Ngày 26 tháng 11 năm 2024
Một tiêu chuẩn nguồn mở có tên là Model Context Protocol (MCP) đã được Anthropicvới mục đích cải thiện cách trợ lý AI giao tiếp và kết nối với hệ thống dữ liệu. Giao thức này nhằm mục đích khắc phục nhược điểm của các mô hình AI, vốn thường hoạt động độc lập với các nguồn dữ liệu lớn và yêu cầu tích hợp riêng cho từng hệ thống mới. MCP cung cấp giải pháp toàn diện cho phép chatbot và các ứng dụng hỗ trợ AI khác dễ dàng truy cập dữ liệu trong môi trường phát triển, công cụ và kho nội dung.
Bằng cách sử dụng "máy chủ MCP" để phục vụ dữ liệu và "máy khách MCP" để tích hợp quy trình công việc hoặc ứng dụng, giao thức cho phép các nhà phát triển thiết lập kết nối hai chiều giữa các nguồn dữ liệu và ứng dụng. Tiêu chuẩn hóa này có thể hợp lý hóa các quy trình phát triển bằng cách thay thế một khuôn khổ bền vững và có thể mở rộng bằng các tích hợp rời rạc. Các nền tảng như Replit, Codeium và Sourcegraph có kế hoạch bổ sung hỗ trợ cho MCP, trong khi các công ty như Block và Apollo đã tích hợp nó vào hệ thống của họ.
Với các máy chủ dựng sẵn cho các công cụ doanh nghiệp nổi tiếng như Google Drive, Slack và GitHub, cũng như kế hoạch phát hành bộ công cụ để cài đặt máy chủ sản xuất, Anthropic đã cung cấp MCP cho các nhà phát triển. MCP có thể được sử dụng để liên kết chatbot Claude với các hệ thống nội bộ của người dùng [Claude Enterprise] của Anthropic(https://techcrunch.com/2024/09/04/anthropic-launches-claude-enterprise-plan-to-compete-with -openai/) đăng ký.
Bằng cách loại bỏ yêu cầu về giao diện riêng cho từng nguồn dữ liệu, việc áp dụng MCP có thể đẩy nhanh nỗ lực tích hợp AI. Hệ thống AI có thể bảo tồn bối cảnh của các công cụ và thông tin khi hệ sinh thái phát triển, điều này sẽ mang lại thiết kế nhất quán và hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, mức độ MCP được áp dụng, đặc biệt là bởi các đối thủ cạnh tranh, sẽ quyết định sự thành công của nó. Ví dụ: với chức năng “Làm việc với ứng dụng” độc quyền dành cho ChatGPT, OpenAI đã áp dụng một chiến lược khác. Chức năng này liên kết mô hình với các công cụ mã hóa cụ thể và có khả năng được mở rộng sang các ứng dụng khác. Tuy nhiên, chiến lược của OpenAI vẫn khép kín và tập trung vào đối tác.
Mặc dù Anthropic tuyên bố rằng MCP có thể cải thiện đáng kể khả năng theo ngữ cảnh của các hệ thống AI, chẳng hạn như cải thiện khả năng hiểu khi mã hóa, nhưng những tuyên bố này vẫn chưa được hỗ trợ bởi các tài liệu tham khảo cụ thể. Hiệu suất và tác dụng lâu dài của nó vẫn chưa được biết.
Kiểm soát các giải pháp do AI cung cấp bằng cách thành thạo Data Sciene and AI at Code Labs Academy.