MCP, atau Protokol Konteks Model, kini menjadi bualan hangat dalam kalangan komuniti AI. Tetapi apakah sebenarnya MCP ini, dan mengapakah ia begitu popular? Apakah pula kelebihan dan kekurangan yang mungkin timbul daripada penggunaannya?
Apabila Anthropic memutuskan untuk mendedahkan sumber Protokol Konteks Model (MCP) pada bulan November, mereka mungkin tidak menjangkakan penerimaan yang begitu meluas. Hari ini, pelbagai vendor menawarkan sokongan untuk MCP atau sedang membangunkan kaedah inovatif untuk meningkatkan keselamatannya, meluaskan kemampuannya, atau meningkatkan fleksibilitinya. Mengapakah MCP begitu berjaya? Adakah terdapat sebarang risiko atau batasan yang wujud berkaitan dengan penggunaannya?
Menariknya, walaupun baru sahaja diperkenalkan, MCP telah diterima dengan pantas oleh pemain AI utama, termasuk Google dan OpenAI. Ini menunjukkan bahawa cadangan nilai MCP mendapat sambutan yang kuat dari awal lagi. Penjelasan paling komprehensif mengenai MCP boleh didapati dalam dokumentasi rasminya: ‘MCP ialah protokol terbuka yang menyeragamkan cara aplikasi menyediakan konteks kepada LLM. Anggap MCP sebagai port USB-C untuk aplikasi AI.’
MCP: USB-C untuk AI
Analogi dengan USB-C amat bernas. Seperti yang dijelaskan oleh Anthropic, ‘Sama seperti USB-C menyediakan cara yang standard untuk menyambungkan peranti anda ke pelbagai periferal dan aksesori, MCP menyediakan cara yang standard untuk menyambungkan model AI ke pelbagai sumber data dan alatan.’
Mewujudkan sambungan yang lancar antara LLM dan pelbagai sumber data serta aplikasi adalah penting untuk merealisasikan potensi penuh AI beragent. AI beragent merujuk kepada penggunaan AI untuk tugas yang lebih canggih daripada penjanaan teks atau imej yang mudah. Seni bina semula jadi model ini menjadikannya terlalu mahal untuk melatihnya pada data baharu, walaupun dengan akses kepada sumber pengiraan yang luas. Lebih-lebih lagi, LLM terutamanya menjana output dan tidak direka bentuk secara semula jadi untuk mengawal aplikasi. Membolehkan jenis kawalan ini memerlukan usaha pembangunan tambahan. MCP menawarkan pendekatan yang standard untuk model untuk menyambung ke data, menangani cabaran ini.
Dengan MCP, jika sesuatu aplikasi mempunyai titik akhir API, ia boleh digunakan dengan mudah untuk pelayan MCP. Ini merupakan langkah penting ke arah merealisasikan AI beragent, yang boleh merujuk data syarikat dan bertindak ke atasnya. Langkah awal ini membuka jalan bagi kemajuan seterusnya. Sama seperti protokol USB-C merupakan prasyarat yang perlu untuk pembangunan Thunderbolt 3, 4, dan 5 sebagai sambungan komprehensif untuk komputer riba dan periferal, MCP meletakkan asas bagi inovasi AI masa depan.
Seorang pekerja Anthropic merumuskan intipati MCP dengan tepat: ‘Intipatinya ialah: anda mempunyai aplikasi LLM seperti Claude Desktop. Anda mahu ia berinteraksi (membaca atau menulis) dengan beberapa sistem yang anda ada. MCP menyelesaikan masalah ini.’
MCP terutamanya terdiri daripada pelayan MCP yang bertanggungjawab untuk mendapatkan data tertentu. Klien MCP berjalan dalam aplikasi AI dan menyambung ke satu atau lebih pelayan MCP. Hos MCP merujuk kepada aplikasi AI yang menggabungkan LLM dengan keupayaan atau komponen beragent. Akhir sekali, data atau perkhidmatan itu sendiri dikawal oleh operasi gabungan komponen MCP. Protokol Konteks Model mentakrifkan dengan teliti cara setiap komponen harus berkomunikasi dengan yang lain. Komunikasi dipermudahkan melalui SSE (HTTP) atau STDIO (pelayan tempatan).
Implikasi Utama MCP
MCP memudahkan interaksi yang sangat intuitif dengan AI. Contohnya, tidak perlu mengkonfigurasi alat yang berasingan untuk membuat catatan LinkedIn. Cukup berikan kawalan ke atas tetikus dan papan kekunci, dan sistem boleh menavigasi secara automatik ke Chrome, mengakses laman LinkedIn, dan membuat catatan tersebut. Pendekatan ini menawarkan alternatif kepada Penggunaan Komputer Claude Anthropic dan Operator OpenAI, membolehkan fleksibiliti yang lebih besar dalam memilih model AI.
Walaupun penerimaan awal dalam kalangan pesaing Anthropic tidak serta-merta, alat bebas seperti Cursor dan Zed menyepadukan MCP agak cepat selepas ia dikeluarkan. Protokol ini juga mendapat sambutan di peringkat antarabangsa, dengan syarikat seperti Alibaba dan Baidu di China menerima MCP. Penerimaan yang semakin meningkat ini telah memudahkan organisasi seperti OpenAI dan Google untuk mewajarkan penyepaduan MCP mereka sendiri.
Pada masa ini, MCP menduduki kedudukan yang serupa dengan piawaian lain yang diterima secara meluas dalam timbunan teknologi, seperti Kubernetes atau OAuth, yang berasal dari Google dan Twitter, masing-masing. Lama kelamaan, asal usul piawaian ini menjadi kurang relevan. Protokol atau amalan terbaik sedemikian selalunya muncul pada ‘masa yang tepat’ dan ‘tempat yang tepat,’ dan kewujudannya adalah penting untuk mencapai penerimaan AI yang meluas.
Kritikan Terhadap MCP
Walaupun MCP menangani keperluan yang ketara, ia tidak terlepas daripada kritikan. Kebanyakan kebimbangan di sekitar MCP berkaitan dengan keselamatan, atau lebih tepatnya, kekurangan yang dirasakan. Spesifikasi awal tidak mempunyai mekanisme pengesahan yang ditetapkan (walaupun ini kemudiannya ditambah, ia belum diterima pakai secara universal). Input selalunya dipercayai secara tersirat, dan LLM masih terdedah kepada ralat, yang boleh membawa akibat yang berpotensi serius. Pelaksanaan kod jauh berpotensi menjejaskan keseluruhan komputer tanpa memerlukan alat RMM. Penyerang boleh mengarahkan LLM untuk menavigasi ke lokasi tertentu, mencuri data, dan menghantarnya melalui e-mel ke tempat lain.
Sama seperti Kubernetes, MCP mungkin akan bergantung pada langkah keselamatan luaran. Walau bagaimanapun, pembangun mungkin tidak selalu mengutamakan pertimbangan keselamatan dan mungkin memberi tumpuan terutamanya pada potensi alat AI ini. Akibatnya, insiden keselamatan yang berpunca daripada penerimaan MCP sukar dicegah kerana protokol itu sendiri tidak mempunyai ciri keselamatan.
Kritikan ini tidak boleh ditafsirkan sebagai terlalu keras. Protokol dan piawaian baharu jarang menggabungkan prinsip ‘selamat melalui reka bentuk’ dari awal lagi. Apabila mereka melakukannya, ia selalunya boleh menghalang penerimaan pantas. Ada kemungkinan bahawa MCP tidak akan mendapat sebarang sambutan jika Anthropic pada mulanya menumpukan pada memaksimumkan keselamatannya.
Sebaliknya, MCP juga telah diterima pakai oleh syarikat keselamatan. Wiz, sebagai contoh, telah membangunkan pelayan MCPnya sendiri dengan keterlihatan awan yang komprehensif, kecerdasan kontekstual, dan langkah keselamatan bersatu di sekitar sumber data. Walaupun begitu, syarikat itu kekal kritikal terhadap protokol itu, memetik kebimbangan yang terdiri daripada RCE kepada suntikan segera dan rampasan arahan. Menangani isu ini mungkin memerlukan penyelesaian khusus.
Masa Depan MCP Bergantung pada Komuniti
Kini MCP telah muncul sebagai piawaian untuk kesambungan GenAI, kematangannya bergantung pada usaha kolektif komuniti, bukan sahaja Anthropic. Proses kolaboratif ini telah pun mendapat momentum. Contohnya, Docker menyasarkan untuk menjadikan MCP sedia pengeluaran dengan kemudahan penggunaan yang sama yang telah dicapainya dengan kontena. Katalog Docker MCP dan Toolkit MCP mewakili permulaan ekosistem yang berpusat di sekitar aplikasi MCP yang dikontenakan. Docker telah menyerlahkan penerima pakai awal seperti Stripe, Elastic, Heroku, Pulumi, dan Grafana Labs sebagai penyumbang utama.
Nampaknya semangat untuk menggunakan MCP melebihi tahap kematangan semasanya. Walaupun begitu, penerimaannya yang meluas menandakan bahawa penambahbaikan mungkin akan muncul dengan kerap, daripada langkah keselamatan yang lebih mantap di sekitar MCP kepada kes penggunaan baharu. Pembangunan dan penambahbaikan MCP pada masa hadapan akan menjadi usaha kolaboratif, didorong oleh keperluan dan inovasi komuniti AI yang lebih luas.
Memandangkan Protokol Konteks Model semakin menonjol, adalah penting untuk memahami selok-beloknya, potensi manfaatnya, dan risiko yang wujud. Bahagian berikut akan menyelidiki lebih dalam pelbagai aspek MCP, memberikan gambaran keseluruhan yang komprehensif tentang teknologi yang inovatif ini.
Memahami Asas Teknikal MCP
Pada dasarnya, Protokol Konteks Model ialah satu set spesifikasi yang mentakrifkan cara komponen perisian yang berbeza berinteraksi untuk menyediakan konteks kepada model bahasa yang besar. Konteks ini adalah penting untuk LLM melaksanakan tugas dengan berkesan, kerana ia membolehkan mereka mengakses dan menggunakan data dan alatan luaran.
Komponen utama MCP termasuk:
Pelayan MCP: Komponen ini bertindak sebagai pintu masuk kepada sumber data dan alatan luaran. Ia mendedahkan API yang membenarkan LLM mendapatkan maklumat atau melakukan tindakan.
Klien MCP: Komponen ini berada dalam aplikasi LLM dan berkomunikasi dengan pelayan MCP untuk meminta data atau mencetuskan tindakan.
Hos MCP: Ini ialah persekitaran keseluruhan di mana komponen LLM dan MCP beroperasi. Ia menyediakan infrastruktur dan sumber yang diperlukan untuk berfungsi dengan betul.
Komunikasi antara komponen ini biasanya berlaku melalui protokol rangkaian standard seperti HTTP, menggunakan format seperti JSON untuk pertukaran data. Penyeragaman ini membolehkan interoperabiliti antara LLM dan sumber data luaran yang berbeza, memupuk ekosistem AI yang lebih terbuka dan kolaboratif.
Meneroka Manfaat MCP
Penerimaan MCP menawarkan banyak kelebihan untuk pembangun dan organisasi yang bekerja dengan LLM. Antara manfaat utama termasuk:
Penyepaduan yang Dipermudahkan: MCP menyelaraskan proses menyambungkan LLM ke sumber data dan alatan luaran, mengurangkan kerumitan dan masa yang diperlukan untuk penyepaduan.
Fleksibiliti yang Dipertingkat: MCP membolehkan pembangun menukar dengan mudah antara LLM dan sumber data yang berbeza tanpa mengubah suai kod aplikasi yang mendasari.
Kebolehskalaan yang Diperbaiki: MCP membolehkan LLM mengakses sejumlah besar data dan menggunakan pelbagai jenis alatan, meningkatkan kebolehskalaan dan prestasinya.
Keselamatan yang Dipertingkatkan: Walaupun keselamatan menjadi kebimbangan, MCP menyediakan rangka kerja untuk melaksanakan langkah keselamatan untuk melindungi data dan mencegah akses tanpa kebenaran.
Inovasi yang Dipercepat: Dengan menyeragamkan cara LLM berinteraksi dengan sumber luaran, MCP memupuk inovasi dan kerjasama dalam komuniti AI.
