Големите езикови модели (LLM) често изискват свързване с външни ресурси, като хранилища на данни, специализирани инструменти или интерфейси за програмиране на приложения (API), за да разгърнат пълния си потенциал. Въпреки това, досега липсваше стандартизиран метод за тази интеграция – до сега.
Anthropic се намеси с потенциално решение: Model Context Protocol (MCP), отворен протокол, целящ да стане ‘USB-C’ на света на AI. Нека разгледаме MCP в детайли, като изследваме неговите функционалности, приложения, предизвикателства и стратегии за разгръщане.
Представен наскоро, MCP е проект с отворен код, ръководен от създателите на модела Claude. Той предвижда универсален, отворен стандарт, който безпроблемно свързва AI системи с различни източници на данни.
MCP разширява обхвата си отвъд обикновените бази данни, като позволява достъп до разнообразен набор от инструменти и ресурси. Тези възможности включват заявки към бази данни, иницииране на Docker контейнери и дори взаимодействие с популярни платформи за съобщения, като Slack или Discord.
Независимо дали целта е да се интегрира LLM със SQL база данни, да се управлява Kubernetes клъстер или да се автоматизират задачи на Jira, има голяма вероятност вече да съществува подходящ MCP сървър. Импулсът на проекта е забележителен, привличайки значителен интерес и подкрепа от индустриални гиганти като OpenAI и Google.
Това изследване ще се задълбочи в практическитеаспекти на MCP, подчертавайки неговите потенциални приложения, присъщи предизвикателства и методи за разгръщане и интегриране на MCP сървъри с Claude Desktop и потребителски модели, използвайки Open WebUI.
Разбиране на MCP: Клиент-Сървър Архитектура
MCP работи на конвенционална клиент-сървър архитектура, състояща се от три основни елемента: хост, клиент и сървър.
Хостът обикновено е потребителски интерфейс, като Claude Desktop или интегрирана среда за разработка (IDE) като Cursor. Той е отговорен за управлението на един или повече MCP клиенти.
Всеки клиент установява специализирана връзка със сървъра чрез MCP протокола. Комуникацията между клиент и сървър се осъществява чрез JSON-RPC съобщения, като транспортният слой варира в зависимост от конкретната реализация. Понастоящем поддържаните транспортни слоеве включват Stdio, HTTP и server-sent events (SSE).
MCP сървърът предоставя специфични възможности на клиента, правейки ги достъпни за хоста по стандартизиран начин. Тази еднаква достъпност е основната причина, поради която MCP често се сравнява с USB-C за AI.
Подобно на това как USB революционизира свързаността, елиминирайки необходимостта от различни интерфейси за периферни устройства и устройства за съхранение, MCP се стреми да създаде общ език за моделите да взаимодействат с данни и инструменти.
Ролята на MCP сървъра зависи от местоположението на ресурса. За локални ресурси, като SQLite база данни, сървърът директно осъществява достъп до ресурса. За отдалечени ресурси, като S3 bucket, той действа като мост, предаващ API извиквания. Тази функция на мост засилва аналогията с USB-C, тъй като MCP сървърите често служат като адаптери, превеждащи специфични за доставчика интерфейси в стандартизиран формат, който езиковите модели могат лесно да разберат.
Последователният механизъм за показване и отговор е ключов аспект на MCP, осигуряващ еднаквост в различните ресурси.
Една от най-интригуващите характеристики на MCP е неговата двупосочна комуникационна способност. Не само хост приложението може да поиска данни от сървъра, но сървърът може също да комуникира с LLM чрез sampling/createMessage заявки към клиента. Въпреки че тази функционалност все още не е универсално поддържана, тя проправя пътя за вълнуващи агентични работни потоци.
С основно разбиране на MCP, нека разгледаме неговото практическо приложение.
Практическа работа с MCP: Тестване с Claude Desktop
Като се има предвид разработката на MCP от Anthropic, Claude Desktop предоставя ясна среда за първоначални експерименти.
За потребители, които предпочитат да избягват LLM доставчици трети страни, следващият раздел ще обхване свързването на MCP сървъри към локални модели и интерфейса Open WebUI.
Освен Claude Desktop, са необходими няколко зависимости, тъй като MCP сървърите могат да работят в различни среди. За тази демонстрация трябва да бъдат инсталирани Node.js, Python 3 и UVX мениджърът на пакети за Python.
След като инсталирате необходимите зависимости, стартирайте Claude Desktop и влезте с помощта на акаунт в Anthropic. Отидете до настройките на приложението и след това до раздела ‘Developer’.
Щракването върху бутона ‘Edit Config’ автоматично ще генерира празен claude_desktop_config.json файл в папката ~/Library/Application Support/Claude/ на macOS или папката %APPDATA%\\Claude\\ на Windows. Този файл ще съдържа MCP Client конфигурацията. Системното време и файловата система MCP сървърите ще бъдат използвани за целите на тестването.
Отворете claude_desktop_config.json файла в текстов редактор или IDE (например VSCodium) и заменете съдържанието му със следната конфигурация на time-server, като коригирате часовата зона, както желаете: