Odkrywanie Protokołu Kontekstu Modelu
Protokół Kontekstu Modelu (Model Context Protocol, MCP) szybko staje się dominującą metodą integrowania zewnętrznych zasobów w przepływy pracy agentów. Chociaż istnieją alternatywne podejścia specyficzne dla dużych modeli językowych (Large Language Models, LLM), MCP szybko staje się standardem, analogicznym do REST w celach integracyjnych.
Ten przewodnik jest przeznaczony dla programistów Python i ma na celu zapewnienie gruntownego zrozumienia MCP, obejmującego jego podstawowe zasady i architekturę. Rozpoczniemy od zbadania motywacji stojących za MCP i jego ogólnej struktury, a następnie przejdziemy do szczegółowej, praktycznej implementacji zarówno serwerów, jak i klientów.
Zrozumienie Protokołu Kontekstu Modelu
Wprowadzony w listopadzie 2024 roku przez Anthropic, MCP jest otwartym standardem starannie zaprojektowanym w celu optymalizacji interakcji między modelami AI a zewnętrznymi narzędziami, repozytoriami danych i różnymi zasobami.
Anthropic postrzega MCP jako uniwersalne złącze dla LLM, rysując analogię do standaryzacji wprowadzonej przez USB-C w połączeniach sprzętowych. Umożliwia to programistom bezproblemową integrację dowolnego narzędzia lub źródła danych z aplikacjami AI za pośrednictwem ujednoliconego protokołu. Przyjmując filozofię niezależną od języka i oferując zestawy Software Development Kits (SDK) dla języków takich jak Python, TypeScript, Java, Kotlin i C#, MCP eliminuje potrzebę tworzenia niestandardowych, jednorazowych integracji.
MCP działa poprzez dwa główne komponenty: serwery, które udostępniają narzędzia, zasoby i monity, oraz klientów, którzy ułatwiają połączenie między modelami AI a tymi serwerami. Komunikacja odbywa się za pośrednictwem JSON-RPC przez HTTP, obsługując zarówno synchroniczne, jak i asynchroniczne przepływy pracy. Bezpieczeństwo jest sprawą nadrzędną, z wyraźnymi uprawnieniami i lokalną konstrukcją zapewniającą prywatność. MCP zyskał wsparcie od głównych platform AI i wspiera szybki rozwój ekosystemu, pozycjonując go jako fundamentalną technologię do budowania solidnych, świadomych kontekstu agentów AI.
Frameworki i platformy takie jak LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit i Microsoft Copilot Studio natywnie obsługują MCP.
Dogłębne spojrzenie na serwery i klientów MCP
Przepływy pracy agenta zależą od dwóch krytycznych elementów autonomicznego działania: aktualnych danych i dostępu do istniejących systemów. Dane są dostarczane jako kontekst do LLM, aby zapewnić faktyczne informacje, które z kolei pomagają LLM w podejmowaniu świadomych decyzji. Po podjęciu decyzji o podjęciu działania wymagany jest programowy dostęp do systemów, zazwyczaj udostępniany jako interfejsy API, które stają się dostępne jako narzędzia.
Warto zauważyć, że serwery i klienci MCP mogą działać niezależnie od dowolnego LLM. Kiedy klient jest zintegrowany z LLM, służy jako podstawa przepływów pracy agenta.
W architekturze MCP serwery abstrakcyjnie zapewniają dostęp do danych i narzędzi. Na przykład baza danych może być zintegrowana jako zasób w serwerze MCP. Klient ma dostęp tylko do odczytu do tego zasobu w celu pobierania danych. Zasoby obsługują również parametry do stosowania filtrów lub ograniczania danych udostępnianych klientom. Informacje o wynagrodzeniach pracowników, na przykład, są idealnym kandydatem na zasób.
Oprócz zasobów, serwery MCP udostępniają również narzędzia, które umożliwiają klientom wykonywanie czynności wykraczających poza zwykłe pobieranie danych. Podczas gdy zasoby oferują dostęp tylko do odczytu, narzędzia ułatwiają wywoływanie interfejsów API, które manipulują danymi lub wykonują czynności. Wywołanie Stripe API w celu sfinalizowania transakcji płatniczej jest doskonałym przykładem narzędzia.
