Համատեքստի մոդելային արձանագրություն (MCP). Anthropic-ը պարզեցնում է AI կապերը տվյալների համակարգերին

Համատեքստի մոդելային արձանագրություն (MCP). Anthropic-ը պարզեցնում է AI կապերը տվյալների համակարգերին
Նոյեմբերի 26, 2024 թ

Model Context Protocol (MCP) բաց կոդով ստանդարտը ներկայացվել է Anthropic կողմից: /) Նպատակ ունենալով բարելավել AI օգնականների հաղորդակցման և տվյալների համակարգերին միանալու եղանակը: Արձանագրությունը նպատակ ունի հաղթահարել արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելների թերությունները, որոնք հաճախ գործում են տվյալների մեծ աղբյուրներից անկախ և պահանջում են եզակի ինտեգրումներ յուրաքանչյուր նոր համակարգի համար: MCP-ն առաջարկում է համապարփակ լուծում, որը թույլ է տալիս չաթ-բոտերին և AI-ով աշխատող այլ հավելվածներին հեշտությամբ մուտք գործել տվյալներ մշակման միջավայրերում, գործիքներից և բովանդակության պահեստներից:

Օգտագործելով «MCP սերվերներ»՝ տվյալների սպասարկման համար, և «MCP հաճախորդներ»՝ աշխատանքային հոսքերը կամ հավելվածները ինտեգրելու համար, արձանագրությունը թույլ է տալիս մշակողներին երկկողմանի կապեր հաստատել տվյալների աղբյուրների և հավելվածների միջև: Այս ստանդարտացումը կարող է պարզեցնել զարգացման ընթացակարգերը՝ փոխարինելով մասշտաբային և կայուն շրջանակը տարանջատված ինտեգրումներով: Պլատֆորմները, ինչպիսիք են Replit-ը, Codeium-ը և Sourcegraph-ը, նախատեսում են ավելացնել MCP-ի աջակցությունը, մինչդեռ Block-ի և Apollo-ի նման ընկերություններն արդեն ինտեգրել են այն իրենց համակարգերում:

Նախապես կառուցված սերվերներով հայտնի ձեռնարկությունների գործիքների համար, ինչպիսիք են Google Drive-ը, Slack-ը և GitHub-ը, ինչպես նաև արտադրական սերվերների տեղադրման գործիքների փաթեթներ թողարկելու պլաններով, Anthropic-ը MCP-ն հասանելի է դարձրել մշակողների համար: MCP-ն կարող է օգտագործվել Կլոդ չաթբոտը Anthropic-ի [Claude Enterprise]-ի օգտատերերի ներքին համակարգերին կապելու համար (https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with): -openai/) բաժանորդագրություն.

Վերացնելով յուրաքանչյուր տվյալների աղբյուրի համար առանձին ինտերֆեյսների պահանջը, MCP-ի ընդունումը կարող է արագացնել AI-ի ինտեգրման ջանքերը: AI համակարգերը կարող են պահպանել գործիքների և տեղեկատվության համատեքստը, քանի որ էկոհամակարգը մեծանում է, ինչը կհանգեցնի ավելի հետևողական և արդյունավետ դիզայնի:

Այնուամենայնիվ, MCP-ի ընդունման չափը, մասնավորապես նրա մրցակիցների կողմից, կորոշի դրա հաջողությունը: Օրինակ՝ ChatGPT-ի համար նախատեսված «Աշխատեք հավելվածների հետ» գործառույթով OpenAI-ն այլ ռազմավարություն է որդեգրել: Այս ֆունկցիոնալությունը կապում է մոդելը որոշակի կոդավորման գործիքների հետ և կարող է ընդլայնվել այլ հավելվածների վրա: Այնուամենայնիվ, OpenAI-ի ռազմավարությունը մնում է փակ և կենտրոնացած գործընկերների վրա:

Չնայած Anthropic-ը պնդում է, որ MCP-ն կարող է մեծապես բարելավել AI համակարգերի համատեքստային հնարավորությունները, ինչպիսիք են կոդավորման ժամանակ ըմբռնումը բարելավելը, այս պնդումները դեռ չեն հաստատվել հատուկ հղումներով: Դրա արդյունավետությունը և երկարաժամկետ ազդեցությունները դեռևս անհայտ են:

Վերահսկեք AI-ով աշխատող լուծումները՝ տիրապետելով Data Sciene and AI at Code Labs Academy:

Code Labs Academy © 2024 Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են.