siapa pun bisa membuat sebuah Server MCP untuk suatu tool, dan server itu bisa langsung digunakan oleh siapa saja di komunitas yang menggunakan client yang mendukung MCP. Ini mendorong kolaborasi dan inovasi dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

**2. Keamanan dan Privasi yang Diutamakan**
Ini concern terbesar semua orang. MCP didesain dengan prinsip "zero-trust". Model AI-nya sendiri **tidak pernah memiliki akses langsung** ke data kamu. Yang berbicara dengan database atau API adalah Server MCP yang kamu miliki dan kendalikan sepenuhnya di lingkunganmu (localhost atau server pribadi). Data sensitifmu tidak dikirim ke pihak ketiga untuk diproses oleh AI. Kamu yang memegang kendali penuh atas koneksi dan izinnya.

**3. Komunitas Open Source yang Berkembang Pesat**
Karena MCP adalah open-source, komunitas developer langsung menyambutnya dengan antusias. Dalam waktu singkat, telah bermunculan ratusan Server MCP untuk segala macam tool dan layanan. Kamu hampir tidak perlu membangun apa pun dari nol. Cukup jelajahi direktori, temukan yang kamu butuhkan, instal, dan langsung bisa digunakan. Ekosistem ini tumbuh secara eksponensial setiap harinya.

**4. Meningkatkan Produktivitas ke Level yang Belum Pernah Ada**
Inilah manfaat yang paling langsung kamu rasakan. MCP menghilangkan context-switching yang menguras energi. Kamu tidak perlu lagi:
*   Alt-Tab keluar dari IDE untuk membuka browser dan mengecek Jira.
*   Menjalankan query SQL manual di tools terpisah seperti DBeaver.
*   Membuka Figma dan memeriksa spacing dan warna secara manual.
*   Membuka Slack untuk memeriksa notifikasi.
Semuanya bisa diakses dan ditanyakan langsung dari dalam IDE-mu, di dalam alur kerja yang sama. Ini menghemat waktu, mengurangi gangguan, dan membuat kamu tetap berada dalam "state of flow".

**Baca Juga:** [Teknologi Wearable: Integrasi dengan AI](https://www.codepolitan.com/blog/teknologi-wearable-integrasi-dengan-ai/)

## **Daftar Server MCP yang Wajib Dicoba untuk Web Developer**

Sekarang kita masuk ke bagian yang paling seru: praktek. **Apa itu MCP** tanpa implementasi? Berikut adalah kumpulan server MCP yang akan mengubah cara kamu bekerja sebagai web developer.

### **1. Integrasi Project Management (Jira, Linear, Asana)**
Ini adalah use case killer untuk MCP.
*   **Server:** `jira-mcp`, `linear-mcp`, `asana-mcp`
*   **Kegunaan:** Baca informasi tiket, update status, tambahkan komentar, tarik data sprint, semua langsung dari chat IDE. "Claude, bisa kamu baca tiket Linear untuk fitur 'user onboarding' dan beri estimasi story point berdasarkan kompleksitas kode di branch `feat/onboarding`?"

### **2. Generator Kode dari Desain Figma**
Ini salah satu yang paling populer.
*   **Server:** `figma-mcp`
*   **Kegunaan:** Berikan link ke file Figma, dan AI dapat menganalisis desainnya secara langsung untuk menghasilkan kode HTML, CSS (bahkan dengan Tailwind), atau component React yang lebih akurat daripada sekadar melihat screenshot. Ini bukan magic bullet, tapi sangat membantu untuk membuat boilerplate dan memahami spacing, warna, dan hierarki.

### **3. Powerhouse Database Management**
Ini adalah surga bagi backend developer dan full-stack developer.
*   **Server:** `postgres-mcp`, `mysql-mcp`, `sqlite-mcp`, `supabase-mcp`, `firebase-mcp`
*   **Kegunaan:**
    *   **Jelajahi Skema:** "Apa saja tabel yang ada di database `production`?" atau "Tunjukkan struktur tabel `users`."
    *   **Query Data:** "Berikan 10 user terbaru yang mendaftar bulan ini." AI akan menjalankan (atau menyarankan) query SQL yang tepat.
    *   **Debugging:** "Kenapa query untuk laporan 'monthly revenue' ini lambat? Bantu analisis dengan EXPLAIN."
    *   **Generate Mock Data:** "Buat 100 baris data mock untuk tabel `products`."