Oprócz zasobów i narzędzi, serwery MCP mogą działać jako repozytoria predefiniowanych monitów. Klienci mogą pobierać te monity i wysyłać je do LLM, zapewniając spójne i ustandaryzowane repozytorium monitów.
Serwery MCP można zapytać, aby uzyskać listę zasobów, narzędzi i monitów, które udostępniają, zapewniając podstawowy mechanizm wykrywania. Podsumowując, serwery MCP mogą udostępniać zasoby, narzędzia i monity klientom, podczas gdy działania klienta pozostają w gestii programisty.
Klient MCP znajduje się w aplikacji hosta, takiej jak chatbot lub agent. Przykłady aplikacji hosta to Claude Desktop i Cursor AI. Programiści mogą tworzyć aplikacje agenta z wieloma klientami współdziałającymi z jednym lub więcej serwerami MCP.
Klienta MCP można utworzyć bez interakcji z LLM. Jednak klient może służyć jako potężny kanał dla LLM do uzyskiwania dostępu do serwerów MCP.
W typowym przepływie pracy aplikacja hosta, taka jak chatbot lub agent, łączy się z serwerem MCP, pobiera dostępne zasoby i narzędzia i prezentuje je LLM w odpowiednim formacie.
Na podstawie monitu LLM może powrócić do hosta, aby uzyskać dostęp do zasobu lub wywołać narzędzie za pośrednictwem klienta MCP. Większość frameworków agenta, takich jak OpenAI Agents SDK i Google ADK, abstrahuje tę funkcjonalność, czyniąc podróż w obie strony między LLM a aplikacją hosta bezproblemową.
Szczegółowe informacje na temat komunikacji między serwerem i klientem MCP
Protokół komunikacyjny jest podstawowym aspektem architektury MCP. Serwer MCP obsługuje dwa protokoły transportowe: STDIO i Server-Sent Events (SSE).
Protokół transportowy STDIO
Podczas korzystania z STDIO jako protokołu transportowego klient MCP bezpośrednio wywołuje serwer MCP i podaje niezbędne parametry. Następnie przechwytuje dane wyjściowe z serwera, które są zapisywane w konsoli, i przesyła je do aplikacji hosta.
W tym scenariuszu klient i serwer współdzielą ten sam proces. Serwer po prostu wykonuje polecenie i natychmiast się zamyka. Proces ten powtarza się za każdym razem, gdy klient wywołuje serwer. Zasadniczo klient i serwer działają w procesie bez angażowania żadnych zdalnych wywołań lub Remote Procedure Calls (RPC). Takie podejście najlepiej sprawdza się, gdy klient i serwer znajdują się na tej samej maszynie, eliminując opóźnienia spowodowane długotrwałymi procesami. W konsekwencji serwer MCP i klient utrzymują połączenie 1:1 podczas korzystania z transportu STDIO.
Protokół transportowy Server-Sent Events (SSE)
Drugim protokołem transportowym obsługiwanym przez MCP jest Server-Sent Events (SSE). Umożliwia on serwerowi przesyłanie aktualizacji w czasie rzeczywistym do klientów za pośrednictwem pojedynczego, trwałego połączenia HTTP. Gdy klient zainicjuje połączenie, serwer przesyła strumieniowo dane w miarę występowania zdarzeń, eliminując potrzebę powtarzającego się odpytywania. Takie podejście jest szczególnie skuteczne w przypadku aplikacji, takich jak transmisje wiadomości na żywo lub powiadomienia, gdzie aktualizacje przeważnie przepływają z serwera do klienta.
W porównaniu z REST, SSE oferuje mniejsze opóźnienia i większą wydajność, ponieważ REST wymaga od klientów wielokrotnego odpytywania serwera w celu uzyskania nowych danych, co zwiększa obciążenie i opóźnienia. SSE zapewnia również automatyczne ponowne łączenie i bezproblemowo integruje się z większością zapór ogniowych, dzięki czemu jest bardziej niezawodny w scenariuszach czasu rzeczywistego.
