ถอดรหัส MCP: พลังใหม่ในโลก AI

ต้นกำเนิดและความหมายของ MCP

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีตัวย่อใหม่ๆ เกิดขึ้นมากมายจนน่าเวียนหัว หนึ่งในนั้นคือ Model Context Protocol (MCP) ซึ่งกำลังได้รับความสนใจอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประชุม Google Cloud Next แต่ MCP คืออะไรกันแน่? และเหตุใดจึงมีความสำคัญต่ออนาคตของ AI?

MCP เปิดตัวครั้งแรกโดย Anthropic ผู้บุกเบิกในด้าน AI ในเดือนพฤศจิกายน 2024 โดยมีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาที่องค์กรและนักพัฒนาต้องเผชิญในการเข้าถึงข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ในที่เก็บข้อมูลต่างๆ กล่าวโดยสรุปคือ MCP นำเสนอวิธีการที่เป็นมาตรฐานในการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ ที่หลากหลาย ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงความยุ่งยากในการออกแบบและปรับใช้โซลูชันการผสานรวมหลายรายการ

Rita Kozlov รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Cloudflare เปรียบเทียบ MCP กับ HTTP ในช่วงต้นทศวรรษ 1990 โดยเชื่อว่ามีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีการที่ผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กับธุรกิจและบริการ และก่อให้เกิดรูปแบบธุรกิจใหม่ๆ

เว็บไซต์ MCP อย่างเป็นทางการเปรียบเทียบ MCP กับพอร์ต USB-C สำหรับแอปพลิเคชัน AI ซึ่งนำเสนอวิธีการที่เป็นมาตรฐานในการเชื่อมต่ออุปกรณ์กับอุปกรณ์ต่อพ่วงและอุปกรณ์เสริมต่างๆ ที่หลากหลาย ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการเข้าถึงข้อมูล

MCP ในฐานะผู้สนับสนุน AI

ความสำคัญของ MCP มีมากกว่าแค่การลดความซับซ้อนในการเข้าถึงข้อมูล MCP จะกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการขับเคลื่อนการพัฒนา AI agent ในอนาคต Kozlov ชี้ให้เห็นว่า MCP จะช่วยให้ AI agent สามารถทำงานได้อย่างอิสระมากขึ้น และทำงานแทนผู้ใช้ได้

ในยุคของ AI agent เราจำเป็นต้องฝึกอบรมและปรับใช้ AI ที่มีความเชี่ยวชาญ ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ AI agent จำเป็นต้องสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องจากระบบแบ็กเอนด์ต่างๆ ได้ในเวลาที่เหมาะสม Amin Vahdat รองประธานและผู้จัดการทั่วไปฝ่าย Machine Learning, Systems และ Cloud ของ Google Cloud อธิบายว่าระบบแบ็กเอนด์เหล่านี้รวมถึงฐานข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูล เช่น AlloyDB, Cloud SQL และ Google Cloud Spanner

นอกจากนี้ Ben Flast ผู้อำนวยการฝ่าย Product Management และผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ของ MongoDB เชื่อว่า MCP ยังสามารถดึงข้อมูลจาก REST API หรือบริการใดๆ ที่สามารถเปิดเผยอินเทอร์เฟซแบบโปรแกรมได้

Flast เน้นย้ำว่า MCP จะมีบทบาทสำคัญสองประการในการพัฒนา AI ประการแรกคือการพัฒนา agent โดย MCP จะถูกใช้เพื่อช่วยในการเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็น เพื่อส่งเสริมการสร้างโค้ดและระบบอัตโนมัติ ประการที่สอง MCP ยังสามารถให้ข้อมูลบริบทที่จำเป็นแก่ agent ที่กำลังทำงานและ Large Language Models (LLM) ซึ่งจะช่วยให้ AI สามารถโต้ตอบกับระบบต่างๆ ได้

Flast กล่าวเสริมว่าสิ่งสำคัญในขณะนี้คือการพิจารณาว่า agent ต้องการดึงข้อมูลอะไรจากฐานข้อมูลแอปพลิเคชัน ตัวอย่างเช่น พวกเขาต้องการฟังก์ชันการจัดเก็บหรือหน่วยความจำแบบใดเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ

เชื่อมต่อ AI ผ่าน MCP

AI agent ไม่เพียงแต่ต้องการข้อมูลป้อนเข้าอย่างต่อเนื่องเท่านั้น แต่ยังต้องสื่อสารกันด้วย MCP สามารถใช้เพื่อเปิดใช้งานการเชื่อมต่อระหว่าง agent Kozlov ชี้ให้เห็นว่ามีนักพัฒนาเริ่มสร้าง agent ที่สามารถใช้ MCP เพื่อ ‘สนทนา’ กับ agent อื่นๆ ได้แล้ว

ในขณะเดียวกัน Google Cloud ก็ได้นำเสนอมาตรฐานของตนเอง ซึ่งก็คือ Agent2Agent protocol Vahdat อธิบายว่า MCP และ A2A เป็นส่วนประกอบที่เสริมซึ่งกันและกัน MCP อนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลด้วยวิธีที่เป็นมาตรฐานแบบเปิด ในขณะที่ A2A เปิดใช้งานการทำงานร่วมกันระหว่าง agent ที่แตกต่างกัน สามารถมองว่า MCP เป็นการเชื่อมต่อจากโมเดลไปยังข้อมูล ในขณะที่ A2A เป็นการเชื่อมต่อจาก agent ไปยัง agent การรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน ทำให้การสร้าง agent ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นทำได้ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เส้นทางการยอมรับ MCP

แม้ว่า MCP จะเป็นโปรโตคอลที่ค่อนข้างใหม่ แต่ทั้ง Kozlov และ Flast กล่าวว่ากำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ ในด้าน AI

Flast ชี้ให้เห็นว่าแม้แต่ OpenAI ซึ่งเป็นคู่แข่งรายใหญ่ที่สุดของ Anthropic ก็ได้ตัดสินใจเพิ่มการรองรับ MCP แม้ว่าโปรโตคอลนี้จะเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2024 แต่ก็มีการสร้าง MCP server หลายพันรายการแล้ว

Cloudflare เพิ่งเข้าร่วมกลุ่ม MCP server โดยเพิ่มฟังก์ชัน Remote MCP Server ในแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา Kozlov สรุปว่า Cloudflare ทำเช่นนี้เพื่อให้ผู้พัฒนาและองค์กรสามารถก้าวนำหน้าและเตรียมพร้อมสำหรับการพัฒนา MCP ในอนาคต เพราะพวกเขาคาดการณ์ว่านี่จะเป็นรูปแบบการโต้ตอบใหม่ที่สำคัญ เช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ตบนมือถือ

โดยสรุป MCP ในฐานะพลังใหม่ในด้าน AI มีศักยภาพอย่างมาก ช่วยลดความซับซ้อนในการเข้าถึงข้อมูล สนับสนุน AI agent และส่งเสริมการเชื่อมต่อระหว่าง AI เนื่องจาก MCP มีการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เราจึงมีเหตุผลที่จะเชื่อได้ว่าจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการพัฒนา AI ในอนาคต

เจาะลึกรายละเอียดทางเทคนิคของ MCP

เพื่อให้เข้าใจ MCP อย่างครอบคลุมมากขึ้น เราจำเป็นต้องเจาะลึกรายละเอียดทางเทคนิค หัวใจสำคัญของ MCP คือโปรโตคอลที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งกำหนดวิธีการที่โมเดล AI โต้ตอบกับแหล่งข้อมูลต่างๆ โปรโตคอลนี้ประกอบด้วยส่วนประกอบสำคัญหลายประการ ได้แก่:

• Data Connector: Data Connector เป็นส่วนประกอบหลักของ MCP ซึ่งมีหน้าที่เชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลต่างๆ Data Connector สามารถรองรับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงฐานข้อมูล API และระบบไฟล์
• Data Transformer: Data Transformer มีหน้าที่แปลงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ให้เป็นรูปแบบที่โมเดล AI สามารถเข้าใจได้ Data Transformer สามารถดำเนินการแปลงข้อมูลต่างๆ ได้ รวมถึงการแปลงประเภทข้อมูล การแปลงรูปแบบข้อมูล และการล้างข้อมูล
• Metadata Management: Metadata Management มีหน้าที่จัดการข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องกับแหล่งข้อมูล ข้อมูลเมตารวมถึงชื่อ คำอธิบาย ตำแหน่ง และสิทธิ์การเข้าถึงของแหล่งข้อมูล

ด้วยส่วนประกอบเหล่านี้ MCP จึงตระหนักถึงการเชื่อมต่อที่ราบรื่นระหว่างโมเดล AI และแหล่งข้อมูลต่างๆ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการเข้าถึงข้อมูล

สถานการณ์การใช้งาน MCP

สถานการณ์การใช้งาน MCP มีความหลากหลายมาก และสามารถนำไปใช้กับแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ ได้ นี่คือสถานการณ์การใช้งานทั่วไปบางส่วน:

• Natural Language Processing: ในด้าน Natural Language Processing (NLP) MCP สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อ Large Language Models (LLM) กับแหล่งข้อมูลข้อความต่างๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ LLM ตัวอย่างเช่น สามารถเชื่อมต่อ LLM กับฐานข้อมูลบทความข่าว แหล่งข้อมูลโซเชียลมีเดีย และแหล่งข้อมูลความคิดเห็นของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้ LLM เข้าใจและสร้างข้อความได้ดีขึ้น
• Computer Vision: ในด้าน Computer Vision MCP สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อโมเดลการจดจำภาพกับแหล่งข้อมูลภาพต่างๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลการจดจำภาพ ตัวอย่างเช่น สามารถเชื่อมต่อโมเดลการจดจำภาพกับฐานข้อมูลภาพ กล้อง และสตรีมวิดีโอ ซึ่งจะช่วยให้โมเดลการจดจำภาพสามารถจดจำภาพได้ดีขึ้น
• Recommendation System: ในด้าน Recommendation System MCP สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อโมเดลการแนะนำกับแหล่งข้อมูลพฤติกรรมผู้ใช้และแหล่งข้อมูลผลิตภัณฑ์ต่างๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงระดับความเป็นส่วนตัวของระบบการแนะนำ ตัวอย่างเช่น สามารถเชื่อมต่อโมเดลการแนะนำกับประวัติการเข้าชมของผู้ใช้ ประวัติการซื้อ และข้อมูลคุณสมบัติผลิตภัณฑ์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบการแนะนำสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ผู้ใช้สนใจได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
• Financial Analysis: ในด้าน Financial Analysis MCP สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อโมเดลการวิเคราะห์ทางการเงินกับแหล่งข้อมูลทางการเงินต่างๆ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการวิเคราะห์ทางการเงิน ตัวอย่างเช่น สามารถเชื่อมต่อโมเดลการวิเคราะห์ทางการเงินกับข้อมูลตลาดหุ้น ข้อมูลตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และข้อมูลงบการเงินของบริษัท ซึ่งจะช่วยให้โมเดลการวิเคราะห์ทางการเงินสามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาดได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ความท้าทายและการพัฒนาในอนาคตของ MCP

แม้ว่า MCP จะมีศักยภาพอย่างมาก แต่ก็เผชิญกับความท้าทายบางประการ นี่คือความท้าทายหลักบางประการ:

• Standardization: MCP ยังคงเป็นโปรโตคอลที่เกิดขึ้นใหม่ และจำเป็นต้องมีมาตรฐานเพิ่มเติม เพื่อให้แน่ใจว่ามีการทำงานร่วมกันระหว่างผลิตภัณฑ์ของผู้ผลิตรายต่างๆ
• Security: MCP จำเป็นต้องมีกลไกความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เพื่อปกป้องความปลอดภัยของแหล่งข้อมูล และป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต
• Performance: MCP จำเป็นต้องให้การเข้าถึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง เพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI

เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ ทิศทางการพัฒนาในอนาคตของ MCP ได้แก่:

• Further Standardization: ส่งเสริมกระบวนการสร้างมาตรฐานของ MCP เพื่อให้แน่ใจว่ามีการทำงานร่วมกันระหว่างผลิตภัณฑ์ของผู้ผลิตรายต่างๆ
• Strengthening Security: เสริมสร้างความปลอดภัยของ MCP จัดหากลไกความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เพื่อปกป้องความปลอดภัยของแหล่งข้อมูล
• Improving Performance: ปรับปรุงประสิทธิภาพของ MCP ให้การเข้าถึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง เพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI
• Expanding Application Scenarios: ขยายสถานการณ์การใช้งาน MCP นำไปใช้กับแอปพลิเคชัน AI มากขึ้น

กล่าวโดยสรุป MCP ในฐานะพลังใหม่ในด้าน AI มีศักยภาพอย่างมาก เนื่องจาก MCP มีการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เราจึงมีเหตุผลที่จะเชื่อได้ว่าจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการพัฒนา AI ในอนาคต