Microsoft telah mengambil langkah penting untuk meningkatkan kesalingoperasian dalam bidang kecerdasan buatan dan interaksi data awan dengan melancarkan dua versi pratonton pelayan berdasarkan Model Context Protocol (MCP). Inisiatif ini menjanjikan untuk menyelaraskan proses pembangunan dan mengurangkan keperluan penyambung tersuai untuk sumber data yang berbeza.
Gambaran Keseluruhan Pelayan Baharu
Pengenalan Microsoft terhadap Azure MCP Server dan Azure Database for PostgreSQL Flexible Server menandakan langkah penting ke arah ekosistem AI yang lebih bersepadu dan cekap. Pelayan ini direka bentuk untuk berfungsi bersama, menyediakan penyelesaian komprehensif untuk mengurus dan mengakses pelbagai sumber dan pangkalan data Azure.
Azure MCP Server
Azure MCP Server direka bentuk untuk menyokong akses kepada pelbagai perkhidmatan Azure, termasuk:
- Azure Cosmos DB: Perkhidmatan pangkalan data berbilang model yang diedarkan secara global untuk membina aplikasi yang boleh skala dan berprestasi tinggi.
- Azure Storage: Penyelesaian storan awan yang menyediakan storan yang boleh skala, tahan lama dan selamat untuk pelbagai objek data.
- Azure Monitor: Penyelesaian pemantauan komprehensif yang mengumpul dan menganalisis data telemetri daripada pelbagai sumber, memberikan cerapan tentang prestasi dan kesihatan aplikasi dan infrastruktur.
Sokongan yang luas ini membolehkan Azure MCP Server mengendalikan pelbagai fungsi, seperti pertanyaan pangkalan data, pengurusan storan dan analisis log. Dengan menyediakan antara muka bersatu untuk perkhidmatan ini, Microsoft bertujuan untuk memudahkan proses pembangunan dan mengurangkan kerumitan penyepaduan sumber Azure yang berbeza.
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server direka khusus untuk operasi pangkalan data, memfokuskan pada tugas seperti:
- Menyenaraikan pangkalan data dan jadual: Menyediakan pandangan komprehensif tentang skema dan struktur pangkalan data.
- Melaksanakan pertanyaan: Membolehkan pengguna mendapatkan dan memanipulasi data yang disimpan dalam pangkalan data.
- Mengubah suai data: Membenarkan pengguna mengemas kini, memasukkan dan memadam data dalam pangkalan data.
Pelayan ini direka bentuk untuk menyediakan persekitaran yang fleksibel dan boleh skala untuk menjalankan pangkalan data PostgreSQL dalam awan. Dengan menawarkan pelayan khusus untuk operasi pangkalan data, Microsoft bertujuan untuk menyediakan pembangun dengan platform berprestasi tinggi dan boleh dipercayai untuk membina aplikasi berasaskan data.
Kepentingan MCP
Model Context Protocol (MCP) ialah protokol standard yang direka untuk menangani cabaran mengakses data luaran yang berpecah-belah untuk model AI. Dibangunkan oleh syarikat AI Anthropic dan diperkenalkan pada November 2024, MCP bertujuan untuk menyediakan seni bina bersatu untuk aplikasi AI berinteraksi dengan pelbagai sumber dan alat data.
Menangani Cabaran Pemecahan
Salah satu cabaran utama dalam membangunkan aplikasi AI ialah keperluan untuk mengakses data daripada pelbagai sumber, setiap satunya dengan format dan keperluan aksesnya yang unik. Pemecahan ini boleh menyukarkan penyepaduan data daripada sumber yang berbeza dan boleh meningkatkan kerumitan pembangunan AI dengan ketara.
MCP menangani cabaran ini dengan menyediakan protokol standard untuk aplikasi AI berinteraksi dengan sumber data luaran. Dengan mentakrifkan set antara muka dan format data yang sama, MCP membolehkan aplikasi AI mengakses data dengan lancar daripada pelbagai sumber, tanpa memerlukan penyambung tersuai atau transformasi data.
Seni Bina MCP
Seni bina MCP adalah berdasarkan model klien-pelayan, di mana aplikasi AI bertindak sebagai Klien MCP dan sumber atau alat data bertindak sebagai Pelayan MCP. Protokol ini menggunakan HTTP untuk mewujudkan saluran komunikasi standard antara klien dan pelayan, membolehkan interaksi lancar antara aplikasi AI dan sumber data luaran.
