Revolusi Interaksi Alat Ejen AI: MCP

Landskap ejen AI berkembang pesat, menuntut kaedah yang lebih canggih untuk ejen-ejen ini berinteraksi dengan alat dan data luaran. Dahulu, mengintegrasikan Model Bahasa Besar (LLM) dengan alat luaran merupakan proses yang rumit dan berpecah-pecah. Kini, Model Context Protocol (MCP) muncul sebagai penyelesaian transformatif. MCP menawarkan pendekatan yang diseragamkan, dipermudahkan dan kalis masa depan untuk panggilan alat ejen AI merentas pelbagai model, membuka jalan bagi aliran kerja yang boleh skala, selamat dan saling beroperasi.

Cabaran Integrasi AI-Alat Tradisional

Sebelum kemunculan MCP, LLM bergantung pada integrasi ad-hoc dan khusus model untuk mengakses alat luaran. Pendekatan seperti ReAct, Toolformer, LangChain dan LlamaIndex, dan Auto-GPT, walaupun inovatif, membawa kepada pangkalan kod yang berpecah-pecah dan sukar diselenggara. Setiap sumber data atau API baharu memerlukan pembungkusnya sendiri, dan ejen perlu dilatih secara khusus untuk menggunakannya. Pendekatan ini mengenakan aliran kerja terpencil dan tidak standard, menekankan keperluan untuk penyelesaian yang disatukan.

• Integrasi Ad-hoc: LLM secara tradisinya menggunakan integrasi khusus model tersuai untuk mengakses alat luaran.
• Pangkalan Kod Berpecah-pecah: Setiap sumber data atau API baharu memerlukan pembungkusnya sendiri, menyebabkan kod yang kompleks dan sukar diselenggara.
• Aliran Kerja Tidak Standard: Aliran kerja terpencil menyukarkan untuk mencapai integrasi yang lancar merentas model dan alat yang berbeza.

Memperkenalkan Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) menyeragamkan cara ejen AI menemui dan memanggil alat dan sumber data luaran. MCP ialah protokol terbuka yang mentakrifkan lapisan API berasaskan JSON-RPC yang biasa antara hos LLM dan pelayan. Berfungsi sebagai "port USB-C untuk aplikasi AI," MCP menyediakan antara muka universal yang boleh digunakan oleh mana-mana model untuk mengakses alat. Ini membolehkan sambungan dua hala yang selamat antara sumber data organisasi dan alat berkuasa AI, menggantikan penyambung serpihan masa lalu.

Kelebihan Utama MCP

• Menyahgandingkan Model daripada Alat: Ejen boleh menyambung ke pelayan MCP tanpa memerlukan gesaan khusus model atau panggilan fungsi berkod keras.
• Antara Muka Terpiawai: MCP menyediakan antara muka biasa untuk model mengakses alat, memudahkan proses penyepaduan.
• Sambungan Selamat: Membolehkan sambungan dua hala yang selamat antara sumber data dan alat berkuasa AI.
• Kebolehcapaian Universal: Mana-mana model boleh menggunakan MCP untuk mengakses alat, menjadikannya penyelesaian serba boleh.

Daripada menulis gesaan khusus model atau panggilan fungsi berkod keras, ejen hanya menyambung ke satu atau lebih pelayan MCP, yang setiap satunya mendedahkan data atau keupayaan dalam cara yang terpiawai. Ejen (atau hos) mendapatkan semula senarai alat yang tersedia, termasuk nama, penerangan dan skema input/outputnya, daripada pelayan. Model kemudian boleh memanggil mana-mana alat mengikut nama. Penyeragaman dan penggunaan semula ini merupakan kelebihan teras berbanding pendekatan terdahulu.

Peranan Teras yang Ditakrifkan oleh MCP

Spesifikasi terbuka MCP mentakrifkan tiga peranan teras: Hos, Klien dan Pelayan.

1. Hos: Aplikasi LLM atau antara muka pengguna (cth., UI sembang, IDE atau enjin orkestrasi ejen) yang berinteraksi dengan pengguna. Hos membenamkan LLM dan bertindak sebagai pelanggan MCP.
2. Klien: Modul perisian dalam hos yang melaksanakan protokol MCP (biasanya melalui SDK). Klien mengendalikan pemesejan, pengesahan dan gesaan model pemarshallan serta respons.
3. Pelayan: Perkhidmatan (tempatan atau jauh) yang menyediakan konteks dan alatan. Setiap pelayan MCP boleh membungkus pangkalan data, API, pangkalan kod atau sistem lain, dan ia mengiklankan keupayaannya kepada klien.

MCP telah diilhamkan secara jelas oleh Language Server Protocol (LSP) yang digunakan dalam IDE: sama seperti LSP menyeragamkan cara editor menyoal ciri bahasa, MCP menyeragamkan cara LLM menyoal alatan kontekstual. Dengan menggunakan format mesej JSON-RPC 2.0 biasa, mana-mana klien dan pelayan yang mematuhi MCP boleh saling beroperasi, tanpa mengira bahasa pengaturcaraan atau LLM yang digunakan.

Reka Bentuk dan Seni Bina Teknikal

MCP bergantung pada JSON-RPC 2.0 untuk membawa tiga jenis mesej: permintaan, respons dan pemberitahuan, membenarkan ejen melaksanakan panggilan alat segerak dan menerima kemas kini tak segerak. Dalam penggunaan tempatan, klien sering melahirkan subproses dan berkomunikasi melalui stdin/stdout (pengangkutan stdio). Sebaliknya, pelayan jauh biasanya menggunakan HTTP dengan Server-Sent Events (SSE) untuk menstrim mesej dalam masa nyata. Lapisan pemesejan yang fleksibel ini memastikan bahawa alat boleh dipanggil dan hasil dihantar tanpa menyekat aliran kerja utama aplikasi hos.

Setiap pelayan mendedahkan tiga entiti yang diseragamkan: sumber, alat dan gesaan.

• Sumber: Bahagian konteks yang boleh diambil, seperti fail teks, jadual pangkalan data atau dokumen yang dicache, yang boleh diambil oleh klien mengikut ID.
• Alat: Fungsi bernama dengan skema input dan output yang ditakrifkan dengan baik, sama ada API carian, kalkulator atau rutin pemprosesan data tersuai.
• Gesaan: Templat atau aliran kerja peringkat tinggi pilihan yang membimbing model melalui interaksi berbilang langkah.

Dengan menyediakan skema JSON untuk setiap entiti, MCP membolehkan mana-mana model bahasa besar (LLM) yang berkebolehan untuk mentafsir dan memanggil keupayaan ini tanpa memerlukan penghuraian tempahan atau integrasi berkod keras.

Reka Bentuk Modular

Seni bina MCP memisahkan kebimbangan dengan bersih merentas tiga peranan. Hos membenamkan LLM dan mengatur aliran perbualan, menghantar pertanyaan pengguna ke dalam model dan mengendalikan outputnya. Klien melaksanakan protokol MCP itu sendiri, mengurus semua pemarshallan mesej, pengesahan dan butiran pengangkutan. Pelayan mengiklankan sumber dan alat yang tersedia, melaksanakan permintaan masuk (contohnya, menyenaraikan alat atau melaksanakan pertanyaan) dan mengembalikan hasil berstruktur. Reka bentuk modular ini, yang merangkumi AI dan UI dalam hos, logik protokol dalam klien dan pelaksanaan dalam pelayan, memastikan bahawa sistem kekal boleh diselenggara, dilanjutkan dan mudah berkembang.

Model Interaksi dan Aliran Kerja Ejen

Menggunakan MCP dalam ejen mengikut corak penemuan dan pelaksanaan yang mudah. Apabila ejen menyambung ke pelayan MCP, ia mula-mula memanggil kaedah list_tools() untuk mendapatkan semula semua alat dan sumber yang tersedia. Klien kemudian mengintegrasikan penerangan ini ke dalam konteks LLM (contohnya, dengan memformatkannya ke dalam gesaan). Model kini tahu bahawa alat ini wujud dan parameter yang diambilnya.

Aliran Kerja Dipermudahkan

1. Penemuan: Ejen menyambung ke pelayan MCP dan mendapatkan semula senarai alat dan sumber yang tersedia menggunakan kaedah list_tools().
2. Integrasi: Klien mengintegrasikan penerangan ini ke dalam konteks LLM.
3. Pelaksanaan: Apabila ejen memutuskan untuk menggunakan alat, LLM mengeluarkan panggilan berstruktur (cth., objek JSON dengan call: tool_name, args: {...}).
4. Panggilan: Hos mengiktiraf ini sebagai panggilan alat, dan klien mengeluarkan permintaan call_tool() yang sepadan kepada pelayan.
5. Respons: Pelayan melaksanakan alat dan menghantar kembali hasilnya. Klien kemudian menyalurkan hasil ini ke dalam gesaan model seterusnya, menjadikannya kelihatan sebagai konteks tambahan.

Apabila ejen memutuskan untuk menggunakan alat (selalunya didorong oleh pertanyaan pengguna), LLM mengeluarkan panggilan berstruktur (cth., objek JSON dengan \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). Hos mengiktiraf ini sebagai panggilan alat, dan klien mengeluarkan permintaan call_tool() yang sepadan kepada pelayan. Pelayan melaksanakan alat dan menghantar kembali hasilnya. Klien kemudian menyalurkan hasil ini ke dalam gesaan model seterusnya, menjadikannya kelihatan sebagai konteks tambahan. Protokol ini mengendalikan gelung penemuan→gesaan→alat→respons secara telus.

Pelaksanaan dan Ekosistem

MCP tidak bergantung pada pelaksanaan. Spesifikasi rasmi diselenggara di GitHub, dan berbilang SDK bahasa tersedia, termasuk TypeScript, Python, Java, Kotlin dan C#. Pembangun boleh menulis klien atau pelayan MCP dalam tindanan pilihan mereka. Contohnya, OpenAI Agents SDK menyertakan kelas yang membolehkan sambungan mudah ke pelayan MCP standard daripada Python. Tutorial InfraCloud menunjukkan penyediaan pelayan MCP sistem fail berasaskan Node.js untuk membenarkan LLM menyemak imbas fail tempatan.

Ekosistem yang Berkembang

• SDK Bahasa: Tersedia dalam TypeScript, Python, Java, Kotlin dan C#.
• Pelayan Sumber Terbuka: Anthropic telah mengeluarkan penyambung untuk banyak perkhidmatan popular, termasuk Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB dan penyemakan imbas web dengan Puppeteer, antara lain.
• Platform Bersepadu: Claude Desktop, Kit Pembangunan Ejen Google dan SDK Ejen Cloudflare telah menyepadukan sokongan MCP.
• Ejen Auto: Auto-GPT boleh memasang MCP, membolehkan penemuan dan penggunaan alat dinamik.

Sebaik sahaja satu pasukan membina pelayan untuk Jira atau Salesforce, mana-mana ejen yang mematuhi boleh menggunakannya tanpa kerja semula. Di bahagian klien/hos, banyak platform ejen telah menyepadukan sokongan MCP. Claude Desktop boleh dilampirkan pada pelayan MCP. Kit Pembangunan Ejen Google menganggap pelayan MCP sebagai penyedia alat untuk model Gemini. SDK Ejen Cloudflare menambahkan kelas McpAgent supaya mana-mana FogLAMP boleh menjadi klien MCP dengan sokongan pengesahan terbina dalam. Malah ejen auto seperti Auto-GPT boleh memasang MCP: daripada mengekod fungsi khusus untuk setiap API, ejen menggunakan pustaka klien MCP untuk memanggil alat. Trend ke arah penyambung universal ini menjanjikan seni bina ejen autonomi yang lebih modular.

Dalam praktiknya, ekosistem ini membolehkan mana-mana pembantu AI yang diberikan untuk menyambung ke berbilang sumber data serentak. Seseorang boleh membayangkan ejen yang, dalam satu sesi, menggunakan pelayan MCP untuk dokumen korporat, satu lagi untuk pertanyaan CRM dan satu lagi untuk carian fail pada peranti. MCP malah mengendalikan perlanggaran penamaan dengan anggun: jika dua pelayan masing-masing mempunyai alat yang dipanggil ‘analyze’, klien boleh menamakan ruang nama (cth., ‘ImageServer.analyze’ lwn ‘CodeServer.analyze’) supaya kedua-duanya kekal tersedia tanpa konflik.

Kelebihan Berbanding Paradigma Terdahulu

MCP membawa beberapa faedah utama yang tidak dimiliki oleh kaedah terdahulu:

• Integrasi Terpiawai: MCP menyediakan protokol tunggal untuk semua alat.
• Penemuan Alat Dinamik: Ejen boleh menemui alat pada masa jalanan.
• Saling Kendali dan Penggunaan Semula: Pelayan alat yang sama boleh menyediakan berbilang klien LLM.
• Kebolehskalaan dan Penyelenggaraan: MCP mengurangkan kerja pendua secara mendadak.
• Ekosistem Boleh Gubah: MCP membolehkan pasaran pelayan yang dibangunkan secara bebas.
• Keselamatan dan Kawalan: Protokol ini menyokong aliran kebenaran yang jelas.

