Kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat, dan dengannya, keperluan untuk model AI berinteraksi dengan dunia luar. Secara tradisinya, model AI beroperasi secara terpencil, tidak dapat mengakses atau memproses data secara langsung daripada sumber luaran seperti fail, pangkalan data, atau perkhidmatan dalam talian. Batasan ini telah menghalang pembangunan aplikasi AI yang benar-benar serba boleh dan pintar. Walau bagaimanapun, standard baharu muncul untuk menangani cabaran ini: Protokol Konteks Model (MCP).
Dibangunkan oleh Anthropic, syarikat di sebalik chatbot AI Claude, MCP ialah protokol sumber terbuka yang direka untuk membolehkan model AI berhubung dengan lancar ke sumber data luaran, membaca maklumat, dan melaksanakan tindakan. Protokol inovatif ini menjanjikan untuk membuka era baharu keupayaan AI, membolehkan model AI menjadi lebih sedar konteks, responsif, dan akhirnya, lebih berguna.
Keperluan untuk Kesalinghubungan Universal
Model AI, dalam keadaan asalnya, berkesan dipisahkan daripada lautan data yang luas yang wujud di luar parameter latihan mereka. Pengasingan ini membentangkan halangan yang ketara bagi pembangun yang ingin membina aplikasi AI yang boleh memanfaatkan maklumat masa nyata, memperibadikan pengalaman pengguna, atau mengautomasikan tugas yang kompleks.
Pada masa lalu, syarikat terpaksa membangunkan penyambung tersuai untuk setiap aplikasi, yang merupakan proses yang memakan masa dan sumber. Bayangkan membina jambatan unik setiap kali anda perlu menyeberangi sungai. MCP berusaha untuk menyelesaikan masalah ini dengan menyediakan penyambung universal. Protokol biasa ini membolehkan model AI berinteraksi dengan sumber data luaran, sama seperti penyesuai universal membolehkan anda memasangkan peranti elektronik yang berbeza ke mana-mana soket kuasa.
Sebagai contoh, dengan MCP, anda boleh menyambungkan model AI seperti Claude ke Google Drive atau GitHub, membenarkannya mengakses dan memproses fail, dokumen dan repositori kod. Ini membuka pelbagai kemungkinan, daripada ringkasan dokumen automatik dan analisis kod kepada carian pintar dan penjanaan kandungan.
Bagaimana MCP Berfungsi: Sambungan Dua Hala
MCP mewujudkan sambungan dua hala yang selamat dan sedar konteks antara model AI dan sumber data. Sambungan ini difasilitasikan melalui dua komponen utama: pelayan MCP dan pelanggan MCP.
Pelayan MCP bertindak sebagai penyambung, menyediakan data yang diminta oleh model AI. Anggap ia sebagai pustakawan, mendapatkan semula buku tertentu (data) dari rak perpustakaan (sumber data) atas permintaan.
Pelanggan MCP, sebaliknya, ialah antara muka yang melaluinya model AI meminta data. Sebagai contoh, aplikasi Claude Desktop berfungsi sebagai pelanggan MCP, menghantar permintaan kepada pelayan MCP untuk maklumat tertentu.
Pelayan MCP menerima permintaan, mendapatkan semula data yang diminta daripada sumber yang sesuai, dan kemudian menghantarnya kembali kepada pelanggan MCP untuk diproses oleh model AI. Pertukaran maklumat yang lancar ini membolehkan model AI mengakses dan menggunakan data luaran dengan cara yang dinamik dan responsif.
Memperkasakan Pembangun: Membina Pelayan dan Pelanggan MCP
MCP direka bentuk untuk menjadi alat berpusatkan pembangun, memperkasakan pembangun untuk membina pelayan dan pelanggan MCP tersuai yang disesuaikan dengan keperluan khusus mereka. Pendekatan sumber terbuka ini memupuk inovasi dan membolehkan pembangunan pantas integrasi dan aplikasi baharu.
Pembangun boleh mencipta pelayan MCP untuk pelbagai perkhidmatan dan sumber data, termasuk Google Maps, WhatsApp, Slack, Google Drive, GitHub, Bluesky, Windows, macOS, dan Linux. Ini membolehkan pengguna mendapatkan maklumat daripada perkhidmatan ini dalam chatbot AI seperti ChatGPT, mengembangkan keupayaan dan kegunaannya.
Selain itu, pembangun boleh menyambungkan pelayan MCP ke sistem fail tempatan mereka, membolehkan model AI membaca dan mengubah suai fail pada komputer mereka. Ini membuka kemungkinan yang menarik untuk mengautomasikan tugas seperti pengeditan dokumen, penjanaan kod, dan analisis data.
Sifat sumber terbuka MCP menggalakkan penglibatan dan kerjasama komuniti. Sesiapa sahaja boleh menyumbang kepada projek dengan membina pelayan dan pelanggan MCP baharu, menambah baik yang sedia ada, atau memberikan maklum balas dan cadangan. Pendekatan kolaboratif ini memastikan bahawa MCP kekal sebagai teknologi yang canggih dan relevan.
Melepaskan Potensi Model Bahasa Besar (LLM)
MCP membuka pintu untuk LLM memanfaatkan keupayaan pintar mereka untuk berinteraksi dengan aplikasi, alatan dan perkhidmatan luaran. Walaupun aplikasi desktop Claude sudah menyokong MCP, syarikat teknologi utama seperti Google, Microsoft dan OpenAI telah mengumumkan rancangan untuk menerima pakai protokol tersebut.
