โปรโตคอล MCP (Model Communication Protocol) ซึ่งคิดค้นโดยทีม Anthropic ได้รับแรงบันดาลใจจาก Language Server Protocol (LSP) เพื่อสร้างมาตรฐานการสื่อสารระหว่างแอปพลิเคชัน AI และส่วนขยายภายนอก การออกแบบขั้นพื้นฐานเน้นการเรียกใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง การควบคุมผู้ใช้ที่สมบูรณ์ และการสนับสนุนการโต้ตอบสามประเภท: เครื่องมือ ทรัพยากร และข้อความแจ้ง โปรโตคอลใช้ JSON-RPC สำหรับการสื่อสารสองทิศทาง เสริม OpenAPI และพร้อมที่จะมุ่งเน้นไปที่การโต้ตอบแบบมีสถานะและการอนุญาตที่ปลอดภัยในอนาคต นักพัฒนาสามารถเร่งการสร้างเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ความช่วยเหลือจาก AI โดยที่การพัฒนาเชิงนิเวศส่งเสริมความร่วมมือข้ามบริษัทและสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย
จุดเริ่มต้นและแรงบันดาลใจ: การแก้ไขปัญหาความท้าทายในการบูรณาการแอปพลิเคชัน AI
โปรโตคอล MCP เกิดขึ้นจากความจำเป็นในการแก้ไขปัญหาความท้าทายในการบูรณาการ MxN ที่ซับซ้อนซึ่งพบในแอปพลิเคชัน AI และส่วนขยายของแอปพลิเคชันเหล่านั้น Anthropic ได้แรงบันดาลใจจาก Language Server Protocol (LSP) ซึ่งปฏิวัติการบูรณาการตัวแก้ไขโค้ด จึงพยายามสร้างโปรโตคอลมาตรฐานที่จะอำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือหรือบริการภายนอก
โปรโตคอล LSP ทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบพื้นฐาน ทำให้การสื่อสารระหว่างตัวแก้ไขโค้ดและเซิร์ฟเวอร์ภาษาเป็นไปอย่างราบรื่น ฟังก์ชันนี้มีคุณสมบัติที่จำเป็น เช่น การเติมข้อความอัตโนมัติ การตรวจจับข้อผิดพลาด และการนำทาง การปรับกลยุทธ์ที่พิสูจน์แล้วนี้ไปใช้กับโดเมน AI ทีม Anthropic ตระหนักถึงศักยภาพของโปรโตคอลการสื่อสารมาตรฐานในการลดความซับซ้อนในการบูรณาการโมเดล AI เข้ากับเครื่องมือและบริการภายนอกที่หลากหลาย
วัตถุประสงค์คือเพื่อปรับปรุงกระบวนการที่ซับซ้อนก่อนหน้านี้ และมักจะเป็นแบบเฉพาะกิจในการรวมแอปพลิเคชัน AI เข้ากับทรัพยากรภายนอก ในกรณีที่ไม่มีโปรโตคอลมาตรฐาน นักพัฒนาต้องเผชิญกับงานที่น่ากลัวในการสร้างการบูรณาการแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละเครื่องมือหรือบริการที่ต้องการรวมไว้ วิธีการนี้ไม่เพียงแต่ใช้เวลานานเท่านั้น แต่ยังมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดและปัญหาความเข้ากันได้ โปรโตคอล MCP พยายามที่จะบรรเทาความท้าทายเหล่านี้โดยการจัดหาเฟรมเวิร์กทั่วไปสำหรับแอปพลิเคชัน AI และส่วนขยายภายนอกเพื่อสื่อสารและแลกเปลี่ยนข้อมูล
ด้วยการสร้างโปรโตคอลมาตรฐาน MCP มีเป้าหมายที่จะลดความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการรวมแอปพลิเคชัน AI เข้ากับทรัพยากรภายนอก ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างโซลูชัน AI ที่เป็นนวัตกรรมและมีผลกระทบ
หลักการออกแบบหลัก: การเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ใช้และโมเดล
การออกแบบหลักของโปรโตคอล MCP หมุนรอบหลักการสำคัญสามประการ: การเรียกใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง การผูกทรัพยากรและการดำเนินการของผู้ใช้ และการควบคุมผู้ใช้อย่างแน่วแน่
- การเรียกใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง: หลักการนี้กำหนดว่าเครื่องมือควรถูกเรียกใช้โดยโมเดล AI เท่านั้น ไม่ใช่โดยผู้ใช้โดยตรง (ยกเว้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการแจ้งเตือน) ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดลยังคงควบคุมโฟลว์การดำเนินการ และสามารถควบคุมการใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ได้ ด้วยการมอบความรับผิดชอบในการเรียกใช้เครื่องมือให้กับโมเดล โปรโตคอล MCP จะเปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและเป็นอัตโนมัติมากขึ้น
