פענוח פרוטוקול הקשר של מודלים: תקן AI חדש

פרוטוקול הקשר של מודלים (MCP) הופך במהירות לתקן בסיסי עבור הדור הבא של יישומים מונעי בינה מלאכותית. MCP, שפותח על ידי Anthropic בסוף 2024 ופורסם כתקן פתוח, נועד לטפל בבעיה מרכזית במערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית: כיצד לחבר בצורה חלקה ומאובטחת מודלי שפה גדולים (LLM) וסוכני בינה מלאכותית לתחום רחב ומשתנה של נתונים, כלים ושירותים בעולם האמיתי.

Anthropic מסבירה שככל שעוזרי הבינה המלאכותית ומודלי השפה הגדולים שמאחוריהם משתפרים, ‘אפילו המודלים המתוחכמים ביותר מוגבלים על ידי הבידוד שלהם מהנתונים - לכודים מאחורי איי מידע ומערכות מדור קודם. כל מקור נתונים חדש דורש יישום מותאם אישית משלו, מה שמקשה על הרחבת מערכות מחוברות באמת’.

MCP הוא התשובה של Anthropic. החברה טוענת שהיא תספק ‘תקן אוניברסלי ופתוח לחיבור מערכות בינה מלאכותית למקורות נתונים, ותחליף שילובים מפוצלים בפרוטוקול יחיד’.

MCP: מתאם אוניברסלי לנתוני בינה מלאכותית

לדעתי, MCP הוא מתאם נתונים אוניברסלי לבינה מלאכותית. כפי שאמרה Aisera, חברה המתמקדת בבינה מלאכותית, אפשר לחשוב על MCP כעל ‘יציאת USB-C לבינה מלאכותית’. כפי ש-USB-C תקנן את הדרך שבה אנו מחברים מכשירים, MCP מתקנן את הדרך שבה מודלי בינה מלאכותית מקיימים אינטראקציה עם מערכות חיצוניות. במילים אחרות, מנכ’ל קרן לינוקס, ג’ים זמלין, תיאר את MCP כ’הופך לשכבת התקשורת הבסיסית עבור מערכות בינה מלאכותית, בדומה למה ש-HTTP עשה עבור האינטרנט’.

באופן ספציפי, MCP מגדיר פרוטוקול סטנדרטי המבוסס על JSON-RPC 2.0, המאפשר ליישומי בינה מלאכותית להפעיל פונקציות, לאחזר נתונים ולנצל הנחיות מכל כלי, מסד נתונים או שירות תואם באמצעות ממשק יחיד ומאובטח.

הארכיטקטורה והרכיבים של MCP

הוא עושה זאת על ידי ביצוע ארכיטקטורת לקוח-שרת עם כמה רכיבי מפתח. אלה הם:

• מארח (Host): יישום מונע בינה מלאכותית (לדוגמה, Claude Desktop, סביבת פיתוח משולבת (IDE), צ’אטבוט) הזקוק לגישה לנתונים חיצוניים.
• לקוח (Client): מנהל חיבור ייעודי ומדינתי לשרת MCP יחיד, מטפל בתקשורת ובמשא ומתן על יכולות.
• שרת (Server): חושף פונקציונליות ספציפית באמצעות פרוטוקול MCP - כלים (פונקציות), משאבים (נתונים) והנחיות, המתחברים למקורות נתונים מקומיים או מרוחקים.
• פרוטוקול בסיס (Base protocol): שכבת העברת הודעות סטנדרטית (JSON-RPC 2.0) מבטיחה שכל הרכיבים מתקשרים בצורה אמינה ומאובטחת.

ארכיטקטורה זו הופכת את ‘בעיית השילוב M×N’ (שבה M יישומי AI חייבים להתחבר ל-N כלים, מה שדורש M×N מחברים מותאמים אישית) ל’בעיית M+N’ פשוטה יותר. לכן, כל כלי ויישום צריכים לתמוך ב-MCP פעם אחת בלבד כדי להשיג יכולת פעולה הדדית. זה באמת יכול לחסוך זמן למפתחים.

