Protokol Konteks Model (MCP) semakin pantas muncul sebagai kaedah definitif untuk mengintegrasikan sumber luaran ke dalam alur kerja beragensi. Walaupun terdapat pendekatan alternatif yang khusus untuk model bahasa yang besar (LLM), MCP dengan cepat menjadi standard, sama seperti REST untuk tujuan integrasi.
Panduan ini disesuaikan untuk pembangun Python dan bertujuan untuk memberikan pemahaman yang menyeluruh tentang MCP, meliputi prinsip asas dan reka bentuk seni binanya. Kita akan mulakan dengan meneroka motivasi di sebalik MCP dan struktur keseluruhannya, diikuti dengan pelaksanaan praktikal yang terperinci bagi kedua-dua pelayan dan pelanggan.
Menguraikan Protokol Konteks Model
Diperkenalkan pada November 2024 oleh Anthropic, MCP ialah standard terbuka yang direka dengan teliti untuk mengoptimumkan interaksi antara model AI dan alat, repositori data dan pelbagai sumber luaran.
Anthropic membayangkan MCP sebagai penyambung universal untuk LLM, menggambarkan persamaan dengan penyeragaman yang dibawa oleh USB-C dalam sambungan perkakasan. Ini membolehkan pembangun mengintegrasikan sebarang alat atau sumber data dengan lancar dengan aplikasi AI mereka melalui protokol yang disatukan. Dengan menerima falsafah agnostik bahasa dan menawarkan Kit Pembangunan Perisian (SDK) untuk bahasa seperti Python, TypeScript, Java, Kotlin dan C#, MCP menghapuskan keperluan untuk integrasi tempahan dan sekali sahaja.
MCP beroperasi melalui dua komponen utama: pelayan, yang mendedahkan alat, sumber dan gesaan, dan pelanggan, yang memudahkan sambungan antara model AI dan pelayan ini. Komunikasi difasilitasi melalui JSON-RPC melalui HTTP, menampung kedua-dua alur kerja segerak dan tak segerak. Keselamatan adalah kebimbangan utama, dengan kebenaran eksplisit dan reka bentuk setempat yang memastikan privasi. MCP telah mendapat sokongan daripada platform AI utama dan memupuk pertumbuhan ekosistem yang pesat, meletakkannya sebagai teknologi asas untuk membina ejen AI yang teguh dan sedar konteks.
Rangka kerja dan platform seperti LangChain, SDK Ejen OpenAI, Kit Pembangun Ejen Google dan Microsoft Copilot Studio menyokong MCP secara natif.
Penerokaan Mendalam ke dalam Pelayan dan Pelanggan MCP
Alur kerja beragensi bergantung pada dua elemen penting untuk operasi autonomi: data semasa dan akses kepada sistem sedia ada. Data dibekalkan sebagai konteks kepada LLM untuk memberikan maklumat faktual, yang seterusnya membantu LLM dalam membuat keputusan termaklum. Sebaik sahaja keputusan telah dibuat untuk mengambil tindakan, akses berprogram kepada sistem diperlukan, biasanya didedahkan sebagai API yang tersedia sebagai alat.
Perlu diingat bahawa pelayan dan pelanggan MCP boleh berfungsi secara bebas daripada sebarang LLM. Apabila pelanggan disepadukan dengan LLM, ia berfungsi sebagai asas alur kerja beragensi.
Dalam seni bina MCP, pelayan mengabstrakkan akses kepada data dan alat. Contohnya, pangkalan data boleh disepadukan sebagai sumber dalam pelayan MCP. Pelanggan mempunyai akses baca sahaja kepada sumber ini untuk mendapatkan semula data. Sumber juga menyokong parameter untuk menggunakan penapis atau menyekat data yang dikongsi dengan pelanggan. Maklumat gaji pekerja, contohnya, ialah calon yang ideal untuk sumber.
Selain sumber, pelayan MCP juga mendedahkan alat yang memperkasakan pelanggan untuk melaksanakan tindakan yang melangkaui sekadar mendapatkan semula data. Walaupun sumber menawarkan akses baca sahaja, alat memudahkan penggunaan API yang memanipulasi data atau melaksanakan tindakan. Menggunakan API Stripe untuk memuktamadkan transaksi pembayaran ialah contoh utama alat.
