העולם של בינה מלאכותית (AI) מתפתח ללא הרף, עם מונחים וטכנולוגיות חדשים שצצים בקצב מהיר. אחד המונחים הללו שזכה לאחרונה לתשומת לב משמעותית הוא “MCP”, או Model Context Protocol. קונספט זה עורר התרגשות רבה בקהילת הבינה המלאכותית, תוך שהוא מצייר קווים מקבילים לימים הראשונים של פיתוח אפליקציות לנייד.
כפי שציין יו’ר באידו, לי ינחונג, בוועידת באידו Create ב-25 באפריל, “פיתוח סוכנים חכמים המבוססים על MCP הוא כמו פיתוח אפליקציות לנייד בשנת 2010”. אנלוגיה זו מדגישה את ההשפעה הפוטנציאלית של MCP על עתיד יישומי הבינה המלאכותית.
הבנת MCP
אם עדיין אינכם מכירים את MCP, סביר להניח שנתקלתם במונח “סוכן” (או סוכן חכם). העלייה בפופולריות של Manus, סטארט-אפ סיני, בתחילת 2025 הביאה קונספט זה לחזית הבמה.
המפתח למשיכה של Agent טמון ביכולתו לבצע משימות ביעילות. בניגוד למודלים שפתיים גדולים (LLMs) מוקדמים יותר ששימשו בעיקר כממשקי שיחה, סוכנים נועדו לבצע משימות באופן פעיל, תוך מינוף כלים ומקורות נתונים חיצוניים. LLMs מסורתיים מוגבלים על ידי נתוני האימון שלהם ודורשים תהליכים מורכבים כדי לגשת למשאבים חיצוניים.
MCP הוא קריטי למימוש החזון של Agent, ומאפשר ל-LLMs לקיים אינטראקציה חלקה עם כלים חיצוניים התומכים בפרוטוקול MCP. זה מאפשר להם לבצע משימות ספציפיות ומורכבות יותר.
נכון לעכשיו, מספר יישומים, כולל Amap ו-WeChat Read, השיקו שרתי MCP רשמיים. זה מאפשר למפתחים ליצור יישומי בינה מלאכותית על ידי בחירת LLM מועדף ושילובו עם שרתי MCP כמו Amap או WeChat Read. זה מאפשר ל-LLM לבצע משימות כמו שאילתות מפה ואחזור מידע מספרים.
גל ה-MCP החל בפברואר 2024 וצבר תאוצה במהירות ברחבי העולם.
שחקנים מרכזיים כמו OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance ובאידו, כולם הכריזו על תמיכה בפרוטוקול MCP והשיקו פלטפורמות MCP משלהם, ומזמינים מפתחים וספקי שירותי אפליקציות להצטרף.
MCP: איחוד האקולוגיה של הבינה המלאכותית
הקונספט של “אפליקציות-על” היה נושא חם בתחום הבינה המלאכותית בשנת 2024, עם ציפיות להתפשטות מהירה של יישומי בינה מלאכותית. עם זאת, האקולוגיה של חדשנות הבינה המלאכותית נותרה מפולגת.
הופעתו של MCP ניתנת להשוואה לאיחוד סין תחת צ’ין שה-חואנג, שסטנדרט את מערכות הכתיבה, התחבורה והמדידה. סטנדרטיזציה זו הקלה מאוד על פעילות כלכלית ומסחר.
אנליסטים רבים בשוק מאמינים כי אימוץ MCP ופרוטוקולים דומים יסלול את הדרך לעלייה משמעותית ביישומי בינה מלאכותית בשנת 2025.
בעיקרו של דבר, MCP פועל כ”תוסף-על” עבור בינה מלאכותית, ומאפשר שילוב חלק עם כלים ומקורות נתונים חיצוניים שונים.
הבסיס הטכני של MCP
MCP, או Model Context Protocol, הוצג לראשונה על ידי Anthropic בנובמבר 2024.
כסטנדרט פתוח, MCP מאפשר ליישומי בינה מלאכותית לתקשר עם מקורות נתונים וכלים חיצוניים.
חשבו על MCP כעל מתאם אוניברסלי עבור LLMs, המגדיר “ממשק USB” סטנדרטי.