איך MCP עובד

ראשית, כאשר יישום AI מופעל, הוא מפעיל לקוח MCP, כאשר כל לקוח מתחבר לשרת MCP שונה. לקוחות אלה מנהלים משא ומתן על גרסאות פרוטוקול ויכולות. לאחר יצירת חיבור ללקוח, הוא שואל את השרת לגבי הכלים, המשאבים וההנחיות הזמינים.

לאחר יצירת החיבור, מודל ה-AI יכול כעת לגשת לנתונים ולפונקציות בזמן אמת של השרת, ובכך לעדכן את ההקשר שלו באופן דינמי. משמעות הדבר היא ש-MCP מאפשר לצ’אטבוטים של AI לגשת לנתונים העדכניים ביותר בזמן אמת, במקום להסתמך על מערכי נתונים שאוחסנו מראש, הטמעות או מידע במטמון ב-LLM.

לכן, כאשר אתה מבקש מה-AI לבצע משימה (לדוגמה, ‘מהם מחירי הטיסה העדכניים ביותר מניו יורק ללוס אנג’לס?’), ה-AI ינתב את הבקשה דרך לקוח MCP לשרת הרלוונטי. לאחר מכן, השרת מבצע את הפונקציה, מחזיר את התוצאות וה-AI משלב את הנתונים העדכניים ביותר האלה בתשובה שלך.

בנוסף, MCP מאפשר למודלי AI לגלות ולנצל כלים חדשים בזמן ריצה. משמעות הדבר היא שהסוכן AI שלך יכול להסתגל למשימות ולסביבות חדשות מבלי לבצע שינויי קוד משמעותיים או אימון מחדש של למידת מכונה (ML).

בקיצור, MCP מחליף שילובים מפוצלים שנבנו בהתאמה אישית בפרוטוקול יחיד ופתוח. משמעות הדבר היא שמפתחים צריכים ליישם את MCP פעם אחת בלבד כדי לחבר מודלי AI לכל מקור נתונים או כלי תואם, ובכך להפחית באופן משמעותי את מורכבות השילוב ואת תקורה התחזוקה. זה מקל על חיי המפתחים.

באופן ישיר יותר, אתה יכול להשתמש ב-AI כדי ליצור קוד MCP ולפתור אתגרי יישום.

היתרונות המרכזיים של MCP

להלן מה ש-MCP מציע:

• שילוב סטנדרטי ואחיד: MCP משמש כפרוטוקול אוניברסלי, המאפשר למפתחים לחבר את השירותים, ה-API ומקורות הנתונים שלהם לכל לקוח AI (לדוגמה, צ’אטבוט, IDE או סוכן מותאם אישית) באמצעות ממשק סטנדרטי ואחיד.

• תקשורת דו-כיוונית ואינטראקציות עשירות: MCP תומך בתקשורת דו-כיוונית מאובטחת ובזמן אמת בין מודלי AI למערכות חיצוניות, ומאפשר לא רק אחזור נתונים אלא גם הפעלת כלים וביצוע פעולות.

• מדרגיות ושימוש חוזר במערכת האקולוגית: לאחר שיישמת את MCP עבור שירות מסוים, כל לקוח AI תואם MCP יכול לגשת אליו, ובכך לקדם מערכת אקולוגית של מחברים הניתנים לשימוש חוזר ולהאיץ את האימוץ.

• עקביות ויכולת פעולה הדדית: MCP אוכף פורמט JSON עקבי לבקשות/תגובות. זה מקל על איתור באגים, תחזוקה והרחבת שילובים, ללא קשר לשירות הבסיסי או למודל ה-AI. זה גם אומר שגם אם אתה מחליף מודלים או מוסיף כלים חדשים, השילוב נשאר אמין.

• אבטחה מוגברת ובקרת גישה: MCP תוכנן תוך מחשבה על אבטחה, תומך בהצפנה, בקרת גישה עדינה ואישור משתמשים לפעולות רגישות. אתה יכול גם לארח את שרתי MCP בעצמך, ובכך לשמור את הנתונים שלך באופן פנימי.

• קיצור זמני פיתוח ותחזוקה: על ידי הימנעות משילובים מפוצלים וחד פעמיים, מפתחים יכולים לחסוך זמן בהגדרה ובתחזוקה שוטפת, מה שמאפשר להם להתמקד בלוגיקת יישומים ברמה גבוהה יותר ובחדשנות. בנוסף, ההפרדה הברורה בין לוגיקת הסוכן לפונקציונליות הקצה האחורי הופכת את בסיס הקוד למודולרי וקל יותר לתחזוקה.

אימוץ MCP ומבט לעתיד

עבור כל תקן, הדבר החשוב ביותר הוא: ‘האם אנשים יאמצו אותו?’ כעבור חודשים ספורים בלבד, התשובה ברורה ומהדהדת: כן. OpenAI הוסיפה תמיכה בו במרץ 2025. ב-9 באפריל, דמיס הסאביס, מנהיג גוגל DeepMind, הביע תמיכה. מנכ’ל גוגל, סונדאר פיצ’אי, הביע מיד הסכמה. חברות אחרות, כולל מיקרוסופט, Replit ו-Zapier, הלכו בעקבותיהן.

זה לא רק דיבורים. ספרייה הולכת וגדלה של מחברי MCP שנבנו מראש צצה ועולה. לדוגמה, Docker הודיעה לאחרונה שהיא תתמוך ב-MCP באמצעות מדריך MCP. בתוך פחות משישה חודשים מהשקת MCP, המדריך כבר מכיל יותר מ-100 שרתי MCP מחברות כמו Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch ועוד.

בנוסף למה שנגיש באמצעות Docker, יש כבר מאות שרתי MCP. ניתן להשתמש בשרתים אלה למשימות הבאות:

• צ’אטבוטים לתמיכת לקוחות: עוזרי AI יכולים לגשת לנתוני CRM, מידע על מוצרים וכרטיסי תמיכה בזמן אמת, ובכך לספק עזרה מדויקת ובעלת הקשר.
• חיפוש AI ארגוני: AI יכול לחפש באחסון מסמכים, מסדי נתונים ואחסון בענן, ולקשר את התגובות למסמכי המקור המתאימים שלהם.
• כלי פיתוח: עוזרי קידוד יכולים לקיים אינטראקציה עם CVS ומערכות בקרת גרסאות אחרות, מעקבי בעיות ותיעוד.
• סוכני AI: כמובן, סוכנים אוטונומיים יכולים לתכנן משימות מרובות שלבים, לבצע פעולות בשם משתמשים ולהסתגל לצרכים משתנים על ידי ניצול כלים ונתונים מחוברים ל-MCP.

השאלה האמיתית היא, למה אי אפשר להשתמש ב-MCP.

MCP מייצג שינוי פרדיגמה: מ-AI סטטי ומבודד למערכות משולבות עמוקות, מודעות הקשר ויכולות פעולה. ככל שהפרוטוקול יתבגר, הוא יתמוך בדור חדש של סוכני AI ועוזרים שיכולים להסיק מסקנות, לפעול ולשתף פעולה בצורה מאובטחת, יעילה ובקנה מידה גדול על פני מגוון רחב של כלים ונתונים דיגיטליים.

מאז הפיצוץ הראשוני של AI גנרטיבי ב-2022, לא ראיתי שום טכנולוגיה מתקדמת במהירות כזו. אבל מה שבאמת מזכיר לי הוא הופעתה של Kubernetes לפני יותר מעשור. אז, רבים האמינו שתהיה תחרות במתזמני קונטיינרים, כמו Swarm ו-Mesosphere, תוכניות שכמעט נשכחו כיום. ידעתי מלכתחילה ש-Kubernetes תהיה המנצחת.

אז, אני חוזה עכשיו. MCP יהיה החיבור של AI, והוא ישחרר את הפוטנציאל המלא של AI בארגונים, בענן ובתחומים רחבים יותר.