26. listopadu 2024
Open source standard s názvem Model Context Protocol (MCP) byl odhalen společností Anthropics cílem zlepšit způsob, jakým asistenti AI komunikují a připojují se k datovým systémům. Protokol si klade za cíl překonat nevýhody modelů umělé inteligence, které často fungují nezávisle na velkých zdrojích dat a vyžadují jedinečné integrace pro každý nový systém. MCP nabízí komplexní řešení, které umožňuje chatbotům a dalším aplikacím s umělou inteligencí snadný přístup k datům ve vývojových prostředích, nástrojích a úložištích obsahu.
Využitím „serverů MCP“ pro obsluhu dat a „klientů MCP“ pro integraci pracovních postupů nebo aplikací umožňuje protokol vývojářům vytvářet obousměrná spojení mezi zdroji dat a aplikacemi. Tato standardizace by mohla zefektivnit vývojové postupy tím, že nahradí škálovatelný a udržitelný rámec pro nesouvislé integrace. Platformy jako Replit, Codeium a Sourcegraph plánují přidat podporu pro MCP, zatímco společnosti jako Block a Apollo ji již integrovaly do svých systémů.
S předpřipravenými servery pro známé podnikové nástroje, jako je Google Drive, Slack a GitHub, a také s plány na vydání sad nástrojů pro instalaci produkčních serverů, zpřístupnil Anthropic MCP vývojářům. MCP lze použít k propojení chatbota Claude s interními systémy pro uživatele Anthropic's Claude Enterprise předplatné.
Odstraněním požadavku na samostatná rozhraní pro každý zdroj dat by přijetí MCP mohlo urychlit úsilí o integraci AI. Systémy umělé inteligence mohou být schopny zachovat kontext nástrojů a informací s růstem ekosystému, což by vedlo k konzistentnějšímu a efektivnějšímu návrhu.
Avšak rozsah, v jakém je MCP přijat, zejména jeho konkurenty, bude určovat jeho úspěch. Například se svou vlastní funkcí „Work with Apps“ pro ChatGPT přijal OpenAI jinou strategii. Tato funkce spojuje model s konkrétními kódovacími nástroji a mohla by být potenciálně rozšířena na další aplikace. Strategie OpenAI však zůstává uzavřená a zaměřená na partnery.
Ačkoli Antropic tvrdí, že MCP může výrazně zlepšit kontextové možnosti systémů AI, jako je zlepšení porozumění při kódování, tato tvrzení zatím nebyla podpořena konkrétními odkazy. Jeho výkon a dlouhodobé účinky jsou stále neznámé.
Převezměte kontrolu nad řešeními poháněnými umělou inteligencí pomocí zvládnutí Data Sciene a AI na Code Labs Academy.