- การผูกทรัพยากรและการดำเนินการของผู้ใช้: หลักการนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเชื่อมโยงทรัพยากรกับการดำเนินการของผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะมองเห็นและควบคุมทรัพยากรที่โมเดล AI กำลังเข้าถึงและจัดการได้อย่างชัดเจน การผูกทรัพยากรกับการดำเนินการของผู้ใช้ โปรโตคอล MCP จะส่งเสริมความโปร่งใสและความรับผิดชอบในการโต้ตอบ AI
- การควบคุมผู้ใช้อย่างแน่วแน่: หลักการนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการให้ผู้ใช้ควบคุมการดำเนินการ MCP อย่างสมบูรณ์ ผู้ใช้ควรมีความสามารถในการตรวจสอบ จัดการ และแม้แต่แทนที่การดำเนินการที่โมเดล AI ดำเนินการ ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบ AI ยังคงสอดคล้องกับความต้องการและความตั้งใจของผู้ใช้
หลักการออกแบบหลักเหล่านี้มีส่วนช่วยสร้างระบบนิเวศ AI ที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางและโปร่งใสมากขึ้น ด้วยการเพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ใช้ด้วยการควบคุม และทำให้มั่นใจว่าโมเดล AI ทำงานในลักษณะที่รับผิดชอบและมีความรับผิดชอบ โปรโตคอล MCP จะส่งเสริมความไว้วางใจและความมั่นใจในเทคโนโลยี AI
ความสัมพันธ์ที่สมบูรณ์กับ OpenAPI: การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงาน
OpenAPI และ MCP ไม่ใช่เทคโนโลยีที่แข่งขันกัน แต่เป็นเครื่องมือเสริมที่ให้บริการวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน กุญแจสำคัญคือการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานเฉพาะที่อยู่ในมือ
- MCP สำหรับการโต้ตอบที่ซับซ้อน: MCP เก่งในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบที่หลากหลายระหว่างแอปพลิเคชัน AI ความสามารถในการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและการควบคุมการใช้เครื่องมือหลายอย่างทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การตัดสินใจอัตโนมัติ คำแนะนำส่วนบุคคล และระบบอัตโนมัติของกระบวนการอัจฉริยะ
- OpenAPI สำหรับการแยกวิเคราะห์ข้อกำหนด API: OpenAPI ส่องแสงเมื่อเป้าหมายคือการเปิดใช้งานโมเดลให้อ่านและตีความข้อกำหนด API ได้อย่างง่ายดาย รูปแบบที่เป็นมาตรฐานและเอกสารที่ครอบคลุมทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล การรวมบริการ และการพัฒนาแอปพลิเคชัน
ด้วยความเข้าใจถึงจุดแข็งของแต่ละโปรโตคอล นักพัฒนาจึงสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดว่าจะใช้เครื่องมือใดสำหรับงานที่กำหนด ในบางกรณี แนวทางแบบไฮบริดอาจมีประสิทธิภาพมากที่สุด โดยใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้ง MCP และ OpenAPI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
การก่อสร้างอย่างรวดเร็วด้วยความช่วยเหลือจาก AI: การปรับปรุงการพัฒนาเซิร์ฟเวอร์
การเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI เป็นทรัพย์สินที่ประเมินค่ามิได้สำหรับการเร่งการก่อสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP ด้วยการใช้พลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) นักพัฒนาสามารถลดเวลาและความพยายามที่ต้องใช้ในการสร้างและปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ที่สอดคล้องกับ MCP ได้อย่างมาก
- การสร้างส่วนย่อยของโค้ด: ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา นักพัฒนาสามารถป้อนส่วนย่อยของโค้ดจาก MCP SDK ลงในหน้าต่างบริบทของ LLM จากนั้น LLM สามารถวิเคราะห์ส่วนย่อยเหล่านี้และสร้างโค้ดสำหรับการสร้างเซิร์ฟเวอร์ได้ วิธีการนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเฟรมเวิร์กเซิร์ฟเวอร์พื้นฐานได้อย่างรวดเร็วและวนซ้ำในขั้นตอนต่อๆ ไป
- การเพิ่มประสิทธิภาพรายละเอียด: แม้ว่า LLM จะสามารถให้รากฐานที่มั่นคงสำหรับการพัฒนาเซิร์ฟเวอร์ได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดที่สร้างขึ้น นักพัฒนาควรรีวิวโค้ดอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันและปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับประสิทธิภาพและความปลอดภัย
ด้วยการรวมความเร็วและประสิทธิภาพของการเขียนโค้ดด้วยความช่วยเหลือของ AI เข้ากับความเชี่ยวชาญของนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ องค์กรต่างๆ สามารถเร่งการพัฒนาและการปรับใช้โซลูชัน AI ที่ใช้ MCP ได้
ทิศทางในอนาคต: การเปิดรับสถานะและการสร้างสมดุลให้กับความซับซ้อน
อนาคตของแอปพลิเคชัน AI ระบบนิเวศ และเอเจนต์กำลังมาบรรจบกันมากขึ้นเรื่อยๆ แนวทางเปลี่ยนกระบวนทัศน์นี้ก่อให้เกิดโอกาสและความท้าทาย และเป็นหัวข้อของการอภิปรายอย่างต่อเนื่องภายในทีมหลักของ Anthropic MCP
- ข้อดีของสถานะ: สถานะช่วยให้ระบบ AI สามารถรักษาและใช้ข้อมูลตามบริบทในการโต้ตอบหลายครั้ง ซึ่งจะช่วยให้การโต้ตอบเป็นแบบส่วนตัว ปรับตัวได้ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วย AI ที่มีสถานะสามารถจดจำการสนทนาและความชอบในอดีต โดยให้การตอบสนองที่เกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์มากขึ้น
- การแลกเปลี่ยนความซับซ้อน: แม้ว่าสถานะจะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังมีความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น การจัดการและการรักษาสถานะอาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมแบบกระจายและไดนามิก สิ่งสำคัญคือต้องสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ของสถานะและความซับซ้อนที่เกี่ยวข้อง
ทีม Anthropic มุ่งมั่นที่จะสำรวจและแก้ไขความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับสถานะ เพื่อให้มั่นใจว่าโปรโตคอล MCP สามารถรองรับแอปพลิเคชัน AI ที่มีสถานะได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ยังคงความง่ายในการใช้งานและความสามารถในการปรับขนาด
การพัฒนาระบบนิเวศ: การส่งเสริมความร่วมมือและมาตรฐานเปิด
โปรโตคอล MCP พร้อมที่จะกลายเป็นมาตรฐานเปิดที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน โดยมีส่วนร่วมจากหลายบริษัทและแอปพลิเคชันที่หลากหลาย แนวทางความร่วมมือนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าโปรโตคอลยังคงเกี่ยวข้องและปรับตัวได้กับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของชุมชน AI
- การมีส่วนร่วมของหลายบริษัท: การมีส่วนร่วมของหลายบริษัทในการพัฒนาโปรโตคอล MCP จะส่งเสริมการสร้างสรรค์นวัตกรรมและทำให้มั่นใจได้ว่าโปรโตคอลสะท้อนถึงมุมมองและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย
- การสนับสนุน SDK หลายภาษา: ความพร้อมใช้งานของ SDK ในภาษาโปรแกรมหลายภาษาทำให้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาในการนำโปรโตคอล MCP ไปใช้และรวมเข้ากับโปรเจ็กต์ที่มีอยู่
- การพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน: ความมุ่งมั่นของโปรโตคอล MCP ในการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนทำให้มั่นใจได้ว่าจะตอบสนองต่อความต้องการของชุมชน AI และพัฒนาในลักษณะที่เป็นประโยชน์ต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด
ด้วยการส่งเสริมความร่วมมือ การส่งเสริมมาตรฐานเปิด และการเปิดรับการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน โปรโตคอล MCP กำลังปูทางสำหรับระบบนิเวศ AI ที่เปิดกว้าง ทำงานร่วมกันได้ และเป็นนวัตกรรมมากขึ้น