2024. november 26
A Model Context Protocol (MCP) nevű nyílt forráskódú szabványt az Anthropic mutatta be. /) azzal a céllal, hogy javítsák az AI-asszisztensek kommunikációját és az adatrendszerekhez való csatlakozását. A protokoll célja az AI modellek hátrányainak kiküszöbölése, amelyek gyakran nagy adatforrásoktól függetlenül működnek, és minden új rendszerhez egyedi integrációt igényelnek. Az MCP átfogó megoldást kínál, amely lehetővé teszi a chatbotok és más mesterséges intelligencia által vezérelt alkalmazások számára, hogy könnyen hozzáférjenek a fejlesztői környezetekben, eszközökben és tartalomtárolókban lévő adatokhoz.
Azáltal, hogy „MCP-szervereket” használ az adatok kiszolgálására és „MCP-klienseket” a munkafolyamatok vagy alkalmazások integrálására, a protokoll lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kétirányú kapcsolatokat hozzanak létre az adatforrások és az alkalmazások között. Ez a szabványosítás ésszerűsítheti a fejlesztési eljárásokat azáltal, hogy a szétválasztott integrációkat egy méretezhető és fenntartható keretrendszerrel helyettesíti. Az olyan platformok, mint a Replit, a Codeium és a Sourcegraph azt tervezik, hogy támogatják az MCP-t, míg az olyan cégek, mint a Block és az Apollo, már integrálták azt rendszereikbe.
A jól ismert vállalati eszközökhöz, például a Google Drive, a Slack és a GitHubhoz előre beépített szerverekkel, valamint az éles szerverek telepítéséhez szükséges eszközkészletek kiadásával az Anthropic elérhetővé tette az MCP-t a fejlesztők számára. Az MCP segítségével összekapcsolható a Claude chatbot az Anthropics [Claude Enterprise] felhasználóinak belső rendszereivel (https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) előfizetés.
Az egyes adatforrásokhoz tartozó külön interfészekre vonatkozó követelmény megszüntetésével az MCP bevezetése felgyorsíthatja az AI-integrációs erőfeszítéseket. Az AI-rendszerek képesek lehetnek megőrizni az eszközök és információk kontextusát az ökoszisztéma növekedésével, ami következetesebb és hatékonyabb tervezést eredményez.
Mindazonáltal, hogy az MCP-t, különösen a versenytársak milyen mértékben alkalmazzák, meghatározza a sikerét. A ChatGPT szabadalmazott „Work with Apps” funkciójával például az OpenAI más stratégiát alkalmazott. Ez a funkció összekapcsolja a modellt bizonyos kódolóeszközökkel, és potenciálisan kiterjeszthető más alkalmazásokra. Az OpenAI stratégiája azonban továbbra is zárt és partnerközpontú.
Bár az Anthropic azt állítja, hogy az MCP nagymértékben javíthatja az AI-rendszerek kontextuális képességeit, például javíthatja a megértést a kódolás során, ezeket az állításokat még nem támasztották alá konkrét hivatkozások. Teljesítménye és hosszú távú hatásai még nem ismertek.
_Átveszi az irányítást az AI-alapú megoldások felett a [Data Sciene és az AI] elsajátításával (https://codelabsacademy.com/courses/data-science-and-ai) a Code Labs Academy címen.