MCP กำลังสร้างความฮือฮาในวงการ AI แต่จริงๆ แล้วมันคืออะไร และอะไรคือสาเหตุที่ทำให้มันได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ การใช้งาน MCP มีข้อดีและข้อเสียอย่างไรบ้าง
เมื่อ Anthropic ตัดสินใจเปิดซอร์ส Model Context Protocol (MCP) ในเดือนพฤศจิกายน พวกเขาอาจไม่ได้คาดการณ์ถึงขอบเขตของการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย ปัจจุบัน ผู้จำหน่ายจำนวนมากกำลังให้การสนับสนุน MCP หรือพัฒนากรรมวิธีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ขยายขีดความสามารถ หรือเพิ่มความยืดหยุ่นของมัน อะไรอธิบายถึงเรื่องราวความสำเร็จของ MCP มีความเสี่ยงหรือข้อจำกัดโดยธรรมชาติใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานหรือไม่
สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้จะเปิดตัวเมื่อไม่นานมานี้ MCP ได้รับการยอมรับอย่างรวดเร็วจากผู้เล่น AI รายใหญ่ๆ รวมถึง Google และ OpenAI สิ่งนี้บ่งชี้ว่าคุณค่าของ MCP นั้นโดดเด่นตั้งแต่เริ่มต้น คำอธิบายที่ครอบคลุมที่สุดของ MCP สามารถพบได้ในเอกสารอย่างเป็นทางการ: ‘MCP คือโปรโตคอลเปิดที่กำหนดมาตรฐานวิธีการที่แอปพลิเคชันให้บริบทแก่ LLM ลองนึกภาพ MCP เป็นพอร์ต USB-C สำหรับแอปพลิเคชัน AI’
MCP: USB-C สำหรับ AI
การเปรียบเทียบกับ USB-C นั้นมีวิสัยทัศน์ที่เฉียบแหลมเป็นพิเศษ ตามที่ Anthropic อธิบายว่า ‘เช่นเดียวกับที่ USB-C เป็นวิธีมาตรฐานในการเชื่อมต่ออุปกรณ์ของคุณกับอุปกรณ์ต่อพ่วงและอุปกรณ์เสริมต่างๆ MCP เป็นวิธีมาตรฐานในการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ’
การสร้างการเชื่อมต่อที่ราบรื่นระหว่าง LLM กับแหล่งข้อมูลและแอปพลิเคชันที่หลากหลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตระหนักถึงศักยภาพเต็มรูปแบบของ Agentic AI Agentic AI หมายถึงการใช้ AI สำหรับงานที่ซับซ้อนกว่าการสร้างข้อความหรือรูปภาพอย่างง่าย สถาปัตยกรรมโดยธรรมชาติของโมเดลเหล่านี้ทำให้มีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปที่จะฝึกอบรมพวกมันบนข้อมูลใหม่ แม้จะเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก นอกจากนี้ LLM ส่วนใหญ่จะสร้างเอาต์พุตและไม่ได้ออกแบบมาเพื่อควบคุมแอปพลิเคชันโดยธรรมชาติ การเปิดใช้งานการควบคุมประเภทนี้ต้องใช้ความพยายามในการพัฒนาเพิ่มเติม MCP นำเสนอแนวทางที่เป็นมาตรฐานสำหรับโมเดลในการเชื่อมต่อกับข้อมูล ซึ่งเป็นการแก้ไขความท้าทายนี้
ด้วย MCP หากแอปพลิเคชันมี API endpoint ก็สามารถนำไปใช้สำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ได้อย่างง่ายดาย นี่แสดงถึงก้าวสำคัญสู่การตระหนักถึง Agentic AI ซึ่งสามารถปรึกษาข้อมูลของบริษัทและดำเนินการกับมันได้ ขั้นตอนเริ่มต้นนี้เป็นการปูทางสำหรับความก้าวหน้าในภายหลัง เช่นเดียวกับที่โปรโตคอล USB-C เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่จำเป็นสำหรับการพัฒนา Thunderbolt 3, 4 และ 5 ในฐานะการเชื่อมต่อที่ครอบคลุมสำหรับแล็ปท็อปและอุปกรณ์ต่อพ่วง MCP เป็นรากฐานสำหรับนวัตกรรม AI ในอนาคต
พนักงาน Anthropic คนหนึ่งสรุปสาระสำคัญของ MCP ได้อย่างเหมาะสม: ‘สาระสำคัญของมันคือ: คุณมีแอปพลิเคชัน LLM เช่น Claude Desktop คุณต้องการให้มันโต้ตอบ (อ่านหรือเขียน) กับระบบที่คุณมี MCP แก้ปัญหานี้’
