Ulimwengu wa Akili Bandia (AI) unaendelea kubadilika kila wakati, na istilahi na teknolojia mpya zikichipuka kwa kasi ya ajabu. Istilahi moja kama hiyo ambayo hivi karibuni imepata umakini mkubwa ni “MCP,” au Itifaki ya Muktadha wa Model (Model Context Protocol). Dhana hii imezua msisimko mkubwa ndani ya jumuiya ya AI, ikivuta ulinganifu na siku za mwanzo za ukuzaji wa programu za simu.
Kama Mwenyekiti wa Baidu Li Yanhong alivyosema katika mkutano wa Baidu Create mnamo Aprili 25, “Kuunda mawakala wenye akili kulingana na MCP ni kama kuunda programu za simu mnamo 2010.” Mlinganisho huu unaangazia athari inayowezekana ya MCP katika siku zijazo za matumizi ya AI.
Kuelewa MCP
Ikiwa bado haujafahamu MCP, labda umekutana na neno “Agent” (au wakala mwenye akili). Kuongezeka kwa umaarufu wa Manus, kampuni changa ya Kichina, mwanzoni mwa 2025 kulileta dhana hii mbele.
Ufunguo wa mvuto wa Agent upo katika uwezo wake wa kutekeleza majukumu kwa ufanisi. Tofauti na modeli kubwa za lugha (LLM) za awali ambazo zilitumika kimsingi kama violesura vya mazungumzo, Agents zimeundwa kutekeleza kikamilifu majukumu, zikitumia zana na vyanzo vya data vya nje. LLM za kitamaduni zina kikomo cha data yao ya mafunzo na zinahitaji michakato ngumu kufikia rasilimali za nje.
MCP ni muhimu ili kutambua maono ya Agent, kuruhusu LLM kuingiliana kwa urahisi na zana za nje zinazounga mkono itifaki ya MCP. Hii inawawezesha kufanya kazi maalum zaidi na ngumu.
Hivi sasa, programu kadhaa, pamoja na Amap na WeChat Read, zimezindua Seva rasmi za MCP. Hii inawawezesha wasanidi programu kuunda programu za AI kwa kuchagua LLM inayopendelewa na kuiunganisha na seva za MCP kama vile Amap au WeChat Read. Hii inaruhusu LLM kufanya kazi kama vile maswali ya ramani na upataji wa habari kutoka kwa vitabu.
Wimbi la MCP lilianza Februari 2024 na limepata kasi haraka ulimwenguni kote.
Wachezaji wakuu kama vile OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance, na Baidu wote wametangaza usaidizi kwa itifaki ya MCP na kuzindua majukwaa yao wenyewe ya MCP, wakiwaalika wasanidi programu na watoa huduma za programu kujiunga.
MCP: Kuunganisha Mfumo wa Ikolojia wa AI
Dhana ya “programu bora” ilikuwa mada moto katika uwanja wa AI mnamo 2024, na matarajio ya kuenea kwa haraka kwa programu za AI. Walakini, mfumo wa ikolojia wa uvumbuzi wa AI ulibaki umegawanyika.
K ظهور MCP inaweza kulinganishwa na kuunganishwa kwa China chini ya Qin Shi Huang, ambaye alisanifisha uandishi, usafirishaji, na mifumo ya kipimo. Usanifishaji huu uliwezesha sana shughuli za kiuchumi na biashara.
Wachambuzi wengi wa soko wanaamini kuwa kupitishwa kwa MCP na itifaki zinazofanana kutafungua njia kwa ongezeko kubwa la programu za AI mnamo 2025.
Kimsingi, MCP hufanya kama “programu-jalizi bora” kwa AI, kuwezesha ujumuishaji usio na mshono na zana na vyanzo mbalimbali vya nje vya data.
Msingi wa Kiufundi wa MCP
MCP, au Itifaki ya Muktadha wa Model, ilianzishwa kwanza na Anthropic mnamo Novemba 2024.
Kama kiwango wazi, MCP inaruhusu programu za AI kuwasiliana na vyanzo vya data na zana za nje.
Fikiria MCP kama adapta ya ulimwengu kwa LLM, inayofafanua kiwango cha “interface ya USB.”
