26 листопада 2024 року
Стандарт з відкритим вихідним кодом під назвою Model Context Protocol (MCP) був представлений Anthropic /)з метою покращення способу спілкування помічників ШІ та підключення до систем даних. Метою протоколу є подолання недоліків моделей AI, які часто працюють незалежно від великих джерел даних і вимагають унікальної інтеграції для кожної нової системи. MCP пропонує комплексне рішення, яке дозволяє чат-ботам та іншим додаткам на основі ШІ легко отримувати доступ до даних у середовищах розробки, інструментах і сховищах вмісту.
Використовуючи «сервери MCP» для обслуговування даних і «клієнтів MCP» для інтеграції робочих процесів або додатків, протокол дозволяє розробникам встановлювати двонаправлені з’єднання між джерелами даних і додатками. Ця стандартизація могла б оптимізувати процедури розробки, замінивши розрізнені інтеграції масштабованою та стійкою структурою. Такі платформи, як Replit, Codeium і Sourcegraph, планують додати підтримку MCP, а такі компанії, як Block і Apollo, вже інтегрували його у свої системи.
Маючи попередньо зібрані сервери для відомих корпоративних інструментів, таких як Google Drive, Slack і GitHub, а також плануючи випустити набори інструментів для встановлення робочих серверів, Anthropic зробив MCP доступним для розробників. MCP можна використовувати для підключення чат-бота Claude до внутрішніх систем для користувачів Anthropic Claude Enterprise підписка.
Усунувши вимогу щодо окремих інтерфейсів для кожного джерела даних, впровадження MCP може прискорити зусилля з інтеграції ШІ. Системи штучного інтелекту можуть зберігати контекст інструментів та інформації в міру зростання екосистеми, що призведе до більш послідовного та ефективного дизайну.
Однак від того, якою мірою буде прийнятий MCP, особливо його конкурентами, буде залежати його успіх. Наприклад, за допомогою своєї фірмової функції «Робота з програмами» для ChatGPT OpenAI прийняв іншу стратегію. Ця функціональність пов’язує модель з окремими інструментами кодування та потенційно може бути розширена для інших програм. Однак стратегія OpenAI залишається закритою та орієнтованою на партнерів.
Незважаючи на те, що Anthropic стверджує, що MCP може значно покращити контекстні можливості систем штучного інтелекту, наприклад покращити розуміння під час кодування, ці заяви ще не підтверджені конкретними посиланнями. Його ефективність і довгострокові наслідки досі невідомі.
Візьміть під контроль рішення на основі ШІ, опанувавши Data Sciene та ШІ на Code Labs Academy.