2024ko azaroaren 26a
Model Context Protocol (MCP) izeneko kode irekiko estandarra aurkeztu du Anthropic AI laguntzaileak komunikatzeko eta datu-sistemetara konektatzeko modua hobetzeko helburuarekin. Protokoloak AI ereduen eragozpenak gainditzea du helburu, askotan datu-iturri handietatik independenteki funtzionatzen dutenak eta sistema berri bakoitzerako integrazio bereziak behar dituztenak. MCP-k irtenbide integral bat eskaintzen du, chatbot-ek eta AI bidezko beste aplikazio batzuek garapen-inguruneetan, tresnetan eta eduki-biltegietan datuetara erraz sartzeko aukera ematen diena.
"MCP zerbitzariak" datuak zerbitzatzeko eta "MCP bezeroak" lan-fluxuak edo aplikazioak integratzeko erabilita, protokoloari esker, garatzaileek datu-iturrien eta aplikazioen arteko noranzko biko konexioak ezar ditzakete. Normalizazio horrek garapen-prozedurak erraztu ditzake integrazio deskonektuen esparru eskalagarri eta jasangarri bat ordezkatuz. Replit, Codeium eta Sourcegraph bezalako plataformek MCPrako euskarria gehitzeko asmoa dute, eta Block eta Apollo bezalako enpresek dagoeneko beren sistemetan integratu dute.
Google Drive, Slack eta GitHub bezalako enpresa-tresna ezagunetarako aurrez eraikitako zerbitzariekin, eta ekoizpen-zerbitzariak instalatzeko tresna-kitak askatzeko planekin, Anthropic-ek MCP jarri du garatzaileentzat eskuragarri. MCP Claude chatbot-a Anthropic-en [Claude Enterprise]-ren erabiltzaileentzako barne sistemekin lotzeko erabil daiteke (https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) harpidetza.
Datu-iturri bakoitzerako interfaze bereiziaren eskakizuna kenduta, MCP hartzeak AI integratzeko ahaleginak bizkor ditzake. AI sistemek tresnen eta informazioaren testuingurua gorde dezakete ekosistema hazten den heinean, eta horrek diseinu koherenteagoa eta eraginkorragoa izango luke.
Hala ere, MCP zein neurritan hartzen den, bereziki lehiakideek, bere arrakasta erabakiko dute. ChatGPT-rako "Lan aplikazioekin" funtzio jabedunarekin, adibidez, OpenAIk beste estrategia bat hartu du. Funtzionalitate honek eredua kodetze-tresna jakin batzuekin lotzen du eta beste aplikazio batzuetara heda daiteke. Hala ere, OpenAIren estrategia itxia eta bazkideengana bideratua izaten jarraitzen du.
Anthropic-ek MCPk AI sistemen testuinguru-gaitasunak asko hobetu ditzakeela dioen arren, esate baterako, ulermena hobetzea kodetzean, erreklamazio hauek ez dituzte oraindik erreferentzia zehatzek onartzen. Bere errendimendua eta epe luzerako ondorioak oraindik ezezagunak dira.
Hartu AI bidezko soluzioen kontrola masterizatuta Data Sciene eta AI Code Labs Academy.