Interface hii inaruhusu wasanidi programu kuunda programu kwa njia iliyo sanifu zaidi na iliyopangwa, kuunganishwa na vyanzo mbalimbali vya data na utendakazi.
Kushinda Vizuizi vya Uundaji wa Programu za AI
Kabla ya kupanda kwa MCP, kuunda programu za AI ilikuwa mchakato mgumu na changamoto.
Kwa mfano, kuunda msaidizi wa usafiri wa AI kulihitaji LLM kufanya kazi kama vile kufikia ramani, kutafuta miongozo ya usafiri, na kuunda ratiba za kibinafsi kulingana na mapendeleo ya mtumiaji.
Ili kuwezesha LLM kuuliza ramani na kutafuta miongozo, wasanidi programu walikabiliwa na changamoto zifuatazo:
- Kila mtoa huduma wa AI (OpenAI, Anthropic, nk) alitekeleza Uendeshaji wa Kazi tofauti. Kubadilisha kati ya LLM kulihitaji wasanidi programu kuandika tena msimbo wa urekebishaji, kimsingi kuunda “mwongozo wa mtumiaji” kwa LLM kutumia zana za nje. Vinginevyo, usahihi wa pato la modeli ungepungua sana.
- Ukosefu wa kiwango kilichounganishwa kwa mwingiliano wa LLM na ulimwengu wa nje ulisababisha utumizi mdogo wa msimbo, na kuzuia ukuzaji wa mfumo wa ikolojia wa programu ya AI.
Kulingana na Chen Ziqian, mtaalam wa teknolojia ya algorithm katika Alibaba Cloud ModelScope, “Kabla ya MCP, wasanidi programu walihitaji kuelewa LLM na kufanya ukuzaji wa sekondari ili kupachika zana za nje kwenye programu zao. Ikiwa utendaji wa zana ulikuwa mbaya, wasanidi programu walipaswa kuchunguza ikiwa suala lilikuwa na programu yenyewe au zana.”
Manus, kampuni changa ya AI iliyotajwa hapo juu, inatumika kama mfano mkuu. Katika tathmini ya awali, iligundulika kuwa Manus alihitaji kupiga simu zaidi ya zana kumi kuandika nakala rahisi ya habari, pamoja na kufungua kivinjari, kuvinjari na kukwarua kurasa za wavuti, kuandika, kuthibitisha, na kutoa matokeo ya mwisho.
Ikiwa Manus alichagua kupiga simu zana za nje katika kila hatua, alihitaji kuandika “kazi” ya kupanga jinsi zana za nje zingefanya kazi. Kama matokeo, Manus mara nyingi alimaliza kazi kwa sababu ya kupakia kupita kiasi na kutumia ishara nyingi.
Faida za MCP
Na MCP, wasanidi programu hawahitaji tena kuwajibika kwa utendaji wa zana za nje. Badala yake, wanaweza kuzingatia kudumisha na kusuluhisha programu yenyewe, kupunguza sana mzigo wa kazi wa maendeleo.
Seva za kibinafsi ndani ya mfumo wa ikolojia, kama vile Alipay na Amap, zinaweza kudumisha huduma zao za MCP, kusasisha matoleo ya hivi karibuni, na kusubiri wasanidi programu kuunganisha.
Mapungufu na Changamoto za MCP
Licha ya uwezo wake, mfumo wa ikolojia wa MCP bado uko katika hatua zake za mwanzo na unakabiliwa na changamoto kadhaa.
Wasanidi programu wengine wanasema kuwa MCP ni safu isiyo ya lazima ya utata, wakidokeza kwamba API ni suluhisho rahisi. LLM tayari zinaweza kupiga simu API kupitia itifaki mbalimbali, na kufanya MCP ionekane kuwa ya ziada.
Hivi sasa, huduma nyingi za MCP zilizotolewa na kampuni kubwa zinafafanuliwa na kampuni zenyewe, kuamua ni kazi gani zinaweza kuitwa na LLM na jinsi zinavyopangwa. Walakini, hii inazua wasiwasi kwamba kampuni zinaweza kutoa ufikiaji wa habari zao muhimu zaidi na za wakati halisi.
Zaidi ya hayo, ikiwa seva za MCP hazijazinduliwa rasmi au kudumishwa vizuri, usalama na utulivu wa miunganisho ya MCP inaweza kuwa ya kutiliwa shaka.
Tang Shuang, msanidi programu huru, alishiriki mfano wa seva ya ramani ya MCP yenye chini ya zana 20. Tano kati ya zana hizi zilihitaji latitudo na longitudo, wakati zana ya hali ya hewa ilihitaji kitambulisho cha mgawanyiko wa kiutawala bila kutoa maagizo ya jinsi ya kupata vitambulisho hivi. Suluhisho pekee lilikuwa kwa watumiaji kurudi kwenye mfumo wa ikolojia wa mtoa huduma na kufuata hatua za kupata habari na ruhusa.
Wakati umaarufu wa MCP ni dhahiri, mienendo ya msingi ni ngumu. Ingawa wauzaji wa LLM wako tayari kutoa huduma za MCP, wanahifadhi udhibiti na wanasita kufaidisha mifumo mingine ya ikolojia. Ikiwa huduma hazidumishwi vizuri, wasanidi programu wanaweza kukabiliwa na mzigo wa kazi ulioongezeka, na kudhoofisha madhumuni ya mfumo wa ikolojia.
Ushindi wa Chanzo Huria
Kwa nini MCP inapata traction sasa?
Hapo awali, MCP ilipokea umakini mdogo baada ya kuzinduliwa na Anthropic. Idadi ndogo tu ya programu, kama vile Anthropic’s Claude Desktop, iliunga mkono itifaki ya MCP. Wasanidi programu hawakuwa na mfumo wa ikolojia wa maendeleo wa AI na walifanya kazi kimsingi kwa kutengwa.
Kupitishwa kwa MCP na wasanidi programu hatua kwa hatua kumeileta mbele. Kuanzia Februari 2025, programu kadhaa maarufu za programu za AI, pamoja na Cursor, VSCode, na Cline, zilitangaza usaidizi kwa itifaki ya MCP, na kuongeza wasifu wake kwa kiasi kikubwa.
Kufuatia kupitishwa kwa jamii ya wasanidi programu, ujumuishaji wa MCP na wauzaji wa LLM imekuwa sababu muhimu katika kupitishwa kwake kuenea.
Tangazo la OpenAI la usaidizi kwa MCP mnamo Machi 27, likifuatiwa na Google, lilikuwa hatua muhimu.
Mkurugenzi Mkuu wa Google Sundar Pichai alielezea hali yake ya utata kuelekea MCP kwenye X, akisema, “Kwa MCP au sio kwa MCP, hiyo ndiyo swali.” Walakini, siku nne tu baada ya kuchapisha tweet hii, Google pia ilitangaza msaada wake kwa MCP.
Kupitishwa haraka kwa MCP na wachezaji wakuu katika tasnia ya AI kunaangazia uwezo wake wa kubadilisha jinsi programu za AI zinaundwa na kupelekwa.
Njia Mbele kwa MCP
Mfumo wa ikolojia wa MCP unavyoendelea kubadilika, itakuwa muhimu kushughulikia mapungufu na changamoto zilizopo. Hii ni pamoja na:
- Usanifishaji: Kuunda itifaki sanifu zaidi ya MCP ambayo haitegemei wauzaji binafsi.
- Usalama: Kutekeleza hatua madhubuti za usalama ili kuhakikisha usalama na uaminifu wa miunganisho ya MCP.
- Udumishaji: Kuhimiza ukuzaji na utunzaji wa seva za MCP za hali ya juu.
- Upatikanaji: Kufanya MCP ipatikane zaidi kwa wasanidi programu wa ngazi zote za ustadi.
Kwa kushughulikia changamoto hizi, MCP ina uwezo wa kufungua enzi mpya ya uvumbuzi wa AI, kuwezesha uundaji wa programu za AI zenye nguvu zaidi, zenye matumizi mengi, na zinazofaa mtumiaji.
Kwa kumalizia, wakati MCP bado iko katika hatua zake za mwanzo, uwezo wake wa kubadilisha mazingira ya AI haukanushiki. Kwa kukuza mfumo wa ikolojia wazi zaidi, sanifu, na shirikishi, MCP inaweza kufungua njia kwa siku zijazo ambapo AI inapatikana zaidi na yenye faida kwa kila mtu.