Microsoft разширява AI оперативната съвместимост с пускането на два MCP сървъра
В значителна стъпка към подобряване на оперативната съвместимост в сферата на изкуствения интелект и взаимодействието с облачни данни, Microsoft представи две прегледни версии на сървъри, базирани на Model Context Protocol (MCP). Тази инициатива обещава да рационализира процеса на разработка и да намали нуждата от персонализирани конектори за разпръснати източници на данни.
Общ преглед на новите сървъри
Представянето на Azure MCP Server и Azure Database за PostgreSQL Flexible Server от Microsoft представлява ключова стъпка към по-интегрирана и ефикасна AI екосистема. Тези сървъри са проектирани да работят в тандем, осигурявайки цялостно решение за управление и достъп до различни Azure ресурси и бази данни.
Azure MCP Server
Azure MCP Server е проектиран да поддържа достъп до разнообразна гама от Azure услуги, включително:
- Azure Cosmos DB: Глобално разпределена, мултимоделна услуга за бази данни за изграждане на мащабируеми, високопроизводителни приложения.
- Azure Storage: Облачно решение за съхранение, което осигурява мащабируемо, трайно и сигурно съхранение за различни обекти от данни.
- Azure Monitor: Цялостно решение за наблюдение, което събира и анализира телеметрични данни от различни източници, предоставяйки представа за производителността и здравето на приложенията и инфраструктурата.
Тази широка поддръжка позволява на Azure MCP Server да обработва широк спектър от функции, като заявки към бази данни, управление на съхранението и анализ на логове. Предоставяйки унифициран интерфейс за тези услуги, Microsoft цели да опрости процеса на разработка и да намали сложността на интегрирането на различни Azure ресурси.
Azure Database за PostgreSQL Flexible Server
Azure Database за PostgreSQL Flexible Server е специално пригоден за операции с бази данни, фокусирайки се върху задачи като:
- Изброяване на бази данни и таблици: Предоставяне на цялостен преглед на схемата и структурата на базата данни.
- Изпълнение на заявки: Позволява на потребителите да извличат и манипулират данни, съхранени в базата данни.
- Модифициране на данни: Позволява на потребителите да актуализират, вмъкват и изтриват данни в базата данни.
Този сървър е проектиран да осигури гъвкава и мащабируема среда за работа с PostgreSQL бази данни в облака. Предлагайки специализиран сървър за операции с бази данни, Microsoft цели да предостави на разработчиците високопроизводителна и надеждна платформа за изграждане на приложения, базирани на данни.
Значението на MCP
Model Context Protocol (MCP) е стандартизиран протокол, предназначен да адресира предизвикателствата при достъпа до фрагментирани външни данни за AI модели. Разработен от AI компанията Anthropic и представен през ноември 2024 г., MCP цели да осигури унифицирана архитектура за AI приложения, за да взаимодействат с различни източници на данни и инструменти.
Адресиране на предизвикателството на фрагментацията
Едно от ключовите предизвикателства при разработването на AI приложения е необходимостта от достъп до данни от различни източници, всеки със свой уникален формат и изисквания за достъп. Тази фрагментация може да затрудни интегрирането на данни от различни източници и може значително да увеличи сложността на AI разработката.
MCP адресира това предизвикателство, като предоставя стандартизиран протокол за AI приложения, за да взаимодействат с външни източници на данни. Дефинирайки общ набор от интерфейси и формати на данни, MCP позволява на AI приложенията безпроблемно да имат достъп до данни от различни източници, без необходимост от потребителски конектори или трансформация на данни.
MCP архитектурата
MCP архитектурата е базирана на клиент-сървър модел, където AI приложенията действат като MCP клиенти, а източниците на данни или инструментите действат като MCP сървъри. Протоколът използва HTTP, за да установи стандартизиран комуникационен канал между клиенти и сървъри, позволявайки безпроблемно взаимодействие между AI приложения и външни източници на данни.
MCP архитектурата дефинира три ключови концепции:
- Инструменти: Представляват специфични функционалности или възможности, които могат да бъдат достъпни чрез MCP протокола.
- Ресурси: Представляват данни или файлове, които могат да бъдат достъпни или манипулирани чрез MCP протокола.
- Подкани: Представляват шаблони или инструкции, които могат да бъдат използвани, за да ръководят поведението на AI моделите.
Предоставяйки стандартизиран начин за достъп до тези ресурси и инструменти, MCP позволява на AI приложенията безпроблемно да се интегрират с външни източници на данни и да използват широк спектър от функционалности.
MCP като “USB-C” за AI
Концепцията за MCP като “USB-C интерфейс” за AI приложения е мощна аналогия, която подчертава способността на протокола да осигури стандартизиран и универсален начин за свързване на AI приложения към външни източници на данни и инструменти. Точно както USB-C се превърна в стандартен интерфейс за свързване на различни устройства към компютри, MCP цели да стане стандартен интерфейс за свързване на AI приложения към външни източници на данни.
Тази аналогия подчертава потенциала на MCP да отключи пълния потенциал на AI, като дава възможност за безпроблемен достъп до данни и инструменти, независимо от основната технология или формат. Предоставяйки унифициран и стандартизиран интерфейс, MCP може да помогне за разбиването на силозите за данни и да даде възможност на AI приложенията да използват по-широк спектър от ресурси.
Интегрирането на MCP от Microsoft
Microsoft е ранен последовател на MCP, признавайки неговия потенциал да подобри оперативната съвместимост и да опрости AI разработката. Компанията е интегрирала MCP в няколко от своите AI платформи и услуги, включително Azure AI Foundry и Azure AI Agent Service.
Интеграция с Azure AI Foundry
Azure AI Foundry е цялостна платформа за изграждане и разгръщане на AI решения. Интегрирайки MCP в Azure AI Foundry, Microsoft позволява на разработчиците безпроблемно да имат достъп до външни източници на данни и инструменти от рамките на платформата. Тази интеграция опростява процеса на разработка и позволява на разработчиците да се съсредоточат върху изграждането на AI модели и приложения, вместо върху управлението на свързаността на данни.
Интеграция с Azure AI Agent Service
Azure AI Agent Service е платформа за изграждане и разгръщане на интелигентни агенти. Интегрирайки MCP в Azure AI Agent Service, Microsoft дава възможност на агентите безпроблемно да взаимодействат с външни източници на данни и инструменти, позволявайки им да изпълняват по-широк спектър от задачи и да предоставят по-интелигентни отговори. Тази интеграция подобрява възможностите на AI агентите и ги прави по-ценни в различни приложения.
Сътрудничество с Anthropic
Microsoft също си сътрудничи с Anthropic, компанията, която разработи MCP, за да разработи C# SDK за протокола. Това сътрудничество демонстрира ангажимента на Microsoft да поддържа MCP и да улесни разработчиците да изграждат AI приложения, които използват протокола. C# SDK предоставя на разработчиците набор от инструменти и библиотеки, които опростяват процеса на взаимодействие с MCP сървъри и изграждане на MCP клиенти.
Стратегически последици за отдела CoreAI на Microsoft
Пускането на прегледните версии на Azure MCP Server и Azure Database за PostgreSQL Flexible Server е ключова стъпка в стратегията на отдела CoreAI на Microsoft за насърчаване на оперативната съвместимост в рамките на Azure екосистемата. Тази инициатива цели да подкрепи разнообразна гама от модели и инструменти, предоставяйки на разработчиците гъвкавостта да избират най-добрите решения за техните специфични нужди.
Насърчаване на оперативната съвместимост
Оперативната съвместимост е ключов фокус за отдела CoreAI на Microsoft, тъй като позволява на разработчиците безпроблемно да интегрират различни AI модели и инструменти, независимо от основната технология или доставчик. Насърчавайки оперативната съвместимост, Microsoft цели да създаде по-отворена и съвместна AI екосистема, където разработчиците могат лесно да споделят и използват повторно AI компоненти.
Подкрепа на разнообразна гама от модели и инструменти
Microsoft признава, че няма универсално решение за AI разработка. Различните приложения и случаи на употреба изискват различни модели и инструменти и разработчиците се нуждаят от гъвкавостта да избират решенията, които най-добре отговарят на техните специфични нужди. Подкрепяйки разнообразна гама от модели и инструменти, Microsoft цели да предостави на разработчиците свободата да иноватират и да изграждат авангардни AI решения.
Укрепване на Azure екосистемата
Насърчавайки оперативната съвместимост и подкрепяйки разнообразна гама от модели и инструменти, Microsoft цели да укрепи Azure екосистемата и да я превърне в платформата на избор за AI разработка. Azure екосистемата предоставя на разработчиците цялостен набор от инструменти и услуги за изграждане, разгръщане и управление на AI приложения и Microsoft се ангажира непрекъснато да подобрява платформата, за да отговори на развиващите се нуждина AI общността.
Ползи от използването на MCP сървъри
Въвеждането на Azure MCP Server и Azure Database за PostgreSQL Flexible Server предлага няколко ключови предимства за разработчици и организации, които искат да използват AI в своите приложения:
- Опростена разработка: Предоставяйки унифицирана архитектура и стандартизирани интерфейси, MCP намалява сложността на интегрирането на различни източници на данни и инструменти, опростявайки процеса на разработка и ускорявайки времето за пускане на пазара.
- Намалена персонализация: MCP елиминира необходимостта от потребителски конектори за разпръснати източници на данни, намалявайки количеството код, който разработчиците трябва да пишат и поддържат, и освобождавайки ресурси за други задачи.
- Подобрена оперативна съвместимост: MCP насърчава оперативната съвместимост между различни AI модели и инструменти, позволявайки на разработчиците безпроблемно да интегрират различни компоненти и да изграждат по-сложни и усъвършенствани AI приложения.
- Повишена ефективност: Предоставяйки стандартизиран начин за достъп до данни и инструменти, MCP повишава ефективността на AI разработката и разгръщането, позволявайки на разработчиците да се съсредоточат върху изграждането на иновативни решения, а не върху управлението на свързаността на данни.
- Подобрена мащабируемост: Azure MCP Server и Azure Database за PostgreSQL Flexible Server са проектирани да бъдат мащабируеми, позволявайки на организациите лесно да обработват увеличаващи се обеми данни и потребителски трафик, без да компрометират производителността.
- Спестяване на разходи: Намалявайки необходимостта от потребителски конектори и опростявайки процеса на разработка, MCP може да помогне на организациите да спестят пари за AI разработка и разгръщане.
Заключение
Пускането на Azure MCP Server и Azure Database за PostgreSQL Flexible Server от Microsoft бележи значителна стъпка напред в еволюцията на AI оперативната съвместимост. Прегръщайки Model Context Protocol и интегрирайки го в своята Azure екосистема, Microsoft дава възможност на разработчиците да изграждат по-свързани, ефикасни и мащабируеми AI приложения. Тази инициатива обещава да отключи нови възможности за AI иновации и да стимулира приемането на AI в широк спектър от индустрии и приложения.