Seni bina MCP mentakrifkan tiga konsep utama:
- Alat: Mewakili fungsi atau keupayaan khusus yang boleh diakses melalui protokol MCP.
- Sumber: Mewakili data atau fail yang boleh diakses atau dimanipulasi melalui protokol MCP.
- Gesaan: Mewakili templat atau arahan yang boleh digunakan untuk membimbing tingkah laku model AI.
Dengan menyediakan cara standard untuk mengakses sumber dan alat ini, MCP membolehkan aplikasi AI disepadukan dengan lancar dengan sumber data luaran dan memanfaatkan pelbagai fungsi.
MCP sebagai ‘USB-C’ untuk AI
Konsep MCP sebagai ‘antara muka USB-C’ untuk aplikasi AI ialah analogi yang berkuasa yang menyoroti keupayaan protokol untuk menyediakan cara yang standard dan universal untuk menyambungkan aplikasi AI kepada sumber dan alat data luaran. Sama seperti USB-C telah menjadi antara muka standard untuk menyambungkan pelbagai peranti kepada komputer, MCP bertujuan untuk menjadi antara muka standard untuk menyambungkan aplikasi AI kepada sumber data luaran.
Analogi ini menggariskan potensi MCP untuk membuka kunci potensi penuh AI dengan membolehkan akses lancar kepada data dan alatan, tanpa mengira teknologi atau format asas. Dengan menyediakan antara muka yang bersatu dan standard, MCP boleh membantu memecahkan silo data dan membolehkan aplikasi AI memanfaatkan pelbagai sumber.
Penyepaduan Microsoft terhadap MCP
Microsoft telah menjadi penggerak awal MCP, mengiktiraf potensinya untuk meningkatkan kesalingoperasian dan memudahkan pembangunan AI. Syarikat itu telah menyepadukan MCP ke dalam beberapa platform dan perkhidmatan AInya, termasuk Azure AI Foundry dan Azure AI Agent Service.
Penyepaduan dengan Azure AI Foundry
Azure AI Foundry ialah platform komprehensif untuk membina dan menggunakan penyelesaian AI. Dengan menyepadukan MCP ke dalam Azure AI Foundry, Microsoft membolehkan pembangun mengakses sumber dan alat data luaran dengan lancar dari dalam platform. Penyepaduan ini memudahkan proses pembangunan dan membolehkan pembangun menumpukan pada pembinaan model dan aplikasi AI, dan bukan pada pengurusan sambungan data.
Penyepaduan dengan Azure AI Agent Service
Azure AI Agent Service ialah platform untuk membina dan menggunakan ejen pintar. Dengan menyepadukan MCP ke dalam Azure AI Agent Service, Microsoft membolehkan ejen berinteraksi dengan lancar dengan sumber dan alat data luaran, membolehkan mereka melaksanakan pelbagai tugas dan memberikan respons yang lebih pintar. Penyepaduan ini meningkatkan keupayaan ejen AI dan menjadikannya lebih berharga dalam pelbagai aplikasi.
Kerjasama dengan Anthropic
Microsoft juga telah bekerjasama dengan Anthropic, syarikat yang membangunkan MCP, untuk membangunkan SDK C# untuk protokol tersebut. Kerjasama ini menunjukkan komitmen Microsoft untuk menyokong MCP dan menjadikannya lebih mudah untuk pembangun membina aplikasi AI yang memanfaatkan protokol tersebut. SDK C# menyediakan pembangun dengan satu set alat dan perpustakaan yang memudahkan proses berinteraksi dengan pelayan MCP dan membina klien MCP.
Implikasi Strategik untuk Jabatan CoreAI Microsoft
Pengeluaran versi pratonton Azure MCP Server dan Azure Database for PostgreSQL Flexible Server merupakan langkah utama dalam strategi jabatan CoreAI Microsoft untuk mempromosikan kesalingoperasian dalam ekosistem Azure. Inisiatif ini bertujuan untuk menyokong pelbagai model dan alatan, menyediakan pembangun dengan fleksibiliti untuk memilih penyelesaian terbaik untuk keperluan khusus mereka.
