Model Context Protocol (MCP) ถือเป็นก้าวกระโดดที่สำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยนำเสนอแนวทางที่เป็นมาตรฐานในการบูรณาการโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลภายนอก, APIs และบริการต่างๆ MCP เปิดตัวโดย Anthropic ในช่วงปลายปี 2024 โดยมีเป้าหมายที่จะก้าวข้ามข้อจำกัดของการบูรณาการเฉพาะโมเดล โดยการสร้างกรอบการทำงานสากลที่เหมาะสมสำหรับโมเดลภาษาใดๆ
การนำ MCP มาใช้กำลังได้รับแรงผลักดันอย่างรวดเร็ว ภายในเดือนมีนาคม 2025, OpenAI ได้ประกาศสนับสนุนโปรโตคอลนี้ในแพลตฟอร์มของตน และ Microsoft ได้รวมความเข้ากันได้ของ MCP เข้ากับบริการต่างๆ ในระบบนิเวศของตน การยอมรับอย่างกว้างขวางนี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ MCP ในการกลายเป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยสำหรับการสร้างการบูรณาการข้ามโมเดล Generative AI, แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย และบริการมากมาย คู่มือที่ครอบคลุมนี้จะเจาะลึกสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ MCP, สำรวจว่า MCP สร้างมาตรฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างไร และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการรวม MCP เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณเอง
ทำความเข้าใจกลไกของ Model Context Protocol
MCP ทำงานบนสถาปัตยกรรมที่ตรงไปตรงมา ซึ่งประกอบด้วยส่วนประกอบสำคัญสามส่วนที่อำนวยความสะดวกในการโต้ตอบที่ราบรื่นระหว่างโมเดล AI, บริการ และแหล่งข้อมูล:
- MCP Hosts: ส่วนประกอบเหล่านี้เริ่มต้นและดูแลการเชื่อมต่อระหว่างโมเดลภาษาและ MCP servers ปัจจุบัน มีเพียงแอปพลิเคชันจำนวนจำกัดที่รองรับความสามารถในการโฮสต์ ซึ่งรวมถึง Claude Desktop และ GitHub Copilot
- MCP Servers: เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเปิดเผยทรัพยากร, เครื่องมือ และพรอมต์ให้กับไคลเอนต์ โดยทั่วไปแล้ว เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะทำงานในเครื่องของผู้ใช้ โดยมักจะถูกปรับใช้เป็นแพ็คเกจ npm, คอนเทนเนอร์ Docker หรือบริการแบบสแตนด์อโลน เป็นที่น่าสังเกตว่าขณะนี้ยังไม่มีการสนับสนุนที่เป็นมาตรฐานสำหรับ MCP servers ที่อยู่ระยะไกลอย่างสมบูรณ์
- MCP Clients: เหล่านี้คือกระบวนการย่อยที่มีน้ำหนักเบาซึ่งสร้างโดยโฮสต์ ไคลเอนต์แต่ละรายรักษาการเชื่อมต่อแบบตัวต่อตัวโดยเฉพาะกับเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งช่วยให้สามารถดึงบริบทและอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบที่ราบรื่น
MCP server สามารถให้ฟังก์ชันการทำงานหลักสามประเภท:
- Resources: ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกฐานข้อมูลหรือการตอบสนอง API ที่โมเดลภาษาสามารถใช้เพื่อโต้ตอบกับไฟล์ในเครื่องและอ้างอิงข้อมูลภายนอก
- Tools: เหล่านี้คือฟังก์ชันที่เซิร์ฟเวอร์เปิดเผย ซึ่งโมเดลภาษาสามารถเรียกใช้โดยอัตโนมัติโดยได้รับการอนุมัติจากผู้ใช้
- Prompts: เหล่านี้ประกอบด้วยพรอมต์หรือเทมเพลตพรอมต์ที่เขียนไว้ล่วงหน้า ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือผู้ใช้ในการทำงานเฉพาะให้สำเร็จอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การสร้าง MCP Servers
การพัฒนา MCP server เกี่ยวข้องกับการเปิดเผย APIs และข้อมูลในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งบริการ Generative AI สามารถบริโภคได้ง่าย ไคลเอนต์เดียวสามารถสร้างการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องพร้อมกันได้
โมดูลาร์นี้หมายความว่า API ใดๆ ที่มีอยู่สามารถเปลี่ยนเป็น MCP server และบรรจุอย่างสม่ำเสมอสำหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ข้อดีที่สำคัญอย่างหนึ่งของ MCP คือความสามารถในการอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงบริการได้อย่างง่ายดายผ่านคำสั่งภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ ยังช่วยลดภาระในการสร้างการบูรณาการและตรรกะแบบกำหนดเอง โดยทำหน้าที่เป็นตัวกลางระหว่างเครื่องมือ Generative AI และบริการบนคลาวด์
การให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวและการควบคุม
การออกแบบ MCP ให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับการควบคุมทรัพยากรและความเป็นส่วนตัวผ่านสถาปัตยกรรมและมาตรการปกป้องข้อมูล:
- ทรัพยากรที่เปิดเผยผ่านเซิร์ฟเวอร์ต้องการการอนุมัติจากผู้ใช้ก่อนที่โมเดลภาษาจะสามารถเข้าถึงได้
- สิทธิ์ของเซิร์ฟเวอร์สามารถกำหนดค่าเพื่อจำกัดการเปิดเผยทรัพยากร ซึ่งเป็นการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- สถาปัตยกรรม Local-first ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะยังคงอยู่ในอุปกรณ์ของผู้ใช้เว้นแต่จะมีการแชร์อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นการปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและการควบคุมของผู้ใช้
การรวม MCP เข้ากับการพัฒนาแอปพลิเคชัน: คู่มือเชิงปฏิบัติ
มาเจาะลึกตัวอย่างเชิงปฏิบัติของการรวม MCP server เข้ากับขั้นตอนการพัฒนาของคุณ
MCP GitHub repository รักษาไดเรกทอรีสาธารณะของ MCP servers ที่มีอยู่ นอกจากนี้ ผู้ให้บริการเช่น Microsoft Copilot Studio ยังมี MCP servers ของตนเอง ตัวอย่างที่โดดเด่นอย่างหนึ่งคือ Cloudflare’s MCP server ซึ่งช่วยให้คุณโต้ตอบโดยตรงกับทรัพยากร Cloudflare ของคุณผ่านไคลเอนต์ที่เปิดใช้งาน MCP เช่น Anthropic’s Claude
ในการติดตั้ง Cloudflare MCP server (โดยใช้ NPX) เพียงดำเนินการคำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัลของคุณ: