W znaczącym kroku mającym na celu poprawę interoperacyjności w dziedzinie sztucznej inteligencji i interakcji danych w chmurze, Microsoft zaprezentował dwie wersje testowe serwerów opartych na protokole Model Context Protocol (MCP). Inicjatywa ta ma na celu usprawnienie procesu rozwoju i zmniejszenie zapotrzebowania na niestandardowe złącza dla różnych źródeł danych.
Omówienie nowych serwerów
Wprowadzenie przez Microsoft Azure MCP Server i Azure Database for PostgreSQL Flexible Server stanowi kluczowy krok w kierunku bardziej zintegrowanego i wydajnego ekosystemu AI. Serwery te zostały zaprojektowane do współpracy, zapewniając kompleksowe rozwiązanie do zarządzania różnymi zasobami i bazami danych Azure oraz uzyskiwania do nich dostępu.
Azure MCP Server
Azure MCP Server został zaprojektowany do obsługi dostępu do zróżnicowanego zestawu usług Azure, w tym:
- Azure Cosmos DB: Globalnie dystrybuowana, wielomodelowa usługa bazodanowa do tworzenia skalowalnych, wysokowydajnych aplikacji.
- Azure Storage: Rozwiązanie do przechowywania danych w chmurze, które zapewnia skalowalne, trwałe i bezpieczne przechowywanie różnych obiektów danych.
- Azure Monitor: Kompleksowe rozwiązanie do monitorowania, które zbiera i analizuje dane telemetryczne z różnych źródeł, zapewniając wgląd w wydajność i kondycję aplikacji i infrastruktury.
To szerokie wsparcie umożliwia Azure MCP Server obsługę szerokiego zakresu funkcji, takich jak zapytania do baz danych, zarządzanie pamięcią masową i analiza dzienników. Zapewniając jednolity interfejs dla tych usług, Microsoft ma na celu uproszczenie procesu rozwoju i zmniejszenie złożoności integracji różnych zasobów Azure.
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server jest specjalnie dostosowany do operacji bazodanowych, koncentrując się na zadaniach takich jak:
- Wyświetlanie list baz danych i tabel: Zapewnienie kompleksowego widoku schematu i struktury bazy danych.
- Wykonywanie zapytań: Umożliwienie użytkownikom pobierania i manipulowania danymi przechowywanymi w bazie danych.
- Modyfikowanie danych: Umożliwienie użytkownikom aktualizacji, wstawiania i usuwania danych w bazie danych.
Serwer ten został zaprojektowany w celu zapewnienia elastycznego i skalowalnego środowiska do uruchamiania baz danych PostgreSQL w chmurze. Oferując dedykowany serwer do operacji bazodanowych, Microsoft ma na celu zapewnienie programistom wysokowydajnej i niezawodnej platformy do tworzenia aplikacji opartych na danych.
Znaczenie MCP
Model Context Protocol (MCP) to ustandaryzowany protokół mający na celu sprostanie wyzwaniom związanym z dostępem do fragmentarycznych danych zewnętrznych dla modeli AI. Opracowany przez firmę AI Anthropic i wprowadzony w listopadzie 2024 r., MCP ma na celu zapewnienie jednolitej architektury dla aplikacji AI do interakcji z różnymi źródłami danych i narzędziami.
Rozwiązywanie problemu fragmentacji
Jednym z kluczowych wyzwań w rozwoju aplikacji AI jest potrzeba dostępu do danych z różnych źródeł, z których każde ma swój unikalny format i wymagania dostępu. Ta fragmentacja może utrudnić integrację danych z różnych źródeł i może znacznie zwiększyć złożoność rozwoju AI.
MCP rozwiązuje ten problem, zapewniając ustandaryzowany protokół dla aplikacji AI do interakcji z zewnętrznymi źródłami danych. Definiując wspólny zestaw interfejsów i formatów danych, MCP umożliwia aplikacjom AI bezproblemowy dostęp do danych z różnych źródeł, bez konieczności stosowania niestandardowych łączników lub transformacji danych.
Architektura MCP
Architektura MCP opiera się na modelu klient-serwer, w którym aplikacje AI działają jako klienci MCP, a źródła danych lub narzędzia działają jako serwery MCP. Protokół wykorzystuje protokół HTTP do ustanowienia ustandaryzowanego kanału komunikacji między klientami i serwerami, umożliwiając bezproblemową interakcję między aplikacjami AI a zewnętrznymi źródłami danych.
Architektura MCP definiuje trzy kluczowe koncepcje:
- Narzędzia: Reprezentują określone funkcjonalności lub możliwości, do których można uzyskać dostęp za pośrednictwem protokołu MCP.
- Zasoby: Reprezentują dane lub pliki, do których można uzyskać dostęp lub manipulować za pośrednictwem protokołu MCP.
- Prompts: Reprezentują szablony lub instrukcje, które można wykorzystać do kierowania zachowaniem modeli AI.
Zapewniając ustandaryzowany sposób dostępu do tych zasobów i narzędzi, MCP umożliwia aplikacjom AI bezproblemową integrację z zewnętrznymi źródłami danych i wykorzystanie szerokiego zakresu funkcjonalności.
MCP jako “USB-C” dla AI
Koncepcja MCP jako ‘interfejsu USB-C’ dla aplikacji AI to potężna analogia, która podkreśla zdolność protokołu do zapewnienia ustandaryzowanego i uniwersalnego sposobu łączenia aplikacji AI z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. Tak jak USB-C stało się standardowym interfejsem do podłączania różnych urządzeń do komputerów, MCP ma na celu stanie się standardowym interfejsem do podłączania aplikacji AI do zewnętrznych źródeł danych.
Analogia ta podkreśla potencjał MCP do odblokowania pełnego potencjału AI poprzez umożliwienie bezproblemowego dostępu do danych i narzędzi, niezależnie od bazowej technologii lub formatu. Zapewniając jednolity i ustandaryzowany interfejs, MCP może pomóc w przełamywaniu silosów danych i umożliwieniu aplikacjom AI wykorzystania szerszego zakresu zasobów.
Integracja MCP przez Microsoft
Microsoft był wczesnym użytkownikiem MCP, doceniając jego potencjał do poprawy interoperacyjności i uproszczenia rozwoju AI. Firma zintegrowała MCP z kilkoma swoimi platformami i usługami AI, w tym Azure AI Foundry i Azure AI Agent Service.
Integracja z Azure AI Foundry
Azure AI Foundry to kompleksowa platforma do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI. Integrując MCP z Azure AI Foundry, Microsoft umożliwia programistom bezproblemowy dostęp do zewnętrznych źródeł danych i narzędzi z poziomu platformy. Integracja ta upraszcza proces rozwoju i pozwala programistom skupić się na budowaniu modeli i aplikacji AI, a nie na zarządzaniu łącznością danych.
Integracja z Azure AI Agent Service
Azure AI Agent Service to platforma do tworzenia i wdrażania inteligentnych agentów. Integrując MCP z Azure AI Agent Service, Microsoft umożliwia agentom bezproblemową interakcję z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami, umożliwiając im wykonywanie szerszego zakresu zadań i udzielanie bardziej inteligentnych odpowiedzi. Integracja ta zwiększa możliwości agentów AI i czyni ich bardziej wartościowymi w różnych zastosowaniach.
Współpraca z Anthropic
Microsoft współpracował również z Anthropic, firmą, która opracowała MCP, w celu opracowania zestawu SDK C# dla protokołu. Współpraca ta demonstruje zaangażowanie Microsoft w wspieranie MCP i ułatwienie programistom tworzenia aplikacji AI, które wykorzystują protokół. Zestaw SDK C# zapewnia programistom zestaw narzędzi i bibliotek, które upraszczają proces interakcji z serwerami MCP i budowania klientów MCP.
Strategiczne implikacje dla działu CoreAI firmy Microsoft
Wydanie wersji testowych Azure MCP Server i Azure Database for PostgreSQL Flexible Server jest kluczowym krokiem w strategii działu CoreAI firmy Microsoft mającej na celu promowanie interoperacyjności w ekosystemie Azure. Inicjatywa ta ma na celu wspieranie różnorodnego zakresu modeli i narzędzi, zapewniając programistom elastyczność w wyborze najlepszych rozwiązań dla ich konkretnych potrzeb.
