26 November 2024
’n Oopbronstandaard genaamd Model Context Protocol (MCP) is onthul deur Anthropicmet die doel om die manier waarop KI-assistente kommunikeer en met datastelsels verbind te verbeter. Die protokol het ten doel om die nadele van KI-modelle te oorkom, wat dikwels onafhanklik van groot databronne werk en unieke integrasies vir elke nuwe stelsel vereis. MCP bied 'n omvattende oplossing wat chatbots en ander KI-aangedrewe toepassings toelaat om maklik toegang tot data in ontwikkelingsomgewings, nutsmiddels en inhoudbewaarplekke te kry.
Deur "MCP-bedieners" te gebruik om data te bedien en "MCP-kliënte" om werkvloeie of toepassings te integreer, laat die protokol ontwikkelaars toe om tweerigtingverbindings tussen databronne en toepassings te vestig. Hierdie standaardisering kan ontwikkelingsprosedures stroomlyn deur 'n skaalbare en volhoubare raamwerk vir onsamehangende integrasies te vervang. Platforms soos Replit, Codeium en Sourcegraph beplan om ondersteuning vir MCP by te voeg, terwyl maatskappye soos Block en Apollo dit reeds in hul stelsels geïntegreer het.
Met voorafgeboude bedieners vir bekende ondernemingsnutsmiddels soos Google Drive, Slack en GitHub, sowel as planne om gereedskapstelle vry te stel vir die installering van produksiebedieners, het Anthropic MCP aan ontwikkelaars beskikbaar gestel. MCP kan gebruik word om die Claude-kletsbot te koppel aan interne stelsels vir gebruikers van Anthropic se Claude Enterprise inskrywing.
Deur die vereiste vir afsonderlike koppelvlakke vir elke databron te verwyder, kan die aanvaarding van MCP KI-integrasiepogings versnel. KI-stelsels kan moontlik die konteks van gereedskap en inligting bewaar namate die ekosisteem groei, wat 'n meer konsekwente en doeltreffende ontwerp tot gevolg sal hê.
Die mate waarin MCP egter aangeneem word, veral deur sy mededingers, sal die sukses daarvan bepaal. Met sy eie “Werk met Apps”-funksie vir ChatGPT byvoorbeeld, het OpenAI 'n ander strategie aangeneem. Hierdie funksionaliteit koppel die model aan spesifieke koderingsinstrumente en kan moontlik uitgebrei word na ander toepassings. OpenAI se strategie bly egter geslote en vennoot-gefokus.
Alhoewel Anthropic beweer dat MCP die kontekstuele vermoëns van KI-stelsels aansienlik kan verbeter, soos die verbetering van begrip tydens kodering, is hierdie aansprake nog nie deur spesifieke verwysings ondersteun nie. Die prestasie en langtermyn-effekte daarvan is nog onbekend.
Neem beheer van KI-aangedrewe oplossings deur Data Sciene en AI by Code Labs Academy te bemeester.