Dunia Kecerdasan Buatan (AI) sentiasa berkembang, dengan istilah dan teknologi baharu muncul dengan pantas. Salah satu istilah yang baru-baru ini mendapat perhatian yang signifikan ialah ‘MCP,’ atau Model Context Protocol. Konsep ini telah mencetuskan keterujaan yang besar dalam komuniti AI, menarik persamaan dengan hari-hari awal pembangunan aplikasi mudah alih.
Seperti yang dinyatakan oleh Pengerusi Baidu, Li Yanhong di persidangan Baidu Create pada 25 April, ‘Membangunkan ejen pintar berdasarkan MCP adalah seperti membangunkan aplikasi mudah alih pada tahun 2010.’ Analogi ini menyoroti potensi impak MCP terhadap masa depan aplikasi AI.
Memahami MCP
Jika anda belum biasa dengan MCP, anda mungkin telah menemui istilah ‘Ejen’ (atau ejen pintar). Peningkatan populariti Manus, sebuah syarikat permulaan China, pada awal 2025 membawa konsep ini ke hadapan.
Kunci kepada tarikan Ejen terletak pada keupayaannya untuk melaksanakan tugas dengan berkesan. Tidak seperti model bahasa besar (LLM) terdahulu yang terutamanya berfungsi sebagai antara muka perbualan, Ejen direka untuk melaksanakan tugas secara aktif, memanfaatkan alat dan sumber data luaran. LLM tradisional dihadkan oleh data latihan mereka dan memerlukan proses yang kompleks untuk mengakses sumber luaran.
MCP adalah penting untuk merealisasikan visi Ejen, membolehkan LLM berinteraksi dengan lancar dengan alat luaran yang menyokong protokol MCP. Ini membolehkan mereka melaksanakan tugas yang lebih spesifik dan kompleks.
Pada masa ini, beberapa aplikasi, termasuk Amap dan WeChat Read, telah melancarkan MCP Server rasmi. Ini memperkasakan pembangun untuk mencipta aplikasi AI dengan memilih LLM pilihan dan mengintegrasikannya dengan pelayan MCP seperti Amap atau WeChat Read. Ini membolehkan LLM melaksanakan tugas seperti pertanyaan peta dan pengambilan maklumat daripada buku.
Gelombang MCP bermula pada Februari 2024 dan telah mendapat momentum dengan cepat di seluruh dunia.
Pemain utama seperti OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance, dan Baidu semuanya telah mengumumkan sokongan untuk protokol MCP dan melancarkan platform MCP mereka sendiri, menjemput pembangun dan penyedia perkhidmatan aplikasi untuk menyertai.
MCP: Menyatukan Ekosistem AI
Konsep ‘aplikasi super’ adalah topik hangat dalam bidang AI pada tahun 2024, dengan jangkaan proliferasi pesat aplikasi AI. Walau bagaimanapun, ekosistem inovasi AI kekal berpecah-belah.
Kemunculan MCP boleh dibandingkan dengan penyatuan China di bawah Qin Shi Huang, yang menyeragamkan sistem penulisan, pengangkutan dan ukuran. Penyeragaman ini sangat memudahkan aktiviti ekonomi dan perdagangan.
Ramai penganalisis pasaran percaya bahawa penggunaan MCP dan protokol yang serupa akan membuka jalan kepada peningkatan yang signifikan dalam aplikasi AI pada tahun 2025.
Pada dasarnya, MCP bertindak sebagai ‘pemalam super’ untuk AI, membolehkan penyepaduan lancar dengan pelbagai alat dan sumber data luaran.
Asas Teknikal MCP
MCP, atau Model Context Protocol, pertama kali diperkenalkan oleh Anthropic pada November 2024.
Sebagai standard terbuka, MCP membolehkan aplikasi AI berkomunikasi dengan sumber dan alat data luaran.
Fikirkan MCP sebagai penyesuai universal untuk LLM, mentakrifkan ‘antara muka USB’ standard.
Antara muka ini membolehkan pembangun mencipta aplikasi dengan cara yang lebih standard dan tersusun, menyambung ke pelbagai sumber data dan aliran kerja.
Mengatasi Halangan kepada Pembangunan Aplikasi AI
Sebelum kebangkitan MCP, membangunkan aplikasi AI adalah proses yang mencabar dan kompleks.
Sebagai contoh, membangunkan pembantu perjalanan AI memerlukan LLM untuk melaksanakan tugas seperti mengakses peta, mencari panduan perjalanan dan mencipta jadual perjalanan yang diperibadikan berdasarkan pilihan pengguna.
Untuk membolehkan LLM menanyakan peta dan mencari panduan, pembangun menghadapi cabaran berikut:
- Setiap pembekal AI (OpenAI, Anthropic, dll.) melaksanakan Panggilan Fungsi secara berbeza. Beralih antara LLM memerlukan pembangun menulis semula kod penyesuaian, pada dasarnya mencipta ‘manual pengguna’ untuk LLM menggunakan alat luaran. Jika tidak, ketepatan output model akan berkurangan dengan ketara.
- Kekurangan standard bersatu untuk interaksi LLM dengan dunia luar menyebabkan kebolehgunaan semula kod yang rendah, menghalang pembangunan ekosistem aplikasi AI.
Menurut Chen Ziqian, seorang pakar teknologi algoritma di Alibaba Cloud ModelScope, ‘Sebelum MCP, pembangun perlu memahami LLM dan melakukan pembangunan sekunder untuk membenamkan alat luaran ke dalam aplikasi mereka. Jika prestasi alat itu lemah, pembangun terpaksa menyiasat sama ada isu itu dengan aplikasi itu sendiri atau alat itu.’
Manus, syarikat permulaan AI yang disebutkan di atas, berfungsi sebagai contoh utama. Dalam penilaian sebelumnya, didapati bahawa Manus perlu memanggil lebih daripada sepuluh alat untuk menulis artikel berita yang mudah, termasuk membuka penyemak imbas, menyemak imbas dan mengikis halaman web, menulis, mengesahkan dan menyampaikan hasil akhir.
Jika Manus memilih untuk memanggil alat luaran dalam setiap langkah, ia perlu menulis ‘fungsi’ untuk mengatur cara alat luaran akan berjalan. Akibatnya, Manus sering menamatkan tugas kerana beban lampau dan menggunakan token yang berlebihan.
Faedah MCP
Dengan MCP, pembangun tidak lagi perlu bertanggungjawab ke atas prestasi alat luaran. Sebaliknya, mereka boleh menumpukan pada penyelenggaraan dan penyahpepijatan aplikasi itu sendiri, mengurangkan beban kerja pembangunan dengan ketara.
Pelayan individu dalam ekosistem, seperti Alipay dan Amap, boleh mengekalkan perkhidmatan MCP mereka, mengemas kini kepada versi terkini dan menunggu pembangun untuk menyambung.
Had dan Cabaran MCP
Walaupun potensinya, ekosistem MCP masih dalam peringkat awal dan menghadapi beberapa cabaran.
Sesetengah pembangun berpendapat bahawa MCP adalah lapisan kerumitan yang tidak perlu, mencadangkan bahawa API adalah penyelesaian yang lebih mudah. LLM sudah boleh memanggil API melalui pelbagai protokol, menjadikan MCP kelihatan berlebihan.
Pada masa ini, kebanyakan perkhidmatan MCP yang dikeluarkan oleh syarikat besar ditakrifkan oleh syarikat itu sendiri, menentukan fungsi mana yang boleh dipanggil oleh LLM dan cara ia dijadualkan. Walau bagaimanapun, ini menimbulkan kebimbangan bahawa syarikat mungkin tidak memberikan akses kepada maklumat mereka yang paling kritikal dan masa nyata.