MCP wykorzystuje SSE zamiast WebSockets do zdalnej komunikacji przede wszystkim dlatego, że SSE zapewnia prostsze i bardziej niezawodne rozwiązanie w scenariuszach, w których wymagane jest tylko przesyłanie strumieniowe z serwera do klienta. SSE działa w standardowym protokole HTTP, upraszczając integrację z zaporami ogniowymi i sieciami o ograniczonym dostępie. Umożliwia również serwerowi przesyłanie aktualizacji w czasie rzeczywistym do klienta bez złożoności zarządzania pełnodupleksowym połączeniem WebSocket.
W MCP komunikacja klient-serwer jest zarządzana za pomocą żądań HTTP POST, podczas gdy SSE obsługuje przesyłanie strumieniowe aktualizacji z serwera do klienta, zgodnie z typowym wzorcem interakcji dla narzędzi AI i powiadomień o zasobach. Takie podejście zmniejsza obciążenie, upraszcza implementację i poprawia kompatybilność z istniejącą infrastrukturą, szczególnie w porównaniu z dwukierunkowym i często bardziej złożonym protokołem WebSocket.
JSON-RPC: Protokół przewodowy
Podczas gdy SSE służy jako technika komunikacji, JSON-RPC jest protokołem przewodowym używanym przez MCP. JSON-RPC to lekki, bezstanowy protokół dostosowany do zdalnych wywołań procedur, dzięki czemu idealnie nadaje się do szybkich, dynamicznych wymian wymaganych w przepływach pracy AI.
W MCP każda interakcja, taka jak wywołanie narzędzia, pobieranie danych lub wyświetlanie dostępnych możliwości, jest kodowana jako wiadomość JSON-RPC, która zawiera nazwę metody, parametry i identyfikator do śledzenia odpowiedzi. Takie podejście umożliwia klientom i serwerom MCP bezproblemową komunikację, niezależnie od ich podstawowego języka implementacji, i zapewnia, że wszystkie żądania, odpowiedzi i powiadomienia są zgodne z przewidywalnym, interoperacyjnym formatem. Opierając się na JSON-RPC, MCP upraszcza integrację, obsługuje obsługę błędów i umożliwia programistom tworzenie elastycznych, kompozycyjnych przepływów pracy agenta, które mogą współdziałać z różnymi zewnętrznymi narzędziami i zasobami.
W przeciwieństwie do protokołu transportowego STDIO, SSE może obsługiwać wielu klientów jednocześnie obsługiwanych przez pojedynczy serwer MCP. Jest to szczególnie korzystne, gdy serwery MCP są hostowane zdalnie w środowiskach takich jak Platform as a Service (PaaS) i środowiskach uruchomieniowych bez serwera.
Kluczowe zalety MCP
Standaryzowana integracja: MCP zapewnia ujednolicony protokół do integracji różnych narzędzi i źródeł danych z aplikacjami AI, eliminując potrzebę niestandardowych integracji.
Niezależność od języka: Niezależne od języka podejście MCP, w połączeniu z zestawami SDK dla wielu języków, upraszcza rozwój na różnych platformach.
Wzmocnione bezpieczeństwo: MCP priorytetowo traktuje bezpieczeństwo dzięki wyraźnym uprawnieniom i lokalnemu projektowi, zapewniając prywatność i ochronę danych.
Aktualizacje w czasie rzeczywistym: Obsługa SSE umożliwia aktualizacje w czasie rzeczywistym z serwerów do klientów, ułatwiając wydajny przepływ danych i zmniejszając opóźnienia.
Skalowalność: Implementacja SSE przez MCP umożliwia pojedynczemu serwerowi jednoczesną obsługę wielu klientów, zwiększając skalowalność i wykorzystanie zasobów.
Uproszczony rozwój: Użycie JSON-RPC jako protokołu przewodowego upraszcza integrację, obsługuje obsługę błędów i umożliwia elastyczną kompozycję przepływu pracy.
Rozwój ekosystemu: Przyjęcie MCP przez główne platformy AI napędza szybki rozwój ekosystemu, czyniąc go fundamentalną technologią dla rozwoju AI.
Praktyczne zastosowania MCP
Chatboty: MCP umożliwia chatbotom dostęp do zewnętrznych baz wiedzy, baz danych i interfejsów API, aby zapewnić bardziej szczegółowe i trafne odpowiedzi.
Agenci AI: MCP umożliwia agentom AI interakcję z zewnętrznymi systemami, automatyzację zadań i podejmowanie decyzji opartych na danych.
Integracja danych: MCP upraszcza integrację różnych źródeł danych z aplikacjami AI, umożliwiając kompleksową analizę i wgląd.
Orkiestracja narzędzi: MCP ułatwia orkiestrację różnych narzędzi i usług w przepływach pracy AI, optymalizując wydajność i efektywność.
Aplikacje w czasie rzeczywistym: Obsługa SSE przez MCP umożliwia przesyłanie strumieniowe danych w czasie rzeczywistym dla aplikacji takich jak analiza finansowa, wykrywanie oszustw i konserwacja predykcyjna.
Implementacja MCP: Przewodnik krok po kroku
Zainstaluj MCP SDK: Zacznij od zainstalowania MCP SDK dla preferowanego języka programowania (np. Python, TypeScript).
Zdefiniuj zasoby i narzędzia: Zidentyfikuj zasoby i narzędzia, które serwer MCP będzie udostępniał klientom.
Zaimplementuj logikę serwera: Opracuj logikę po stronie serwera do obsługi żądań klientów dotyczących zasobów i narzędzi.
Skonfiguruj zabezpieczenia: Zaimplementuj odpowiednie środki bezpieczeństwa, takie jak uwierzytelnianie i autoryzacja, aby chronić swoje dane i usługi.
Utwórz klienta MCP: Opracuj klienta MCP, aby połączyć się z serwerem i uzyskać dostęp do udostępnionych zasobów i narzędzi.
Zintegruj z LLM: Zintegruj klienta MCP z LLM, aby umożliwić dostęp do zewnętrznej wiedzy i funkcjonalności.
Testuj i wdrażaj: Dokładnie przetestuj implementację MCP i wdróż ją w środowisku produkcyjnym.
Przyszłe trendy w MCP
Wzmocnione bezpieczeństwo: Trwają prace rozwojowe nad wzmocnieniem funkcji bezpieczeństwa MCP w celu reagowania na pojawiające się zagrożenia i zapewnienia prywatności danych.
Ulepszona skalowalność: Podejmowane są wysiłki w celu dalszego ulepszenia skalowalności i wydajności MCP w celu obsługi coraz bardziej złożonych aplikacji AI.
Rozszerzony ekosystem: Oczekuje się, że ekosystem MCP będzie się nadal rozwijał, a nowe narzędzia, zasoby i platformy będą wdrażać protokół.
Integracja z nowymi technologiami: MCP jest dostosowywany do integracji z nowymi technologiami, takimi jak uczenie federacyjne i zdecentralizowana AI.
Działania standaryzacyjne: Trwające działania standaryzacyjne mają na celu umocnienie MCP jako standardu branżowego w zakresie integracji AI.
Rozumiejąc zasady, architekturę i implementację MCP, programiści mogą odblokować pełny potencjał AI i budować innowacyjne aplikacje, które wykorzystują zewnętrzną wiedzę, narzędzia i usługi. W miarę jak krajobraz AI stale ewoluuje, MCP będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w kształtowaniu przyszłości inteligentnych systemów. Konieczne jest, aby programiści przyjęli ten protokół i wykorzystali jego możliwości, aby tworzyć bardziej zaawansowane, świadome kontekstu i wszechstronne rozwiązania AI. Wraz z rozwojem społeczności i pojawianiem się nowych przypadków użycia, MCP obiecuje być kluczową technologią w rozwoju dziedziny sztucznej inteligencji.