Model Context Protocol (MCP) zyskuje na znaczeniu jako kluczowy łącznik między dużymi modelami językowymi (LLMs) a różnorodnymi narzędziami AI. Teraz, dzięki oficjalnie wydanemu C# SDK, programiści mogą wykorzystywać język C# do budowy klientów i serwerów MCP, co rozszerza zastosowanie ekosystemu .NET w dziedzinie sztucznej inteligencji. Należy pamiętać, że SDK jest obecnie w fazie preview i może ulec znacznym zmianom bez wcześniejszego powiadomienia. Ta wstępna wersja stwarza ekscytujące możliwości, ale wymaga ostrożności i uwzględnienia potencjalnych zmian w przyszłych aktualizacjach.
Szczegółowe omówienie Model Context Protocol (MCP)
MCP, opracowany przez Anthropic, to otwarty protokół mający na celu bezproblemową integrację LLM i narzędzi AI z różnymi językami programowania. Poprzez standaryzację interakcji między klientem a serwerem, umożliwia aplikacjom współpracę z dowolnym serwerem obsługującym ten protokół w sposób „plug-and-play”, bez konieczności dostosowywania kodu dla różnych API. Upraszczając, protokół MCP można traktować jako zaawansowaną owijkę API, która upraszcza proces komunikacji między różnymi usługami. Eliminuje on potrzebę pisania skomplikowanego kodu specyficznego dla każdego API, co oszczędza czas i zasoby programistów.
MCP znajduje zastosowanie w szerokim zakresie scenariuszy, a liczba obsługiwanych serwerów stale rośnie. Jego elastyczność i adaptowalność czynią go idealnym rozwiązaniem dla różnych zastosowań w dziedzinie AI.
AWS: Oferuje profesjonalny serwer MCP, który wprowadza najlepsze praktyki AWS bezpośrednio do procesu tworzenia oprogramowania. Integracja z AWS umożliwia wykorzystanie skalowalności i niezawodności usług chmurowych Amazon.
Microsoft Azure: Serwer Azure MCP umożliwia klientom MCP dostęp do kluczowych usług i narzędzi Azure, takich jak Azure Storage, Cosmos DB i Azure CLI. Ta integracja zapewnia spójne i wydajne środowisko programistyczne w chmurze Azure. Dostęp do zasobów Azure za pośrednictwem MCP otwiera drzwi do tworzenia inteligentnych aplikacji opartych na chmurze.
Couchbase: Umożliwia interakcję z danymi przechowywanymi w klastrach Couchbase. To pozwala na tworzenie aplikacji, które efektywnie wykorzystują bazę danych Couchbase do przechowywania i odzyskiwania danych.
Elasticsearch: Umożliwia wyszukiwanie danych w Elasticsearch. Dzięki temu można budować aplikacje, które wykorzystują zaawansowane możliwości wyszukiwania Elasticsearch.
Dzięki tym serwerom programiści mogą wchodzić w interakcje z bazowymi API za pomocą języka naturalnego. Na przykład, można polecić serwerowi Algolia MCP wykonanie następujących operacji:
- Wyszukanie wszystkich produktów w indeksie, których marka to „Nike”, a cena jest niższa niż 100.
- Dodanie obiektu JSON do indeksu blog_posts.
- Aktualizacja atrybutów wyszukiwania indeksu recipes w celu uwzględnienia ingredients.
- Skonfigurowanie indeksu, aby wyżej rangować laureatów nagrody nebula_award. To pokazuje, jak MCP pozwala na interakcję z systemami w sposób intuicyjny i zrozumiały dla człowieka. Zamiast pisać złożone zapytania API, można po prostu opisać, co chcesz osiągnąć, a MCP zajmie się resztą.
Wprowadzenie C# SDK
Zarówno serwery, jak i klienci wymagają pisania kodu w językach programowania. Obecnie istnieją już SDK w językach Python, Java, Go i innych. Teraz C# również doczekał się swojego SDK, co umożliwia aplikacjom, usługom i bibliotekom .NET implementację i interakcję z klientami i serwerami MCP. To otwiera nowe możliwości dla programistów .NET, umożliwiając im łatwe włączanie możliwości AI do swoich aplikacji.
Aby rozpocząć, wystarczy skorzystać z NuGet i uruchomić następujące polecenie: