הבנת MCP: גישור על הפער בין מודלים של בינה מלאכותית ונתונים חיצוניים
ניתן לתפוס את MCPs כממשקי API סטנדרטיים המשמשים כקישור מכריע בין מקורות נתונים חיצוניים או יישומים ומודלי שפה גדולים (LLMs) כמו ChatGPT או Claude. פרוטוקולים אלה מאפשרים למודלים של בינה מלאכותית לגשת לנתונים בזמן אמת מאתרי נסיעות, לנהל לוחות שנה ואף לתפעל קבצים במחשב.
בעוד שכלי בינה מלאכותית מסוימים כמו Claude, Cursor ו- OpenAI כבר משתמשים בתכונות אינטגרציה מותאמות אישית, MCPs מציעים פורמט אוניברסלי וסטנדרטי לכל האינטראקציות הללו, ומשפרים מאוד את הרבגוניות שלהם.
MCP מורכב בעיקר משני מרכיבים: לקוח (למשל, ChatGPT) ושרת (למשל, אתר אינטרנט לתזמון טיסות). בשימוש משותף, הם מעניקים למודלים של בינה מלאכותית את היכולת לגשת לנתונים בזמן אמת, לבצע פעולות באינטרנט ולתפקד יותר כמו סוכנים פרואקטיביים מצ’אטבוטים סטטיים.
נכון לעכשיו, שני סוגים עיקריים של MCP צוברים תאוצה. הסוג הראשון מיועד למפתחים, המודגם על ידי כלים כמו Cursor או Claude Code, שיכולים לפעול במכשירים כמו מחשבים ניידים כדי לנהל קבצים ולהפעיל סקריפטים. הסוג השני מיועד ליישומים בעולם האמיתי, ומתמקד בפעילויות כמו חיפוש מוצרים, רישום דומיינים, הזמנת אירועים או שליחת מיילים.
כדי לחקור את ההשלכות המעשיות, פותחו שני סוגים שונים של MCP. הראשון, בשם GPT Learner, הוא שרת מפתחים שנועד לעזור למשתמשים להנחות את Cursor לזכור שגיאות ולהימנע מחזרה. אם קלוד או Cursor מחליפים קוד בצורה שגויה, הכלי מאפשר למשתמשים להקליט וללמוד מהטעות, ולאחסן את הגישה הנכונה לעיון עתידי.
הפרויקט השני הוא MCP של שוק חיזוי המחבר מודלי שפה גדולים לאתר אינטרנט, betsee.xyz, המאגד שווקי חיזוי בזמן אמת. כאשר משתמש שואל את קלוד שאלה כמו, ‘מהן ההשפעות המשניות של טראמפ בהשהיית מכסים, ועל מה אנשים מהמרים?’ ה- MCP מחזיר שווקים רלוונטיים וסיכויים בזמן אמת מ- Polymarket או Kalshi.
מדוע MCP עדיין לא מוכנים לפריים טיים
בניית שני ה- MCP הללו חשפה כמה תובנות מפתח, בעיקר ש- MCP עדיין לא מוכנים לאימוץ נרחב.
חוויית המשתמש הנוכחית עם MCP היא פחות מאידיאלית. רוב הצ’אטבוטים, כמו ChatGPT, עדיין לא תומכים בשרתי MCP. מאלה שכן, ההתקנה דורשת לעתים קרובות עריכה ידנית של JSON, תהליך שרחוק מידידותי למשתמש. צ’אטבוטים כמו Cursor ו- Claude נוטים לבקש מהמשתמשים כל בקשה ולעתים קרובות מחזירים מידע לא שלם או פלט JSON גולמי, מה שהופך את החוויה למגושמת ולא מספקת.
באמצעות גרסת שולחן העבודה של קלוד כדי לשאול את MCP של שוק החיזוי, הוא לעתים קרובות לא הצליח לספק קישורים או מחירים אלא אם כן התבקש במפורש ומדי פעם, לא קרא לשרת כלל. ההנחיות הקופצות המתמידות מקלוד כאשר נעשה שימוש ב- MCP הפחיתו עוד יותר את העניין של המשתמשים. בעוד שעיבוד חלק ותגובות משמעותיות מ- MCP צפויים בעתיד, הטכנולוגיה עדיין לא הגיעה לשלב זה.
האבטחה היא דאגה משמעותית נוספת. בהתחשב ביכולתם לבצע פעולות חיצוניות ולגשת למערכות בזמן אמת, MCP מתמודדים עם אתגרי אבטחה רבים. הזרקת הנחיות, התקנת כלים זדוניים, גישה לא מורשית והתקפות סוס טרויאני הם איומים ממשיים מאוד. נכון לעכשיו, קיים מחסור בארגז חול, שכבות אימות ומערכת אקולוגית בוגרת לטיפול במקרי קצה אלה.
בעיות אלה מבהירות כי MCP היא עדיין טכנולוגיה ניסיונית.
התפקיד המכריע של הלקוח
לקח חשוב שנלמד במהלך בניית שרתים אלה הוא שהלקוח, ולא השרת, מחליט בסופו של דבר על עתיד MCP.
אלה השולטים באינטראקציה עם מודלים גדולים שולטים גם באילו כלים משתמשים רואים, אילו מופעלים ואילו תגובות מוצגות. אפשר ליצור את שרת MCP השימושי ביותר בעולם, אבל הלקוח עלול לא להתקשר אליו, עלול להציג רק חצי מהפלט שלו, או עלול אפילו לא לאפשר את ההתקנה שלו.
MCP והופעתם של שומרי סף
הכוח הקריטי של הלקוח פירושו שבסופו של דבר MCP ינוהלו כמו מנועי חיפוש וחנויות אפליקציות. ספקי יישומי המודל הגדולים המובילים, כגון OpenAI ו- Anthropic, יהפכו ל’שומרי הסף’ החדשים, ויקבעו אילו MCP יכולים להיות רשומים ויארגנו את יכולת הגילוי שלהם באמצעות אלגוריתמי המלצות.
מאז הקמתה בסוף שנות ה-90, גוגל שלטה באיזה תוכן מוצג למשתמשים, מה שעזר להם לבנות עסק רווחי ביותר. צ’אטבוטים צוברים כעת את היכולת הזו, ומחליפים את ‘10 הקישורים הכחולים’ המסורתיים של מנוע החיפוש בתשובות ישירות. הם יכולים להחליט איזה תוכן להציג, איזה להחריג וכיצד לעצב אותו.
תהליך התקנת MCP צפוי להיות דומה למודל חנות האפליקציות. בדיוק כפי שאפל וגוגל עיצבו את המערכת האקולוגית הניידת על ידי החלטה אילו אפליקציות מומלצות, מותקנות מראש או מאושרות, לקוחות מודל גדולים יקבעו אילו שרתי MCP מוצגים, מקודמים ואף מותרים בפלטפורמה. דינמיקה זו צפויה להוביל לתחרות בין חברות, שעשויה לכלול תשלומים לספקי מודלים עבור המלצות וחשיפה במערכת האקולוגית החדשה, ולטפח את יצירתן של פלטפורמות הפצת MCP רווחיות ביותר.
משתמשים יתקינו MCP או ‘יישומי צ’אט בינה מלאכותית’ מ’חנויות MCP’ שנאצרו בקפידה. כלים כמו Gmail, HubSpot, Uber ו- Kayak יוסיפו נקודות קצה של MCP, וישתלבו ישירות בתהליכי עבודה מבוססי צ’אט. בעוד שמשתמשים יכולים באופן תיאורטי לבחור להתקין כל MCP שהם רוצים, רובם כנראה יסתמכו על המלצות שסופקו על ידי הלקוח, כגון אלה מ- ChatGPT. המלצות אלה לא יהיו שרירותיות אלא ינבעו משותפויות רווחיות, כאשר חברות גדולות משלמות כדי להפוך לאופציית ברירת המחדל בקטגוריות קניות, נסיעות, חיפוש דומיינים או חיפוש שירותים. רמה זו של נראות תתורגם למיליוני משתמשים, ותציע חשיפה עצומה, נתונים וערך מסחרי.
כמה חנויות אפליקציות MCP בצד הלקוח (MAS) יציעו מבחר סלחני ופתוח יותר של MCP, ויאפשרו מגוון רחב יותר של ניסויים ו- MCP שפותחו על ידי הקהילה. לאחרים יהיו תהליכי אישור קפדניים, תוך מתן עדיפות לאיכות, אבטחה ומסחור. בכל מקרה, הלקוח קובע את תנאי ההשתתפות - ואת הכללים להצלחה.
לקוחות MCP כמו OpenAI ו- Claude יהפכו לפלטפורמות iOS ו- Android החדשות, כאשר שרתי MCP ממלאים את תפקיד האפליקציות. במקום סמלים, יישומים אלה יופעלו באמצעות פקודות משתמש, ויציעו תגובות עשירות, מובנות ואינטראקטיביות לצרכי המשתמש באמצעות אינטראקציה בשפה.
בבוא הזמן, אנו עשויים לראות לקוחות מיוחדים צצים, המותאמים לתעשיות או תחומים ספציפיים. תארו לעצמכם עוזר צ’אט בינה מלאכותית המתמקד בתכנון נסיעות, המשלב בצורה חלקה שירותים מחברות תעופה, רשתות בתי מלון וסוכנויות נסיעות כדי להציע למשתמשים חווית תכנון נסיעות מקיפה. או לקוח MCP המתמקד במשאבי אנוש, המספק גישה מאוחדת לנתונים משפטיים, תיקי עובדים וכלי ארגון, ומשנה את אופן ניהול העסקים.
בעוד שרוב המשתמשים יישארו עם לקוחות מיינסטרים, יופיעו כמה צ’אטבוטים בקוד פתוח של בינה מלאכותית. צ’אטבוטים אלה יפנו לאנשי מקצוע שרוצים שליטה מלאה על MCP שהם מתקינים, ללא המגבלות שמטילים שומרי סף. עם זאת, כמו מערכות שולחן העבודה של לינוקס, מוצרי קוד פתוח אלה צפויים להישאר נישות שוק.
הזדמנויות חדשות במערכת האקולוגית המתהווה
מספר סוגים של עסקים וכלים צפויים להופיע כדי לשרת את נוף ה- MCP המתפתח, כולל:
עטיפות MCP וחבילות שרת: אלה יאגדו מספר MCP קשורים לחבילת התקנה אחת, ויפשטו את ההתקנה. תארו לעצמכם חבילה אחת המספקת לוח שנה, דואר אלקטרוני, ניהול קשרי לקוחות ואחסון קבצים MCP שמוכן לשימוש ללא כל תצורה. חבילות כאלה יפשטו את תהליכי כוח האדם ויהיו שימושיות במיוחד בשווקים אנכיים. הם עשויים לכלול גם כלי אריזה (‘הגדר לוח שנה ושלח אימייל’).
מנועי קניות MCP: כמה שרתי MCP יפעלו כמנועי השוואה המופעלים על ידי בינה מלאכותית, ויציעו מחירים בזמן אמת ורישומי מוצרים מספקים שונים. הם ימנפו באמצעות קישורי שותפים, וירוויחו דמי הפניה. גישה זו משקפת את האופטימיזציה המוקדמת של מנועי החיפוש ושיווק השותפים.
יישומי תוכן ראשונים של MCP: שירותים אלה יבצעו אופטימיזציה של אספקת תוכן עבור מודלי שפה גדולים באמצעות שרתי MCP, ולא יעצבו אתרי אינטרנט עבור צופים אנושיים. תארו לעצמכם נתונים עשירים ומובנים ותגיות סמנטיות המוחזרות באמצעות שיחות MCP. הכנסות יגיעו ממנויים או חסויות מוטמעות ומיקומי מוצרים, ולא מצפיות בדפים.
ספקי API ל- MCP: ספקי API קיימים רבים מעוניינים להשתתף במערכת האקולוגית החדשה הזו, אך חסרים להם המשאבים לעשות זאת. זה יוביל להופעתם של כלי תווך שממירים אוטומטית ממשקי API של REST מסורתיים לשרתי MCP תואמים וניתנים לגילוי, מה שמקל על פלטפורמות SaaS להצטרף.
Cloudflare עבור MCP: אבטחה היא דאגה מרכזית. כלים אלה ישבו בין הלקוח לשרת, יחטאו כניסות, יתעדו בקשות, יחסמו התקפות וינטרו חריגות. בדיוק כפי ש- Cloudflare הפכה את האינטרנט המודרני לבטוח יותר, סוג זה של שירות ימלא תפקיד דומה במערכת האקולוגית של MCP.
פתרונות MCP ‘פרטיים’ לארגונים: חברות גדולות יתחילו לחבר את השירותים הפנימיים שלהן לשרתי MCP פרטיים ולהשתמש במוצרי בינה מלאכותית בקוד פתוח. התקנות פנימיות אלה יהפכו לחלק מתהליכי עבודה של בינה מלאכותית מאחורי חומת האש, ויעניקו לחברות שליטה.
לקוחות MCP ממוקדים אנכית: בעוד שצ’אטבוטים רבים יכולים לענות על צרכים כלליים של משתמשים, תרחישים מסוימים, כגון רכש תעשייתי ועבודת תאימות, דורשים ממשקי משתמש ספציפיים והיגיון עסקי. יופיעו לקוחות MCP ממוקדים אנכית, עם פעולות, שפה ופריסות מותאמות אישית כדי לענות על צרכים ייחודיים אלה.