Kelebihan Utama Dirumuskan

• Protokol Bersatu: MCP menawarkan protokol tunggal dan terpiawai untuk semua alat, memperkemas pembangunan dan menghapuskan keperluan untuk logik penghuraian tersuai.
• Penemuan Masa Jalanan: Ejen boleh menemui keupayaan yang tersedia secara dinamik, menghapuskan keperluan untuk but semula atau pengaturcaraan semula apabila alat baharu ditambahkan.
• Agnostik Model: MCP membenarkan pelayan alat yang sama untuk menyediakan berbilang klien LLM, mengelakkan penguncian vendor dan mengurangkan usaha kejuruteraan pendua.
• Penduaan Dikurangkan: Pembangun boleh menulis pelayan MCP tunggal untuk tugas seperti carian fail, memberi manfaat kepada semua ejen merentas semua model.
• Ekosistem Terbuka: MCP menggalakkan pasaran penyambung terbuka, serupa dengan API web.
• Aliran Kebenaran: MCP menyokong aliran kebenaran yang jelas, meningkatkan keboleh auditan dan keselamatan berbanding gesaan bentuk bebas.

Kesan Industri dan Aplikasi Dunia Sebenar

Penerimaan MCP berkembang pesat. Vendor dan rangka kerja utama telah melabur secara terbuka dalam MCP atau piawaian ejen yang berkaitan. Organisasi meneroka MCP untuk mengintegrasikan sistem dalaman, seperti CRM, pangkalan pengetahuan dan platform analitik, ke dalam pembantu AI.

Kes Penggunaan Konkrit

• Alat Pembangun: Editor kod dan platform carian menggunakan MCP untuk membolehkan pembantu menyoal repositori kod, dokumentasi dan sejarah komit.
• Pengetahuan & Chatbot Perusahaan: Bot meja bantuan boleh mengakses data Zendesk atau SAP melalui pelayan MCP, menjawab soalan tentang tiket terbuka atau menjana laporan berdasarkan data perusahaan masa nyata.
• Penjanaan Augmentasi Pengambilan yang Dipertingkat: Ejen RAG boleh menggabungkan pengambilan berasaskan pembenaman dengan alat MCP khusus untuk pertanyaan pangkalan data atau carian graf.
• Pembantu Proaktif: Ejen pacuan peristiwa memantau e-mel atau aliran tugas dan secara autonomi menjadualkan mesyuarat atau meringkaskan item tindakan dengan memanggil alat kalendar dan pengambilan nota melalui MCP.

Dalam setiap senario, MCP membolehkan ejen berskala merentas sistem yang pelbagai tanpa memerlukan penulisan semula kod integrasi, menyampaikan penyelesaian AI yang boleh diselenggara, selamat dan saling beroperasi.

Perbandingan dengan Paradigma Terdahulu

MCP menyatukan dan meluaskan pendekatan sebelumnya, menawarkan penemuan dinamik, skema terpiawai dan saling kendali merentas model dalam protokol tunggal.

• Lawan ReAct: MCP menyediakan model dengan antara muka formal menggunakan skema JSON, membolehkan klien mengurus pelaksanaan dengan lancar.
• Lawan Toolformer: MCP menyumber luar antara muka alat sepenuhnya daripada model, membolehkan sokongan sifar tangkapan untuk mana-mana alat berdaftar tanpa latihan semula.
• Lawan Pustaka Rangka Kerja: MCP mengalihkan logik penyepaduan ke dalam protokol boleh guna semula, menjadikan ejen lebih fleksibel dan mengurangkan penduaan kod.
• Lawan Ejen Autonomi: Dengan menggunakan klien MCP, ejen sedemikian tidak memerlukan kod tempahan untuk perkhidmatan baharu, sebaliknya bergantung pada penemuan dinamik dan panggilan JSON-RPC.
• Lawan API Panggilan Fungsi: MCP menggeneralisasikan panggilan fungsi merentas mana-mana klien dan pelayan, dengan sokongan untuk penstriman, penemuan dan perkhidmatan multipled.

Batasan dan Cabaran

Walaupun menjanjikan, MCP masih berkembang:

• Pengesahan dan Kebenaran: Penyelesaian semasa memerlukan pelapisan OAuth atau kunci API secara luaran, yang boleh merumitkan penggunaan tanpa piawaian pengesahan bersatu.
• Aliran Kerja Berbilang Langkah: Mengatur aliran kerja berkeadaan lama yang berjalan sering masih bergantung pada penjadual luaran atau rangkaian gesaan, kerana protokol tidak mempunyai konsep sesi terbina dalam.
• Penemuan pada Skala: Mengurus banyak titik akhir pelayan MCP boleh menjadi membebankan dalam persekitaran yang besar.
• Kematangan Ekosistem: MCP adalah baharu, jadi tidak setiap alat atau sumber data mempunyai penyambung sedia ada.
• Overhead Pembangunan: Untuk panggilan alat tunggal dan ringkas, persediaan MCP boleh terasa berat berbanding panggilan API langsung yang pantas.