### **4. Otomasi Browser dengan Puppeteer/Playwright**
Membuka kemungkinan untuk otomasi yang sangat powerful.
*   **Server:** `puppeteer-mcp`
*   **Kegunaan:**
    *   **Web Scraping:** "Buka halaman Wikipedia ini dan rangkum poin-poin utamanya untukku," atau "Ambil harga produk dari link e-commerce ini."
    *   **Testing & Debugging:** "Buka halaman login aplikasi ku, ambil screenshot setelah 3 detik, dan periksa apakah element dashboard muncul."
    *   **Automated Interaction:** "Isi form kontak di website klien kita dan submit untuk testing."

### **5. Interaksi dengan Sistem File dan Kode**
Membuat AI benar-benar memahami codebase-mu.
*   **Server:** `filesystem-mcp`
*   **Kegunaan:**
    *   **Pencarian File:** "Cari semua file `.test.js` di direktori `src` yang dimodifikasi dalam seminggu terakhir."
    *   **Analisis Kode:** "Baca isi file `package.json` dan beri saran dependency yang perlu di-update."
    *   **Manajemen Project:** "Buat direktori baru `components/ui` dan inisialisasi file `Button.jsx` dan `Input.jsx` di dalamnya."

### **6. Server Lain yang Gak Keren-Keren Amat**
*   **`slack-mcp`:** Baca dan kirim pesan Slack tanpa meninggalkan IDE.
*   **`git-mcp`:** Lihat status repo, diff, log commit, dan informasi branch.
*   **`http-request-mcp`:** Lakukan panggilan API HTTP custom langsung.
*   **`weather-mcp`:** Cek cuaca. Serius, ini ada. Karena kadang kita lupa keluar rumah.

### **Di Mana Mencari Server-Server Ini?**
Jangan bingung, semuanya terkumpul rapi di beberapa tempat:
1.  **Direktori Bawaan Cursor:** Buka Settings -> Model Context Protocol -> Add New Server. Cursor sudah menyediakan daftar curated.
2.  **Situs mcp.so:** Direktori online yang sangat bagus dan user-friendly.
3.  **GitHub Awesome MCP Servers:** Repositori GitHub yang dikurasi oleh komunitas, berisi ratusan server MCP.
4.  **Repositori Resmi Anthropic:** Tempat untuk mencari server-server resmi dan template untuk membuat server-mu sendiri.

## **Tutorial Praktis: Cara Setup MCP Server di Cursor**

Teori sudah, sekarang praktek. Mari kita coba instal `sqlite-mcp` untuk bermain-main dengan database SQLite.

**Prasyarat:**
*   Pastikan kamu menggunakan **Cursor versi terbaru**.
*   **Node.js** dan **npm** terinstal di komputermu (kebanyakan server MCP ditulis dalam Node.js).

**Langkah 1: Instal Server secara Global**
Buka terminal kamu (bisa di luar Cursor atau menggunakan integrated terminal Cursor), dan jalankan perintah npm install global:
```bash
npm install -g @sqlite.org/sqlite-mcp
```

**Langkah 2: Konfigurasi di Cursor**
1.  Di Cursor, buka **Settings** (Ctrl/Cmd + ,).
2.  Cari menu **"Model Context Protocol"**.
3.  Klik **"Add New Server"**.
4.  Akan muncul modal. Pilih opsi **"Executable"**.
5.  Isi formularnya:
    *   **Command:** `sqlite-mcp`
    *   **Args:** Kosongkan saja untuk sekarang.
6.  Klik **"Add"**.

**Langkah 3: Verifikasi dan Mulai Bereksperimen**
Cursor akan mencoba menjalankan server `sqlite-mcp`. Jika berhasil, server akan muncul di daftar. Sekarang, buka chat di Cursor dan coba obrolan ini:

Kamu: "Hai, bisa kamu bantu saya buat database SQLite baru bernama `test.db` dan buat tabel `users` dengan kolom `id`, `name`, dan `email`?"

AI (yang sekarang sudah dibantu MCP) akan menjalankan perintah SQL yang diperlukan melalui server dan melaporkan hasilnya kepadamu.

Selamat! Kamu telah berhasil menjalankan server MCP pertamamu!

## **Masa Depan MCP dan Kesimpulan**

**Apa itu MCP** kalau kita lihat ke depan? Ini bukanlah fitur sementara, melainkan fondasi baru untuk bagaimana kita berinteraksi dengan AI. MCP sedang membentuk masa depan di mana AI bukanlah entitas yang terpisah, tetapi asisten yang benar-benar terintegrasi dalam setiap aspek workflow digital kita.

Standar ini masih sangat muda, tetapi pertumbuhannya spektakuler. Kita dapat berharap untuk melihat integrasi yang lebih dalam dengan cloud provider, tools monitoring, platform e-commerce, dan bahkan perangkat IoT. Kemungkinannya hampir tak terbatas.

Jadi, apakah kamu perlu mempelajari MCP sekarang? **Jawabannya adalah: ABSOLUT.** Memahami **apa itu MCP** dan bagaimana memanfaatkannya bukan lagi sekedar "nice to have". Ini dengan cepat menjadi skill penting yang membedakan developer yang produktif dan futuristik dengan yang stuck pada cara-cara lama.

Ini adalah undangan untukmu untuk naik ke gelombang pertama revolusi ini. Jangan hanya menjadi penonton. Eksplor direktori MCP, instal satu server, dan rasakan sendiri magic-nya. Ubah AI dari sebuah chatbot yang cerdas menjadi mitra coding yang benar-benar memahami duniamu.

**Tertarik untuk menjadi Developer yang Selalu Updated dan Siap Menghadapi Masa Depan?**

Penguasaan tools seperti MCP adalah nilai tambah yang luar biasa. Namun, fondasi yang kuat tetaplah yang utama. Untuk bisa memanfaatkan AI dan MCP dengan maksimal, kamu harus pertama-tama menguasai dasar-dasar pengembangan web secara solid.

Jika kamu serius ingin membangun karir sebagai **Fullstack Web Developer** yang proficient, memahami dari frontend sampai backend, dan dipersenjatai dengan skill yang benar-benar dibutuhkan industri, maka ini saatnya untuk investasi pada dirimu sendiri.

**CodePolitan** melalui **Kelas Fullstack**-nya hadir untuk membimbingmu dari NOL hingga MAHIR. Kelas ini dirancang secara komprehensif untuk membekalimu dengan:

*   **Skill Frontend Modern:** HTML, CSS, JavaScript, React, Next.js.
*   **Skill Backend yang Robust:** Node.js, Express.js, Python, Database (SQL & NoSQL).
*   **Konsep Arsitektur yang Penting:** RESTful API, Authentication, Deployment.
*   **Project-Based Learning:** Belajar dengan membuat website dan aplikasi yang nyata, untuk portofolio yang mentereng.
*   **Pembelajaran Online yang Fleksibel:** Belajar dari mana saja, kapan saja, dengan akses seumur hidup.

Kelas ini sangat cocok untuk kamu yang ingin memiliki karir cemerlang, mendapatkan skill yang dicari oleh perusahaan-perusahaan top, meraih gaji tinggi, dan bahkan mampu menciptakan website atau aplikasi untuk mengembangkan bisnis onlinemu sendiri.

**References**
* [Situs Resmi Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/)
* [Direktori Server MCP di mcp.so](https://mcp.so/)
* [Awesome MCP Servers (GitHub)](https://github.com/mcp-awesome/awesome-mcp-servers)

Apa itu MCP? Pengertian Lengkap & Panduan Ultimate untuk Developer

GenAI Video Fest adalah ajang kompetisi video kreatif yang diselenggarakan oleh CODEPOLITAN bekerjasama dengan Alibaba Cloud.

Kami menantang kreator, tech-enthusiast, dan siapa saja untuk mendobrak batas imajinasi menggunakan teknologi Generative AI terbaru. Di sini, kamu wajib menggunakan WAN Model Studio dari Alibaba Cloud sebagai tools utama untuk menghasilkan karya videomu (bisa dikombinasikan dengan tools editing lainnya).

Tunjukkan pada dunia bagaimana teknologi dan kreativitas bisa bersatu menciptakan karya visual yang berdampak!

