Model Context Protocol (MCP): Anthropic upraszcza połączenia AI z systemami danych

Model Context Protocol (MCP): Anthropic upraszcza połączenia AI z systemami danych
26 listopada 2024 r

Standard open source o nazwie Model Context Protocol (MCP) został ujawniony przez Anthropic w celu ulepszenia sposobu, w jaki asystenci AI komunikują się i łączą z systemami danych. Protokół ma na celu przezwyciężenie wad modeli AI, które często działają niezależnie od dużych źródeł danych i wymagają unikalnych integracji dla każdego nowego systemu. MCP oferuje kompleksowe rozwiązanie, które umożliwia chatbotom i innym aplikacjom opartym na sztucznej inteligencji łatwy dostęp do danych w środowiskach programistycznych, narzędziach i repozytoriach treści.

Wykorzystując „serwery MCP” do obsługi danych i „klientów MCP” do integracji przepływów pracy lub aplikacji, protokół umożliwia programistom ustanawianie dwukierunkowych połączeń między źródłami danych i aplikacjami. Ta standaryzacja mogłaby usprawnić procedury rozwoju poprzez zastąpienie rozłącznych integracji skalowalnymi i trwałymi ramami. Platformy takie jak Replit, Codeium i Sourcegraph planują dodać obsługę MCP, podczas gdy firmy takie jak Block i Apollo już zintegrowały ją ze swoimi systemami.

Dzięki wstępnie zbudowanym serwerom dla dobrze znanych narzędzi dla przedsiębiorstw, takich jak Google Drive, Slack i GitHub, a także planom wydania zestawów narzędzi do instalowania serwerów produkcyjnych, Anthropic udostępnił MCP programistom. MCP można wykorzystać do połączenia chatbota Claude z wewnętrznymi systemami użytkowników [Claude Enterprise] firmy Anthropic(https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) subskrypcja.

Usuwając wymóg stosowania oddzielnych interfejsów dla każdego źródła danych, przyjęcie MCP mogłoby przyspieszyć wysiłki na rzecz integracji sztucznej inteligencji. Systemy sztucznej inteligencji mogą być w stanie zachować kontekst narzędzi i informacji w miarę rozwoju ekosystemu, co skutkowałoby bardziej spójnym i wydajnym projektem.

Jednakże stopień, w jakim MCP zostanie przyjęte, szczególnie przez konkurencję, zadecyduje o jego sukcesie. Na przykład dzięki zastrzeżonej funkcji „Praca z aplikacjami” dla ChatGPT, OpenAI przyjęła inną strategię. Ta funkcjonalność łączy model z określonymi narzędziami do kodowania i może potencjalnie zostać rozszerzona na inne aplikacje. Strategia OpenAI pozostaje jednak zamknięta i skupiona na partnerach.

Chociaż Anthropic twierdzi, że MCP może znacznie poprawić możliwości kontekstowe systemów sztucznej inteligencji, takie jak poprawa zrozumienia podczas kodowania, twierdzenia te nie zostały jeszcze poparte konkretnymi odniesieniami. Jego działanie i długoterminowe skutki są nadal nieznane.

Przejmij kontrolę nad rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji, opanowując Data Sciene i AI w Code Labs Academy.

Code Labs Academy © 2024 Wszelkie prawa zastrzeżone.