Microsoft продвигает совместимость AI с запуском двух MCP-серверов
В значимом шаге к улучшению совместимости в сфере искусственного интеллекта и взаимодействия облачных данных, Microsoft представила две предварительные версии серверов, основанных на протоколе Model Context Protocol (MCP). Эта инициатива обещает оптимизировать процесс разработки и уменьшить потребность в настраиваемых коннекторах для разрозненных источников данных.
Обзор новых серверов
Представление Microsoft Azure MCP Server и Azure Database for PostgreSQL Flexible Server знаменует собой важный шаг к более интегрированной и эффективной AI-экосистеме. Эти серверы разработаны для совместной работы, предоставляя комплексное решение для управления и доступа к различным ресурсам и базам данных Azure.
Azure MCP Server
Azure MCP Server спроектирован для поддержки доступа к разнообразному набору служб Azure, включая:
- Azure Cosmos DB: Глобально распределенная многомодельная служба баз данных для создания масштабируемых высокопроизводительных приложений.
- Azure Storage: Облачное решение для хранения, которое обеспечивает масштабируемое, надежное и безопасное хранилище для различных объектов данных.
- Azure Monitor: Комплексное решение для мониторинга, которое собирает и анализирует данные телеметрии из различных источников, предоставляя информацию о производительности и состоянии приложений и инфраструктуры.
Эта широкая поддержка позволяет Azure MCP Server обрабатывать широкий спектр функций, таких как запросы к базам данных, управление хранилищем и анализ журналов. Предоставляя унифицированный интерфейс для этих служб, Microsoft стремится упростить процесс разработки и уменьшить сложность интеграции различных ресурсов Azure.
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server
Azure Database for PostgreSQL Flexible Server специально адаптирован для операций с базами данных, уделяя особое внимание таким задачам, как:
- Перечисление баз данных и таблиц: Предоставление полного обзора схемы и структуры базы данных.
- Выполнение запросов: Предоставление пользователям возможности извлекать и манипулировать данными, хранящимися в базе данных.
- Изменение данных: Разрешение пользователям обновлять, вставлять и удалять данные в базе данных.
Этот сервер разработан для предоставления гибкой и масштабируемой среды для запуска баз данных PostgreSQL в облаке. Предлагая выделенный сервер для операций с базами данных, Microsoft стремится предоставить разработчикам высокопроизводительную и надежную платформу для создания приложений, управляемых данными.
Значимость MCP
Model Context Protocol (MCP) - это стандартизированный протокол, разработанный для решения проблем доступа к фрагментированным внешним данным для AI-моделей. Разработанный AI-компанией Anthropic и представленный в ноябре 2024 года, MCP нацелен на предоставление унифицированной архитектуры для AI-приложений для взаимодействия с различными источниками данных и инструментами.
Решение проблемы фрагментации
Одной из ключевых проблем в разработке AI-приложений является необходимость доступа к данным из различных источников, каждый из которых имеет свой уникальный формат и требования доступа. Эта фрагментация может затруднить интеграцию данных из разных источников и может значительно увеличить сложность AI-разработки.
MCP решает эту проблему, предоставляя стандартизированный протокол для AI-приложений для взаимодействия с внешними источниками данных. Определяя общий набор интерфейсов и форматов данных, MCP позволяет AI-приложениям беспрепятственно получать доступ к данным из различных источников без необходимости использования пользовательских коннекторов или преобразования данных.
Архитектура MCP
Архитектура MCP основана на клиент-серверной модели, где AI-приложения выступают в качестве MCP-клиентов, а источники данных или инструменты - в качестве MCP-серверов. Протокол использует HTTP для установления стандартизированного канала связи между клиентами и серверами, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между AI-приложениями и внешними источниками данных.
Архитектура MCP определяет три ключевые концепции:
- Инструменты (Tools): Представляют конкретные функциональные возможности, доступ к которым можно получить через протокол MCP.
- Ресурсы (Resources): Представляют данные или файлы, доступ к которым можно получить или манипулировать через протокол MCP.
- Подсказки (Prompts): Представляют шаблоны или инструкции, которые можно использовать для управления поведением AI-моделей.
Предоставляя стандартизированный способ доступа к этим ресурсам и инструментам, MCP позволяет AI-приложениям беспрепятственно интегрироваться с внешними источниками данных и использовать широкий спектр функциональных возможностей.
MCP как ‘USB-C’ для AI
Концепция MCP как ‘интерфейса USB-C’ для AI-приложений - это мощная аналогия, которая подчеркивает способность протокола предоставлять стандартизированный и универсальный способ подключения AI-приложений к внешним источникам данных и инструментам. Подобно тому, как USB-C стал стандартным интерфейсом для подключения различных устройств к компьютерам, MCP стремится стать стандартным интерфейсом для подключения AI-приложений к внешним источникам данных.
Эта аналогия подчеркивает потенциал MCP для раскрытия всего потенциала AI, обеспечивая беспрепятственный доступ к данным и инструментам, независимо от базовой технологии или формата. Предоставляя унифицированный и стандартизированный интерфейс, MCP может помочь разрушить разрозненность данных и позволить AI-приложениям использовать более широкий спектр ресурсов.