MCP ส่วนใหญ่ประกอบด้วยเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่รับผิดชอบในการดึงข้อมูลเฉพาะ MCP client ทำงานภายในแอปพลิเคชัน AI และเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP หนึ่งเครื่องขึ้นไป MCP host หมายถึงแอปพลิเคชัน AI ที่รวม LLM ที่มีความสามารถหรือส่วนประกอบของ agent ในที่สุด ข้อมูลหรือบริการนั้นถูกควบคุมโดยการทำงานร่วมกันของส่วนประกอบ MCP โปรโตคอล Model Context กำหนดอย่างพิถีพิถันว่าส่วนประกอบแต่ละส่วนควรสื่อสารกับส่วนประกอบอื่นๆ อย่างไร การสื่อสารได้รับการอำนวยความสะดวกผ่าน SSE (HTTP) หรือ STDIO (เซิร์ฟเวอร์ภายใน)
นัยสำคัญที่สำคัญของ MCP
MCP อำนวยความสะดวกในการโต้ตอบกับ AI ที่ใช้งานง่ายเป็นพิเศษ ตัวอย่างเช่น ไม่จำเป็นต้องกำหนดค่าเครื่องมือแยกต่างหากเพื่อสร้างโพสต์ LinkedIn เพียงแค่ให้การควบคุมเมาส์และคีย์บอร์ด และระบบสามารถนำทางไปยัง Chrome เข้าถึงไซต์ LinkedIn และสร้างโพสต์ได้โดยอัตโนมัติ แนวทางนี้มีทางเลือกอื่นนอกเหนือจาก Claude Computer Use ของ Anthropic และ OpenAI Operator ซึ่งช่วยให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการเลือกโมเดล AI
แม้ว่าการยอมรับเบื้องต้นในหมู่คู่แข่งของ Anthropic จะไม่เกิดขึ้นในทันที แต่เครื่องมืออิสระเช่น Cursor และ Zed ได้รวม MCP ค่อนข้างเร็วหลังจากเปิดตัว โปรโตคอลนี้ยังได้รับการยอมรับในระดับสากล โดยมีบริษัทต่างๆ เช่น Alibaba และ Baidu ในจีนให้การสนับสนุน MCP การยอมรับที่เพิ่มขึ้นนี้ทำให้องค์กรต่างๆ เช่น OpenAI และ Google สามารถพิสูจน์ความชอบธรรมในการรวม MCP ของตนเองได้ง่ายขึ้น
ปัจจุบัน MCP อยู่ในตำแหน่งที่คล้ายคลึงกับมาตรฐานที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางอื่นๆ ภายใน tech stacks เช่น Kubernetes หรือ OAuth ซึ่งมีต้นกำเนิดที่ Google และ Twitter ตามลำดับ เมื่อเวลาผ่านไป ที่มาของมาตรฐานเหล่านี้มีความเกี่ยวข้องน้อยลง โปรโตคอลหรือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดดังกล่าว มักจะเกิดขึ้นใน ‘เวลาที่เหมาะสม’ และ ‘สถานที่ที่เหมาะสม’ และการมีอยู่ของมันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบรรลุการยอมรับ AI อย่างแพร่หลาย
การวิพากษ์วิจารณ์ MCP
แม้ว่า MCP จะตอบสนองความต้องการที่สำคัญ แต่ก็ไม่ได้ปราศจากนักวิจารณ์ ข้อกังวลหลายประการเกี่ยวกับ MCP เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย หรือค่อนข้างจะขาดไป ข้อมูลจำเพาะเริ่มต้นขาดกลไกการตรวจสอบสิทธิ์ที่กำหนดไว้ (แม้ว่าสิ่งนี้จะถูกเพิ่มในภายหลัง แต่ก็ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย) ข้อมูลป้อนเข้ามักจะได้รับความไว้วางใจโดยปริยาย และ LLM ยังคงอ่อนไหวต่อข้อผิดพลาด ซึ่งอาจมีผลร้ายแรงที่อาจเกิดขึ้น การดำเนินการโค้ดจากระยะไกลอาจทำให้คอมพิวเตอร์ทั้งเครื่องตกอยู่ในอันตรายโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือ RMM ผู้โจมตีสามารถสั่งให้ LLM นำทางไปยังตำแหน่งเฉพาะ ขโมยข้อมูล และส่งอีเมลไปที่อื่นได้
เช่นเดียวกับ Kubernetes MCP มีแนวโน้มที่จะพึ่งพามาตรการรักษาความปลอดภัยภายนอก อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาอาจไม่ได้จัดลำดับความสำคัญของการพิจารณาด้านความปลอดภัยเสมอไป และอาจมุ่งเน้นไปที่ศักยภาพของเครื่องมือ AI นี้เป็นหลัก ดังนั้น เหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกิดจากการยอมรับ MCP จึงเป็นเรื่องยากที่จะป้องกันได้เนื่องจากโปรโตคอลขาดคุณสมบัติความปลอดภัยโดยธรรมชาติ