ממשק זה מאפשר למפתחים ליצור יישומים בצורה סטנדרטית ומאורגנת יותר, להתחבר למקורות נתונים שונים ולזרימות עבודה.
התגברות על מחסומים לפיתוח יישומי בינה מלאכותית
לפני עליית MCP, פיתוח יישומי בינה מלאכותית היה תהליך מאתגר ומורכב.
לדוגמה, פיתוח עוזר נסיעות בינה מלאכותית דרש מ-LLM לבצע משימות כמו גישה למפות, חיפוש מדריכי טיולים ויצירת מסלולי טיול מותאמים אישית על סמך העדפות המשתמש.
כדי לאפשר ל-LLM לשאול מפות ולחפש מדריכים, מפתחים התמודדו עם האתגרים הבאים:
- כל ספק בינה מלאכותית (OpenAI, Anthropic וכו’) יישם Function Calling בצורה שונה. מעבר בין LLMs דרש ממפתחים לשכתב קוד הסתגלות, ובעצם ליצור “מדריך למשתמש” עבור ה-LLM כדי להשתמש בכלים חיצוניים. אחרת, דיוק התפוקה של המודל יפחת באופן משמעותי.
- היעדר סטנדרט אחיד לאינטראקציה של LLM עם העולם החיצון הביא ליכולת שימוש חוזר נמוכה בקוד, מה שמנע את התפתחות האקולוגיה של יישומי הבינה המלאכותית.
לדברי Chen Ziqian, מומחה לטכנולוגיית אלגוריתמים ב-Alibaba Cloud ModelScope, “לפני MCP, מפתחים נדרשו להבין LLMs ולבצע פיתוח משני כדי להטמיע כלים חיצוניים ביישומים שלהם. אם הביצועים של הכלים היו ירודים, מפתחים נאלצו לחקור האם הבעיה הייתה ביישום עצמו או בכלים”.
Manus, הסטארט-אפ הבינה המלאכותית שהוזכר לעיל, משמש דוגמה מצוינת. בהערכה קודמת, נמצא כי Manus צריך לקרוא ליותר מעשרה כלים כדי לכתוב כתבת חדשות פשוטה, כולל פתיחת דפדפן, גלישה וגירוד דפי אינטרנט, כתיבה, אימות ומסירת התוצאה הסופית.
אם Manus בחר לקרוא לכלים חיצוניים בכל שלב, הוא היה צריך לכתוב “פונקציה” כדי לסדר כיצד הכלים החיצוניים יפעלו. כתוצאה מכך, Manus סיימה לעתים קרובות משימות עקב עומס יתר וצרכה אסימונים מוגזמים.
היתרונות של MCP
עם MCP, מפתחים כבר לא צריכים להיות אחראים לביצועים של כלים חיצוניים. במקום זאת, הם יכולים להתמקד בתחזוקה ובאיתור באגים של היישום עצמו, מה שמפחית באופן משמעותי את עומס העבודה של הפיתוח.
שרתים בודדים בתוך האקולוגיה, כגון Alipay ו-Amap, יכולים לשמור על שירותי ה-MCP שלהם, לעדכן לגרסאות האחרונות ולהמתין למפתחים להתחבר.
מגבלות ואתגרים של MCP
למרות הפוטנציאל שלו, האקולוגיה של MCP עדיין נמצאת בשלביה המוקדמים ומתמודדת עם מספר אתגרים.
חלק מהמפתחים טוענים ש-MCP הוא שכבת מורכבות מיותרת, ומציעים ש-APIs הם פתרון פשוט יותר. LLMs כבר יכולים לקרוא ל-APIs באמצעות פרוטוקולים שונים, מה שגורם ל-MCP להיראות מיותר.
נכון לעכשיו, רוב שירותי ה-MCP ששוחררו על ידי חברות גדולות מוגדרים על ידי החברות עצמן, וקובעים אילו פונקציות יכולות להיקרא על ידי LLMs וכיצד הן מתוזמנות. עם זאת, זה מעלה חששות שחברות עשויות שלא לספק גישה למידע הקריטי והזמן אמת ביותר שלהן.
