Понимание Model Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) служит открытой основой протокола, облегчающей прямое соединение между системами искусственного интеллекта и серверами данных. Эта стандартизация обмена информацией предоставляет LLM необходимый контекст. Предоставляя разработчикам возможность создавать инструменты и приложения, которые легко интегрируются с LLM, MCP предоставляет доступ к внешним данным и рабочим процессам посредством упрощенных процессов интеграции.
Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, представьте LLM как библиотекарей, хорошо разбирающихся в фондах своей местной библиотеки. Эти библиотекари обладают всесторонними знаниями базы данных библиотеки и могут эффективно находить информацию в ее пределах. Однако их опыт ограничивается ресурсами, доступными в местной библиотеке, что не позволяет получить доступ к материалам или информации за ее пределами.
Следовательно, посетители библиотеки, ищущие информацию, ограничены книгами и ресурсами, содержащимися в базе данных местной библиотеки, которая может содержать устаревшую информацию, если коллекция библиотеки в основном состоит из более старых публикаций.
MCP дает библиотекарям (LLM) возможность мгновенно получать доступ к любой книге в мире, предоставляя самую свежую информацию по определенной теме непосредственно из первоисточников.
MCP дает LLM возможность:
- Легко получать доступ к данным и инструментам непосредственно из указанного источника.
- Получать мгновенную, актуальную информацию с сервера, не полагаясь исключительно на предварительно обученные знания.
- Использовать агентские возможности, такие как реализация автоматизированных рабочих процессов и поиск в базах данных.
- Выполнять действия, подключаясь к пользовательским инструментам, созданным третьими сторонами, разработчиками или организациями.
- Предоставлять точные цитаты для всех источников информации.
- Выходить за рамки простого извлечения данных и охватывать такие возможности, как интеграция с API покупок, что облегчает прямые покупки LLM.
Рассмотрим сценарий электронной коммерции, где LLM может:
- Безопасно получать доступ к внутренней системе инвентаризации для извлечения данных в режиме реального времени, включая цены на продукты.
- Предоставить подробный список спецификаций продукта непосредственно из базы данных инвентаризации.
LLM может не только ориентироваться на пользователей, ищущих новейшие сезонные кроссовки для бега, но и облегчать прямую покупку пары от имени пользователя.
MCP vs. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Хотя MCP и Retrieval-Augmented Generation (RAG) нацелены на улучшение LLM путем интеграции динамической и актуальной информации, выходящей за рамки их статического предварительного обучения, их фундаментальные подходы к доступу к информации и взаимодействию существенно различаются.
RAG: Разъяснение
RAG позволяет LLM извлекать информацию посредством ряда шагов:
- Индексация: LLM преобразует внешние данные в базу данных векторных встраиваний, используемую в процессе извлечения.
- Векторизация: Отправленные поисковые запросы преобразуются в векторные встраивания.
- Процесс извлечения: Извлекатель ищет в векторной базе данных наиболее релевантную информацию на основе сходства между векторными встраиваниями запроса и существующими в базе данных.
- Предоставление контекста: Извлеченная информация объединяется с поисковым запросом для предоставления дополнительного контекста посредством подсказки.
- Генерация вывода: LLM генерирует вывод на основе извлеченной информации и своих предварительно существующих знаний.
Функциональность MCP
MCP функционирует как универсальный интерфейс для систем искусственного интеллекта, стандартизирующий соединения данных с LLM. В отличие от RAG, MCP использует клиент-серверную архитектуру, предлагая более комплексный и бесшовный подход к доступу к информации посредством следующего процесса:
- Клиент-серверное соединение: Приложения LLM действуют как хосты, инициируя соединения. Через хост-приложение клиенты устанавливают прямые соединения с серверами данных, которые предоставляют инструменты и контекст, необходимые для клиентов.
- Инструменты: Разработчики создают инструменты, совместимые с MCP, которые используют открытый протокол для выполнения таких функций, как вызовы API или доступ к внешним базам данных, что позволяет LLM выполнять определенные задачи.
- Запросы пользователей: Пользователи могут отправлять конкретные запросы, например ‘Какова цена новейших кроссовок Nike?’
- Запрос системы искусственного интеллекта: Если система искусственного интеллекта или LLM подключена к инструменту с доступом к базе данных цен на инвентарь, поддерживаемой Nike, она может запросить цену на новейшие кроссовки.
- Вывод с живыми данными: Подключенная база данных предоставляет LLM живые данные, полученные непосредственно из базы данных Nike, обеспечивая актуальную информацию.
| RAG | MCP | |
|---|---|---|
| Архитектура | Система извлечения | Клиент-серверные отношения |
| Как осуществляется доступ к данным | Извлечение через векторную базу данных | Соединение с пользовательскими инструментами, созданными сторонами |
| Возможности вывода | Соответствующая информация, извлеченная из базы данных. | Настраиваемые выводы и функции, включая агентские возможности, на основе инструментов. |
| Актуальность данных | Зависит от того, когда контент был проиндексирован в последний раз. | Актуальные данные из живого источника данных. |
| Требования к данным | Должны быть закодированы и проиндексированы в векторной форме. | Должны быть совместимы с MCP. |
| Точность информации | Уменьшены галлюцинации посредством извлеченных документов. | Уменьшены галлюцинации посредством доступа к живым данным из источника. |
| Использование инструментов и автоматизированные действия | Невозможно. | Может интегрироваться с любым потоком инструментов, предоставляемым на сервере, и выполнять любое предоставленное действие. |
| Масштабируемость | Зависит от индексации и ограничений окна. | Может легко масштабироваться в зависимости от инструментов, совместимых с MCP. |
| Согласованность бренда | Несогласованная, поскольку данные извлекаются из различных источников. | Согласованная и сильная, поскольку данные, одобренные брендом, могут быть извлечены непосредственно из источника. |
Последствия для поисковых маркетологов и издателей
Хотя Anthropic впервые представила концепцию MCP в ноябре, многочисленные компании, включая Google, OpenAI и Microsoft, планируют интегрировать концепцию MCP Anthropic в свои системы искусственного интеллекта. Поэтому поисковым маркетологам следует уделять приоритетное внимание повышению видимости контента с помощью инструментов MCP и учитывать следующие стратегии:
Сотрудничество с разработчиками для интеграции
Сотрудничайте с разработчиками для изучения стратегий предоставления пользователям ценного контента, предоставляя LLM значимый контекст с помощью инструментов, совместимых с MCP. Проанализируйте, как использовать агентские возможности, выполняемые через структуру MCP.
Реализация структурированных данных
Структурированные данные и схемы останутся важными ориентирами для LLM. Используйте их для повышения машиночитаемости контента, предоставляемого с помощью пользовательских инструментов. Этот подход также повышает видимость в поисковых системах, сгенерированных искусственным интеллектом, обеспечивая точное понимание и отображение контента.
Поддержание актуальной и точной информации
Поскольку LLM напрямую подключаются к источникам данных, убедитесь, что весь контент предоставляет релевантные, актуальные и точные данные для повышения надежности и улучшения пользовательского опыта. Для предприятий электронной коммерции это включает в себя проверку ценовых точек, спецификаций продукта, информации о доставке и других важных деталей, особенно потому, что эти данные могут быть непосредственно представлены в поисковых ответах искусственного интеллекта.
Подчеркивание голоса бренда и согласованности
Заметным преимуществом настройки инструментов для MCP является возможность установить сильный и согласованный голос бренда для LLM. Вместо того чтобы полагаться на фрагментированную информацию из различных источников, инструменты, совместимые с MCP, позволяют поддерживать согласованный голос бренда, предоставляя авторитетный контент непосредственно LLM.
Интеграция инструментов MCP в вашу маркетинговую стратегию
По мере того, как системы искусственного интеллекта адаптируются к MCP, дальновидные маркетологи должны включать эту появляющуюся структуру в свои стратегии и содействовать межфункциональному сотрудничеству для разработки инструментов, которые предоставляют LLM ценный контент и эффективно взаимодействуют с пользователями. Эти инструменты не только облегчают автоматизацию, но и играют решающую роль в формировании присутствия бренда в поисковых средах, управляемых искусственным интеллектом.
По сути, Model Context Protocol — это не просто постепенное улучшение, а фундаментальный сдвиг в том, как AI взаимодействует с информацией и распространяет ее. Понимая и используя MCP, маркетологи могут гарантировать, что их контент остается релевантным, точным и доступным в быстро развивающемся ландшафте поисковых систем, управляемых искусственным интеллектом. Акцент на структурированных данных, актуальной информации и согласованности бренда будет иметь первостепенное значение в эту новую эру, требующую упреждающего и адаптивного подхода к стратегии контента и интеграции AI. По мере того, как MCP получит более широкое распространение, конкурентное преимущество будет за теми, кто примет его возможности и плавно интегрирует их в свои маркетинговые операции.