Интеграция MCP компанией Microsoft
Microsoft была одним из первых, кто принял MCP, признав его потенциал для повышения совместимости и упрощения AI-разработки. Компания интегрировала MCP в несколько своих AI-платформ и служб, включая Azure AI Foundry и Azure AI Agent Service.
Интеграция с Azure AI Foundry
Azure AI Foundry - это комплексная платформа для создания и развертывания AI-решений. Интегрируя MCP в Azure AI Foundry, Microsoft позволяет разработчикам беспрепятственно получать доступ к внешним источникам данных и инструментам изнутри платформы. Эта интеграция упрощает процесс разработки и позволяет разработчикам сосредоточиться на создании AI-моделей и приложений, а не на управлении подключением данных.
Интеграция с Azure AI Agent Service
Azure AI Agent Service - это платформа для создания и развертывания интеллектуальных агентов. Интегрируя MCP в Azure AI Agent Service, Microsoft позволяет агентам беспрепятственно взаимодействовать с внешними источниками данных и инструментами, позволяя им выполнять более широкий спектр задач и предоставлять более интеллектуальные ответы. Эта интеграция расширяет возможности AI-агентов и делает их более ценными в различных приложениях.
Сотрудничество с Anthropic
Microsoft также сотрудничала с Anthropic, компанией, разработавшей MCP, для разработки C# SDK для протокола. Это сотрудничество демонстрирует приверженность Microsoft поддержке MCP и облегчению разработчикам создания AI-приложений, использующих протокол. C# SDK предоставляет разработчикам набор инструментов и библиотек, которые упрощают процесс взаимодействия с MCP-серверами и создания MCP-клиентов.
Стратегические последствия для CoreAI Department Microsoft
Выпуск предварительных версий Azure MCP Server и Azure Database for PostgreSQL Flexible Server является ключевым шагом в стратегии CoreAI Department Microsoft по продвижению совместимости в экосистеме Azure. Эта инициатива направлена на поддержку разнообразного набора моделей и инструментов, предоставляя разработчикам гибкость в выборе лучших решений для их конкретных потребностей.
Продвижение совместимости
Совместимость является ключевым направлением для CoreAI Department Microsoft, поскольку она позволяет разработчикам беспрепятственно интегрировать различные AI-модели и инструменты, независимо от базовой технологии или поставщика. Продвигая совместимость, Microsoft стремится создать более открытую и совместную AI-экосистему, где разработчики могут легко делиться и повторно использовать AI-компоненты.
Поддержка разнообразного набора моделей и инструментов
Microsoft признает, что не существует универсального решения для AI-разработки. Различные приложения и варианты использования требуют различных моделей и инструментов, и разработчикам нужна гибкость в выборе решений, которые лучше всего соответствуют их конкретным потребностям. Поддерживая разнообразный набор моделей и инструментов, Microsoft стремится предоставить разработчикам свободу для инноваций и создания передовых AI-решений.
Укрепление экосистемы Azure
Продвигая совместимость и поддерживая разнообразный набор моделей и инструментов, Microsoft стремится укрепить экосистему Azure и сделать ее платформой выбора для AI-разработки. Экосистема Azure предоставляет разработчикам комплексный набор инструментов и служб для создания, развертывания и управления AI-приложениями, и Microsoft стремится постоянно улучшать платформу для удовлетворения меняющихся потребностей AI-сообщества.
Преимущества использования MCP-серверов
Представление Azure MCP Server и Azure Database for PostgreSQL Flexible Server предлагает несколько ключевых преимуществ для разработчиков и организаций, стремящихся использовать AI в своих приложениях:
- Упрощенная разработка: Предоставляя унифицированную архитектуру и стандартизированные интерфейсы, MCP снижает сложность интеграции различных источников данных и инструментов, упрощая процесс разработки и ускоряя вывод на рынок.
- Уменьшенная настройка: MCP устраняет необходимость в пользовательских коннекторах для разрозненных источников данных, уменьшая объем кода, который разработчикам необходимо писать и поддерживать, и освобождая ресурсы для других задач.
- Расширенная совместимость: MCP продвигает совместимость между различными AI-моделями и инструментами, позволяя разработчикам беспрепятственно интегрировать различные компоненты и создавать более сложные и совершенные AI-приложения.
- Повышенная эффективность: Предоставляя стандартизированный способ доступа к данным и инструментам, MCP повышает эффективность AI-разработки и развертывания, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании инновационных решений, а не на управлении подключением данных.
- Улучшенная масштабируемость: Azure MCP Server и Azure Database for PostgreSQL Flexible Server разработаны как масштабируемые, что позволяет организациям легко справляться с увеличивающимися объемами данных и пользовательским трафиком без ущерба для производительности.
- Экономия средств: Уменьшая необходимость в пользовательских коннекторах и упрощая процесс разработки, MCP может помочь организациям сэкономить деньги на AI-разработке и развертывании.
Заключение
Запуск Microsoft Azure MCP Server и Azure Database for PostgreSQL Flexible Server знаменует собой значительный шаг вперед в эволюции AI-совместимости. Принимая Model Context Protocol и интегрируя его в свою экосистему Azure, Microsoft дает разработчикам возможность создавать более связанные, эффективные и масштабируемые AI-приложения. Эта инициатива обещает открыть новые возможности для AI-инноваций и стимулировать внедрение AI в широком спектре отраслей и приложений.