MCP หรือ Model Context Protocol กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจนกลายเป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในยุคต่อไป MCP ได้รับการพัฒนาโดย Anthropic ในช่วงปลายปี 2024 และเผยแพร่เป็นมาตรฐานเปิด มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาหลักในระบบนิเวศ AI นั่นคือ วิธีการเชื่อมต่อ Large Language Models (LLMs) และ AI agents เข้ากับโลกของข้อมูล เครื่องมือ และบริการที่กว้างใหญ่และเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้อย่างราบรื่นและปลอดภัย
Anthropic อธิบายว่า เมื่อผู้ช่วย AI และ LLM ที่อยู่เบื้องหลังได้รับการปรับปรุง “แม้แต่โมเดลที่ซับซ้อนที่สุดก็ยังถูกจำกัดด้วยการแยกตัวออกจากข้อมูล ถูกขังอยู่หลังเกาะข้อมูลและระบบเดิม แหล่งข้อมูลใหม่แต่ละแห่งต้องการการใช้งานแบบกำหนดเอง ซึ่งทำให้ระบบที่เชื่อมต่อกันอย่างแท้จริงขยายขนาดได้ยาก”
MCP คือคำตอบที่ Anthropic มอบให้ บริษัทอ้างว่า จะมี “มาตรฐานสากลแบบเปิดสำหรับการเชื่อมต่อระบบ AI กับแหล่งข้อมูล โดยแทนที่การรวมระบบที่กระจัดกระจายด้วยโปรโตคอลเดียว”
MCP: ตัวปรับต่อสากลสำหรับข้อมูล AI
ในมุมมองของผม MCP คือตัวปรับต่อข้อมูล AI สากล ดังที่ Aisera บริษัทที่มุ่งเน้น AI กล่าว คุณสามารถคิดว่า MCP เป็น “พอร์ต USB-C สำหรับ AI” เช่นเดียวกับที่ USB-C สร้างมาตรฐานวิธีการเชื่อมต่ออุปกรณ์ของเรา MCP สร้างมาตรฐานวิธีการที่โมเดล AI โต้ตอบกับระบบภายนอก กล่าวอีกนัยหนึ่ง Jim Zemlin กรรมการบริหารของ Linux Foundation อธิบายว่า MCP “กำลังกลายเป็นเลเยอร์การสื่อสารพื้นฐานสำหรับระบบ AI คล้ายกับสิ่งที่ HTTP ทำกับเว็บ”
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง MCP กำหนดโปรโตคอลมาตรฐานตาม JSON-RPC 2.0 ที่ช่วยให้แอปพลิเคชัน AI สามารถเรียกใช้ฟังก์ชัน รับข้อมูล และใช้ประโยชน์จากคำแนะนำจากเครื่องมือ ฐานข้อมูล หรือบริการที่เข้ากันได้ผ่านอินเทอร์เฟซเดียวที่ปลอดภัย
สถาปัตยกรรมและส่วนประกอบของ MCP
มันทำได้โดยทำตามสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่มีส่วนประกอบหลักหลายอย่าง ได้แก่:
- โฮสต์ (Host): แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลภายนอก (เช่น Claude Desktop, Integrated Development Environment (IDE), แชทบอท)
- ไคลเอนต์ (Client): จัดการการเชื่อมต่อแบบมีสถานะเฉพาะกับ MCP เซิร์ฟเวอร์เดียว จัดการการสื่อสารและการเจรจาต่อรองความสามารถ
- เซิร์ฟเวอร์ (Server): เปิดเผยฟังก์ชันเฉพาะผ่านโปรโตคอล MCP ได้แก่ เครื่องมือ (ฟังก์ชัน) ทรัพยากร (ข้อมูล) และคำแนะนำ เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลในเครื่องหรือระยะไกล
- โปรโตคอลพื้นฐาน (Base protocol): เลเยอร์การส่งข้อความที่เป็นมาตรฐาน (JSON-RPC 2.0) ช่วยให้มั่นใจได้ว่าส่วนประกอบทั้งหมดสื่อสารกันได้อย่างน่าเชื่อถือและปลอดภัย
สถาปัตยกรรมนี้แปลง “ปัญหาการรวม M×N” (โดยที่แอปพลิเคชัน AI M ต้องเชื่อมต่อกับเครื่องมือ N ซึ่งต้องใช้ตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง M×N) ให้เป็น “ปัญหา M+N” ที่ง่ายกว่า ดังนั้นแต่ละเครื่องมือและแอปพลิเคชันจะต้องรองรับ MCP เพียงครั้งเดียวเพื่อให้สามารถทำงานร่วมกันได้ นี่เป็นการประหยัดเวลาสำหรับนักพัฒนา
MCP ทำงานอย่างไร
ขั้นแรก เมื่อแอปพลิเคชัน AI เริ่มทำงาน มันจะเปิดใช้ MCP ไคลเอนต์ โดยแต่ละไคลเอนต์เชื่อมต่อกับ MCP เซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน ไคลเอนต์เหล่านี้เจรจาต่อรองเวอร์ชันโปรโตคอลและความสามารถ หลังจากสร้างการเชื่อมต่อกับไคลเอนต์แล้ว มันจะสอบถามเซิร์ฟเวอร์เพื่อหาเครื่องมือ ทรัพยากร และคำแนะนำที่มีอยู่
