MCP (Model Communication Protocol) протоколът, замислен от екипа на Anthropic, черпи вдъхновение от Language Server Protocol (LSP), за да стандартизира комуникацията между AI приложения и външни разширения. Неговият основен дизайн набляга на извикването на инструменти, управлявано от модели, пълен потребителски контрол и поддръжка за три типа взаимодействия: инструменти, ресурси и подкани. Протоколът използва JSON-RPC за двупосочна комуникация, допълва OpenAPI и е готов да се концентрира върху stateful взаимодействия и сигурна авторизация в бъдеще. Разработчиците могат да ускорят конструирането на сървъри с помощта на AI асистенция, като екологичното развитие насърчава сътрудничеството между компании и разнообразни сценарии на приложение.
Произход и Вдъхновение: Разрешаване на Предизвикателствата при Интеграция на AI Приложения
MCP протоколът възникна от необходимостта да се отговори на сложните MxN интеграционни предизвикателства, срещани в AI приложенията и техните разширения. Вдъхновен от Language Server Protocol (LSP), който революционизира интеграцията на редактори на код, Anthropic се стреми да създаде стандартизиран протокол, който да улесни безпроблемната комуникация и оперативна съвместимост между AI моделите и външните инструменти или услуги.
LSP протоколът служи като основополагащ елемент, позволяващ гладка комуникация между редакторите на код и езиковите сървъри. Тази функционалност предлага основни функции като автоматично довършване, откриване на грешки и навигация. Адаптирайки тази доказана стратегия към AI домейна, екипът на Anthropicразпозна потенциала за стандартизиран комуникационен протокол, който да опрости интегрирането на AI модели с широк набор от външни инструменти и услуги.
Целта беше да се рационализира предишно сложният и често ad-hoc процес на интегриране на AI приложения с външни ресурси. В отсъствието на стандартизиран протокол, разработчиците се сблъскваха с обезсърчителната задача да създават персонализирани интеграции за всеки инструмент или услуга, които желаеха да включат. Този подход беше не само отнемащ време, но и податлив на грешки и проблеми със съвместимостта. MCP протоколът се стреми да облекчи тези предизвикателства, като предоставя обща рамка за AI приложенията и външните разширения да комуникират и обменят данни.
Чрез установяване на стандартизиран протокол, MCP имаше за цел да намали сложността и режийните разходи, свързани с интегрирането на AI приложения с външни ресурси, като даде възможност на разработчиците да се съсредоточат върху изграждането на иновативни и въздействащи AI решения.
Основни Принципи на Дизайна: Овластяване на Потребителите и Моделите
Основният дизайн на MCP протокола се върти около три ключови принципа: извикване на инструменти, управлявано от модели, обвързване на ресурси и потребителски операции и непоколебим потребителски контрол.
- Извикване на Инструменти, Управлявано от Модели: Този принцип диктува, че инструментите трябва да се извикват изключително от AI модела, а не директно от потребителя (с изключение на целите на подканите). Това гарантира, че моделът запазва контрол над потока на изпълнение и може да организира използването на различни инструменти за постигане на своите цели. Чрез поверяване на модела с отговорността за извикване на инструменти, MCP протоколът позволява по-сложни и автоматизирани работни процеси.
- Обвързване на Ресурси и Потребителски Операции: Този принцип подчертава важността на свързването на ресурси със специфични потребителски операции. Това гарантира, че потребителите имат ясна видимост и контрол над ресурсите, до които AI моделът има достъп и манипулира. Чрез обвързване на ресурси с потребителски операции, MCP протоколът насърчава прозрачност и отчетност в AI взаимодействията.
- Непоколебим Потребителски Контрол: Този принцип подчертава важността на предоставянето на потребителите на пълен контрол над MCP операциите. Потребителите трябва да имат възможността да наблюдават, управляват и дори да отменят действията, предприети от AI модела. Това гарантира, че AI системите остават в съответствие с потребителските предпочитания и намерения.
Тези основни принципи на дизайна колективно допринасят за по-ориентирана към потребителя и прозрачна AI екосистема. Чрез овластяване на потребителите с контрол и гарантиране, че AI моделите работят по отговорен и отчетен начин, MCP протоколът насърчава доверие и увереност в AI технологията.
Допълваща Връзка с OpenAPI: Избор на Правилния Инструмент за Задачата
OpenAPI и MCP не са конкуриращи се технологии, а по-скоро допълващи се инструменти, които служат на различни цели. Ключът се крие в избора на най-подходящия инструмент за конкретната задача.
- MCP за Сложни Взаимодействия: MCP превъзхожда в сценарии, включващи богати взаимодействия между AI приложения. Способността му да обработва сложни работни процеси и да организира използването на множество инструменти го прави подходящ за задачи като автоматизирано вземане на решения, персонализирани препоръки и интелигентна автоматизация на процеси.
- OpenAPI за Анализ на Спецификации на API: OpenAPI блести, когато целта е да се даде възможност на моделите лесно да четат и интерпретират спецификации на API. Неговият стандартизиран формат и изчерпателна документация го правят идеален за задачи като извличане на данни, интеграция на услуги и разработка на приложения.
Чрез разбиране на силните страни на всеки протокол, разработчиците могат да вземат информирани решения за това кой инструмент да използват за дадена задача. В някои случаи хибриден подход може да бъде най-ефективен, като се използват силните страни както на MCP, така и на OpenAPI за постигане на оптимални резултати.
Бързо Конструиране с AI Асистенция: Рационализиране на Разработката на Сървъри
Кодирането с AI асистенция е безценен актив за ускоряване на конструирането на MCP сървъри. Чрез използване на силата на големи езикови модели (LLM), разработчиците могат значително да намалят времето и усилията, необходими за изграждане и разгръщане на MCP-съвместими сървъри.
- Генериране на Кодови Секции: По време на първоначалната фаза на разработка, разработчиците могат да подават кодови секции от MCP SDK в контекстния прозорец на LLM. След това LLM може да анализира тези секции и да генерира код за изграждане на сървъра. Този подход позволява на разработчиците бързо да установят основна сървърна рамка и да я повторят в следващите етапи.
- Оптимизация на Детайлите: Въпреки че LLM могат да осигурят солидна основа за разработка на сървъри, от съществено значение е да се прецизира и оптимизира генерираният код. Разработчиците трябва внимателно да прегледат кода, за да се уверят, че той отговаря на специфичните изисквания на тяхното приложение и се придържа към най-добрите практики за производителност и сигурност.
Чрез комбиниране на скоростта и ефективността на кодирането с AI асистенция с експертния опит на човешките разработчици, организациите могат да ускорят разработването и разгръщането на AI решения, базирани на MCP.
Бъдещи Направления: Прегръщане на Statefulness и Балансиране на Сложността
Бъдещето на AI приложенията, екосистемите и агентите все повече се сближава към statefulness. Тази промяна в парадигмата въвежда както възможности, така и предизвикателства, и е тема на продължаващи дебати в основния екип на Anthropic MCP.
- Предимства на Statefulness: Statefulness позволява на AI системите да поддържат и използват контекстуална информация в множество взаимодействия. Това позволява по-персонализирани, адаптивни и ефективни взаимодействия. Например, stateful AI асистент може да запомни минали разговори и предпочитания, предоставяйки по-подходящи и полезни отговори.
- Компромиси при Сложността: Въпреки че statefulness предлага множество ползи, то също така въвежда повишена сложност. Управлението и поддържането на състояние може да бъде предизвикателство, особено в разпределени и динамични среди. От решаващо значение е да се постигне баланс между ползите от statefulness и свързаната с него сложност.
Екипът на Anthropic се ангажира да проучи и адресира предизвикателствата, свързани с statefulness, като гарантира, че MCP протоколът може ефективно да поддържа stateful AI приложения, като същевременно поддържа своята лекота на използване и мащабируемост.
Развитие на Екосистемата: Насърчаване на Сътрудничеството и Отворените Стандарти
MCP протоколът е готов да се превърне в управляван от общността отворен стандарт, с принос от множество компании и разнообразен набор от приложения. Този съвместен подход ще гарантира, че протоколът остава релевантен и адаптивен към развиващите се нужди на AI общността.
- Принос от Множество Компании: Участието на множество компании в разработването на MCP протокола насърчава иновациите и гарантира, че протоколът отразява широк спектър от гледни точки и случаи на употреба.
- Поддръжка на SDK на Много Езици: Наличието на SDK на множество езици за програмиране улеснява разработчиците да приемат и интегрират MCP протокола в съществуващите си проекти.
- Развитие, Управлявано от Общността: Ангажиментът на MCP протокола към развитие, управлявано от общността, гарантира, че той остава отзивчив към нуждите на AI общността и че се развива по начин, който е от полза за всички заинтересовани страни.
Чрез насърчаване на сътрудничеството, популяризиране на отворени стандарти и прегръщане на развитие, управлявано от общността, MCP протоколът проправя пътя за по-отворена, оперативно съвместима и иновативна AI екосистема.