Mempromosikan Kesalingoperasian
Kesalingoperasian ialah tumpuan utama untuk jabatan CoreAI Microsoft, kerana ia membolehkan pembangun menyepadukan model dan alatan AI yang berbeza dengan lancar, tanpa mengira teknologi atau vendor asas. Dengan mempromosikan kesalingoperasian, Microsoft bertujuan untuk mewujudkan ekosistem AI yang lebih terbuka dan kolaboratif, di mana pembangun boleh berkongsi dan menggunakan semula komponen AI dengan mudah.
Menyokong Pelbagai Model dan Alat
Microsoft menyedari bahawa tiada penyelesaian yang sesuai untuk semua pembangunan AI. Aplikasi dan kes penggunaan yang berbeza memerlukan model dan alat yang berbeza, dan pembangun memerlukan fleksibiliti untuk memilih penyelesaian yang paling sesuai dengan keperluan khusus mereka. Dengan menyokong pelbagai model dan alatan, Microsoft bertujuan untuk menyediakan pembangun dengan kebebasan untuk berinovasi dan membina penyelesaian AI yang canggih.
Mengukuhkan Ekosistem Azure
Dengan mempromosikan kesalingoperasian dan menyokong pelbagai model dan alatan, Microsoft bertujuan untuk mengukuhkan ekosistem Azure dan menjadikannya platform pilihan untuk pembangunan AI. Ekosistem Azure menyediakan pembangun dengan satu set alat dan perkhidmatan yang komprehensif untuk membina, menggunakan dan mengurus aplikasi AI, dan Microsoft komited untuk terus meningkatkan platform untuk memenuhi keperluan komuniti AI yang berkembang.
Manfaat Menggunakan Pelayan MCP
Pengenalan Azure MCP Server dan Azure Database for PostgreSQL Flexible Server menawarkan beberapa faedah utama untuk pembangun dan organisasi yang ingin memanfaatkan AI dalam aplikasi mereka:
- Pembangunan yang Dipermudahkan: Dengan menyediakan seni bina bersatu dan antara muka standard, MCP mengurangkan kerumitan penyepaduan sumber dan alat data yang berbeza, memudahkan proses pembangunan dan mempercepatkan masa untuk dipasarkan.
- Pengurangan Penyesuaian: MCP menghapuskan keperluan untuk penyambung tersuai untuk sumber data yang berbeza, mengurangkan jumlah kod yang perlu ditulis dan diselenggara oleh pembangun, dan membebaskan sumber untuk tugas lain.
- Peningkatan Kesalingoperasian: MCP mempromosikan kesalingoperasian antara model dan alatan AI yang berbeza, membolehkan pembangun menyepadukan komponen yang berbeza dengan lancar dan membina aplikasi AI yang lebih kompleks dan canggih.
- Peningkatan Kecekapan: Dengan menyediakan cara standard untuk mengakses data dan alatan, MCP meningkatkan kecekapan pembangunan dan penggunaan AI, membolehkan pembangun menumpukan pada pembinaan penyelesaian inovatif, dan bukan pada pengurusan sambungan data.
- Kebolehskalaan yang Dipertingkatkan: Azure MCP Server dan Azure Database for PostgreSQL Flexible Server direka bentuk untuk boleh skala, membolehkan organisasi mengendalikan volum data dan trafik pengguna yang semakin meningkat dengan mudah tanpa menjejaskan prestasi.
- Penjimatan Kos: Dengan mengurangkan keperluan untuk penyambung tersuai dan memudahkan proses pembangunan, MCP boleh membantu organisasi menjimatkan wang untuk pembangunan dan penggunaan AI.
Kesimpulan
Pelancaran Microsoft terhadap Azure MCP Server dan Azure Database for PostgreSQL Flexible Server menandakan langkah penting ke hadapan dalam evolusi kesalingoperasian AI. Dengan menerima Model Context Protocol dan menyepadukannya ke dalam ekosistem Azurenya, Microsoft memperkasakan pembangun untuk membina aplikasi AI yang lebih terhubung, cekap dan boleh skala. Inisiatif ini menjanjikan untuk membuka kunci kemungkinan baharu untuk inovasi AI dan memacu penggunaan AI merentasi pelbagai industri dan aplikasi.