Menangani Cabaran Keselamatan MCP
Seperti yang dinyatakan sebelum ini, keselamatan adalah kebimbangan kritikal dengan MCP. Kekurangan ciri keselamatan terbina dalam boleh menyebabkan sistem terdedah kepada pelbagai serangan. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa langkah yang boleh diambil oleh pembangun untuk mengurangkan risiko ini:
Melaksanakan Pengesahan: Menguatkuasakan mekanisme pengesahan untuk mengesahkan identiti pengguna dan aplikasi yang mengakses sumber MCP.
Mengesahkan Input: Mengesahkan semua data input dengan teliti untuk mencegah serangan suntikan segera dan bentuk input berniat jahat yang lain.
Mengehadkan Akses: Mengehadkan akses kepada data dan alatan sensitif berdasarkan peranan dan kebenaran pengguna.
Memantau Aktiviti: Memantau aktiviti MCP untuk corak yang mencurigakan dan potensi pelanggaran keselamatan.
Menggunakan Alatan Keselamatan: Menyepadukan MCP dengan alatan keselamatan seperti tembok api dan sistem pengesanan pencerobohan untuk meningkatkan perlindungan.
Dengan melaksanakan langkah keselamatan ini, pembangun boleh mengurangkan dengan ketara risiko yang berkaitan dengan penggunaan MCP dan memastikan keselamatan serta integriti sistem AI mereka.
Aplikasi Dunia Nyata MCP
Potensi aplikasi MCP adalah luas dan merangkumi pelbagai industri. Beberapa contoh bagaimana MCP digunakan dalam amalan termasuk:
Khidmat Pelanggan: Menyambungkan LLM ke sistem CRM untuk menyediakan sokongan pelanggan yang diperibadikan dan menyelesaikan isu dengan lebih cekap.
Analisis Kewangan: Menyepadukan LLM dengan sumber data kewangan untuk menganalisis arah aliran pasaran dan membuat syor pelaburan.
Penjagaan Kesihatan: Memautkan LLM ke rekod kesihatan elektronik untuk membantu doktor dalam mendiagnosis penyakit dan membangunkan pelan rawatan.
Pendidikan: Menyambungkan LLM kepada sumber pendidikan untuk menyediakan pengalaman pembelajaran yang diperibadikan untuk pelajar.
Perkilangan: Menyepadukan LLM dengan sistem kawalan industri untuk mengoptimumkan proses pengeluaran dan meningkatkan kawalan kualiti.
Ini hanyalah beberapa contoh daripada banyak cara MCP digunakan untuk meningkatkan keupayaan AI dan menyelesaikan masalah dunia nyata. Apabila teknologi itu matang dan diterima pakai dengan lebih meluas, kita boleh menjangkakan untuk melihat lebih banyak aplikasi inovatif muncul.
Masa Depan MCP dan Penyepaduan AI
Protokol Konteks Model bersedia untuk memainkan peranan penting dalam masa depan penyepaduan AI. Apabila LLM menjadi lebih berkuasa dan canggih, keperluan untuk cara standard untuk menyambungkannya ke sumber luaran akan terus meningkat. MCP menyediakan asas yang kukuh untuk penyepaduan ini, membolehkan pembangun membina sistem AI yang lebih berkemampuan dan serba boleh.
Dalam tahun-tahun akan datang, kita boleh menjangkakan untuk melihat MCP berkembang dan menyesuaikan diri dengan keperluan komuniti AI yang berubah-ubah. Evolusi ini mungkin melibatkan:
Ciri Keselamatan yang Diperbaiki: Penambahan ciri keselamatan yang lebih mantap untuk menangani kelemahan semasa dan memastikan keselamatan sistem AI.
Prestasi yang Dipertingkatkan: Pengoptimuman untuk meningkatkan prestasi dan kebolehskalaan MCP, membolehkannya mengendalikan volum data yang lebih besar dan tugas yang lebih kompleks.
Sokongan yang Diluaskan: Peningkatan sokongan untuk LLM, sumber data dan alatan yang berbeza, menjadikan MCP lebih mudah diakses oleh pelbagai pembangun.
Pembangunan Dipacu Komuniti: Peralihan ke arah model pembangunan yang lebih dipacu komuniti, membenarkan pembangun menyumbang kepada evolusi MCP dan menyesuaikannya dengan keperluan khusus mereka.
Apabila MCP terus berkembang, ia sudah pasti akan memainkan peranan penting dalam membentuk masa depan AI dan penyepaduan