Разбиране на протокола Model Context
Представен през ноември 2024 г. от Anthropic, MCP е отворен стандарт, прецизно създаден за оптимизиране на взаимодействието между AI модели и външни инструменти, хранилища на данни и различни ресурси.
Anthropic предвижда MCP като универсален конектор за LLM, правейки паралел със стандартизацията, донесена от USB-C в хардуерните връзки. Това позволява на разработчиците безпроблемно да интегрират всеки инструмент или източник на данни със своите AI приложения чрез унифициран протокол. Чрез възприемане на език-агностична философия и предлагане на комплекти за разработка на софтуер (SDK) за езици като Python, TypeScript, Java, Kotlin и C#, MCP елиминира необходимостта от специализирани, еднократни интеграции.
MCP работи чрез два основни компонента: сървъри, които излагат инструменти, ресурси и подкани, и клиенти, които улесняват връзката между AI модели и тези сървъри. Комуникацията се улеснява чрез JSON-RPC през HTTP, обхващайки както синхронни, така и асинхронни работни процеси. Сигурността е от първостепенно значение, с изрични разрешения и локален дизайн, гарантиращ поверителност. MCP получи подкрепа от големи AI платформи и насърчава бърз растеж на екосистемата, позиционирайки го като основна технология за конструиране на стабилни, контекстно-зависими AI агенти.
Рамки и платформи като LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit и Microsoft Copilot Studio поддържат MCP.
Задълбочен поглед към MCP сървъри и клиенти
Агентните работни процеси зависят от два критични елемента за автономна работа: актуални данни и достъп до съществуващи системи. Данните се предоставят като контекст на LLM, за да предоставят фактическа информация, която от своя страна помага на LLM да вземат информирани решения. След като е взето решение за предприемане на действие, се изисква програмен достъп до системи, обикновено изложен като API, които стават достъпни като инструменти.
Струва си да се отбележи, че MCP сървъри и клиенти могат да функционират независимо от всеки LLM. Когато клиентът е интегриран с LLM, той служи като крайъгълен камък на агентните работни процеси.
В архитектурата на MCP сървърите абстрахират достъпа до данни и инструменти. Например, база данни може да бъде интегрирана като ресурс в MCP сървър. Клиентът притежава достъп само за четене до този ресурс за извличане на данни. Ресурсите също така поддържат параметри за прилагане на филтри или ограничаване на данните, споделени с клиентите. Информацията за заплатите на служителите, например, е идеален кандидат за ресурс.
В допълнение към ресурсите, MCP сървърите също така излагат инструменти, които дават възможност на клиентите да извършват действия, които се простират отвъд простото извличане на данни. Докато ресурсите предлагат достъп само за четене, инструментите улесняват извикването на API, които манипулират данни или изпълняват действия. Извикването на Stripe API за финализиране на платежна транзакция е отличен пример за инструмент.
Освен ресурси и инструменти, MCP сървърите могат да функционират и като хранилища за предварително дефинирани подкани. Клиентите могат да извличат тези подкани и да ги изпращат до LLM, осигурявайки последователно и стандартизирано хранилище на подкани.
MCP сървърите могат да бъдат запитвани, за да се получи списък на ресурсите, инструментите и подканите, които те излагат, осигурявайки основен механизъм за откриване. В обобщение, MCP сървърите могат да излагат ресурси, инструменти и подкани на клиентите, докато действията на клиента се оставят на преценката на разработчика.
MCP клиент живее в хост приложение, като например чатбот или агент. Примери за хост приложения включват Claude Desktop и Cursor AI. Разработчиците могат да конструират агентни приложения с множество клиенти, взаимодействащи с един или повече MCP сървъри.
MCP клиент може да бъде създаден без взаимодействие с LLM. Въпреки това, клиентът може да служи като мощен проводник за LLM за достъп до MCP сървъри.
В типичен работен процес хост приложение, като например чатбот или агент, се свързва с MCP сървъра, извлича наличните ресурси и инструменти и ги представя на LLM в подходящ формат.
Въз основа на подканата, LLM може да се върне към хоста, за да получи достъп до ресурс или да извика инструмент чрез MCP клиента. Повечето агентни рамки, като например OpenAI Agents SDK и Google ADK, абстрахират тази функционалност, като правят отиването и връщането между LLM и хост приложението безпроблемни.
Задълбочаване в комуникацията между MCP сървър и клиент
Комуникационният протокол е основен аспект на MCP архитектурата. MCP сървърът поддържа два транспортни протокола: STDIO и Server-Sent Events (SSE).
STDIO транспортен протокол
Когато се използва STDIO като транспортен протокол, MCP клиент директно извиква MCP сървъра и предоставя необходимите параметри. След това той улавя изхода от сървъра, който е записан в конзолата, и го предава на хост приложението.
В този сценарий клиентът и сървърът споделят един и същ процес. Сървърът просто изпълнява командата и излиза веднага. Този процес се повтаря всеки път, когато клиентът извика сървъра. По същество клиентът и сървърът работят в процес без да включват никакви отдалечени повиквания или Remote Procedure Calls (RPC). Този подход е най-подходящ, когато клиентът и сървърът се намират на една и съща машина, елиминирайки латентността, причинена от дълготрайни процеси. Следователно MCP сървърът и клиентът поддържат 1:1 връзка, когато се използва STDIO транспорт.
Server-Sent Events (SSE) транспортен протокол
Вторият транспортен протокол, поддържан от MCP, е Server-Sent Events (SSE). Той дава възможност на сървъра да предава актуализации в реално време на клиентите чрез една, постоянна HTTP връзка. След като клиентът инициира връзката, сървърът предава данни като събития, премахвайки необходимостта от повторно проучване. Този подход е особено ефективен за приложения като потоци от новини на живо или известия, където актуализациите предимно текат от сървър към клиент.
В сравнение с REST, SSE предлага по-ниска латентност и по-голяма ефективност, тъй като REST изисква от клиентите многократно да проучват сървъра за нови данни, увеличавайки натоварването и латентността. SSE също така осигурява автоматично повторно свързване и безпроблемно се интегрира с повечето защитни стени, което го прави по-здрав за сценарии в реално време.
MCP използва SSE вместо WebSockets за отдалечена комуникация главно защото SSE предоставя по-просто и по-стабилно решение за сценарии, където се изисква само поточно предаване от сървър към клиент. SSE работи през стандартен HTTP, опростявайки интеграцията със защитни стени и ограничени мрежи. Той също така позволява на сървъра да предава актуализации в реално време на клиента без сложността на управлението на пълнодуплексна WebSocket връзка.
В MCP комуникацията от клиент към сървър се управлява с HTTP POST заявки, докато SSE се справя с поточното предаване на актуализации от сървъра към клиента, в съответствие с типичния модел на взаимодействие за AI инструменти и известия за ресурси. Този подход намалява натоварването, опростява изпълнението и подобрява съвместимостта със съществуващата инфраструктура, особено в сравнение с двупосочния и често по-сложен WebSocket протокол.
JSON-RPC: Протоколът за предаване на данни
Докато SSE служи като техника за комуникация, JSON-RPC е протоколът за предаване на данни, използван от MCP. JSON-RPC е лек, безсъстоятелен протокол, пригоден за отдалечени процедурни повиквания, което го прави идеален за бързите, динамични обмени, необходими в AI работните процеси.
В рамките на MCP всяко взаимодействие, като например извикване на инструмент, извличане на данни или изброяване на налични възможности, е кодирано като JSON-RPC съобщение, което включва име на метод, параметри и идентификатор за проследяване на отговорите. Този подход позволява на MCP клиентите и сървърите да комуникират безпроблемно, независимо от техния основен език за изпълнение, и гарантира, че всички заявки, отговори и известия се придържат към предвидим, оперативно съвместим формат. Чрез изграждане на JSON-RPC, MCP опростява интеграцията, поддържа обработка на грешки и позволява на разработчиците да създават гъвкави, композируеми агентни работни процеси, които могат да взаимодействат с различни външни инструменти и ресурси.
За разлика от STDIO транспортния протокол, SSE може да поддържа множество клиенти, обслужвани едновременно от един MCP сървър. Това е особено полезно, когато MCP сървърите се хостват отдалечено в среди като Platform as a Service (PaaS) и безсървърни среди за изпълнение.
Основни предимства на MCP
Стандартизирана интеграция: MCP предоставя унифициран протокол за интегриране на различни инструменти и източници на данни в AI приложения, елиминирайки необходимостта от персонализирани интеграции.
Език-агностичен: Език-агностичният подход на MCP, съчетан с SDK за множество езици, опростява разработването на различни платформи.
Подобрена сигурност: MCP дава приоритет на сигурността с изрични разрешения и локален дизайн, осигурявайки поверителност и защита на данните.
Актуализации в реално време: SSE поддръжката позволява актуализации в реално време от сървъри към клиенти, улеснявайки ефективния поток от данни и намалената латентност.
Мащабируемост: MCP SSE изпълнение позволява на един сървър едновременно да обслужва множество клиенти, подобрявайки мащабируемостта и използването на ресурсите.
Опростено разработване: Използването на JSON-RPC като протокол за предаване на данни опростява интеграцията, поддържа обработка на грешки и позволява гъвкаво композиране на работни процеси.
Растеж на екосистемата: Приемането на MCP от големи AI платформи стимулира бърз растеж на екосистемата, което го прави основна технология за AI разработка.
Практически приложения на MCP
Чатботове: MCP позволява на чатботовете да имат достъп до външни бази знания, бази данни и API, за да предоставят по-информирани и подходящи отговори.
AI агенти: MCP дава възможност на AI агентите да взаимодействат с външни системи, да автоматизират задачи и да вземат решения, базирани на данни.
Интеграция на данни: MCP опростява интегрирането на разнообразни източници на данни в AI приложения, позволявайки цялостен анализ и прозрения.
Оркестрация на инструменти: MCP улеснява оркестрацията на различни инструменти и услуги в рамките на AI работни процеси, оптимизирайки производителността и ефективността.
Приложения в реално време: SSE поддръжката на MCP позволява поточно предаване на данни в реално време за приложения като финансов анализ, откриване на измами и прогнозна поддръжка.
Внедряване на MCP: Ръководство стъпка по стъпка
Инсталирайте MCP SDK: Започнете с инсталирането на MCP SDK за предпочитания от вас език за програмиране (например, Python, TypeScript).
Дефинирайте ресурси и инструменти: Определете ресурсите и инструментите, които вашият MCP сървър ще изложи на клиентите.
Изпълнете сървърна логика: Разработете сървърната логика за обработка на клиентски заявки за ресурси и инструменти.
Конфигурирайте сигурност: Внедрете подходящи мерки за сигурност, като например удостоверяване и оторизация, за да защитите вашите данни и услуги.
Създайте MCP клиент: Разработете MCP клиент, за да се свържете със сървъра и да получите достъп до изложените ресурси и инструменти.
Интегрирайте с LLM: Интегрирайте MCP клиента с вашия LLM, за да разрешите достъп до външни знания и функционалност.
Тествайте и разгърнете: Тествайте старателно вашето MCP изпълнение и го разгърнете във вашата производствена среда.
Бъдещи тенденции в MCP
Подобрена сигурност: Продължаващото разработване е фокусирано върху подобряване на функциите за сигурност на MCP, за да се справят с нововъзникващи заплахи и да се гарантира поверителност на данните.
Подобрена мащабируемост: Полагат се усилия за по-нататъшно подобряване на мащабируемостта и производителността на MCP, за да се поддържат все по-сложни AI приложения.
Разширена екосистема: Очаква се екосистемата на MCP да продължи да расте, като нови инструменти, ресурси и платформи приемат протокола.
Интеграция с нововъзникващи технологии: MCP се адаптира да се интегрира с нововъзникващи технологии като федеративно обучение и децентрализиран AI.
Стандартизационни усилия: Продължаващите усилия за стандартизация целят да затвърдят MCP като индустриален стандарт за AI интеграция.
Чрез разбиране на принципите, архитектурата и изпълнението на MCP, разработчиците могат да отключат пълния потенциал на AI и да изградят иновативни приложения, които използват външни знания, инструменти и услуги. Тъй като пейзажът на AI продължава да се развива, MCP ще играе все по-важна роля в оформянето на бъдещето на интелигентните системи. Наложително е разработчиците да възприемат този протокол и да използват неговите възможности, за да създадат по-мощни, контекстно-зависими и гъвкави AI решения. Тъй като общността расте и се появяват нови случаи на употреба, MCP обещава да бъде ключова технология за напредъка на областта на изкуствения интелект.