26 พฤศจิกายน 2024
มาตรฐานโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า Model Context Protocol (MCP) ได้รับการเปิดเผยโดย Anthropicโดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงวิธีที่ผู้ช่วย AI สื่อสารและเชื่อมต่อกับระบบข้อมูล โปรโตคอลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเอาชนะข้อเสียของโมเดล AI ซึ่งมักจะทำงานโดยอิสระจากแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ และต้องมีการบูรณาการเฉพาะสำหรับแต่ละระบบใหม่ MCP นำเสนอโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้แชทบอทและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI อื่นๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลในสภาพแวดล้อมการพัฒนา เครื่องมือ และที่เก็บเนื้อหาได้อย่างง่ายดาย
ด้วยการใช้ "เซิร์ฟเวอร์ MCP" เพื่อให้บริการข้อมูลและ "ไคลเอนต์ MCP" เพื่อรวมเวิร์กโฟลว์หรือแอปพลิเคชัน โปรโตคอลดังกล่าวช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างการเชื่อมต่อแบบสองทิศทางระหว่างแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันได้ มาตรฐานนี้สามารถปรับปรุงขั้นตอนการพัฒนาให้ดีขึ้นได้โดยการแทนที่กรอบการทำงานที่ปรับขนาดได้และยั่งยืนสำหรับการบูรณาการที่ไม่ต่อเนื่องกัน แพลตฟอร์มอย่าง Replit, Codeium และ Sourcegraph วางแผนที่จะเพิ่มการรองรับ MCP ในขณะที่บริษัทอย่าง Block และ Apollo ได้รวมเข้ากับระบบของตนแล้ว
ด้วยเซิร์ฟเวอร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับเครื่องมือระดับองค์กรที่มีชื่อเสียง เช่น Google Drive, Slack และ GitHub ตลอดจนแผนที่จะเผยแพร่ชุดเครื่องมือสำหรับการติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานจริง Anthropic ทำให้ MCP พร้อมใช้งานสำหรับนักพัฒนา MCP สามารถใช้เพื่อเชื่อมโยงแชทบอทของ Claude กับระบบภายในสำหรับผู้ใช้ [Claude Enterprise] ของ Anthropic (https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) สมัครสมาชิก
การนำ MCP มาใช้สามารถเร่งความพยายามในการบูรณาการ AI ได้โดยการนำข้อกำหนดสำหรับอินเทอร์เฟซที่แยกจากกันสำหรับแหล่งข้อมูลแต่ละแห่งออก ระบบ AI อาจสามารถรักษาบริบทของเครื่องมือและข้อมูลได้ในขณะที่ระบบนิเวศเติบโตขึ้น ซึ่งจะส่งผลให้การออกแบบมีความสอดคล้องและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม ขอบเขตที่ MCP ถูกนำมาใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยคู่แข่ง จะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จ ด้วยฟังก์ชัน “Work with Apps” ที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับ ChatGPT เป็นต้น OpenAI ได้นำกลยุทธ์ที่แตกต่างออกไป ฟังก์ชันการทำงานนี้จะเชื่อมโยงโมเดลกับเครื่องมือการเขียนโค้ดเฉพาะ และอาจขยายไปยังแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้ อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์ของ OpenAI ยังคงปิดและมุ่งเน้นไปที่พันธมิตร
แม้ว่า Anthropic จะอ้างว่า MCP สามารถปรับปรุงความสามารถตามบริบทของระบบ AI ได้อย่างมาก เช่น การปรับปรุงความเข้าใจเมื่อเขียนโค้ด แต่การกล่าวอ้างเหล่านี้ยังไม่ได้รับการสนับสนุนโดยการอ้างอิงที่เฉพาะเจาะจง ประสิทธิภาพและผลกระทบระยะยาวยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด
ควบคุมโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยการเรียนรู้อย่างเชี่ยวชาญ Data Sciene และ AI at Code Labs Academy.