Penerimaan MCP yang meluas ini akan mempercepatkan penyepaduan model AI ke dalam pelbagai aliran kerja dan aplikasi, menjadikannya lebih mudah diakses dan berguna kepada khalayak yang lebih luas.
MCP lwn. Ejen AI: Memahami Perbezaan
Walaupun MCP mungkin kelihatan seperti ejen AI, adalah penting untuk memahami perbezaan tersebut. MCP ialah protokol komunikasi yang memudahkan interaksi antara model AI dan sumber data luaran. Ia tidak mempunyai keupayaan membuat keputusan bebas ejen AI.
Ejen AI biasanya merancang, membuat keputusan dan melaksanakan tugas berdasarkan logik dan matlamat dalamannya sendiri. MCP, sebaliknya, hanya membolehkan akses antara sistem yang berbeza, menyediakan ejen AI dengan maklumat yang diperlukannya untuk membuat keputusan yang termaklum.
Walau bagaimanapun, MCP memainkan peranan penting dalam meningkatkan kebolehpercayaan dan keberkesanan ejen AI. Dengan menyediakan akses kepada sumber data luaran, MCP membolehkan ejen AI beroperasi dengan cara yang lebih termaklum dan sedar konteks, yang membawa kepada hasil yang lebih baik.
Era AI Beragen: Peranan MCP dalam Membentuk Masa Depan
Apabila kita bergerak ke era AI beragen, MCP bersedia untuk memainkan peranan penting dalam menjadikan pembantu AI yang dipacu tindakan lebih serba boleh dan berkuasa. Pengumuman baru-baru ini mengenai Protokol Agent2Agent (A2A) Google di acara Google Next 2025 selanjutnya menggariskan kepentingan interoperabiliti dan komunikasi antara sistem AI.
Menurut Google, A2A ialah protokol terbuka yang melengkapi MCP Anthropic, menyediakan alatan dan konteks yang berguna kepada ejen. Pendekatan kolaboratif ini menyerlahkan pengiktirafan yang semakin meningkat tentang keperluan untuk protokol standard untuk memudahkan interaksi yang lancar antara model AI dan sumber data.
Meneroka Pelayan MCP yang Tersedia
Walaupun banyak pelayan MCP yang dipacu komuniti sedang dibangunkan oleh pembangun bebas, Anthropic telah mencipta beberapa pelayan MCP yang sangat baik untuk diterokai oleh pengguna. Sebagai contoh, pelayan Google Drive MCP membolehkan pengguna mencari dan mengakses fail daripada Google Drive menggunakan aplikasi Desktop Claude.
Pelayan Fail Sistem MCP membolehkan pengguna membaca, menulis, mencipta, memadam, mengalih dan mencari fail pada komputer tempatan mereka. Pelayan Slack MCP boleh mengurus saluran, menghantar mesej, membalas benang dan mendapatkan semula mesej. Selain itu, pelayan GitHub MCP membolehkan pengguna mengurus repositori, melakukan operasi fail dan mencipta cawangan.
Meluaskan Ekosistem: Pelayan MCP Dipacu Komuniti
Ekosistem MCP berkembang pesat, dengan bilangan pelayan MCP yang dipacu komuniti yang semakin meningkat tersedia untuk pelbagai perkhidmatan dan aplikasi. Beberapa contoh popular termasuk Google Calendar MCP, yang membolehkan pengguna menyemak jadual dan menambah atau memadam acara.
Pelayan MCP yang dibangunkan komuniti lain termasuk yang untuk Airtable, Airbnb, Apple Calendar, Discord, Excel, Figma, Gmail, Notion, Spotify, Telegram, X (dahulunya Twitter) dan YouTube. Pelbagai pelayan MCP ini menunjukkan kepelbagaian dan kebolehsuaian protokol.
Merevolusikan Chatbot AI: Melangkaui Perbualan Mudah
MCP bersedia untuk merevolusikan cara kita berinteraksi dengan chatbot AI. Teknologi ini membolehkan aplikasi AI bergerak melangkaui perbualan mudah dan menjadi benar-benar berguna untuk melaksanakan tindakan merentas aliran kerja yang berbeza.
Bayangkan chatbot AI yang bukan sahaja boleh menjawab soalan anda tetapi juga menjadualkan janji temu, mengurus senarai tugasan anda dan mengautomasikan tugas harian anda. MCP menjadikan visi ini menjadi kenyataan dengan menyediakan sambungan yang diperlukan antara model AI dan dunia luar.
Dengan MCP, chatbot AI boleh mengakses dan memproses maklumat daripada pelbagai sumber, membolehkan mereka memberikan respons yang lebih diperibadikan, sedar konteks dan boleh diambil tindakan. Ini akan mengubah cara kita berinteraksi dengan AI, menjadikannya sebahagian daripada kehidupan harian kita.
Kesimpulannya, Protokol Konteks Model ialah teknologi yang mengubah permainan yang berpotensi untuk membuka potensi penuh AI. Dengan menyediakan penyambung universal untuk model AI mengakses sumber data luaran, MCP membolehkan era baharu keupayaan AI, menjadikan AI lebih serba boleh, responsif dan berguna berbanding sebelum ini. Memandangkan ekosistem MCP terus berkembang dan berkembang, kita boleh menjangkakan lebih banyak aplikasi dan penyepaduan inovatif muncul, mengubah cara kita hidup dan bekerja.