Uwolnienie Potęgi MCP: Dogłębne Spojrzenie na “USB-C dla AI” od Anthropic
Obszar Dużych Modeli Językowych (LLM) często wymaga łączenia ich z zewnętrznymi zasobami, takimi jak repozytoria danych, specjalistyczne narzędzia lub Interfejsy Programowania Aplikacji (API), aby odblokować ich prawdziwy potencjał. Jednakże, standardowa metoda dla tej integracji była wyraźnie nieobecna – aż do teraz.
Anthropic wyszedł naprzeciw z potencjalnym rozwiązaniem: Model Context Protocol (MCP), otwartym protokołem, którego celem jest stanie się “USB-C” świata AI. Przyjrzyjmy się szczegółowo MCP, analizując jego funkcjonalności, zastosowania, wyzwania i strategie wdrażania.
Wprowadzony niedawno, MCP jest projektem open-source, na czele którego stoją twórcy modelu Claude. Zakłada uniwersalny, otwarty standard, który bezproblemowo łączy systemy AI z różnymi źródłami danych.
MCP rozszerza swój zasięg poza proste bazy danych, umożliwiając dostęp do różnorodnego zestawu narzędzi i zasobów. Te możliwości obejmują wykonywanie zapytań do baz danych, inicjowanie kontenerów Docker, a nawet interakcję z popularnymi platformami komunikacyjnymi, takimi jak Slack lub Discord.
Niezależnie od tego, czy celem jest integracja LLM z bazą danych SQL, zarządzanie klastrem Kubernetes, czy automatyzacja zadań Jira, istnieje duże prawdopodobieństwo, że odpowiedni serwer MCP już istnieje. Rozmach projektu jest niezwykły, przyciągając znaczące zainteresowanie i wsparcie ze strony gigantów branży, takich jak OpenAI i Google.
Ta eksploracja zagłębi się w praktyczne aspekty MCP, podkreślając jego potencjalne zastosowania, nieodłączne wyzwania oraz metody wdrażania i integrowania serwerów MCP z Claude Desktop i niestandardowymi modelami przy użyciu Open WebUI.
Zrozumienie MCP: Architektura Klient-Serwer
MCP działa w oparciu o konwencjonalną architekturę klient-serwer, składającą się z trzech podstawowych elementów: hosta, klienta i serwera.
Host to zazwyczaj interfejs skierowany do użytkownika, taki jak Claude Desktop lub Zintegrowane Środowisko Programistyczne (IDE), takie jak Cursor. Jest odpowiedzialny za zarządzanie jednym lub większą liczbą klientów MCP.
Każdy klient ustanawia dedykowane połączenie z serwerem za pośrednictwem protokołu MCP. Komunikacja między klientem a serwerem odbywa się za pośrednictwem komunikatów JSON-RPC, przy czym warstwa transportowa różni się w zależności od konkretnej implementacji. Obecnie obsługiwane warstwy transportowe obejmują Stdio, HTTP i zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE).
Serwer MCP udostępnia określone możliwości klientowi, czyniąc je dostępnymi dla hosta w standardowy sposób. Ta jednolita dostępność jest głównym powodem, dla którego MCP jest często porównywany do USB-C dla AI.
Podobnie jak USB zrewolucjonizowało łączność, eliminując potrzebę stosowania różnych interfejsów dla urządzeń peryferyjnych i pamięci masowych, MCP dąży do stworzenia wspólnego języka dla modeli do interakcji z danymi i narzędziami.
Rola serwera MCP zależy od lokalizacji zasobu. W przypadku zasobów lokalnych, takich jak baza danych SQLite, serwer uzyskuje bezpośredni dostęp do zasobu. W przypadku zasobów zdalnych, takich jak zasobnik S3, działa jako most, przekazując wywołania API. Ta funkcja pomostowa wzmacnia analogię do USB-C, ponieważ serwery MCP często służą jako adaptery, tłumacząc interfejsy specyficzne dla dostawcy na standardowy format, który modele językowe mogą łatwo zrozumieć.
Spójna ekspozycja i mechanizm odpowiedzi są kluczowym aspektem MCP, zapewniającym jednolitość w różnych zasobach.
Jedną z najbardziej intrygujących cech MCP jest jego możliwość dwukierunkowej komunikacji. Nie tylko aplikacja hosta może żądać danych z serwera, ale serwer może również komunikować się z LLM za pośrednictwem żądań próbkowania/createMessage do klienta. Chociaż ta funkcjonalność nie jest jeszcze powszechnie obsługiwana, toruje drogę dla ekscytujących przepływów pracy agentowych.
Mając podstawowe zrozumienie MCP, przyjrzyjmy się jego praktycznemu zastosowaniu.
Praktyczne Zastosowanie MCP: Testowanie z Claude Desktop
Biorąc pod uwagę rozwój MCP przez Anthropic, Claude Desktop zapewnia proste środowisko do wstępnych eksperymentów.
Dla użytkowników, którzy wolą unikać dostawców LLM innych firm, w kolejnej sekcji omówimy łączenie serwerów MCP z modelami lokalnymi i interfejsem Open WebUI.
Poza Claude Desktop, potrzebnych jest kilka zależności, ponieważ serwery MCP mogą działać w różnych środowiskach. W tej demonstracji należy zainstalować Node.js, Python 3 i menedżera pakietów UVX dla Pythona.
Po zainstalowaniu niezbędnych zależności, uruchom Claude Desktop i zaloguj się za pomocą konta Anthropic. Przejdź do ustawień aplikacji, a następnie do zakładki “Developer”.
Kliknięcie przycisku “Edit Config” automatycznie wygeneruje pusty plik claude_desktop_config.json w folderze ~/Library/Application Support/Claude/ na macOS lub %APPDATA%\\Claude\\ na Windows. Ten plik będzie zawierał konfigurację klienta MCP. Serwery System Time i File System MCP zostaną użyte do celów testowych.
Otwórz plik claude_desktop_config.json w edytorze tekstu lub IDE (np. VSCodium) i zastąp jego zawartość następującą konfiguracją serwera czasu, dostosowując strefę czasową zgodnie z potrzebami: