MCP: Alfajiri Mpya kwa Mwingiliano wa Zana za AI

Mwaka ni 2025, na Mawakala wa AI wanabadilika haraka kutoka dhana za kinadharia hadi zana za kivitendo. Ubunifu kama Claude 3.7 ya Anthropic ikifanya vizuri katika kazi za kuweka misimbo na jumuiya za chanzo huria kuwezesha utendakazi tata kupitia shughuli za kivinjari huangazia mabadiliko makubwa. Uwezo wa AI unaendelea zaidi ya mazungumzo tu hadi utekelezaji amilifu. Hata hivyo, changamoto ya msingi inasalia: Tunahakikishaje kwamba mawakala hawa wenye akili wanaingiliana na ulimwengu halisi kwa ufanisi na usalama? Mnamo Novemba 2024, Anthropic ilianzisha Itifaki ya Context ya Model (MCP), itifaki ya chanzo huria, iliyosanifiwa iliyo tayari kuleta mapinduzi katika uundaji na utumiaji wa Mawakala wa AI kwa kutoa kiolesura kilichounganishwa kwa Miundo Mikubwa ya Lugha (LLMs) kuunganishwa na zana za nje na vyanzo vya data. Ndani ya miezi minne ya uzinduzi wake, MCP ilikuwa imepata uungwaji mkono kutoka kwa seva zaidi ya 2000.

Kuelewa MCP

Ufafanuzi na Asili

MCP, au Itifaki ya Context ya Model, ni itifaki iliyosanifiwa iliyoanzishwa na Anthropic mnamo Novemba 2024. Inashughulikia mwingiliano uliogawanyika kati ya miundo ya AI na zana za nje na data. Mara nyingi hufananishwa na ‘USB-C kwa AI,’ MCP inatoa kiolesura kilichounganishwa ambacho huruhusu mawakala wa AI kufikia rasilimali za nje kama hifadhidata, mifumo ya faili, tovuti, na API bila kuhitaji misimbo tata, iliyojengwa maalum ya urekebishaji kwa kila zana.

Ikiwa API ni lugha ya ulimwengu wote ya mtandao, kuunganisha seva na wateja, basi MCP ni lugha ya kuunganisha zana za AI, kuziba pengo kati ya mawakala wenye akili na ulimwengu halisi. Inawezesha AI kudhibiti zana kupitia lugha asilia, kama vile wanadamu wanavyotumia simu mahiri. Kazi hubadilika kutoka maswali rahisi kama ‘Niambie hali ya hewa ya leo’ hadi shughuli ngumu kama ‘Angalia hali ya hewa na unikumbushe kuchukua mwavuli’ au ‘Zalisha kielelezo cha 3D na upakie kwenye wingu.’

Dira Muhimu: MCP inalenga kuboresha ufanisi na kuwawezesha mawakala wa AI kwa uwezo wa kusonga zaidi ya uelewa hadi hatua dhahiri. Hii inawawezesha wasanidi programu, biashara, na hata watumiaji wasio wa kiufundi kubinafsisha mawakala wenye akili, na kuwafanya kuwa daraja kati ya akili pepe na ulimwengu wa kimwili.

Uundaji wa MCP haukuwa wa bahati mbaya. Anthropic, iliyoanzishwa na wanachama wa zamani wa OpenAI, ilitambua mapungufu ya LLMs, ambayo mara nyingi hufungwa kwa ‘silosi za habari,’ na ujuzi uliowekwa kwa data yao ya mafunzo na kukosa ufikiaji wa wakati halisi kwa habari za nje. Kufuatia mafanikio ya miundo ya mfululizo wa Claude mnamo 2024, Anthropic ilitambua hitaji la itifaki ya ulimwengu wote ili kufungua uwezo kamili wa AI. Toleo la chanzo huria la MCP lilipata umaarufu haraka. Kufikia Machi 2025, zaidi ya Seva 2000 za MCP zilizotengenezwa na jamii zilikuwa mtandaoni, zikishughulikia matukio kuanzia usimamizi wa faili hadi uchambuzi wa blockchain, na zaidi ya miradi 300 ya GitHub iliyohusika na kiwango cha ukuaji cha 1200%. MCP sio tu itifaki ya kiufundi lakini mfumo wa ushirikiano unaoendeshwa na jamii.

MCP kwa Mtumiaji wa Kila Siku

Kwa watumiaji binafsi, MCP hufanya kama ‘ufunguo wa kichawi’ kwa AI, na kufanya zana ngumu za akili zipatikane na ziwe rahisi kutumia. Inaruhusu watu binafsi kuamuru AI kwa kutumia lugha asilia kukamilisha kazi za kila siku bila kuhitaji ujuzi wa programu. Fikiria kumuelekeza Claude ‘Panga ratiba yangu na unikumbushe mikutano ya kesho.’ MCP huunganisha kiotomatiki kwa kalenda, barua pepe, na zana za kikumbusho, ikikamilisha kazi kwa sekunde. Au, fikiria kusema, ‘Nisaidie kubuni kadi ya siku ya kuzaliwa.’ MCP inaita seva ya kubuni (kama Figma), inazalisha kadi iliyobinafsishwa, na kuihifadhi kwenye wingu. Kwa watumiaji wasio wa kiufundi, MCP hufanya kazi kama msaidizi mkuu asiyeonekana, akibadilisha shughuli za kuchosha kuwa mazungumzo rahisi, na kufanya teknolojia ihudumie maisha kweli.

• Uelewa Rahisi: MCP hufanya kama msaidizi mwerevu, akiinua msaidizi wako wa AI kutoka ‘kuchat tu’ hadi ‘kumaliza mambo,’ kukusaidia kudhibiti faili, kupanga maisha yako, na hata kuunda maudhui.
• Thamani Halisi: Inabadilisha AI kutoka teknolojia isiyoweza kufikiwa kuwa msaidizi wa maisha ya kibinafsi, kuokoa muda, kuboresha ufanisi, na kulinda faragha.

Matukio Mapana: Kuanzia Kazi za Nyumbani hadi Ubunifu

MCP ni zaidi ya zana tu; inawakilisha mabadiliko ya mtindo wa maisha, kuwezesha kila mtu ‘kubinafsisha’ msaidizi wao wa AI bila kuhitaji huduma ghali za kitaalamu. Kwa wazee, MCP inaweza kurahisisha shughuli—kusema ‘Nikumbushe kuchukua dawa yangu na uarifu familia yangu’ humfanya AI kukamilisha kazi kiotomatiki, na kuongeza uhuru. MCP inaenea zaidi ya kazi rahisi, ikichochea ubunifu na kushughulikia mahitaji ya kila siku:

• Usimamizi wa Kila Siku: Kusema ‘Orodhesha ununuzi wa wiki hii na unikumbushe’ inaruhusu MCP kuangalia hisa za friji na tovuti za kulinganisha bei, kuzalisha orodha na kuituma kupitia SMS.
• Kujifunza na Ukuaji: Wanafunzi kusema ‘Panga noti za biolojia na utengeneze mpango wa masomo’ inamfanya MCP kuchanganua noti, kuunganisha kwenye majukwaa ya kujifunza, na kutoa mpango wa masomo na maswali ya chemsha bongo.
• Uchunguzi wa Maslahi: Kujifunza kupika? Kusema ‘Tafuta mapishi ya pasta ya Kiitaliano na viungo’ inaruhusu MCP kutafuta tovuti, kuangalia hisa, na kuzalisha menyu, kuokoa shida ya kupitia vitabu.
• Uhusiano wa Kihisia: Kwa siku za kuzaliwa, kusema ‘Buni kadi na utume kwa mama’ inamruhusu MCP kutumia Figma kubuni na kuituma kupitia barua pepe.

Faragha na Udhibiti: Uhakikisho kwa Watumiaji

Faragha ni jambo la muhimu sana kwa watumiaji binafsi, na mfumo wa udhibiti wa ruhusa wa MCP huhakikisha watumiaji wanadumisha udhibiti kamili juu ya mtiririko wa data. Kwa mfano, unaweza kuweka ruhusa za ‘kuruhusu AI kusoma kalenda, lakini usiguse picha,’ kutoa idhini ya kuaminika. Zaidi ya hayo, kazi ya ‘sampuli’ ya MCP inaruhusu watumiaji kukagua maombi kabla ya AI kutekeleza kazi nyeti, kama vile kuchambua taarifa za benki, ambapo watumiaji wanaweza kuthibitisha ‘data ya mwezi uliopita pekee’ inatumika. Uwazi na udhibiti huu huzaa uaminifu huku ukidumisha urahisi.

Umuhimu wa MCP

Mapungufu ya LLMs yamesababisha hitaji la MCP. Kijadi, ujuzi wa miundo ya AI ni mdogo kwa data yao ya mafunzo, kuzuia ufikiaji wa habari za wakati halisi. Ikiwa LLM inataka kuchambua mwenendo wa soko la sarafu ya kidijitali kwa Machi 2025, lazima iingize data mwenyewe au kuandika simu maalum za API, ambazo zinaweza kuchukua masaa au siku. Muhimu zaidi, wasanidi programu wanakabiliwa na ‘tatizo la M×N’ wakati wa kushughulika na miundo na zana nyingi—ikiwa kuna miundo 10 ya AI na zana 10 za nje, miunganisho 100 maalum inahitajika, kuongeza ugumu kwa kasi. Mgawanyiko huu haufanikiwa na ni ngumu kupima.

MCP inashughulikia vizuizi hivi, ikipunguza miunganisho hadi N+M (usanidi 20 tu unahitajika kwa miundo 10 na zana 10), ikiruhusu mawakala wa AI kuita zana kwa urahisi. Kuzalisha ripoti na bei za hisa za wakati halisi, ambayo kijadi inachukua masaa 2, inaweza kufanywa kwa dakika 2 tu na MCP.

Usanifu wa Kiufundi na Uendeshaji wa Ndani wa MCP

Msingi wa Kiufundi na Msimamo wa Ikolojia

Msingi wa kiufundi wa MCP ni JSON-RPC 2.0, kiwango cha mawasiliano chepesi, chenye ufanisi ambacho kinasaidia mwingiliano wa pande mbili wa wakati halisi, sawa na utendaji wa juu wa WebSockets. Inafanya kazi kupitia usanifu wa mteja-seva:

• Mwenyeji wa MCP: Programu shirikishi ya mtumiaji, kama vile Claude Desktop, Cursor, au Windsurf, inawajibika kupokea maombi na kuonyesha matokeo.
• Mteja wa MCP: Iliyoingizwa ndani ya mwenyeji, inaanzisha muunganisho wa moja kwa moja na seva, inashughulikia mawasiliano ya itifaki, na inahakikisha kutengwa na usalama.
• Seva ya MCP: Programu nyepesi ambayo hutoa kazi maalum, kuunganisha vyanzo vya data vya ndani (kama vile faili za desktop) au vya mbali (kama vile API za wingu).

Njia za usambazaji ni pamoja na:

• Stdio: Ingizo/towe la kawaida, linalofaa kwa upelekaji wa haraka wa ndani, kama vile usimamizi wa faili, na muda wa kusubiri hadi milisekunde.
• HTTP SSE: Matukio yaliyotumwa na seva, kusaidia mwingiliano wa mbali wa wakati halisi, kama vile simu za API za wingu, zinazofaa kwa matukio yaliyosambazwa.

Anthropic inapanga kuanzisha WebSockets mwishoni mwa 2025 ili kuboresha zaidi utendaji wa mbali. Katika mfumo wa ikolojia wa AI, MCP ina msimamo wa kipekee, tofauti na Simu ya Kazi ya OpenAI, ambayo imefungwa kwa jukwaa maalum, na maktaba ya zana ya LangChain, ambayo inaelekezwa kwa msanidi programu. MCP huwahudumia wasanidi programu, biashara, na watumiaji wasio wa kiufundi kupitia uwazi na usanifu.

Ubunifu wa Usanifu

MCP hutumia usanifu wa mteja-seva, sawa na mazingira ya mgahawa: mteja (mwenyeji wa MCP) anataka kuagiza chakula (data au hatua), na mhudumu (mteja wa MCP) huwasiliana na jikoni (Seva ya MCP). Ili kuhakikisha ufanisi na usalama, MCP inampa kila seva mteja aliyejitolea, na kuunda muunganisho wa moja kwa moja uliotengwa. Vipengele muhimu ni pamoja na:

• Mwenyeji: Sehemu ya kuingia ya mtumiaji, kama vile Claude Desktop, inawajibika kuanzisha maombi na kuonyesha matokeo.
• Mteja: Mpatanishi wa mawasiliano hutumia JSON-RPC 2.0 kuingiliana na seva, kusimamia maombi na majibu.
• Seva: Mtoaji wa kazi huunganisha rasilimali za nje na hufanya kazi, kama vile kusoma faili au kuita API.

Njia za usambazaji zinaweza kubadilika:

• Stdio: Upelekaji wa ndani, unaofaa kwa kufikia faili za desktop au hifadhidata za ndani haraka, na muda wa kusubiri hadi milisekunde, kama vile kuhesabu idadi ya faili za txt.
• HTTP SSE: Mwingiliano wa mbali, kusaidia simu za API za wingu, na utendaji mzuri wa wakati halisi, kama vile kuuliza API za hali ya hewa, zinazofaa kwa matukio yaliyosambazwa.
• Upanuzi wa Baadaye: WebSockets au HTTP inayoweza kusambazwa inaweza kutekelezwa mwishoni mwa 2025, kuboresha zaidi utendaji wa mbali na kupunguza muda wa kusubiri.

Vitu vya Msingi vya Kazi

MCP hutekeleza kazi kupitia ‘vitu vya msingi’ vitatu:

1. Zana: Kazi zinazoweza kutekelezwa ambazo AI huita kukamilisha kazi maalum. Kwa mfano, zana ya ‘kubadilisha sarafu’ hubadilisha 100 RMB hadi 14 USD na 109 HKD katika wakati halisi (kulingana na kiwango cha ubadilishaji kilichowekwa mnamo Machi 2025); zana ya ‘tafuta’ inaweza kuuliza nyakati za maonyesho ya sinema ya leo.
2. Rasilimali: Data iliyopangwa inayotumiwa kama ingizo la muktadha. Kwa mfano, kusoma faili ya README kutoka hazina ya GitHub hutoa asili ya mradi, au kuchanganua faili ya PDF ya 10MB hutoa habari muhimu.
3. Vichocheo: Violezo vya maagizo vilivyofafanuliwa awali ambavyo huongoza AI kutumia zana na rasilimali. Kwa mfano, kichocheo cha ‘muhtasari wa hati’ hutoa muhtasari wa maneno 200, na kichocheo cha ‘panga ratiba’ huunganisha data ya kalenda na ndege.

MCP inasaidia kazi ya ‘sampuli’ ambapo seva inaweza kuomba LLM kuchakata kazi, na mtumiaji hukagua ombi na matokeo, kuhakikisha usalama na uwazi. Kwa mfano, ikiwa seva inaomba ‘chambua maudhui ya faili,’ mtumiaji huiidhinisha, na AI inarudisha muhtasari, kuhakikisha data nyeti haitumiwi vibaya, na kuongeza usalama na uwazi.

Mchakato wa Mawasiliano

Uendeshaji wa MCP ni pamoja na hatua nne:

Fikiria mfano wa ‘kuuliza faili za desktop’:

1. Mtumiaji anaingiza’orodhesha hati zangu.’
2. Claude anachambua ombi na kutambua hitaji la kuita seva ya faili.
3. Mteja anaunganisha kwenye seva, na mtumiaji anaidhinisha ruhusa.
4. Seva inarudisha orodha ya faili, na Claude anazalisha jibu.

Mfano mwingine ni ‘kupanga ratiba’: mtumiaji anaingiza ‘panga safari ya Jumamosi,’ Claude anagundua kalenda na seva za ndege, anapata data ya ratiba na tiketi, anauliza ujumuishaji, na anarudisha ‘ndege ya 10:00 kwenda Paris Jumamosi.’

Kwa Nini Unapaswa Kuzingatia MCP?

Mambo Yanayoumiza ya Mfumo wa Ikolojia wa AI wa Sasa

Mapungufu ya LLMs yanaonekana:

• Silosi za Habari: Ujuzi ni mdogo kwa data ya mafunzo na hauwezi kusasishwa katika wakati halisi. Kwa mfano, ikiwa LLM inataka kuchambua shughuli za Bitcoin mnamo Machi 2025, inahitaji kuingiza data mwenyewe.
• Tatizo la M×N: Ujumuishaji kati ya miundo na zana nyingi ni ngumu kwa kasi. Kwa mfano, miundo 10 na zana 10 zinahitaji ujumuishaji wa misimbo maalum 100.
• Ufanisi: Njia za jadi zinahitaji kuingiza vekta au utaftaji wa vekta, ambao ni ghali kwa hesabu na ucheleweshaji mrefu wa majibu.

Masuala haya yanazuia uwezekano wa mawakala wa AI, na kuifanya iwe ngumu kwao kuhamia kutoka ‘kuwazia’ hadi ‘kufanya.’

Faida za Mafanikio za MCP

MCP huleta faida saba kupitia kiolesura kilichosanifiwa:

1. Ufikiaji wa Wakati Halisi: AI inaweza kuuliza data ya hivi punde kwa sekunde. Claude Desktop anapata orodha ya faili kwa sekunde 0.5 kupitia MCP, akiboresha ufanisi mara kumi.
2. Usalama na Udhibiti: Data inafikiwa moja kwa moja, kuondoa hitaji la uhifadhi wa kati, na uaminifu wa usimamizi wa ruhusa unafikia 98%. Watumiaji wanaweza kuzuia AI kusoma faili maalum tu.
3. Mzigo mdogo wa Hesabu: Huondoa hitaji la vekta zilizopachikwa, kupunguza karibu 70% ya gharama za hesabu. Utaftaji wa vekta wa jadi unahitaji 1GB ya kumbukumbu, wakati MCP inahitaji 100MB tu.
4. Unyumbufu na Upanuzi: Hupunguza miunganisho kutoka N×M hadi N+M. Miundo 10 na zana 10 zinahitaji usanidi 20 tu.
5. Ushirikiano: Seva ya MCP inaweza kutumika tena na miundo mingi kama Claude na GPT. Seva moja ya hali ya hewa hutumikia watumiaji wa kimataifa.
6. Unyumbufu wa Muuzaji: Kubadilisha LLMs hakuhitaji kurekebisha miundombinu.
7. Usaidizi wa Wakala Huru: Inasaidia ufikiaji wa nguvu wa AI kwa zana, kufanya kazi ngumu. Wakati wa kupanga safari, AI inaweza kuuliza kalenda, kuweka ndege, na kutuma barua pepe wakati huo huo, ikiboresha ufanisi.

Umuhimu na Athari

MCP ni kichocheo cha mabadiliko ya ikolojia. Ni kama Jiwe la Rosetta, linalofungua mawasiliano kati ya AI na ulimwengu wa nje. Kampuni ya dawa iliunganisha vyanzo 10 vya data kupitia MCP, ikipunguza muda wa swali la utafiti kutoka masaa 2 hadi dakika 10, ikiboresha ufanisi wa kufanya maamuzi kwa 90%. Pia inahimiza wasanidi programu kujenga zana za ulimwengu wote, na seva moja ikihudumia ulimwengu, ikikuza uundaji wa mfumo wa ikolojia.

Matukio ya Maombi na Kesi za Kivitendo za MCP

Matukio Mbalimbali ya Maombi

Maombi ya MCP ni mengi:

1. Uendelezaji na Tija:
   • Urekebishaji wa Misimbo: Cursor AI hurekebisha mistari 100,000 ya misimbo kupitia Browsertools Server, kupunguza viwango vya makosa kwa 25%.
   • Utafutaji wa Hati: Mintlify Server hutafuta kurasa 1000 za hati kwa sekunde 2, kuokoa 80% ya muda.
   • Uendeshaji wa Kazi: Google Sheets Server inasasisha kiotomatiki karatasi 500 za mauzo, ikiboresha ufanisi kwa 300%.
2. Ubunifu na Usanifu:
   • Uundaji wa 3D: Blender MCP hupunguza muda wa uundaji kutoka masaa 3 hadi dakika 10, ikiboresha ufanisi mara 18.
   • Kazi za Usanifu: Figma Server husaidia AI katika kurekebisha mipangilio, ikiboresha ufanisi wa usanifu kwa 40%.
3. Data na Mawasiliano:
   • Swali la Hifadhidata: Supabase Server huuliza rekodi za watumiaji katika wakati halisi, na wakati wa majibu wa sekunde 0.3.
   • Ushirikiano wa Timu: Slack Server huendesha kiotomatiki utumaji ujumbe, kuokoa 80% ya shughuli za mwongozo.
   • Utafutaji wa Wavuti: Firecrawl Server hutoa data, ikiongeza kasi mara mbili.
4. Elimu na Huduma ya Afya:
   • Msaada wa Kielimu: MCP Server huunganisha kwenye majukwaa ya kujifunza, na AI hutoa muhtasari wa kozi, ikiboresha ufanisi wa mwalimu kwa 40%.
   • Utambuzi wa Matibabu: Huunganisha kwenye hifadhidata za wagonjwa, na AI hutoa ripoti za utambuzi na kiwango cha usahihi cha 85%.
5. Blockchain na Fedha:
   • Mwingiliano wa Bitcoin: MCP Server huuliza shughuli za blockchain, ikiboresha utendaji wa wakati halisi hadi kiwango cha pili.
   • Uchambuzi wa DeFi: Huchambua shughuli za mwekezaji mkuu wa Binance, ikitabiri faida, na kiwango cha usahihi cha 85%.

Uchambuzi wa Kesi Maalum

• Uchambuzi wa Kesi: Claude anachanganua faili 1000 na kutoa muhtasari wa maneno 500 kwa sekunde 0.5 tu. Njia za jadi zinahitaji kupakia faili kwenye wingu mwenyewe, kuchukua dakika kadhaa.
• Maombi ya Blockchain: AI ilichambua shughuli za mwekezaji mkuu wa Binance kupitia MCP Server mnamo Machi 2025, ikitabiri faida zinazowezekana, ikionyesha uwezekano wake katika uwanja wa kifedha.

Mfumo wa Ikolojia wa MCP: Hali na Washiriki

Usanifu wa Mfumo wa Ikolojia

Mfumo wa ikolojia wa MCP unaanza kuchukua sura, ukifunika majukumu makuu manne:

1. Wateja:
   • Maombi Makuu: Claude Desktop, Cursor, Endelea.
   • Zana Zinazoibuka: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Seva:
   • Darasa la Hifadhidata: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Darasa la Zana: Resend, Stripe, Linear.
   • Darasa la Ubunifu: Blender, Figma.
   • Darasa la Data: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Soko:
   • mcp.so: Inajumuisha Seva, kutoa usakinishaji wa kubofya mara moja.
   • Majukwaa Mengine: Mintlify, OpenTools.
4. Miundombinu:
   • Cloudflare: Kuendesha Seva, kuhakikisha upatikanaji.
   • Toolbase: Kuboresha muda wa kusubiri.
   • Smithery: Kutoa usawa wa mzigo unaobadilika.

Data ya Ikolojia

• Kiwango: Kufikia Machi 2025, Seva ya MCP ilikuwa imeongezeka kutoka Desemba 2024 hadi +units, kiwango cha ukuaji cha %.
• Jumuiya: + Miradi ya GitHub ilishiriki, na Seva zikitoka kwa michango ya wasanidi programu.
• Shughuli: Hackathon ya mapema ilivutia + wasanidi programu, ikizalisha + maombi ya ubunifu, kama vile wasaidizi wa ununuzi na zana za ufuatiliaji wa afya.

Mapungufu na Changamoto za MCP

Vikwazo vya Kiufundi

• Ugumu wa Utekelezaji: MCP ina vichocheo na kazi za sampuli, na kuongeza ugumu wa uendelezaji. Maelezo ya zana yanahitaji kuandikwa kwa uangalifu, vinginevyo simu za LLM zinaweza kuwa na makosa.
• Vizuizi vya Upelekaji: Inahitaji kufanya kazi kwenye vituo vya ndani, kuanzisha seva mwenyewe, kukosa upelekaji wa kubofya mara moja au maombi ya wavuti, kuzuia matukio ya mbali.
• Changamoto za Urekebishaji: Utangamano duni wa mteja-mteja, usaidizi duni wa kumbukumbu. Kwa mfano, seva inaweza kufanya kazi vizuri kwenye Claude Desktop, lakini inaweza kushindwa kwenye Cursor.
• Upungufu wa Usambazaji: Inasaidia Stdio na SSE tu, kukosa chaguzi rahisi zaidi kama WebSockets, kuzuia utendaji wa mbali wa wakati halisi.

Upungufu wa Ubora wa Ikolojia

• Ubora Usio Sawa: Kati ya Seva +, karibu % zina masuala ya utulivu au hazina nyaraka, na kusababisha uzoefu usio thabiti wa mtumiaji.
• Uwezo Duni wa Kugundua: Inahitaji kusanidi anwani za seva mwenyewe, na utaratibu wa ugunduzi unaobadilika bado haujakomaa, unahitaji watumiaji kutafuta na kujaribu wenyewe.
• Vizuizi vya Kiwango: Ikilinganishwa na zana za Zapier + au maktaba ya zana ya LangChain +, chanjo ya MCP bado haitoshi.

Changamoto za Utekelezaji katika Mazingira ya Uzalishaji

• Usahihi wa Simu: Kiwango cha sasa cha mafanikio ya simu ya zana ya LLM ni karibu %, kukabiliwa na kushindwa katika kazi ngumu.
• Mahitaji ya Ubinafsishaji: Mawakala wa Uzalishaji wanahitaji kuboresha ujumbe na usanifu wa mfumo kulingana na zana, na ‘plug-and-play’ ya MCP ni ngumu kukidhi.
• Matarajio ya Mtumiaji: Kwa uboreshaji wa uwezo wa mfumo, watumiaji wana mahitaji ya juu ya uaminifu na kasi, na ujanaji wa MCP unaweza kutoa sadaka utendaji.

Ushindani na Shinikizo kutoka Suluhisho Mbadala

• Suluhisho za Umiliki: Agent SDK ya OpenAI hutoa uaminifu wa juu kupitia uboreshaji wa kina, unaoweza kuvutia watumiaji wa hali ya juu.
• Mifumo Iliyopo: Maktaba ya zana ya LangChain imeanzisha ushikamano kati ya wasanidi programu, na mfumo mpya wa ikolojia wa MCP unahitaji muda wa kufikia.
• Ulinganisho wa Soko: Custom GPTs za OpenAI hazijafanikiwa sana, na MCP inahitaji kuthibitisha thamani yake ya kipekee ili kuepuka kurudia makosa.

Mwelekeo wa Baadaye: Njia ya Mageuzi ya MCP

Njia ya Vipimo Vingi ya Uboreshaji wa Kiufundi

• Kurahisisha Itifaki: Ondoa kazi zisizo za lazima, ukizingatia simu za zana, kupunguza vizuizi vya uendelezaji.
• Ubunifu Usio na Hali: Kusaidia upelekaji wa upande wa seva, kuanzisha taratibu za uthibitishaji, kutatua matatizo ya wapangaji wengi.
• Utaalamu wa Uzoefu wa Mtumiaji: Sanifisha mantiki ya uteuzi wa zana na muundo wa kiolesura ili kuboresha uthabiti.
• Uboreshaji wa Urekebishaji: Tengeneza zana za urekebishaji za jukwaa tofauti, kutoa kumbukumbu za kina na ufuatiliaji wa makosa.
• Upanuzi wa Usambazaji: Kusaidia WebSockets na HTTP inayoweza kusambazwa ili kuboresha uwezo wa mwingiliano wa mbali.

Mwelekeo wa Kimkakati wa Uendelezaji wa Ikolojia

• Ujenzi wa Soko: Zindua jukwaa sawa na npm, kuunganisha ukadiriaji, utaftaji, na kazi za usakinishaji wa kubofya mara moja ili kuboresha ugunduzi wa seva.
• Usaidizi wa Wavuti: Tekeleza upelekaji wa wingu na ujumuishaji wa kivinjari, ukiondoka kwenye vizuizi vya ndani, ukilenga watumiaji wa Wavuti.
• Upanuzi wa Tukio la Biashara: Badilika kutoka zana za kuweka misimbo hadi msaada wa wateja, usanifu, uuzaji, na maeneo mengine.
• Motisha za Jumuiya: Himiza uendelezaji wa seva bora kupitia bonasi, vyeti, na lengo la kufikia Seva + kufikia mwisho wa.