יתר על כן, אם שרתי MCP לא יושקו או יתוחזקו היטב באופן רשמי, האבטחה והיציבות של חיבורי MCP עשויות להיות מוטלות בספק.
Tang Shuang, מפתח עצמאי, שיתף דוגמה של שרת MCP מפה עם פחות מ-20 כלים. חמישה מהכלים הללו דרשו קווי רוחב ואורך, בעוד כלי מזג אוויר דרש מזהה חלוקה מנהלית מבלי לספק הנחיות כיצד להשיג מזהים אלה. הפתרון היחיד היה שמשתמשים יחזרו לאקולוגיה של ספק השירות ויבצעו את השלבים כדי לקבל מידע והרשאות.
בעוד הפופולריות של MCP ברורה, הדינמיקה הבסיסית מורכבת. למרות שספקי LLM מוכנים לספק שירותי MCP, הם שומרים על שליטה ומהססים להועיל לאקולוגיות אחרות. אם השירותים לא יתוחזקו כראוי, מפתחים עלולים להתמודד עם עומס עבודה מוגבר, מה שמערער את מטרת האקולוגיה.
הניצחון של קוד פתוח
מדוע MCP צובר תאוצה עכשיו?
בתחילה, MCP קיבל מעט תשומת לב לאחר השקתו על ידי Anthropic. רק מספר מוגבל של יישומים, כגון Claude Desktop של Anthropic, תמכו בפרוטוקול MCP. למפתחים חסרה אקולוגיה אחידה של פיתוח בינה מלאכותית ועבדו בעיקר בבידוד.
האימוץ של MCP על ידי מפתחים הביא אותו בהדרגה לחזית הבמה. החל בפברואר 2025, מספר יישומי תכנות בינה מלאכותית פופולריים, כולל Cursor, VSCode ו-Cline, הכריזו על תמיכה בפרוטוקול MCP, מה שהעלה משמעותית את הפרופיל שלו.
בעקבות אימוץ קהילת המפתחים, השילוב של MCP על ידי ספקי LLM היה הגורם המרכזי באימוצו הנרחב.
ההכרזה של OpenAI על תמיכה ב-MCP ב-27 במרץ, ואחריה גוגל, הייתה צעד מכריע.
מנכ”ל גוגל, סונדאר פיצ’אי, הביע את הסתייגותו לגבי MCP ב-X, וציין, “To MCP or not to MCP, that is the question”. עם זאת, ארבעה ימים בלבד לאחר שפרסם ציוץ זה, גוגל גם הכריזה על תמיכתה ב-MCP.
האימוץ המהיר של MCP על ידי שחקנים מרכזיים בתעשיית הבינה המלאכותית מדגיש את הפוטנציאל שלו לשנות את האופן שבו יישומי בינה מלאכותית מפותחים ונפרסים.
הדרך קדימה עבור MCP
ככל שאקולוגיית ה-MCP ממשיכה להתפתח, יהיה חיוני להתייחס למגבלות ולאתגרים הקיימים. זה כולל:
- סטנדרטיזציה: פיתוח פרוטוקול MCP סטנדרטי יותר שאינו תלוי בספקים בודדים.
- אבטחה: יישום אמצעי אבטחה חזקים כדי להבטיח את הבטיחות והאמינות של חיבורי MCP.
- תחזוקה: עידוד פיתוח ותחזוקה של שרתי MCP באיכות גבוהה.
- נגישות: הפיכת MCP לנגיש יותר למפתחים בכל רמות המיומנות.
על ידי התייחסות לאתגרים אלה, ל-MCP יש פוטנציאל לפתוח עידן חדש של חדשנות בינה מלאכותית, ולאפשר יצירת יישומי בינה מלאכותית חזקים, מגוונים וידידותיים יותר למשתמש.
לסיכום, בעוד MCP עדיין נמצא בשלביו המוקדמים, הפוטנציאל שלו לשנות את נוף הבינה המלאכותית הוא בלתי ניתן להכחשה. על ידי טיפוח אקולוגיה פתוחה, סטנדרטית ושיתופית יותר, MCP יכול לסלול את הדרך לעתיד שבו בינה מלאכותית נגישה ומועילה יותר לכולם.