Selain sumber dan alat, pelayan MCP boleh berfungsi sebagai repositori untuk gesaan yang dipratentukan. Pelanggan boleh mendapatkan semula gesaan ini dan menghantarnya ke LLM, memastikan repositori gesaan yang konsisten dan diseragamkan.
Pelayan MCP boleh ditanya untuk mendapatkan senarai sumber, alat dan gesaan yang mereka dedahkan, menyediakan mekanisme penemuan asas. Ringkasnya, pelayan MCP boleh mendedahkan sumber, alat dan gesaan kepada pelanggan, manakala tindakan pelanggan diserahkan kepada budi bicara pembangun.
Pelanggan MCP terletak dalam aplikasi hos, seperti chatbot atau ejen. Contoh aplikasi hos termasuk Claude Desktop dan Cursor AI. Pembangun boleh membina aplikasi beragensi dengan berbilang pelanggan yang berinteraksi dengan satu atau lebih pelayan MCP.
Pelanggan MCP boleh dibuat tanpa berinteraksi dengan LLM. Walau bagaimanapun, pelanggan boleh berfungsi sebagai saluran yang berkuasa untuk LLM mengakses pelayan MCP.
Dalam alur kerja biasa, aplikasi hos, seperti chatbot atau ejen, menyambung ke pelayan MCP, mendapatkan semula sumber dan alat yang tersedia, dan membentangkannya kepada LLM dalam format yang sesuai.
Berdasarkan gesaan, LLM mungkin kembali kepada hos untuk mengakses sumber atau menggunakan alat melalui pelanggan MCP. Kebanyakan rangka kerja beragensi, seperti SDK Ejen OpenAI dan Google ADK, mengabstrakkan fungsi ini dengan menjadikan perjalanan pergi balik antara LLM dan aplikasi hos lancar.
Mendalami Komunikasi Antara Pelayan dan Pelanggan MCP
Protokol komunikasi ialah aspek asas seni bina MCP. Pelayan MCP menyokong dua protokol pengangkutan: STDIO dan Peristiwa Hantar Pelayan (SSE).
Protokol Pengangkutan STDIO
Apabila menggunakan STDIO sebagai protokol pengangkutan, pelanggan MCP terus menggunakan pelayan MCP dan menyediakan parameter yang diperlukan. Kemudian ia menangkap output daripada pelayan, yang ditulis ke konsol, dan menghantarnya ke aplikasi hos.
Dalam senario ini, pelanggan dan pelayan berkongsi proses yang sama. Pelayan hanya melaksanakan arahan dan keluar dengan serta-merta. Proses ini berulang setiap kali pelanggan menggunakan pelayan. Pada dasarnya, pelanggan dan pelayan beroperasi dalam proses tanpa melibatkan sebarang panggilan jauh atau Panggilan Prosedur Jauh (RPC). Pendekatan ini paling sesuai apabila pelanggan dan pelayan berada pada mesin yang sama, menghapuskan kependaman yang disebabkan oleh proses yang berjalan lama. Akibatnya, pelayan dan pelanggan MCP mengekalkan sambungan 1:1 apabila menggunakan pengangkutan STDIO.
Protokol Pengangkutan Peristiwa Hantar Pelayan (SSE)
Protokol pengangkutan kedua yang disokong oleh MCP ialah Peristiwa Hantar Pelayan (SSE). Ia memperkasakan pelayan untuk menolak kemas kini masa nyata kepada pelanggan melalui sambungan HTTP tunggal dan berterusan. Sebaik sahaja pelanggan memulakan sambungan, pelayan menstrim data apabila peristiwa berlaku, menghapuskan keperluan untuk pengundian berulang. Pendekatan ini amat berkesan untuk aplikasi seperti suapan berita langsung atau pemberitahuan, di mana kemas kini terutamanya mengalir dari pelayan ke pelanggan.