เมื่อสร้างการเชื่อมต่อแล้ว โมเดล AI สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์และฟังก์ชันของเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งจะอัปเดตบริบทของมันแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่า MCP ช่วยให้ AI แชทบอทสามารถเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์ล่าสุด แทนที่จะพึ่งพาชุดข้อมูลที่จัดทำดัชนีไว้ล่วงหน้า การฝัง หรือข้อมูลที่แคชไว้ใน LLM
ดังนั้น เมื่อคุณขอให้ AI ทำงาน (เช่น “ราคาเที่ยวบินล่าสุดจากนิวยอร์กไปลอสแอนเจลิสคือเท่าไร”) AI จะส่งคำขอผ่าน MCP ไคลเอนต์ไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นเซิร์ฟเวอร์จะดำเนินการฟังก์ชัน ส่งคืนผลลัพธ์ และ AI จะรวมข้อมูลล่าสุดนี้เข้ากับคำตอบของคุณ
นอกจากนี้ MCP ยังช่วยให้โมเดล AI สามารถค้นหาและใช้ประโยชน์จากเครื่องมือใหม่ได้ในขณะรัน ซึ่งหมายความว่า AI agent ของคุณสามารถปรับตัวเข้ากับงานและสภาพแวดล้อมใหม่ๆ ได้โดยไม่ต้องทำการเปลี่ยนแปลงโค้ดครั้งใหญ่หรือการฝึกอบรม Machine Learning (ML) ใหม่
กล่าวโดยย่อ MCP แทนที่การรวมระบบที่กระจัดกระจายและสร้างขึ้นเองด้วยโปรโตคอลเดียวแบบเปิด ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาจะต้องใช้งาน MCP เพียงครั้งเดียวเพื่อเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือที่เข้ากันได้ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนในการรวมระบบและค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาได้อย่างมาก ทำให้นักพัฒนาใช้ชีวิตได้ง่ายขึ้น
โดยตรงกว่านั้น คุณสามารถใช้ AI เพื่อสร้างโค้ด MCP และแก้ไขปัญหาในการใช้งานได้
ข้อดีหลักของ MCP
ต่อไปนี้คือสิ่งที่ MCP มอบให้:
การรวมระบบที่เป็นมาตรฐานแบบครบวงจร: MCP ทำหน้าที่เป็นโปรโตคอลสากลที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อบริการ API และแหล่งข้อมูลของตนกับ AI ไคลเอนต์ใดก็ได้ (เช่น แชทบอท IDE หรือ custom agent) ผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐานแบบเดียว
การสื่อสารสองทางและการโต้ตอบที่หลากหลาย: MCP รองรับการสื่อสารสองทางแบบเรียลไทม์ที่ปลอดภัยระหว่างโมเดล AI และระบบภายนอก ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลได้ แต่ยังช่วยให้สามารถเรียกใช้เครื่องมือและดำเนินการได้อีกด้วย
ความสามารถในการปรับขนาดและการนำระบบนิเวศกลับมาใช้ใหม่: เมื่อคุณใช้งาน MCP สำหรับบริการใดบริการหนึ่งแล้ว AI ไคลเอนต์ที่สอดคล้องกับ MCP ใดๆ ก็สามารถเข้าถึงได้ ซึ่งส่งเสริมระบบนิเวศของตัวเชื่อมต่อที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้และเร่งการนำไปใช้
ความสอดคล้องและการทำงานร่วมกัน: MCP บังคับใช้รูปแบบคำขอ/การตอบกลับ JSON ที่สอดคล้องกัน ทำให้การดีบัก การบำรุงรักษา และการขยายการรวมระบบง่ายขึ้น โดยไม่คำนึงถึงบริการพื้นฐานหรือโมเดล AI ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าคุณจะเปลี่ยนโมเดลหรือเพิ่มเครื่องมือใหม่ การรวมระบบก็ยังคงน่าเชื่อถือ
การรักษาความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงและการควบคุมการเข้าถึง: MCP ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความปลอดภัย โดยรองรับการเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึงที่ละเอียด และการอนุมัติของผู้ใช้สำหรับการดำเนินการที่ละเอียดอ่อน คุณยังสามารถโฮสต์ MCP เซิร์ฟเวอร์ด้วยตนเอง ซึ่งช่วยให้คุณเก็บข้อมูลไว้ภายในได้
ลดเวลาในการพัฒนาและการบำรุงรักษา: ด้วยการหลีกเลี่ยงการรวมระบบที่กระจัดกระจายและสร้างขึ้นครั้งเดียว นักพัฒนาสามารถประหยัดเวลาในการตั้งค่าและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะของแอปพลิเคชันระดับสูงและนวัตกรรมได้ นอกจากนี้ การแยกที่ชัดเจนระหว่างตรรกะของ agent และฟังก์ชันแบ็กเอนด์ใน MCP ทำให้ฐานโค้ดมีความเป็นโมดูลาร์และบำรุงรักษาง่ายขึ้น
การนำ MCP ไปใช้และแนวโน้มในอนาคต
สำหรับมาตรฐานใดๆ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ “ผู้คนจะนำไปใช้หรือไม่” เพียงไม่กี่เดือนต่อมา คำตอบก็ดังและชัดเจน: ใช่ OpenAI ได้เพิ่มการสนับสนุนสำหรับมันในเดือนมีนาคม 2025 เมื่อวันที่ 9 เมษายน Demis Hassabis ผู้นำของ Google DeepMind ได้แสดงการสนับสนุน Sundar Pichai CEO ของ Google ได้แสดงความเห็นชอบอย่างรวดเร็ว บริษัทอื่นๆ รวมถึง Microsoft, Replit และ Zapier ก็ทำตาม
นี่ไม่ใช่แค่คำพูด มีไลบรารีตัวเชื่อมต่อ MCP ที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่กำลังเติบโต ตัวอย่างเช่น Docker เพิ่งประกาศว่า จะรองรับ MCP ผ่านทางแคตตาล็อก MCP ภายในเวลาไม่ถึงหกเดือนนับตั้งแต่เปิดตัว MCP แคตตาล็อกนี้มี MCP เซิร์ฟเวอร์มากกว่า 100 รายการจากบริษัทต่างๆ เช่น Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch และอื่นๆ
นอกเหนือจากสิ่งที่ Docker สามารถเข้าถึงได้แล้ว ยังมี MCP เซิร์ฟเวอร์อีกหลายร้อยรายการ เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้สามารถใช้สำหรับงานต่อไปนี้:
- แชทบอทสนับสนุนลูกค้า: ผู้ช่วย AI สามารถเข้าถึงข้อมูล CRM ข้อมูลผลิตภัณฑ์ และตั๋วสนับสนุนแบบเรียลไทม์ ซึ่งให้ความช่วยเหลือที่ถูกต้องและมีบริบท
- การค้นหา AI ในองค์กร: AI สามารถค้นหาที่เก็บเอกสาร ฐานข้อมูล และที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ และเชื่อมโยงการตอบกลับไปยังเอกสารต้นฉบับที่เกี่ยวข้อง
- เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา: ผู้ช่วยในการเขียนโค้ดสามารถโต้ตอบกับ CVS และระบบควบคุมเวอร์ชันอื่นๆ ตัวติดตามปัญหา และเอกสารประกอบ
- AI agent: แน่นอนว่า autonomous agent สามารถวางแผนงานหลายขั้นตอน ดำเนินการในนามของผู้ใช้ และปรับตัวเข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปโดยการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและข้อมูลที่เชื่อมต่อกับ MCP
คำถามที่แท้จริงคือ MCP ไม่สามารถใช้ทำอะไรได้
MCP แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: จาก AI ที่แยกตัวและคงที่ไปสู่ระบบที่รวมเข้าด้วยกันอย่างลึกซึ้ง ตระหนักถึงบริบท และมีความสามารถในการดำเนินการ เมื่อโปรโตคอลพัฒนาขึ้น มันจะสนับสนุน AI agent และผู้ช่วยรุ่นใหม่ที่สามารถให้เหตุผล ดำเนินการ และทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และในวงกว้าง ครอบคลุมเครื่องมือดิจิทัลและข้อมูลทั้งหมด
ตั้งแต่ AI เชิงกำเนิดระเบิดขึ้นเป็นครั้งแรกในปี 2022 ฉันยังไม่เคยเห็นเทคโนโลยีใดที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็วเช่นนี้ แต่สิ่งที่ทำให้ฉันนึกถึงคือการเกิดขึ้นของ Kubernetes เมื่อกว่าสิบปีที่แล้ว ในเวลานั้น หลายคนเชื่อว่า จะมีการแข่งขันในตัวจัดการคอนเทนเนอร์ เช่น Swarm และ Mesosphere ซึ่งเป็นโปรแกรมที่เกือบลืมไปแล้ว ฉันรู้ตั้งแต่เริ่มต้นว่า Kubernetes จะเป็นผู้ชนะ
ดังนั้น ฉันขอทำนายในตอนนี้ MCP จะเป็นการเชื่อมต่อสำหรับ AI ที่จะปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของ AI ในองค์กร คลาวด์ และอื่นๆ อีกมากมาย