Kategori Kompetisi
Pilih satu dari empat tema besar ini untuk karyamu:
* Humanity (Kemanusiaan): Cerita yang menyentuh hati, sosial, dan kepedulian antar sesama.
* Sports (Olahraga): Energi, semangat juang, dan dinamika dunia olahraga.
* Entertainment (Hiburan): Komedi, musik, video klip, atau parodi yang menghibur.
* Science (Sains): Visualisasi masa depan, teknologi, alam semesta, atau penemuan ilmiah.

Total Prize Pool senilai Rp 250.000.000 menunggu para pemenang!
* Top Winners Rewards: Uang Tunai, Alibaba Cloud Credits (hingga $500), Merchandise Eksklusif, dan SWAG CODEPOLITAN.
* Lucky Draw Event: Kesempatan menang hadiah tambahan bagi peserta yang beruntung.
* Massive Exposure: Karya terbaik akan di-highlight di media sosial CODEPOLITAN, Alibaba Cloud, dan channel industri kreatif lainnya.
* Special Access (Khusus Alumni RuangAI): Dapatkan 2 Token untuk klaim Kelas Spesialisasi di RuangAI secara gratis.

Jangan sampai ketinggalan tanggal penting ini:
* Pendaftaran & Submission: 23 Desember 2024 - 23 Januari 2025
* Penjurian (Judging Phase): 24 - 26 Januari 2025
* Pengumuman Pemenang: 27 Januari 2025

Cara Ikutan:
1. Daftar: Klik tombol "Daftar Sekarang" dan pastikan kamu punya akun RuangAI.
2. Join Discord: Masuk ke server Discord komunitas untuk info teknis dan diskusi.
3. Create: Buat video kreatifmu menggunakan WAN Model Studio (Alibaba Cloud) sesuai kategori pilihan.
4. Upload & Submit: Unggah videomu ke media sosial (IG/TikTok/YouTube) dan submit link karyamu di halaman submission RuangAI.

Ikuti kompetisi video Generative AI terbesar dari CODEPOLITAN dan Alibaba Cloud! Gunakan teknologi WAN Model Studio untuk menyulap ide liarmu menjadi visual memukau. Rebut total hadiah senilai Rp 250.000.000!

GenAI Video Fest

Program Beasiswa Belajar Generative AI Chapter 4 hadir sebagai kelanjutan dari komitmen jangka panjang kolaborasi antara CODEPOLITAN dengan mitra global: Google.org, AVPN, dan Asian Development Bank (ADB). Program ini tetap dijalankan secara terpusat melalui ekosistem RuangAI.

Pada Chapter 4 ini, kami membawa semangat kolaborasi ke tingkat yang lebih tinggi. Selain tetap menyediakan kurikulum fundamental Generative AI berstandar Google untuk empat kategori utama peserta (Mahasiswa, Pencari Kerja, Siswa Vokasi, dan UMKM), RuangAI kini melakukan ekspansi strategis dengan menggandeng berbagai komunitas di seluruh Indonesia.

Program beasiswa fundamental Generative AI berstandar Google untuk Mahasiswa, Pencari Kerja, Siswa Vokasi, dan UMKM yang siap naik level di era AI.

Beasiswa Belajar Generative AI Chapter 4

DevHandal 2026 adalah program beasiswa hasil kolaborasi strategis antara CODEPOLITAN dan Tencent EdgeOne. Kami hadir untuk menjembatani developer lokal dengan teknologi infrastruktur kelas dunia, membekali kamu dengan keahlian Edge Computing dan Full Stack AI agar tetap adaptif di era AI dan siap bersaing di industri global.

Dapatkan beasiswa gratis untuk 1.200 pendaftar terpilih. Tuntaskan misinya, buka akses kelas eksklusif Full Stack AI & Edge Computing, dan raih kesempatan menang berbagai hadiah menarik setiap minggunya!

Apa itu MCP? Pengertian Lengkap & Panduan Ultimate untuk Developer

Learning

KelasFullstack

RuangAI

JagoanSiber

Baca Artikel Lainnya

ChatGPT adalah Kawan atau Lawan Bagi Programmer?

Belajar Membangun Proyek Open Source, Emang bisa?

13+ Rahasia Dibalik Skills Frontend Developer di Buru Perusahaan

10 Tips & Trik Penggunaan Shortcut Vscode, Pelajari Yuk!

Cara Menghapus Commit Git: Panduan Praktis dan Terbaik!

Tingkatkan Teknologi AI, Indonesia Jalin Kerjasama dengan AS