Promowanie interoperacyjności
Interoperacyjność jest kluczowym celem działu CoreAI firmy Microsoft, ponieważ umożliwia programistom bezproblemową integrację różnych modeli i narzędzi AI, niezależnie od bazowej technologii lub dostawcy. Promując interoperacyjność, Microsoft ma na celu stworzenie bardziej otwartego i opartego na współpracy ekosystemu AI, w którym programiści mogą łatwo udostępniać i ponownie wykorzystywać komponenty AI.
Wspieranie różnorodnego zakresu modeli i narzędzi
Microsoft zdaje sobie sprawę, że nie istnieje jedno uniwersalne rozwiązanie dla rozwoju AI. Różne aplikacje i przypadki użycia wymagają różnych modeli i narzędzi, a programiści potrzebują elastyczności w wyborze rozwiązań, które najlepiej spełniają ich konkretne potrzeby. Wspierając różnorodny zakres modeli i narzędzi, Microsoft ma na celu zapewnienie programistom swobody innowacji i budowania najnowocześniejszych rozwiązań AI.
Wzmacnianie ekosystemu Azure
Promując interoperacyjność i wspierając różnorodny zakres modeli i narzędzi, Microsoft ma na celu wzmocnienie ekosystemu Azure i uczynienie go platformą z wyboru dla rozwoju AI. Ekosystem Azure zapewnia programistom kompleksowy zestaw narzędzi i usług do budowania, wdrażania i zarządzania aplikacjami AI, a Microsoft jest zaangażowany w ciągłe ulepszanie platformy, aby sprostać zmieniającym się potrzebom społeczności AI.
Korzyści z używania serwerów MCP
Wprowadzenie Azure MCP Server i Azure Database for PostgreSQL Flexible Server oferuje kilka kluczowych korzyści dla programistów i organizacji, które chcą wykorzystać AI w swoich aplikacjach:
- Uproszczony rozwój: Zapewniając jednolitą architekturę i ustandaryzowane interfejsy, MCP zmniejsza złożoność integracji różnych źródeł danych i narzędzi, upraszczając proces rozwoju i przyspieszając wprowadzenie na rynek.
- Zmniejszona personalizacja: MCP eliminuje potrzebę stosowania niestandardowych łączników dla różnych źródeł danych, zmniejszając ilość kodu, który programiści muszą pisać i utrzymywać, oraz uwalniając zasoby na inne zadania.
- Zwiększona interoperacyjność: MCP promuje interoperacyjność między różnymi modelami i narzędziami AI, umożliwiając programistom bezproblemową integrację różnych komponentów i budowanie bardziej złożonych i zaawansowanych aplikacji AI.
- Zwiększona wydajność: Zapewniając ustandaryzowany sposób dostępu do danych i narzędzi, MCP zwiększa wydajność rozwoju i wdrażania AI, pozwalając programistom skupić się na budowaniu innowacyjnych rozwiązań, a nie na zarządzaniu łącznością danych.
- Ulepszona skalowalność: Azure MCP Server i Azure Database for PostgreSQL Flexible Server zostały zaprojektowane jako skalowalne, co pozwala organizacjom łatwo radzić sobie z rosnącą ilością danych i ruchem użytkowników bez pogarszania wydajności.
- Oszczędność kosztów: Zmniejszając potrzebę stosowania niestandardowych łączników i upraszczając proces rozwoju, MCP może pomóc organizacjom zaoszczędzić pieniądze na rozwoju i wdrażaniu AI.
Wnioski
Uruchomienie przez Microsoft Azure MCP Server i Azure Database for PostgreSQL Flexible Server stanowi znaczący krok naprzód w ewolucji interoperacyjności AI. Wykorzystując Model Context Protocol i integrując go z ekosystemem Azure, Microsoft umożliwia programistom budowanie bardziej połączonych, wydajnych i skalowalnych aplikacji AI. Inicjatywa ta zapowiada odblokowanie nowych możliwości w zakresie innowacji AI i napędzanie wdrażania AI w szerokim zakresie branż i aplikacji.