Berbanding dengan REST, SSE menawarkan kependaman yang lebih rendah dan kecekapan yang lebih tinggi, kerana REST memerlukan pelanggan untuk berulang kali meninjau pelayan untuk data baharu, meningkatkan overhed dan kependaman. SSE juga menyediakan sambungan semula automatik dan menyepadukan dengan lancar dengan kebanyakan tembok api, menjadikannya lebih teguh untuk senario masa nyata.
MCP memanfaatkan SSE dan bukannya WebSockets untuk komunikasi jauh terutamanya kerana SSE menyediakan penyelesaian yang lebih mudah dan lebih teguh untuk senario di mana hanya penstriman pelayan ke pelanggan diperlukan. SSE beroperasi melalui HTTP standard, memudahkan penyepaduan dengan tembok api dan rangkaian terhad. Ia juga membolehkan pelayan menolak kemas kini masa nyata kepada pelanggan tanpa kerumitan mengurus sambungan WebSocket dupleks penuh.
Dalam MCP, komunikasi pelanggan ke pelayan diurus dengan permintaan HTTP POST, manakala SSE mengendalikan kemas kini penstriman daripada pelayan kepada pelanggan, sejajar dengan corak interaksi tipikal untuk alat AI dan pemberitahuan sumber. Pendekatan ini mengurangkan overhed, memudahkan pelaksanaan dan meningkatkan keserasian dengan infrastruktur sedia ada, terutamanya jika dibandingkan dengan protokol WebSocket yang dwiarah dan selalunya lebih kompleks.
JSON-RPC: Protokol Wayar
Walaupun SSE berfungsi sebagai teknik komunikasi, JSON-RPC ialah protokol wayar yang digunakan oleh MCP. JSON-RPC ialah protokol ringan dan tanpa keadaan yang disesuaikan untuk panggilan prosedur jauh, menjadikannya sesuai untuk pertukaran dinamik dan pantas yang diperlukan dalam alur kerja AI.
Dalam MCP, setiap interaksi, seperti menggunakan alat, mendapatkan data atau menyenaraikan keupayaan yang tersedia, dikodkan sebagai mesej JSON-RPC, yang merangkumi nama kaedah, parameter dan pengecam untuk menjejaki respons. Pendekatan ini membolehkan pelanggan dan pelayan MCP berkomunikasi dengan lancar, tanpa mengira bahasa pelaksanaan asas mereka, dan memastikan semua permintaan, respons dan pemberitahuan mematuhi format yang boleh dikendalikan dan boleh dikendalikan. Dengan membina pada JSON-RPC, MCP memudahkan penyepaduan, menyokong pengendalian ralat dan membolehkan pembangun mencipta alur kerja beragensi yang fleksibel dan boleh digubah yang boleh berinteraksi dengan pelbagai alat dan sumber luaran.
Tidak seperti protokol pengangkutan STDIO, SSE boleh menyokong berbilang pelanggan yang dilayan serentak oleh pelayan MCP tunggal. Ini amat bermanfaat apabila pelayan MCP dihoskan dari jauh dalam persekitaran seperti Platform sebagai Perkhidmatan (PaaS) dan masa jalan tanpa pelayan.
Kelebihan Utama MCP
Penyepaduan Terpiawai: MCP menyediakan protokol bersatu untuk menyepadukan pelbagai alat dan sumber data ke dalam aplikasi AI, menghapuskan keperluan untuk penyepaduan tersuai.
Agnostik Bahasa: Pendekatan agnostik bahasa MCP, ditambah dengan SDK untuk berbilang bahasa, memudahkan pembangunan merentas platform yang berbeza.
Keselamatan yang Dipertingkat: MCP mengutamakan keselamatan dengan kebenaran eksplisit dan reka bentuk setempat, memastikan privasi dan perlindungan data.
Kemas Kini Masa Nyata: Sokongan SSE mendayakan kemas kini masa nyata daripada pelayan kepada pelanggan, memudahkan aliran data yang cekap dan mengurangkan kependaman.
Kebolehskalaan: Pelaksanaan SSE MCP membolehkan pelayan tunggal melayani berbilang pelanggan serentak, meningkatkan kebolehskalaan dan penggunaan sumber.
Pembangunan yang Dipermudahkan: Penggunaan JSON-RPC sebagai protokol wayar memudahkan penyepaduan, menyokong pengendalian ralat dan membolehkan gubahan alur kerja yang fleksibel.
Pertumbuhan Ekosistem: Penerimaan MCP oleh platform AI utama memacu pertumbuhan ekosistem yang pesat, menjadikannya teknologi asas untuk pembangunan AI.
Aplikasi Praktikal MCP
Chatbot: MCP membolehkan chatbot mengakses pangkalan pengetahuan, pangkalan data dan API luaran untuk memberikan respons yang lebih termaklum dan relevan.
Ejen AI: MCP memperkasakan ejen AI untuk berinteraksi dengan sistem luaran, mengautomasikan tugas dan membuat keputusan berdasarkan data.
Penyepaduan Data: MCP memudahkan penyepaduan pelbagai sumber data ke dalam aplikasi AI, membolehkan analisis dan cerapan yang komprehensif.
Orkestrasi Alat: MCP memudahkan orkestrasi pelbagai alat dan perkhidmatan dalam alur kerja AI, mengoptimumkan prestasi dan kecekapan.
Aplikasi Masa Nyata: Sokongan SSE MCP mendayakan penstriman data masa nyata untuk aplikasi seperti analisis kewangan, pengesanan penipuan dan penyelenggaraan ramalan.
Melaksanakan MCP: Panduan Langkah demi Langkah
Pasang SDK MCP: Mulakan dengan memasang SDK MCP untuk bahasa pengaturcaraan pilihan anda (contohnya, Python, TypeScript).
Tentukan Sumber dan Alat: Kenal pasti sumber dan alat yang akan didedahkan oleh pelayan MCP anda kepada pelanggan.
Laksanakan Logik Pelayan: Bangunkan logik bahagian pelayan untuk mengendalikan permintaan pelanggan untuk sumber dan alat.
Konfigurasikan Keselamatan: Laksanakan langkah keselamatan yang sesuai, seperti pengesahan dan kebenaran, untuk melindungi data dan perkhidmatan anda.
Cipta Pelanggan MCP: Bangunkan pelanggan MCP untuk menyambung ke pelayan dan mengakses sumber dan alat yang didedahkan.
Bersepadu dengan LLM: Bersepadu pelanggan MCP dengan LLM anda untuk mendayakan akses kepada pengetahuan dan kefungsian luaran.
Uji dan Laksana: Uji pelaksanaan MCP anda dengan teliti dan laksanakannya ke persekitaran pengeluaran anda.
Aliran Masa Depan dalam MCP
Keselamatan yang Dipertingkat: Pembangunan berterusan difokuskan pada peningkatan ciri keselamatan MCP untuk menangani ancaman yang muncul dan memastikan privasi data.
Kebolehskalaan yang Diperbaiki: Usaha sedang dijalankan untuk meningkatkan lagi kebolehskalaan dan prestasi MCP untuk menyokong aplikasi AI yang semakin kompleks.
Ekosistem yang Diperluas: Ekosistem MCP dijangka terus berkembang, dengan alat, sumber dan platform baharu menerima pakai protokol tersebut.
Penyepaduan dengan Teknologi Baru Muncul: MCP sedang disesuaikan untuk bersepadu dengan teknologi baru muncul seperti pembelajaran bersekutu dan AI terpencar.
Usaha Penyeragaman: Usaha penyeragaman berterusan bertujuan untuk mengukuhkan MCP sebagai standard industri untuk penyepaduan AI.
Dengan memahami prinsip, seni bina dan pelaksanaan MCP, pembangun boleh membuka potensi penuh AI dan membina aplikasi inovatif yang memanfaatkan pengetahuan, alat dan perkhidmatan luaran. Memandangkan landskap AI terus berkembang, MCP akan memainkan peranan yang semakin penting dalam membentuk masa depan sistem pintar. Adalah penting bagi pembangun untuk menerima protokol ini dan memanfaatkan keupayaannya untuk mencipta penyelesaian AI yang lebih berkuasa, sedar konteks dan serba boleh. Apabila komuniti berkembang dan kes penggunaan baharu muncul, MCP menjanjikan untuk menjadi teknologi penting untuk memajukan bidang kecerdasan buatan.