W dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) pojawia się mnóstwo nowych akronimów, które mogą przyprawić o zawrót głowy. Jednym z nich, który zyskuje na popularności, szczególnie po konferencji Google Cloud Next, jest Protokół Kontekstu Modelu (MCP). Czym więc dokładnie jest MCP i dlaczego jest tak ważny dla przyszłości AI?
Geneza i definicja MCP
MCP, po raz pierwszy zaproponowany przez pioniera w dziedzinie AI, Anthropic, w listopadzie 2024 roku, ma na celu rozwiązanie problemów, z którymi borykają się przedsiębiorstwa i programiści, próbując uzyskać dostęp do danych rozproszonych w różnych repozytoriach. Mówiąc najprościej, MCP zapewnia znormalizowany sposób łączenia modeli AI z różnymi źródłami danych i narzędziami, unikając w ten sposób kłopotów z projektowaniem i wdrażaniem wielu rozwiązań integracyjnych.
Rita Kozlov, wiceprezes ds. produktów w Cloudflare, porównuje MCP do HTTP z początku lat 90., wierząc, że ma on potencjał, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcje z firmami i usługami, oraz dać początek zupełnie nowym modelom biznesowym.
Oficjalna strona MCP porównuje go do portu USB-C dla aplikacji AI, oferując znormalizowany sposób podłączania urządzeń do różnych urządzeń peryferyjnych i akcesoriów, upraszczając w ten sposób proces dostępu do danych.
MCP jako czynnik umożliwiający rozwój AI
Znaczenie MCP wykracza daleko poza uproszczenie dostępu do danych. Stanie się on kluczowym narzędziem napędzającym przyszły rozwój agentów AI. Kozlov zauważa, że MCP skutecznie wzmocni agentów AI, umożliwiając im bardziej autonomiczne działanie i wykonywanie zadań w imieniu użytkowników.
W erze agentów AI musimy szkolić i wdrażać wyspecjalizowane systemy, które potrafią rozwiązywać złożone problemy. Aby to osiągnąć, potrzebują dostępu do właściwych danych z różnych systemów backendowych we właściwym czasie. Amin Vahdat, wiceprezes i dyrektor generalny ds. uczenia maszynowego, systemów i chmury w Google Cloud, wyjaśnia, że systemy backendowe obejmują bazy danych i systemy przechowywania danych, takie jak AlloyDB, Cloud SQL i Google Cloud Spanner.
Ponadto Ben Flast, dyrektor ds. zarządzania produktami w MongoDB i ekspert firmy ds. AI, uważa, że MCP może również pobierać dane z interfejsów API REST lub dowolnej usługi, która może udostępniać programowalny interfejs.
Flast podkreśla, że MCP odegra dwie główne role w rozwoju AI. Po pierwsze, rozwój agentów: MCP będzie używany do pomocy w dostępie do niezbędnych danych w celu ułatwienia generowania kodu i automatyzacji. Po drugie, MCP może również dostarczać niezbędne informacje kontekstowe działającym agentom i dużym modelom językowym (LLM), umożliwiając w ten sposób interakcję AI z różnymi systemami.
Flast dodaje, że kluczową kwestią jest obecnie określenie, co dokładnie agenci muszą pobrać z bazy danych aplikacji, np. jakiego rodzaju funkcje przechowywania lub pamięci potrzebują, aby spełnić wymagania dotyczące wydajności.
Łączenie AI za pomocą MCP
Agenci AI potrzebują nie tylko ciągłego dopływu danych, ale także komunikacji między sobą. MCP można wykorzystać do wzajemnego łączenia agentów. Kozlov zauważa, że niektórzy programiści zaczęli budować agentów, którzy mogą ‘rozmawiać’ z innymi za pomocą MCP.
Jednocześnie Google Cloud zaproponował własny standard, protokół Agent2Agent. Vahdat wyjaśnia, że MCP i A2A wzajemnie się uzupełniają. MCP umożliwia dostęp do danych w otwarty, standardowy sposób, natomiast A2A umożliwia interoperacyjność między różnymi agentami. Można postrzegać MCP jako połączenie modelu z danymi, a A2A jako połączenie agenta z agentem. Połączenie tych dwóch elementów ułatwia i usprawnia budowanie potężniejszych agentów.
Krzywa adopcji MCP
Mimo że protokół MCP jest jeszcze nowy, zarówno Kozlov, jak i Flast twierdzą, że szybko zyskuje na popularności, podobnie jak inne technologie w dziedzinie AI.
Flast zauważa, że nawet największy konkurent Anthropic, OpenAI, zdecydował się dodać obsługę MCP. Mimo że protokół został opublikowany dopiero w listopadzie 2024 roku, zbudowano już tysiące serwerów MCP.
Cloudflare również niedawno dołączył do grona serwerów MCP, dodając funkcję zdalnego serwera MCP do swojej platformy dla programistów. Kozlov podsumowuje, że Cloudflare robi to, aby umożliwić programistom i organizacjom wyprzedzenie konkurencji i przygotowanie się na przyszły rozwój MCP, ponieważ spodziewają się, że będzie to ważny, zupełnie nowy model interakcji, podobnie jak w przypadku mobilnego Internetu.
Podsumowując, MCP, jako nowa siła w dziedzinie AI, ma ogromny potencjał. Upraszcza dostęp do danych, wzmacnia agentów AI i promuje wzajemne połączenia między nimi. Wraz z ciągłym rozwojem i doskonaleniem MCP mamy powody, by wierzyć, że będzie on odgrywał coraz ważniejszą rolę w przyszłym rozwoju AI.
Dogłębna analiza technicznych szczegółów MCP
Aby pełniej zrozumieć MCP, musimy zagłębić się w jego techniczne szczegóły. Sercem MCP jest jego znormalizowany protokół, który definiuje, w jaki sposób modele AI wchodzą w interakcje z różnymi źródłami danych. Protokół ten obejmuje następujące kluczowe komponenty:
- Konektory danych: Konektory danych są podstawowym komponentem MCP, odpowiedzialnym za łączenie modeli AI z różnymi źródłami danych. Konektory danych mogą obsługiwać różne źródła danych, w tym bazy danych, API i systemy plików.
- Konwertery danych: Konwertery danych są odpowiedzialne za konwersję danych z różnych źródeł danych do formatu zrozumiałego dla modeli AI. Konwertery danych mogą wykonywać różne operacje konwersji danych, w tym konwersję typów danych, konwersję formatów danych i czyszczenie danych.
- Zarządzanie metadanymi: Zarządzanie metadanymi jest odpowiedzialne za zarządzanie informacjami o metadanych związanych ze źródłami danych. Informacje o metadanych obejmują nazwę, opis, lokalizację i uprawnienia dostępu do źródła danych.
Dzięki tym komponentom MCP umożliwia bezproblemowe połączenie modeli AI z różnymi źródłami danych, upraszczając w ten sposób proces dostępu do danych.
Scenariusze zastosowań MCP
Scenariusze zastosowań MCP są bardzo szerokie i mogą być stosowane w różnych aplikacjach AI. Poniżej przedstawiono kilka typowych scenariuszy zastosowań:
- Przetwarzanie języka naturalnego: W dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) MCP można wykorzystać do łączenia dużych modeli językowych (LLM) z różnymi źródłami danych tekstowych, poprawiając w ten sposób wydajność LLM. Na przykład, można podłączyć LLM do bazy danych artykułów prasowych, źródeł danych mediów społecznościowych i źródeł danych opinii klientów, umożliwiając w ten sposób LLM lepsze zrozumienie i generowanie tekstu.
- Widzenie komputerowe: W dziedzinie widzenia komputerowego MCP można wykorzystać do łączenia modeli rozpoznawania obrazów z różnymi źródłami danych obrazów, poprawiając w ten sposób dokładność modeli rozpoznawania obrazów. Na przykład, można podłączyć model rozpoznawania obrazów do bazy danych obrazów, kamer i strumieni wideo, umożliwiając w ten sposób modelowi rozpoznawania obrazów lepsze rozpoznawanie obrazów.
- Systemy rekomendacji: W dziedzinie systemów rekomendacji MCP można wykorzystać do łączenia modeli rekomendacji z różnymi źródłami danych zachowań użytkowników i źródłami danych produktów, poprawiając w ten sposób stopień personalizacji systemów rekomendacji. Na przykład, można podłączyć model rekomendacji do historii przeglądania użytkowników, historii zakupów i danych atrybutów produktu, umożliwiając w ten sposób systemowi rekomendacji dokładniejsze rekomendowanie produktów, które interesują użytkownika.
- Analiza finansowa: W dziedzinie analizy finansowej MCP można wykorzystać do łączenia modeli analizy finansowej z różnymi źródłami danych finansowych, poprawiając w ten sposób dokładność analizy finansowej. Na przykład, można podłączyć model analizy finansowej do danych z giełdy, danych wskaźników ekonomicznych i danych sprawozdań finansowych firmy, umożliwiając w ten sposób modelowi analizy finansowej dokładniejsze przewidywanie trendów rynkowych.
Wyzwania i przyszły rozwój MCP
Mimo że MCP ma ogromny potencjał, stoi również przed pewnymi wyzwaniami. Poniżej przedstawiono niektóre z głównych wyzwań:
- Standaryzacja: MCP jest wciąż nowym protokołem, który wymaga dalszej standaryzacji, aby zapewnić interoperacyjność między produktami różnych producentów.
- Bezpieczeństwo: MCP musi zapewniać silne mechanizmy bezpieczeństwa, aby chronić bezpieczeństwo źródeł danych i zapobiegać nieautoryzowanemu dostępowi.
- Wydajność: MCP musi zapewniać wysoką wydajność dostępu do danych, aby sprostać wymaganiom aplikacji AI.
Aby sprostać tym wyzwaniom, przyszłe kierunki rozwoju MCP obejmują:
- Dalsza standaryzacja: Promowanie procesu standaryzacji MCP w celu zapewnienia interoperacyjności między produktami różnych producentów.
- Wzmocnienie bezpieczeństwa: Wzmocnienie bezpieczeństwa MCP, zapewnienie silnych mechanizmów bezpieczeństwa w celu ochrony bezpieczeństwa źródeł danych.
- Poprawa wydajności: Poprawa wydajności MCP, zapewnienie wysokiej wydajności dostępu do danych w celu zaspokojenia potrzeb aplikacji AI.
- Rozszerzenie scenariuszy zastosowań: Rozszerzenie scenariuszy zastosowań MCP, stosowanie go w większej liczbie aplikacji AI.
Podsumowując, MCP, jako nowa siła w dziedzinie AI, ma ogromny potencjał. Wraz z ciągłym rozwojem i doskonaleniem MCP mamy powody, by wierzyć, że będzie on odgrywał coraz ważniejszą rolę w przyszłym rozwoju AI.