Моделният контекстен протокол (MCP) бързо се превръща в основен стандарт за следващото поколение приложения, задвижвани от изкуствен интелект. Разработен от Anthropic в края на 2024 г. и пуснат като отворен стандарт, MCP има за цел да реши основен проблем в екосистемата на изкуствения интелект: как безпроблемно и сигурно да се свържат големите езикови модели (LLM) и AI агентите с широкия и постоянно променящ се свят на реални данни, инструменти и услуги.
Anthropic обяснява, че с подобряването на AI асистентите и големите езикови модели зад тях, ‘дори и най-сложните модели са ограничени от изолацията си от данни - заседнали зад информационни острови и остарели системи. Всеки нов източник на данни изисква своя собствена реализация, което затруднява мащабирането на наистина свързани системи.’
MCP е отговорът, който Anthropic предлага. Компанията твърди, че ще предостави ‘универсален, отворен стандарт за свързване на AI системи с източници на данни, заменяйки фрагментираните интеграции с единен протокол.’
MCP: Универсален адаптер за AI данни
Според мен MCP е универсален адаптер за AI данни. Както казва Aisera, компания, фокусирана върху изкуствения интелект, можете да разглеждате MCP като ‘USB-C порт за AI’. Точно както USB-C стандартизира начина, по който свързваме устройства, MCP стандартизира начина, по който AI моделите взаимодействат с външни системи. С други думи, изпълнителният директор на Linux Foundation, Джим Землин, описва MCP като ‘превръщащ се в основен комуникационен слой за AI системи, подобно на HTTP за мрежата.’
По-конкретно, MCP дефинира стандартен протокол, базиран на JSON-RPC 2.0, който позволява на AI приложенията да извикват функции, да извличат данни и да използват подсказки от всеки съвместим инструмент, база данни или услуга чрез единен, сигурен интерфейс.
Архитектура и компоненти на MCP
Той постига това, като следва клиент-сървър архитектура с няколко ключови компонента. Това са:
- Хост (Host): AI-задвижвано приложение, което се нуждае от достъп до външни данни (например, Claude Desktop, интегрирана среда за разработка (IDE), чатбот).
- Клиент (Client): Управлява специална, състояниева връзка с един MCP сървър, обработва комуникацията и преговорите за възможности.
- Сървър (Server): Излага специфични функционалности чрез MCP протокола - инструменти (функции), ресурси (данни) и подсказки, свързващи се с локални или отдалечени източници на данни.
- Основен протокол (Base protocol): Стандартизиран слой за предаване на съобщения (JSON-RPC 2.0) гарантира, че всички компоненти комуникират надеждно и сигурно.
Тази архитектура превръща ‘M×N проблема за интегриране’ (където M AI приложения трябва да се свържат с N инструменти, което изисква M×N персонализирани конектора) в по-простия ‘M+N проблем’. Следователно всеки инструмент и приложение трябва да поддържат MCP само веднъж, за да се постигне оперативна съвместимост. Това наистина може да спести време на разработчиците.
Как работи MCP
Първо, когато AI приложението стартира, то стартира MCP клиент, като всеки клиент се свързва с различен MCP сървър. Тези клиенти договарят версии на протокола и възможности. След като се установи връзка с клиент, той прави заявка към сървъра за налични инструменти, ресурси и подсказки.
С установена връзка, AI моделът вече има достъп до данни и функционалности в реално време от сървъра, което динамично актуализира неговия контекст. Това означава, че MCP позволява на AI чатботовете да имат достъп до най-новите данни в реално време, вместо да разчитат на предварително индексирани набори от данни, вграждания или кеширана информация в LLM.
Следователно, когато поискате от AI да изпълни задача (например, ‘Какви са последните цени на полетите от Ню Йорк до Лос Анджелис?’), AI ще пренасочи заявката чрез MCP клиента към съответния сървър. След това сървърът изпълнява функцията, връща резултатите и AI включва тези най-нови данни в отговора ви.
Освен това, MCP позволява на AI моделите да откриват и използват нови инструменти по време на изпълнение. Това означава, че вашият AI агент може да се адаптира към нови задачи и среди, без да са необходими значителни промени в кода или преобучение на машинното обучение (ML).
Накратко, MCP заменя фрагментираните, персонализирани интеграции с единен, отворен протокол. Това означава, че разработчиците трябва да внедрят MCP само веднъж, за да свържат AI модела с всеки съвместим източник на данни или инструмент, което значително намалява сложността на интеграцията и режийните разходи за поддръжка. Това улеснява живота на разработчиците.
Още по-директно е, че можете да използвате AI, за да генерирате MCP код и да решавате предизвикателствата при внедряването.
Основни предимства на MCP
Ето какво предлага MCP:
Унифицирана и стандартизирана интеграция: MCP действа като универсален протокол, позволяващ на разработчиците да свързват своите услуги, API и източници на данни към всеки AI клиент (например чатбот, IDE или персонализиран агент) чрез единен стандартизиран интерфейс.
Двупосочна комуникация и богати взаимодействия: MCP поддържа сигурна, в реално време, двупосочна комуникация между AI модели и външни системи, позволявайки не само извличане на данни, но и извикване на инструменти и изпълнение на операции.
Мащабируемост и повторна употреба на екосистемата: След като внедрите MCP за дадена услуга, всеки MCP-съвместим AI клиент може да я осъществи достъп, насърчавайки екосистема от повторно използваеми конектори и ускорявайки приемането.
Съгласуваност и оперативна съвместимост: MCP налага последователни JSON формати за заявки/отговори. Това улеснява отстраняването на грешки, поддръжката и разширяването на интеграциите, независимо от основната услуга или AI модел. Това също така означава, че интеграцията остава надеждна, дори ако превключвате модели или добавяте нови инструменти.
Подобрена сигурност и контрол на достъпа: MCP е проектиран със сигурност в ума, поддържайки криптиране, фин контрол на достъпа и одобрение на потребителите за чувствителни операции. Можете също така да хоствате MCP сървъри сами, което ви позволява да запазите данните вътрешни.
Съкратено време за разработка и поддръжка: Като избягват фрагментирани, еднократни интеграции, разработчиците могат да спестят време за настройка и текуща поддръжка, което им позволява да се съсредоточат върху по-високо ниво логика на приложението и иновации. Освен това, ясното разделение между логиката на агента и функциите на бекенда прави кодовата база по-модулна и по-лесна за поддръжка.
Приемане и бъдещи перспективи на MCP
Най-важното за всеки стандарт е: ‘Ще го приемат ли хората?’ Само няколко месеца по-късно отговорът е силен и ясен: Да. OpenAI добави поддръжка за него през март 2025 г. На 9 април лидерът на Google DeepMind, Демис Хасабис, изрази подкрепа. Главният изпълнителен директор на Google, Сундар Пичай, бързо се съгласи. Други компании, включително Microsoft, Replit и Zapier, последваха примера.
Това не са само приказки. Появява се нарастваща библиотека от предварително изградени MCP конектори. Например, Docker наскоро обяви, че ще поддържа MCP чрез MCP Directory. По-малко от шест месеца след стартирането на MCP, директорията вече съдържа над 100 MCP сървъра от компании като Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch и други.
В допълнение към това, до което Docker има достъп, вече има стотици MCP сървъри. Те могат да се използват за задачи като:
- Чатботове за поддръжка на клиенти: AI асистентите могат да имат достъп до CRM данни, информация за продукти и заявки за поддръжка в реално време, предоставяйки точна, контекстуална помощ.
- Търсене в предприятието с AI: AI може да търси в хранилища за документи, бази данни и облачни хранилища и да свързва отговорите със съответните им изходни документи.
- Инструменти за разработчици: Асистентите за кодиране могат да взаимодействат с CVS и други системи за контрол на версиите, инструменти за проследяване на проблеми и документация.
- AI агенти: Разбира се, автономните агенти могат да планират многостъпкови задачи, да изпълняват действия от името на потребителите и да се адаптират към променящите се нужди, като използват свързани с MCP инструменти и данни.
Истинският въпрос е за какво не може да се използва MCP.
MCP представлява промяна на парадигмата: от изолиран, статичен AI към дълбоко интегрирани, контекстно-зависими и способни за действие системи. С узряването на протокола, той ще подкрепи ново поколение AI агенти и асистенти, които могат безопасно, ефективно и мащабно да разсъждават, действат и да си сътрудничат в целия спектър от цифрови инструменти и данни.
Не съм виждал технология, която да се развива толкова бързо от първия взрив на генеративния AI през 2022 г. Но това, което наистина ми напомня, е появата на Kubernetes преди повече от десетилетие. По онова време много хора смятаха, че ще има надпревара при оркестраторите на контейнери, като почти забравени програми като Swarm и Mesosphere. Знаех от самото начало, че Kubernetes ще бъде победител.
И така, правя прогнозата си сега. MCP ще бъде връзката на AI, която ще отключи пълния потенциал на AI в предприятието, облака и отвъд.