การวิพากษ์วิจารณ์นี้ไม่ควรถือว่ารุนแรงเกินไป โปรโตคอลและมาตรฐานใหม่ๆ ไม่ค่อยรวมหลักการ ‘ปลอดภัยโดยการออกแบบ’ ตั้งแต่เริ่มต้น เมื่อทำเช่นนั้น มักจะขัดขวางการยอมรับอย่างรวดเร็ว เป็นไปได้ว่า MCP จะไม่ได้รับการยอมรับใดๆ หาก Anthropic มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มความปลอดภัยสูงสุดตั้งแต่เริ่มต้น
ในทางกลับกัน MCP ยังได้รับการสนับสนุนจากบริษัทรักษาความปลอดภัยอีกด้วย ตัวอย่างเช่น Wiz ได้พัฒนาเซิร์ฟเวอร์ MCP ของตัวเองด้วยการมองเห็นคลาวด์ที่ครอบคลุม ข้อมูลเชิงบริบท และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เป็นหนึ่งเดียวรอบแหล่งข้อมูล แม้จะมีสิ่งนี้ แต่บริษัทก็ยังคงวิพากษ์วิจารณ์โปรโตคอล โดยอ้างถึงข้อกังวลต่างๆ ตั้งแต่ RCE ไปจนถึงการฉีด prompt และการจี้คำสั่ง การแก้ไขปัญหาเหล่านี้อาจต้องใช้โซลูชันเฉพาะทาง
อนาคตของ MCP อยู่ที่ชุมชน
ตอนนี้ MCP ได้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่อ GenAI แล้ว ความสมบูรณ์ของมันขึ้นอยู่กับความพยายามร่วมกันของชุมชน ไม่ใช่แค่ Anthropic กระบวนการทำงานร่วมกันนี้ได้รับแรงผลักดันแล้ว ตัวอย่างเช่น Docker ตั้งเป้าที่จะทำให้ MCP พร้อมใช้งานจริงด้วยความง่ายในการใช้งานเช่นเดียวกับที่ทำได้กับคอนเทนเนอร์ Docker MCP Catalog และ MCP Toolkit แสดงถึงจุดเริ่มต้นของระบบนิเวศที่มีศูนย์กลางอยู่ที่แอปพลิเคชัน MCP ที่เป็นคอนเทนเนอร์ Docker ได้เน้นย้ำถึงผู้ที่นำไปใช้ก่อนหน้านี้ เช่น Stripe, Elastic, Heroku, Pulumi และ Grafana Labs ในฐานะผู้มีส่วนร่วมหลัก
ดูเหมือนว่าความกระตือรือร้นในการใช้ MCP จะเร็วกว่าระดับความสมบูรณ์ในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม การยอมรับอย่างแพร่หลายของมันส่งสัญญาณว่าการปรับปรุงมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นเป็นประจำ ตั้งแต่มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นรอบ MCP ไปจนถึงกรณีการใช้งานใหม่ๆ การพัฒนาและการปรับปรุง MCP ในอนาคตจะเป็นความพยายามร่วมกัน ขับเคลื่อนโดยความต้องการและนวัตกรรมของชุมชน AI ในวงกว้าง
เมื่อโปรโตคอล Model Context ได้รับความโดดเด่น เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจความซับซ้อน ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น และความเสี่ยงโดยธรรมชาติของมัน ส่วนต่อไปนี้จะเจาะลึกลงไปในแง่มุมต่างๆ ของ MCP โดยให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำนี้
ทำความเข้าใจรากฐานทางเทคนิคของ MCP
โดยหลักการแล้ว โปรโตคอล Model Context คือชุดข้อกำหนดที่กำหนดวิธีการที่ส่วนประกอบซอฟต์แวร์ต่างๆ โต้ตอบกันเพื่อให้บริบทแก่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ บริบทนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับ LLM ในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากช่วยให้พวกเขาเข้าถึงและใช้ข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้
ส่วนประกอบสำคัญของ MCP ได้แก่:
เซิร์ฟเวอร์ MCP: ส่วนประกอบนี้ทำหน้าที่เป็นเกตเวย์ไปยังแหล่งข้อมูลและเครื่องมือภายนอก มันเปิดเผย API ที่ช่วยให้ LLM ดึงข้อมูลหรือดำเนินการได้
ไคลเอนต์ MCP: ส่วนประกอบนี้อยู่ในแอปพลิเคชัน LLM และสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อขอข้อมูลหรือทริกเกอร์การดำเนินการ
โฮสต์ MCP: นี่คือสภาพแวดล้อมโดยรวมที่ LLM และส่วนประกอบ MCP ทำงานอยู่ มันให้โครงสร้างพื้นฐานและทรัพยากรที่จำเป็นเพื่อให้พวกเขาทำงานได้อย่างถูกต้อง