Tambahan pula, jika pelayan MCP tidak dilancarkan secara rasmi atau diselenggara dengan baik, keselamatan dan kestabilan sambungan MCP mungkin dipersoalkan.
Tang Shuang, seorang pembangun bebas, berkongsi contoh pelayan MCP peta dengan kurang daripada 20 alat. Lima daripada alat ini memerlukan latitud dan longitud, manakala alat cuaca memerlukan ID bahagian pentadbiran tanpa memberikan arahan tentang cara mendapatkan ID ini. Satu-satunya penyelesaian adalah untuk pengguna kembali ke ekosistem penyedia perkhidmatan dan mengikuti langkah-langkah untuk mendapatkan maklumat dan kebenaran.
Walaupun populariti MCP adalah jelas, dinamik asasnya adalah kompleks. Walaupun vendor LLM bersedia untuk menyediakan perkhidmatan MCP, mereka mengekalkan kawalan dan teragak-agak untuk memberi manfaat kepada ekosistem lain. Jika perkhidmatan tidak diselenggara dengan betul, pembangun mungkin menghadapi peningkatan beban kerja, menjejaskan tujuan ekosistem.
Kemenangan Sumber Terbuka
Mengapa MCP mendapat tarikan sekarang?
Pada mulanya, MCP mendapat sedikit perhatian selepas pelancarannya oleh Anthropic. Hanya sebilangan kecil aplikasi, seperti Anthropic’s Claude Desktop, menyokong protokol MCP. Pembangun tidak mempunyai ekosistem pembangunan AI bersatu dan terutamanya bekerja dalam pengasingan.
Penggunaan MCP oleh pembangun secara beransur-ansur membawanya ke hadapan. Bermula pada Februari 2025, beberapa aplikasi pengaturcaraan AI yang popular, termasuk Cursor, VSCode dan Cline, mengumumkan sokongan untuk protokol MCP, meningkatkan profilnya dengan ketara.
Berikutan penggunaan komuniti pembangun, penyepaduan MCP oleh vendor LLM telah menjadi faktor utama dalam penerimaan meluasnya.
Pengumuman OpenAI tentang sokongan untuk MCP pada 27 Mac, diikuti oleh Google, merupakan langkah penting.
Ketua Pegawai Eksekutif Google, Sundar Pichai menyuarakan kebimbangan terhadap MCP di X, menyatakan, ‘Untuk MCP atau tidak untuk MCP, itulah soalannya.’ Walau bagaimanapun, hanya empat hari selepas menyiarkan tweet ini, Google juga mengumumkan sokongannya untuk MCP.
Penggunaan pantas MCP oleh pemain utama dalam industri AI menyoroti potensinya untuk mengubah cara aplikasi AI dibangunkan dan digunakan.
Laluan Ke Hadapan untuk MCP
Memandangkan ekosistem MCP terus berkembang, adalah penting untuk menangani had dan cabaran yang sedia ada. Ini termasuk:
- Penyeragaman: Membangunkan protokol MCP yang lebih standard yang bebas daripada vendor individu.
- Keselamatan: Melaksanakan langkah keselamatan yang teguh untuk memastikan keselamatan dan kebolehpercayaan sambungan MCP.
- Kebolehselenggaraan: Menggalakkan pembangunan dan penyelenggaraan pelayan MCP berkualiti tinggi.
- Kebolehcapaian: Menjadikan MCP lebih mudah diakses oleh pembangun dari semua peringkat kemahiran.
Dengan menangani cabaran ini, MCP berpotensi untuk membuka era baharu inovasi AI, membolehkan penciptaan aplikasi AI yang lebih berkuasa, serba boleh dan mesra pengguna.
Kesimpulannya, walaupun MCP masih dalam peringkat awal, potensinya untuk mengubah landskap AI tidak dapat dinafikan. Dengan memupuk ekosistem yang lebih terbuka, standard dan kolaboratif, MCP boleh membuka jalan kepada masa depan di mana AI lebih mudah diakses dan memberi manfaat kepada semua orang.