Nobyembre 26, 2024
Isang open source standard na tinatawag na Model Context Protocol (MCP) ay inihayag ng Anthropicna may layuning pahusayin ang paraan ng pakikipag-usap at pagkonekta ng mga AI assistant sa mga data system. Nilalayon ng protocol na malampasan ang mga disbentaha ng mga modelo ng AI, na kadalasang gumagana nang hiwalay sa malalaking data source at nangangailangan ng mga natatanging pagsasama para sa bawat bagong system. Nag-aalok ang MCP ng komprehensibong solusyon na nagbibigay-daan sa mga chatbot at iba pang mga application na pinapagana ng AI na madaling ma-access ang data sa mga development environment, mga tool at mga imbakan ng nilalaman.
Sa pamamagitan ng paggamit ng "mga server ng MCP" upang maghatid ng data at "mga kliyente ng MCP" upang pagsamahin ang mga daloy ng trabaho o mga application, pinapayagan ng protocol ang mga developer na magtatag ng mga bidirectional na koneksyon sa pagitan ng mga pinagmumulan ng data at mga application. Maaaring i-streamline ng standardisasyong ito ang mga pamamaraan ng pag-unlad sa pamamagitan ng pagpapalit ng isang nasusukat at napapanatiling balangkas para sa mga magkakahiwalay na pagsasama. Plano ng mga platform tulad ng Replit, Codeium, at Sourcegraph na magdagdag ng suporta para sa MCP, habang isinama na ito ng mga kumpanya tulad ng Block at Apollo sa kanilang mga system.
Sa mga prebuilt na server para sa mga kilalang enterprise tool gaya ng Google Drive, Slack at GitHub, pati na rin ang mga planong maglabas ng mga toolkit para sa pag-install ng mga production server, ginawang available ng Anthropic ang MCP sa mga developer . Maaaring gamitin ang MCP para i-link ang Claude chatbot sa mga panloob na system para sa mga user ng [Claude Enterprise] ni Anthropic(https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) subscription.
Sa pamamagitan ng pag-aalis sa kinakailangan para sa magkakahiwalay na interface para sa bawat data source, ang pagpapatibay ng MCP ay maaaring mapabilis ang mga pagsisikap sa pagsasama ng AI. Maaaring mapangalagaan ng mga AI system ang konteksto ng mga tool at impormasyon habang lumalaki ang ecosystem, na magreresulta sa isang mas pare-pareho at mahusay na disenyo.
Gayunpaman, ang lawak kung saan pinagtibay ang MCP, lalo na ng mga kakumpitensya nito, ang magpapasiya sa tagumpay nito. Sa pamamagitan ng pagmamay-ari nitong function na "Work with Apps" para sa ChatGPT halimbawa, ang OpenAI ay gumamit ng ibang diskarte. Iniuugnay ng functionality na ito ang modelo sa mga partikular na tool sa coding at posibleng mapalawak sa iba pang mga application. Gayunpaman, ang diskarte ng OpenAI ay nananatiling sarado at nakatuon sa kasosyo.
Bagama't inaangkin ni Anthropic na maaaring lubos na mapahusay ng MCP ang mga kakayahan sa konteksto ng mga AI system, tulad ng pagpapahusay ng pag-unawa kapag nagko-coding, ang mga claim na ito ay hindi pa sinusuportahan ng mga partikular na sanggunian. Ang pagganap at pangmatagalang epekto nito ay hindi pa rin alam.
Kontrolin ang mga solusyong pinapagana ng AI sa pamamagitan ng mastering Data Sciene and AI sa Code Labs Academy.