В сферата на изкуствения интелект (ИИ), новите акроними се появяват постоянно, предизвиквайки объркване. Сред тях, протоколът за контекст на модела (MCP) постепенно се откроява, особено след Google Cloud Next, предизвиквайки широк интерес. И така, какво точно е MCP? И защо е толкова важен за бъдещето на ИИ?
Произход и определение на MCP
MCP е предложен за първи път от Anthropic, пионер в областта на изкуствения интелект, през ноември 2024 г., с цел да реши предизвикателствата, пред които са изправени предприятията и разработчиците при достъп до данни, разпръснати в различни хранилища. Накратко, MCP предлага стандартизиран начин за свързване на моделите на изкуствен интелект към различни източници на данни и инструменти, като по този начин се избягва необходимостта от проектиране и внедряване на множество интеграционни решения.
Риа Козлов, вицепрезидент по продуктите на Cloudflare, сравнява MCP с HTTP от началото на 90-те години на миналия век, вярвайки, че той има потенциала да революционизира начина, по който хората си взаимодействат с бизнеса и услугите, и да стимулира изцяло нови бизнес модели.
Официалният уебсайт на MCP го оприличава на USB-C порт за приложенията на изкуствения интелект, предлагайки стандартизиран начин за свързване на устройства към различни периферни устройства и аксесоари, като по този начин се опростява процесът на достъп до данни.
MCP като фактор за разширяване на възможностите на ИИ
Значението на MCP далеч надхвърля опростяването на достъпа до данни. Той ще се превърне в ключов инструмент за насърчаване на бъдещото развитие на агентите на изкуствения интелект. Козлов отбелязва, че MCP ефективно ще даде възможност на агентите на изкуствения интелект да работят по-автономно и да изпълняват задачи от името на потребителите.
В ерата на агентите на изкуствения интелект трябва да обучим и внедрим специализиран изкуствен интелект, способен да решава сложни проблеми. За да се постигне тази цел, агентите на изкуствения интелект трябва да имат достъп до правилните данни от различни back-end системи в точното време. Амин Вахдат, вицепрезидент и генерален мениджър на Google Cloud за машинно обучение, системи и облак, обяснява, че back-end системите тук включват бази данни и системи за съхранение на данни като AlloyDB, Cloud SQL и Google Cloud Spanner.
Освен това Бен Фласт, директор управление на продуктите в MongoDB и експерт по изкуствен интелект на компанията, вярва, че MCP може също да извлича данни от REST API или всяка услуга, която може да публикува програмен интерфейс.
Фласт подчертава, че MCP ще играе две основни роли в развитието на изкуствения интелект. Първо, разработка на агенти, MCP ще се използва за подпомагане на достъпа до необходимите данни, за да се улесни генерирането на код и автоматизацията. Второ, MCP може също да предостави необходимата контекстна информация на работещи агенти и големи езикови модели (LLM), позволявайки на изкуствения интелект да взаимодейства с различни системи.
Фласт добавя, че в момента най-важното е да се определи какво точно трябва да получат агентите от базите данни на приложенията, например какви възможности за съхранение или памет са им необходими, за да отговорят на изискванията за производителност.
Свързване на ИИ чрез MCP
Агентите на изкуствения интелект се нуждаят не само от непрекъснат вход на данни, но и от комуникация помежду си. MCP може да се използва за постигане на взаимосвързаност между агентите. Козлов отбелязва, че вече има разработчици, които започват да изграждат агенти, които могат да използват MCP за ‘разговор’ с други агенти.
В същото време Google Cloud предложи свой собствен стандарт, а именно протокола Agent2Agent. Вахдат обяснява, че MCP и A2A се допълват взаимно. MCP позволява достъп до данни по открит и стандартизиран начин, докато A2A позволява оперативна съвместимост между различни агенти. MCP може да се разглежда като връзка между модел и данни, докато A2A може да се разглежда като връзка между агент и агент. Комбинирането на двете може да улесни и да направи по-ефективно изграждането на по-мощни агенти.
Кривата на приемане на MCP
Въпреки че протоколът MCP е все още нов, Козлов и Фласт казват, че той бързо набира скорост, подобно на други технологии в областта на изкуствения интелект.
Фласт отбелязва, че дори най-големият конкурент на Anthropic, OpenAI, е решил да добави поддръжка за MCP. Въпреки че протоколът беше пуснат едва през ноември 2024 г., вече са изградени хиляди MCP сървъри.
Cloudflare наскоро се присъедини към редиците на MCP сървърите, като добави функция за отдалечен MCP сървър към своята платформа за разработчици. Козлов заключава, че Cloudflare прави това, за да позволи на разработчиците и организациите да бъдат една крачка напред и да се подготвят за бъдещото развитие на MCP, тъй като те очакват това да бъде важен изцяло нов модел на взаимодействие, подобно на мобилния интернет.
В заключение, MCP, като нововъзникваща сила в областта на изкуствения интелект, има огромен потенциал. Той опростява достъпа до данни, дава възможност на агентите на изкуствения интелект и насърчава взаимосвързаността между изкуствения интелект. Тъй като MCP продължава да се развива и усъвършенства, имаме основание да вярваме, че той ще играе все по-важна роля в бъдещото развитие на изкуствения интелект.
Задълбочен анализ на техническите детайли на MCP
За да разберем по-пълно MCP, трябва да се задълбочим в неговите технически детайли. В основата на MCP е неговият стандартизиран протокол, който определя как моделите на изкуствения интелект взаимодействат с различни източници на данни. Протоколът включва следните ключови компоненти:
- Конектори за данни: Конекторите за данни са основният компонент на MCP и са отговорни за свързването на моделите на изкуствения интелект към различни източници на данни. Конекторите за данни могат да поддържат различни източници на данни, включително бази данни, API и файлови системи.
- Трансформатори на данни: Трансформаторите на данни са отговорни за трансформирането на данните от различни източници на данни във формат, който може да бъде разбран от моделите на изкуствения интелект. Трансформаторите на данни могат да извършват различни операции за трансформиране на данни, включително преобразуване на типове данни, преобразуване на формати на данни и почистване на данни.
- Управление на метаданни: Управлението на метаданни е отговорно за управлението на информацията за метаданните, свързана с източниците на данни. Информацията за метаданните включва името, описанието, местоположението и правата за достъп до източника на данни.
Чрез тези компоненти MCP постига безпроблемна връзка между моделите на изкуствения интелект и различните източници на данни, като по този начин опростява процеса на достъп до данни.
Сценарии на приложение на MCP
Сценариите на приложение на MCP са много широки и могат да се прилагат в различни приложения на изкуствения интелект. Ето някои типични сценарии на приложение:
- Обработка на естествен език: В областта на обработката на естествен език (NLP), MCP може да се използва за свързване на големи езикови модели (LLM) към различни източници на текстови данни, като по този начин се подобрява производителността на LLM. Например, LLM може да бъде свързан към база данни с новинарски статии, източници на данни от социални медии и източници на данни с отзиви на клиенти, което позволява на LLM да разбира и генерира по-добре текст.
- Компютърно зрение: В областта на компютърното зрение MCP може да се използва за свързване на модели за разпознаване на изображения към различни източници на данни с изображения, като по този начин се подобрява точността на моделите за разпознаване на изображения. Например, моделът за разпознаване на изображения може да бъде свързан към база данни с изображения, камери и видео потоци, което позволява на модела за разпознаване на изображения да разпознава по-добре изображенията.
- Системи за препоръки: В областта на системите за препоръки MCP може да се използва за свързване на модели за препоръки към различни източници на данни за поведението на потребителите и източници на данни за продукти, като по този начин се подобрява степента на персонализация на системите за препоръки. Например, моделът за препоръки може да бъде свързан към историята на сърфиране на потребителите, историята на покупките и данните за атрибутите на продуктите, което позволява на системата за препоръки да препоръчва по-точно продукти, които интересуват потребителите.
- Финансов анализ: В областта на финансовия анализ MCP може да се използва за свързване на модели за финансов анализ към различни източници на финансови данни, като по този начин се подобрява точността на финансовия анализ. Например, моделът за финансов анализ може да бъде свързан към данни за фондовия пазар, данни за икономически показатели и данни за финансовите отчети на компаниите, което позволява на модела за финансов анализ да прогнозира по-точно пазарните тенденции.
Предизвикателства и бъдещо развитие на MCP
Въпреки че MCP има огромен потенциал, той е изправен пред някои предизвикателства. Ето някои от основните предизвикателства:
- Стандартизация: MCP все още е нововъзникващ протокол и трябва да бъде допълнително стандартизиран, за да се гарантира оперативна съвместимост между продуктите на различните производители.
- Сигурност: MCP трябва да осигури мощни механизми за сигурност, за да защити сигурността на източниците на данни и да предотврати неоторизиран достъп.
- Производителност: MCP трябва да осигури високопроизводителен достъп до данни, за да отговори на нуждите на приложенията на изкуствения интелект.
За да се отговори на тези предизвикателства, бъдещите насоки за развитие на MCP включват:
- Допълнителна стандартизация: Насърчаване на процеса на стандартизация на MCP, за да се гарантира оперативна съвместимост между продуктите на различните производители.
- Укрепване на сигурността: Укрепване на сигурността на MCP, осигуряване на мощни механизми за сигурност, за да се защити сигурността на източниците на данни.
- Подобряване на производителността: Подобряване на производителността на MCP, осигуряване на високопроизводителен достъп до данни, за да се отговори на нуждите на приложенията на изкуствения интелект.
- Разширяване на сценариите на приложение: Разширяване на сценариите на приложение на MCP, прилагане на MCP в повече приложения на изкуствения интелект.
В заключение, MCP, като нововъзникваща сила в областта на изкуствения интелект, има огромен потенциал. Тъй като MCP продължава да се развива и усъвършенства, имаме основание да вярваме, че той ще играе все по-важна роля в бъдещото развитие на изкуствения интелект.