Пратакол мадэльнага кантэксту (MCP): Anthropic спрашчае падключэнне штучнага інтэлекту да сістэм даных

Пратакол мадэльнага кантэксту (MCP): Anthropic спрашчае падключэнне штучнага інтэлекту да сістэм даных
26 лістапада 2024 г

Стандарт з адкрытым зыходным кодам пад назвай Model Context Protocol (MCP) быў прадстаўлены Anthropicз мэтай паляпшэння спосабу сувязі і падключэння памочнікаў штучнага інтэлекту да сістэм даных. Пратакол накіраваны на пераадоленне недахопаў мадэляў штучнага інтэлекту, якія часта працуюць незалежна ад вялікіх крыніц даных і патрабуюць унікальнай інтэграцыі для кожнай новай сістэмы. MCP прапануе комплекснае рашэнне, якое дазваляе чат-ботам і іншым праграмам на аснове штучнага інтэлекту лёгка атрымліваць доступ да даных у асяроддзях распрацоўкі, інструментах і сховішчах кантэнту.

Выкарыстоўваючы «серверы MCP» для абслугоўвання дадзеных і «кліентаў MCP» для інтэграцыі працоўных працэсаў або прыкладанняў, пратакол дазваляе распрацоўшчыкам усталёўваць двухнакіраваныя злучэнні паміж крыніцамі даных і праграмамі. Гэтая стандартызацыя магла б упарадкаваць працэдуры распрацоўкі, замяніўшы маштабаваную і ўстойлівую аснову для разрозненых інтэграцый. Такія платформы, як Replit, Codeium і Sourcegraph, плануюць дадаць падтрымку MCP, а такія кампаніі, як Block і Apollo, ужо інтэгравалі яго ў свае сістэмы.

Маючы загадзя створаныя серверы для вядомых карпаратыўных інструментаў, такіх як Google Drive, Slack і GitHub, а таксама плануючы выпусціць наборы інструментаў для ўстаноўкі вытворчых сервераў, Anthropic зрабіў MCP даступным для распрацоўшчыкаў. MCP можна выкарыстоўваць для сувязі чат-бота Claude з унутранымі сістэмамі карыстальнікаў [Claude Enterprise] ад Anthropic (https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with). -openai/) падпіска.

Адмяніўшы патрабаванні да асобных інтэрфейсаў для кожнай крыніцы даных, прыняцце MCP можа паскорыць намаганні па інтэграцыі штучнага інтэлекту. Сістэмы штучнага інтэлекту могуць захоўваць кантэкст інструментаў і інфармацыі па меры росту экасістэмы, што прывядзе да больш паслядоўнага і эфектыўнага дызайну.

Аднак ад ступені прыняцця MCP, асабліва канкурэнтамі, залежыць яго поспех. Напрыклад, са сваёй запатэнтаванай функцыяй «Праца з праграмамі» для ChatGPT OpenAI прыняў іншую стратэгію. Гэтая функцыя звязвае мадэль з пэўнымі інструментамі кадавання і патэнцыйна можа быць пашырана на іншыя прыкладанні. Аднак стратэгія OpenAI застаецца закрытай і арыентаванай на партнёраў.

Нягледзячы на ​​тое, што Anthropic сцвярджае, што MCP можа значна палепшыць кантэкстныя магчымасці сістэм штучнага інтэлекту, напрыклад, палепшыць разуменне пры кадаванні, гэтыя сцвярджэнні пакуль не пацвярджаюцца канкрэтнымі спасылкамі. Яго эфектыўнасць і доўгатэрміновыя наступствы пакуль невядомыя.

Вазьміце пад свой кантроль рашэнні на базе штучнага інтэлекту, асвоіўшы Data Sciene і штучны інтэлект на Code Labs Academy.

Code Labs Academy © 2024 Усе правы абароненыя.