In de wereld van kunstmatige intelligentie (AI) duiken voortdurend nieuwe acroniemen op, die soms overweldigend kunnen zijn. Model Context Protocol (MCP) is er zo een, die vooral na de Google Cloud Next-conferentie steeds meer aandacht krijgt. Maar wat is MCP precies? En waarom is het zo belangrijk voor de toekomst van AI?
De oorsprong en definitie van MCP
MCP, voor het eerst voorgesteld door AI-pionier Anthropic in november 2024, is ontstaan uit de behoefte om de uitdagingen aan te pakken waarmee bedrijven en ontwikkelaars worden geconfronteerd bij de toegang tot data die verspreid is over verschillende repositories. Simpel gezegd biedt MCP een gestandaardiseerde manier om AI-modellen te verbinden met diverse databronnen en tools. Dit voorkomt de noodzaak om meerdere integratieoplossingen te ontwerpen en te implementeren.
Rita Kozlov, Vice President Product bij Cloudflare, vergelijkt MCP met HTTP in de vroege jaren 90 en gelooft dat het de potentie heeft om de manier waarop mensen, bedrijven en diensten met elkaar interageren fundamenteel te veranderen en om geheel nieuwe bedrijfsmodellen te creëren.
De officiële MCP-website omschrijft het als een USB-C-poort voor AI-toepassingen, die een gestandaardiseerde manier biedt om apparaten aan te sluiten op verschillende randapparatuur en accessoires, waardoor het data-toegangsproces wordt vereenvoudigd.
MCP als een facilitator van AI
De betekenis van MCP gaat verder dan het vereenvoudigen van data-toegang. Het zal een cruciaal instrument worden voor het stimuleren van de toekomstige ontwikkeling van AI-agenten. Kozlov wijst erop dat MCP AI-agenten effectief in staat zal stellen om autonomer te werken en taken namens gebruikers uit te voeren.
In het tijdperk van AI-agenten moeten we gespecialiseerde AI trainen en implementeren die complexe problemen kunnen oplossen. Om dit te bereiken, moeten AI-agenten op het juiste moment toegang hebben tot de juiste data uit verschillende back-end systemen. Amin Vahdat, Vice President en General Manager van Google Cloud Machine Learning, Systems en Cloud, legt uit dat deze back-end systemen databases en data-opslagsystemen omvatten, zoals AlloyDB, Cloud SQL en Google Cloud Spanner.
Bovendien is Ben Flast, Director of Product Management en AI-expert bij MongoDB, van mening dat MCP ook data kan extraheren uit REST API’s of elke service die een programmeerbare interface beschikbaar stelt.
Flast benadrukt dat MCP twee belangrijke rollen zal spelen in de ontwikkeling van AI. Ten eerste bij agent-ontwikkeling, waarbij MCP zal worden gebruikt om toegang te krijgen tot de noodzakelijke data om code generatie en automatisering te bevorderen. Ten tweede kan MCP ook de nodige contextuele informatie leveren aan draaiende agenten en grote taalmodellen (LLM’s), waardoor de AI kan interageren met diverse systemen.
Flast voegt eraan toe dat het cruciale punt momenteel is om te bepalen welke data de agenten precies uit de applicatiedatabase moeten halen, bijvoorbeeld welke opslag- of geheugenfuncties ze nodig hebben om aan de prestatie-eisen te voldoen.
AI verbinden via MCP
AI-agenten hebben niet alleen continue data-input nodig, maar moeten ook met elkaar kunnen communiceren. MCP kan worden gebruikt om de interconnectiviteit tussen agenten te realiseren. Kozlov merkt op dat er al ontwikkelaars zijn die agenten bouwen die MCP kunnen gebruiken om met andere agenten te ‘praten’.
Tegelijkertijd heeft Google Cloud zijn eigen standaard voorgesteld, het Agent2Agent (A2A) protocol. Vahdat legt uit dat MCP en A2A elkaar aanvullen. MCP maakt het mogelijk om data te benaderen op een open, gestandaardiseerde manier, terwijl A2A de interoperabiliteit tussen verschillende agenten mogelijk maakt. MCP kan worden gezien als de verbinding van model naar data, terwijl A2A de verbinding is van agent naar agent. Door de twee te combineren, wordt het eenvoudiger en efficiënter om krachtigere agenten te bouwen.
De adoptiecurve van MCP
Hoewel het MCP-protocol nog nieuw is, geven zowel Kozlov als Flast aan dat het snel aan populariteit wint, net als andere technologieën in de AI-wereld.
Flast merkt op dat zelfs OpenAI, de grootste concurrent van Anthropic, heeft besloten om ondersteuning voor MCP toe te voegen. Hoewel het protocol pas in november 2024 is vrijgegeven, zijn er al duizenden MCP-servers gebouwd.
Cloudflare heeft zich onlangs ook aangesloten bij de MCP-serverrijen en een remote MCP-serverfunctionaliteit toegevoegd aan zijn ontwikkelaarsplatform. Kozlov concludeert dat Cloudflare dit doet om ontwikkelaars en organisaties in staat te stellen een voorsprong te nemen en zich voor te bereiden op de toekomstige ontwikkeling van MCP, omdat ze verwachten dat dit een belangrijke, geheel nieuwe interactiemodus zal zijn, net als het mobiele internet.
