Memahami Mekanik Protokol Konteks Model
MCP beroperasi dengan seni bina mudah yang terdiri daripada tiga komponen penting yang memudahkan interaksi lancar antara model AI, perkhidmatan dan sumber data:
- Hos MCP: Komponen ini memulakan dan menyelia sambungan antara model bahasa dan pelayan MCP. Pada masa ini, hanya sebilangan terhad aplikasi menyokong keupayaan pengehosan, termasuk Claude Desktop dan GitHub Copilot.
- Pelayan MCP: Pelayan ini direka untuk mendedahkan sumber, alat dan gesaan kepada pelanggan. Biasanya, ia berjalan secara tempatan pada mesin pengguna, sering digunakan sebagai pakej npm, kontena Docker atau perkhidmatan kendiri. Perlu diingat bahawa pada masa ini tiada sokongan standard untuk pelayan MCP terpencil sepenuhnya.
- Klien MCP: Ini ialah subproses ringan yang dihasilkan oleh hos. Setiap klien mengekalkan sambungan satu-ke-satu yang berdedikasi dengan pelayan, membolehkan pengambilan konteks dan memudahkan interaksi lancar.
Pelayan MCP mampu menyediakan tiga jenis fungsi utama:
- Sumber: Ini termasuk data berstruktur seperti rekod pangkalan data atau respons API yang boleh digunakan oleh model bahasa untuk berinteraksi dengan fail tempatan dan merujuk maklumat luaran.
- Alat: Ini ialah fungsi yang didedahkan pelayan yang boleh dipanggil secara automatik oleh model bahasa dengan kelulusan pengguna.
- Gesaan: Ini terdiri daripada gesaan atau templat gesaan yang ditulis terlebih dahulu yang direka untuk membantu pengguna dalam menyelesaikan tugas tertentu dengan lebih cekap.
Membina Pelayan MCP
Membangunkan pelayan MCP melibatkan pendedahan API dan data dalam format standard yang boleh digunakan dengan mudah oleh perkhidmatan AI generatif. Pelanggan tunggal boleh mewujudkan sambungan dengan berbilang pelayan secara serentak.
Modulariti ini membayangkan bahawa mana-mana API yang tersedia boleh diubah menjadi pelayan MCP dan dibungkus secara konsisten untuk aplikasi AI generatif. Salah satu kelebihan utama MCP terletak pada keupayaannya untuk memudahkan akses kepada perkhidmatan melalui arahan bahasa semula jadi. Selain itu, ia mengurangkan beban membina penyepaduan dan logik tersuai dengan bertindak sebagai pengantara antara alatan AI generatif dan perkhidmatan berasaskan awan.
Mengutamakan Privasi dan Kawalan
Reka bentuk MCP memberi penekanan yang kuat pada kawalan sumber dan privasi melalui seni bina dan langkah perlindungan datanya:
- Sumber yang didedahkan melalui pelayan memerlukan kelulusan pengguna sebelum model bahasa boleh mengaksesnya.
- Kebenaran pelayan boleh dikonfigurasikan untuk menyekat pendedahan sumber, dengan itu melindungi data sensitif.
- Seni bina pertama setempat memastikan data kekal pada peranti pengguna melainkan dikongsi secara jelas, meningkatkan privasi dan kawalan pengguna.
Mengintegrasikan MCP ke dalam Pembangunan Aplikasi: Panduan Praktikal
Mari kita mendalami contoh praktikal mengintegrasikan pelayan MCP ke dalam aliran kerja pembangunan anda.
Repositori MCP GitHub mengekalkan direktori awam pelayan MCP yang tersedia. Selain itu, pembekal seperti Microsoft Copilot Studio menawarkan pelayan MCP mereka sendiri. Satu contoh yang ketara ialah pelayan MCP Cloudflare, yang membolehkan anda berinteraksi secara langsung dengan sumber Cloudflare anda melalui pelanggan yang didayakan MCP seperti Claude Anthropic.
Untuk memasang pelayan MCP Cloudflare (menggunakan NPX), hanya laksanakan arahan berikut dalam terminal anda: