Model Context Protocol (MCP): Anthropic Menyederhanakan Koneksi AI ke Sistem Data

Model Context Protocol (MCP): Anthropic Menyederhanakan Koneksi AI ke Sistem Data
26 November 2024

Standar sumber terbuka yang disebut Model Context Protocol (MCP) telah diluncurkan oleh Anthropicdengan tujuan meningkatkan cara asisten AI berkomunikasi dan terhubung ke sistem data. Protokol ini bertujuan untuk mengatasi kelemahan model AI, yang sering kali beroperasi secara independen dari sumber data besar dan memerlukan integrasi unik untuk setiap sistem baru. MCP menawarkan solusi komprehensif yang memungkinkan chatbots dan aplikasi bertenaga AI lainnya mengakses data dengan mudah di lingkungan pengembangan, alat, dan repositori konten.

Dengan menggunakan "server MCP" untuk melayani data dan "klien MCP" untuk mengintegrasikan alur kerja atau aplikasi, protokol ini memungkinkan pengembang untuk membuat koneksi dua arah antara sumber data dan aplikasi. Standardisasi ini dapat menyederhanakan prosedur pembangunan dengan menggantikan integrasi yang terputus-putus dengan kerangka kerja yang terukur dan berkelanjutan. Platform seperti Replit, Codeium, dan Sourcegraph berencana menambahkan dukungan untuk MCP, sementara perusahaan seperti Block dan Apollo telah mengintegrasikannya ke dalam sistem mereka.

Dengan server bawaan untuk alat perusahaan terkenal seperti Google Drive, Slack, dan GitHub, serta rencana untuk merilis perangkat untuk memasang server produksi, Anthropic telah membuat MCP tersedia bagi pengembang. MCP dapat digunakan untuk menghubungkan chatbot Claude ke sistem internal untuk pengguna [Claude Enterprise] Anthropic(https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) berlangganan.

Dengan menghilangkan persyaratan antarmuka terpisah untuk setiap sumber data, penerapan MCP dapat mempercepat upaya integrasi AI. Sistem AI mungkin dapat mempertahankan konteks alat dan informasi seiring pertumbuhan ekosistem, sehingga menghasilkan desain yang lebih konsisten dan efisien.

Namun, sejauh mana MCP diadopsi, khususnya oleh para pesaingnya, akan menentukan keberhasilannya. Misalnya, dengan fungsi “Bekerja dengan Aplikasi” untuk ChatGPT, OpenAI telah mengadopsi strategi yang berbeda. Fungsionalitas ini menghubungkan model ke alat pengkodean tertentu dan berpotensi diperluas ke aplikasi lain. Namun, strategi OpenAI tetap tertutup dan berfokus pada mitra.

Meskipun Anthropic mengklaim bahwa MCP dapat meningkatkan kemampuan kontekstual sistem AI secara signifikan, seperti meningkatkan pemahaman saat coding, klaim tersebut belum didukung oleh referensi spesifik. Kinerja dan efek jangka panjangnya masih belum diketahui.

Kendalikan solusi yang didukung AI dengan menguasai Data Sciene dan AI di Code Labs Academy.

Code Labs Academy © 2024 Semua hak dilindungi undang-undang.