Kortom, MCP, als een opkomende kracht in de AI-wereld, heeft een enorm potentieel. Het vereenvoudigt data-toegang, stelt AI-agenten in staat en bevordert de interconnectiviteit tussen AI’s. Naarmate MCP zich blijft ontwikkelen en perfectioneren, hebben we reden om te geloven dat het een steeds belangrijkere rol zal spelen in de toekomstige ontwikkeling van AI.
Diepgaande verkenning van de technische details van MCP
Om MCP volledig te begrijpen, moeten we dieper ingaan op de technische details. De kern van MCP ligt in het gestandaardiseerde protocol, dat definieert hoe AI-modellen interageren met verschillende databronnen. Dit protocol omvat de volgende belangrijke componenten:
- Data Connectors: Data connectors zijn de kerncomponenten van MCP en zijn verantwoordelijk voor het verbinden van AI-modellen met verschillende databronnen. Data connectors kunnen verschillende databronnen ondersteunen, waaronder databases, API’s en bestandssystemen.
- Data Transformatoren: Data transformatoren zijn verantwoordelijk voor het converteren van data uit verschillende databronnen naar een formaat dat AI-modellen kunnen begrijpen. Data transformatoren kunnen verschillende data-transformatie-operaties uitvoeren, waaronder data-type conversie, data-formaat conversie en data-opschoning.
- Metadata Management: Metadata management is verantwoordelijk voor het beheren van metadata-informatie die gerelateerd is aan databronnen. Metadata-informatie omvat de naam, beschrijving, locatie en toegangsrechten van de databron.
Via deze componenten realiseert MCP een naadloze verbinding tussen AI-modellen en diverse databronnen, waardoor het data-toegangsproces wordt vereenvoudigd.
Toepassingsscenario’s van MCP
De toepassingsscenario’s van MCP zijn zeer breed en kunnen worden toegepast in verschillende AI-toepassingen. Hieronder volgen enkele typische toepassingsscenario’s:
- Natuurlijke Taalverwerking: Op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) kan MCP worden gebruikt om grote taalmodellen (LLM’s) te verbinden met verschillende tekstdatabronnen, waardoor de prestaties van LLM’s worden verbeterd. Een LLM kan bijvoorbeeld worden verbonden met een database met nieuwsartikelen, sociale mediabronnen en data uit klantbeoordelingen, waardoor de LLM tekst beter kan begrijpen en genereren.
- Computer Vision: Op het gebied van computer vision kan MCP worden gebruikt om modellen voor beeldherkenning te verbinden met verschillende beelddatabronnen, waardoor de nauwkeurigheid van de modellen voor beeldherkenning wordt verbeterd. Een model voor beeldherkenning kan bijvoorbeeld worden verbonden met een beelddatabase, camera’s en videostreams, waardoor het model voor beeldherkenning beelden beter kan herkennen.
- Aanbevelingssystemen: Op het gebied van aanbevelingssystemen kan MCP worden gebruikt om aanbevelingsmodellen te verbinden met verschillende databronnen over gebruikersgedrag en productdata, waardoor de personalisatie van aanbevelingssystemen wordt verbeterd. Een aanbevelingsmodel kan bijvoorbeeld worden verbonden met de browsegeschiedenis van gebruikers, aankoopgeschiedenis en productattribuutdata, waardoor het aanbevelingssysteem nauwkeuriger producten kan aanbevelen waarin gebruikers geïnteresseerd zijn.
- Financiële Analyse: Op het gebied van financiële analyse kan MCP worden gebruikt om financiële analysemodellen te verbinden met verschillende financiële databronnen, waardoor de nauwkeurigheid van de financiële analyse wordt verbeterd. Een financieel analysemodel kan bijvoorbeeld worden verbonden met aandelenmarktdata, economische indicatordata en financiële overzichten van bedrijven, waardoor het financieel analysemodel nauwkeuriger markttrends kan voorspellen.
Uitdagingen en toekomstige ontwikkeling van MCP
Hoewel MCP een enorm potentieel heeft, wordt het ook geconfronteerd met een aantal uitdagingen. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste uitdagingen:
- Standaardisatie: MCP is nog steeds een opkomend protocol en moet verder worden gestandaardiseerd om de interoperabiliteit tussen producten van verschillende fabrikanten te waarborgen.
- Beveiliging: MCP moet krachtige beveiligingsmechanismen bieden om de beveiliging van databronnen te beschermen en ongeautoriseerde toegang te voorkomen.
- Prestaties: MCP moet data-toegang met hoge prestaties bieden om aan de behoeften van AI-toepassingen te voldoen.
Om deze uitdagingen aan te gaan, omvatten de toekomstige ontwikkelingsrichtingen van MCP:
- Verdere standaardisatie: Het stimuleren van het standaardisatieproces van MCP om de interoperabiliteit tussen producten van verschillende fabrikanten te waarborgen.
- Versterking van de beveiliging: Het versterken van de beveiliging van MCP en het bieden van krachtige beveiligingsmechanismen om de beveiliging van databronnen te beschermen.
- Verbetering van de prestaties: Het verbeteren van de prestaties van MCP en het bieden van data-toegang met hoge prestaties om aan de behoeften van AI-toepassingen te voldoen.
- Uitbreiding van toepassingsscenario’s: Het uitbreiden van de toepassingsscenario’s van MCP en het toepassen ervan in meer AI-toepassingen.
Al met al heeft MCP, als een opkomende kracht in de AI-wereld, een enorm potentieel. Naarmate MCP zich blijft ontwikkelen en perfectioneren, hebben we reden om te geloven dat het een steeds belangrijkere rol zal spelen in de toekomstige ontwikkeling van AI.