การสื่อสารระหว่างส่วนประกอบเหล่านี้มักเกิดขึ้นผ่านโปรโตคอลเครือข่ายมาตรฐาน เช่น HTTP โดยใช้รูปแบบต่างๆ เช่น JSON สำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล การกำหนดมาตรฐานนี้ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้ระหว่าง LLM ต่างๆ และแหล่งข้อมูลภายนอก ส่งเสริมระบบนิเวศ AI ที่เปิดกว้างและทำงานร่วมกันมากขึ้น
สำรวจประโยชน์ของ MCP
การยอมรับ MCP มีข้อดีมากมายสำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่ทำงานกับ LLM ประโยชน์ที่สำคัญบางประการ ได้แก่:
การรวมระบบที่ง่ายขึ้น: MCP ปรับปรุงกระบวนการเชื่อมต่อ LLM กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือภายนอก ลดความซับซ้อนและเวลาที่ต้องใช้สำหรับการรวมระบบ
ความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น: MCP ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสลับระหว่าง LLM และแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องแก้ไขโค้ดแอปพลิเคชันพื้นฐาน
ความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น: MCP ช่วยให้ LLM เข้าถึงข้อมูลจำนวนมากและใช้เครื่องมือที่หลากหลาย เพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ
ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น: แม้ว่าความปลอดภัยจะเป็นข้อกังวล แต่ MCP มีกรอบการทำงานสำหรับการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลและป้องกันการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต
นวัตกรรมที่เร่งขึ้น: โดยการกำหนดมาตรฐานวิธีการที่ LLM โต้ตอบกับทรัพยากรภายนอก MCP ส่งเสริม นวัตกรรม และการทำงานร่วมกันภายในชุมชน AI
การแก้ไขปัญหาความท้าทายด้านความปลอดภัยของ MCP
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ความปลอดภัยเป็นข้อกังวลที่สำคัญกับ MCP การขาดคุณสมบัติความปลอดภัยในตัวอาจทำให้ระบบเสี่ยงต่อการถูกโจมตีต่างๆ อย่างไรก็ตาม มีขั้นตอนหลายอย่างที่นักพัฒนาสามารถทำได้เพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้:
การใช้การตรวจสอบสิทธิ์: การบังคับใช้กลไกการตรวจสอบสิทธิ์เพื่อตรวจสอบเอกลักษณ์ของผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่เข้าถึงทรัพยากร MCP
การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลป้อนเข้า: การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลป้อนเข้าทั้งหมดอย่างรอบคอบเพื่อป้องกันการโจมตีด้วยการฉีด prompt และข้อมูลป้อนเข้าที่เป็นอันตรายรูปแบบอื่นๆ
การจำกัดการเข้าถึง: การจำกัดการเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือที่ละเอียดอ่อนตามบทบาทและสิทธิ์ของผู้ใช้
การตรวจสอบกิจกรรม: การตรวจสอบกิจกรรม MCP สำหรับรูปแบบที่น่าสงสัยและการละเมิดความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น
การใช้เครื่องมือรักษาความปลอดภัย: การรวม MCP กับเครื่องมือรักษาความปลอดภัย เช่น ไฟร์วอลล์และระบบตรวจจับการบุกรุกเพื่อเพิ่มการป้องกัน
โดยการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเหล่านี้ นักพัฒนาสามารถลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้ MCP ได้อย่างมาก และรับประกันความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของระบบ AI ของตน
แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงของ MCP
แอปพลิเคชันที่มีศักยภาพของ MCP มีมากมายและครอบคลุมอุตสาหกรรมต่างๆ ตัวอย่างบางส่วนของวิธีการที่ MCP ถูกนำมาใช้ในทางปฏิบัติ ได้แก่:
การบริการลูกค้า: การเชื่อมต่อ LLM กับระบบ CRM เพื่อให้การสนับสนุนลูกค้าส่วนบุคคลและแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การวิเคราะห์ทางการเงิน: การรวม LLM กับแหล่งข้อมูลทางการเงินเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดและให้คำแนะนำด้านการลงทุน
การดูแลสุขภาพ: การเชื่อมโยง LLM กับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคและพัฒนารูปแบบการรักษา
การศึกษา: การเชื่อมต่อ LLM กับแหล่งข้อมูลทางการศึกษาเพื่อให้ประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคลสำหรับนักเรียน
การผลิต: การรวม LLM กับระบบควบคุมอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตและปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ
เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของหลายวิธีที่ MCP ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ AI และแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อเทคโนโลยีมีความสมบูรณ์และได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายมากขึ้น เราสามารถคาดหวังได้ว่าจะได้เห็นแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมมากยิ่งขึ้น
อนาคตของ MCP และการรวมระบบ AI
โปรโตคอล Model Context พร้อมที่จะมีบทบาทสำคัญในอนาคตของการรวมระบบ AI เมื่อ LLM มีประสิทธิภาพและซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการวิธีการที่เป็นมาตรฐานในการเชื่อมต่อกับทรัพยากรภายนอกจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น MCP เป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับการรวมระบบนี้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบ AI ที่มีความสามารถและหลากหลายมากขึ้น
ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราสามารถคาดหวังได้ว่าจะได้เห็น MCP พัฒนาและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของชุมชน AI วิวัฒนาการนี้มีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับ:
คุณสมบัติความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง: การเพิ่มคุณสมบัติความปลอดภัยที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นเพื่อแก้ไขช่องโหว่ในปัจจุบันและรับประกันความปลอดภัยของระบบ AI
ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: การเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของ MCP ช่วยให้สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมากขึ้นและงานที่ซับซ้อนมากขึ้น
การสนับสนุนที่ขยายออกไป: การสนับสนุนที่เพิ่มขึ้นสำหรับ LLM แหล่งข้อมูล และเครื่องมือต่างๆ ทำให้ MCP เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับนักพัฒนาในวงกว้าง
การพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน: การเปลี่ยนไปสู่รูปแบบการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนมากขึ้น ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมีส่วนร่วมในการวิวัฒนาการของ MCP และปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของตน
เมื่อ MCP ยังคงพัฒนาต่อไป MCP จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของ AI และการรวมระบบเข้ากับด้านต่างๆ ในชีวิตของเราอย่างไม่ต้องสงสัย การกำหนดมาตรฐานและการทำงานร่วมกันที่ MCP มีให้ จะส่งเสริม นวัตกรรม เร่งการพัฒนา และท้ายที่สุดจะปลดล็อกศักยภาพเต็มรูปแบบของปัญญาประดิษฐ์