ถอดรหัส Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) ซึ่งเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2024 โดย Anthropic กำลังกลายเป็นวิธีการที่ชัดเจนสำหรับการบูรณาการทรัพยากรภายนอกเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของ Agentic แม้ว่าจะมีแนวทางอื่น ๆ ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Large Language Models (LLMs) แต่ MCP ก็กำลังกลายเป็นมาตรฐานอย่างรวดเร็ว เปรียบเสมือน REST สำหรับจุดประสงค์ในการบูรณาการ
Anthropic มองว่า MCP เป็นตัวเชื่อมต่อสากลสำหรับ LLMs โดยเปรียบเทียบกับการสร้างมาตรฐานที่เกิดจาก USB-C ในการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์ สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมเครื่องมือหรือแหล่งข้อมูลใด ๆ เข้ากับแอปพลิเคชันAI ของพวกเขาได้อย่างราบรื่นผ่านโปรโตคอลแบบรวมเป็นหนึ่งเดียว โดยการยอมรับปรัชญาที่ไม่ขึ้นกับภาษาและนำเสนอ Software Development Kits (SDKs) สำหรับภาษาต่างๆ เช่น Python, TypeScript, Java, Kotlin และ C# MCP จะขจัดความจำเป็นในการบูรณาการแบบกำหนดเองครั้งเดียว
MCP ทำงานผ่านสององค์ประกอบหลัก: เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเปิดเผยเครื่องมือ ทรัพยากร และข้อความแจ้ง และไคลเอนต์ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อระหว่างโมเดล AI และเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ การสื่อสารอำนวยความสะดวกผ่าน JSON-RPC ผ่าน HTTP ซึ่งรองรับทั้งเวิร์กโฟลว์แบบ synchronous และ asynchronous ความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง โดยมีสิทธิ์ที่ชัดเจนและการออกแบบ local-first เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัว MCP ได้รับการสนับสนุนจากแพลตฟอร์ม AI ที่สำคัญและกำลังส่งเสริมการเติบโตของระบบนิเวศอย่างรวดเร็ว ทำให้เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานสำหรับการสร้าง AI agents ที่แข็งแกร่งและตระหนักถึงบริบท
Frameworks และแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit และ Microsoft Copilot Studio รองรับ MCP โดยกำเนิด
เจาะลึก MCP Servers และ Clients
เวิร์กโฟลว์ของ Agentic ขึ้นอยู่กับสององค์ประกอบที่สำคัญสำหรับการทำงานอัตโนมัติ: ข้อมูลปัจจุบันและการเข้าถึงระบบที่มีอยู่ ข้อมูลถูกจัดเตรียมเป็นบริบทให้กับ LLMs เพื่อให้ข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริง ซึ่งจะช่วย LLMs ในการตัดสินใจอย่างรอบคอบ เมื่อตัดสินใจที่จะดำเนินการแล้ว การเข้าถึงระบบแบบโปรแกรมเป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งโดยทั่วไปจะเปิดเผยเป็น APIs ที่พร้อมใช้งานเป็นเครื่องมือ
เป็นที่น่าสังเกตว่า MCP servers และ clients สามารถทำงานได้อย่างอิสระจาก LLM ใด ๆ เมื่อ client ถูกรวมเข้ากับ LLM มันจะทำหน้าที่เป็นรากฐานที่สำคัญของเวิร์กโฟลว์ของ Agentic
ในสถาปัตยกรรม MCP เซิร์ฟเวอร์จะแยกการเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือ ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลสามารถรวมเข้าเป็นทรัพยากรภายใน MCP server ได้ Client มีสิทธิ์เข้าถึงทรัพยากรนี้แบบอ่านอย่างเดียวสำหรับการดึงข้อมูล ทรัพยากรยังรองรับพารามิเตอร์เพื่อใช้ตัวกรองหรือจำกัดข้อมูลที่แชร์กับ clients ข้อมูลเงินเดือนของพนักงาน ตัวอย่างเช่น เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับทรัพยากร
นอกเหนือจากทรัพยากรแล้ว MCP servers ยังเปิดเผยเครื่องมือที่ช่วยให้ clients สามารถดำเนินการที่นอกเหนือไปจากการดึงข้อมูลเพียงอย่างเดียวได้ ในขณะที่ทรัพยากรเสนอการเข้าถึงแบบอ่านอย่างเดียว เครื่องมืออำนวยความสะดวกในการเรียกใช้ APIs ที่จัดการข้อมูลหรือดำเนินการ การเรียกใช้ Stripe API เพื่อสรุปธุรกรรมการชำระเงินเป็นตัวอย่างที่สำคัญของเครื่องมือ
นอกจากทรัพยากรและเครื่องมือแล้ว MCP servers ยังสามารถทำหน้าที่เป็นที่เก็บสำหรับข้อความแจ้งที่กำหนดไว้ล่วงหน้า Clients สามารถดึงข้อความแจ้งเหล่านี้และส่งไปยัง LLMs ทำให้มั่นใจได้ว่ามีที่เก็บข้อความแจ้งที่สอดคล้องกันและเป็นมาตรฐาน
MCPservers สามารถสอบถามเพื่อรับรายการทรัพยากร เครื่องมือ และข้อความแจ้งที่เปิดเผย ทำให้มีกลไกการค้นพบขั้นพื้นฐาน สรุปได้ว่า MCP servers สามารถเปิดเผยทรัพยากร เครื่องมือ และข้อความแจ้งให้กับ clients ได้ ในขณะที่การดำเนินการของ client ขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของนักพัฒนา
MCP client อยู่ภายในแอปพลิเคชันโฮสต์ เช่น แชทบอทหรือ Agent ตัวอย่างของแอปพลิเคชันโฮสต์ ได้แก่ Claude Desktop และ Cursor AI นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน Agentic ที่มี clients หลายตัวที่โต้ตอบกับ MCP servers หนึ่งตัวหรือมากกว่า
MCP client สามารถสร้างได้โดยไม่ต้องโต้ตอบกับ LLM อย่างไรก็ตาม client สามารถทำหน้าที่เป็นตัวนำที่ทรงพลังสำหรับ LLMs เพื่อเข้าถึง MCP servers
ในเวิร์กโฟลว์ทั่วไป แอปพลิเคชันโฮสต์ เช่น แชทบอทหรือ agent เชื่อมต่อกับ MCP server ดึงทรัพยากรและเครื่องมือที่พร้อมใช้งาน และนำเสนอให้กับ LLM ในรูปแบบที่เหมาะสม
จากข้อความแจ้ง LLM อาจกลับไปที่โฮสต์เพื่อเข้าถึงทรัพยากรหรือเรียกใช้เครื่องมือผ่าน MCP client Frameworks ของ Agentic ส่วนใหญ่ เช่น OpenAI Agents SDK และ Google ADK จะแยกฟังก์ชันนี้โดยทำให้การเดินทางไปกลับระหว่าง LLM และแอปพลิเคชันโฮสต์เป็นไปอย่างราบรื่น
เจาะลึกการสื่อสารระหว่าง MCP Server และ Client
โปรโตคอลการสื่อสารเป็นแง่มุมพื้นฐานของสถาปัตยกรรม MCP MCP server รองรับโปรโตคอลการขนส่งสองโปรโตคอล: STDIO และ Server-Sent Events (SSE)
STDIO Transport Protocol
เมื่อใช้ STDIO เป็นโปรโตคอลการขนส่ง MCP client จะเรียกใช้ MCP server โดยตรงและให้พารามิเตอร์ที่จำเป็น จากนั้นจะจับภาพเอาต์พุตจากเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเขียนไปยังคอนโซล และส่งไปยังแอปพลิเคชันโฮสต์
ในสถานการณ์นี้ client และ server จะแชร์กระบวนการเดียวกัน Server จะดำเนินการคำสั่งและออกจากระบบทันที กระบวนการนี้จะทำซ้ำทุกครั้งที่ client เรียกใช้ server โดยพื้นฐานแล้ว client และ server ทำงานในกระบวนการโดยไม่เกี่ยวข้องกับการโทรระยะไกลหรือ Remote Procedure Calls (RPC) แนวทางนี้เหมาะสมที่สุดเมื่อ client และ server อยู่บนเครื่องเดียวกัน ซึ่งช่วยลดเวลาแฝงที่เกิดจากกระบวนการที่ทำงานเป็นเวลานาน ดังนั้น MCP server และ client จะรักษาการเชื่อมต่อแบบ 1:1 เมื่อใช้ STDIO transport
Server-Sent Events (SSE) Transport Protocol
โปรโตคอลการขนส่งที่สองที่ MCP รองรับคือ Server-Sent Events (SSE) ช่วยให้ server สามารถส่งการอัปเดตแบบเรียลไทม์ไปยัง clients ผ่านการเชื่อมต่อ HTTP แบบต่อเนื่องครั้งเดียว เมื่อ client เริ่มต้นการเชื่อมต่อแล้ว server จะสตรีมข้อมูลเป็นเหตุการณ์ ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีการสำรวจซ้ำ แนวทางนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน เช่น ฟีดข่าวสดหรือการแจ้งเตือน ซึ่งการอัปเดตส่วนใหญ่ไหลจาก server ไปยัง client
เมื่อเปรียบเทียบกับ REST, SSE ให้เวลาแฝงที่ต่ำกว่าและประสิทธิภาพที่มากกว่า เนื่องจาก REST ต้องการให้ clients สำรวจ server ซ้ำ ๆ สำหรับข้อมูลใหม่ ซึ่งจะเพิ่มโอเวอร์เฮดและเวลาแฝง SSE ยังให้การเชื่อมต่อใหม่โดยอัตโนมัติและผสานรวมกับไฟร์วอลล์ส่วนใหญ่ได้อย่างราบรื่น ทำให้มีความทนทานมากขึ้นสำหรับสถานการณ์แบบเรียลไทม์
MCP ใช้ประโยชน์จาก SSE แทน WebSockets สำหรับการสื่อสารระยะไกลเป็นหลัก เนื่องจาก SSE ให้โซลูชันที่ง่ายกว่าและแข็งแกร่งกว่าสำหรับสถานการณ์ที่ต้องการการสตรีมจาก server ไปยัง client เท่านั้น SSE ทำงานผ่าน HTTP มาตรฐาน ทำให้การผสานรวมกับไฟร์วอลล์และเครือข่ายที่จำกัดง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ server สามารถส่งการอัปเดตแบบเรียลไทม์ไปยัง client โดยไม่ต้องซับซ้อนในการจัดการการเชื่อมต่อ WebSocket แบบ full-duplex
ในการสื่อสารจาก client ไปยัง server ของ MCP จะจัดการด้วยคำขอ HTTP POST ในขณะที่ SSE จัดการการสตรีมการอัปเดตจาก server ไปยัง client ซึ่งสอดคล้องกับรูปแบบการโต้ตอบทั่วไปสำหรับเครื่องมือ AI และการแจ้งเตือนทรัพยากร แนวทางนี้ช่วยลดโอเวอร์เฮด ทำให้การใช้งานง่ายขึ้น และปรับปรุงความเข้ากันได้กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับโปรโตคอล WebSocket แบบสองทิศทางและซับซ้อนกว่า
JSON-RPC: The Wire Protocol
ในขณะที่ SSE ทำหน้าที่เป็นเทคนิคการสื่อสาร JSON-RPC คือโปรโตคอล wire ที่ MCP ใช้ JSON-RPC เป็นโปรโตคอลที่มีน้ำหนักเบาและไม่มีสถานะ ซึ่งปรับแต่งมาสำหรับการเรียกขั้นตอนระยะไกล ทำให้เหมาะสำหรับการแลกเปลี่ยนที่รวดเร็วและไดนามิกที่จำเป็นในเวิร์กโฟลว์ AI
ภายใน MCP การโต้ตอบทุกครั้ง เช่น การเรียกใช้เครื่องมือ การดึงข้อมูล หรือการแสดงรายการความสามารถที่มีอยู่ จะถูกเข้ารหัสเป็นข้อความ JSON-RPC ซึ่งรวมถึงชื่อเมธอด พารามิเตอร์ และตัวระบุสำหรับการติดตามการตอบกลับ แนวทางนี้ช่วยให้ MCP clients และ servers สามารถสื่อสารได้อย่างราบรื่น โดยไม่คำนึงถึงภาษาการใช้งานพื้นฐาน และทำให้มั่นใจได้ว่าคำขอ การตอบกลับ และการแจ้งเตือนทั้งหมดเป็นไปตามรูปแบบที่คาดการณ์ได้และทำงานร่วมกันได้ ด้วยการสร้างบน JSON-RPC, MCP จะทำให้การผสานรวมง่ายขึ้น รองรับการจัดการข้อผิดพลาด และช่วยให้นักพัฒนาสร้างเวิร์กโฟลว์ Agentic ที่ยืดหยุ่นและสามารถเขียนร่วมกันได้ ซึ่งสามารถโต้ตอบกับเครื่องมือและทรัพยากรภายนอกที่หลากหลาย
ต่างจาก STDIO transport protocol, SSE สามารถรองรับ clients หลายตัวที่ให้บริการโดย MCP server เดียวพร้อมกัน สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อ MCP servers โฮสต์จากระยะไกลในสภาพแวดล้อม เช่น Platform as a Service (PaaS) และ serverless runtimes
ข้อดีที่สำคัญของ MCP
Standardized Integration: MCP ให้โปรโตคอลแบบรวมเป็นหนึ่งเดียวสำหรับการรวมเครื่องมือและแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เข้ากับแอปพลิเคชัน AI ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีการรวมแบบกำหนดเอง
Language Agnostic: แนวทางที่ไม่ขึ้นกับภาษาของ MCP ควบคู่ไปกับ SDKs สำหรับหลายภาษา ช่วยลดความซับซ้อนในการพัฒนาในแพลตฟอร์มต่าง ๆ
Enhanced Security: MCP ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยด้วยสิทธิ์ที่ชัดเจนและการออกแบบ local-first ทำให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูล
Real-Time Updates: การรองรับ SSE ช่วยให้มีการอัปเดตแบบเรียลไทม์จาก servers ไปยัง clients อำนวยความสะดวกในการไหลของข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและลดเวลาแฝง
Scalability: การใช้งาน SSE ของ MCP ช่วยให้ server เดียวสามารถให้บริการ clients หลายตัวพร้อมกัน ปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและการใช้ทรัพยากร
Simplified Development: การใช้ JSON-RPC เป็นโปรโตคอล wire ช่วยลดความซับซ้อนในการผสานรวม รองรับการจัดการข้อผิดพลาด และเปิดใช้งานองค์ประกอบเวิร์กโฟลว์ที่ยืดหยุ่น
Ecosystem Growth: การนำ MCP ไปใช้โดยแพลตฟอร์ม AI ที่สำคัญกำลังขับเคลื่อนการเติบโตของระบบนิเวศอย่างรวดเร็ว ทำให้เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานสำหรับการพัฒนา AI
การใช้งานจริงของ MCP
Chatbots: MCP ช่วยให้ chatbots สามารถเข้าถึงฐานความรู้ ฐานข้อมูล และ APIs ภายนอก เพื่อให้การตอบสนองที่ได้รับข้อมูลและเกี่ยวข้องมากขึ้น
AI Agents: MCP ช่วยให้ AI agents สามารถโต้ตอบกับระบบภายนอก ทำงานอัตโนมัติ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล
Data Integration: MCP ช่วยลดความซับซ้อนในการรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเข้ากับแอปพลิเคชัน AI ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และรับข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมได้
Tool Orchestration: MCP อำนวยความสะดวกในการจัดการเครื่องมือและบริการต่าง ๆ ภายในเวิร์กโฟลว์ AI ปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผล
Real-Time Applications: การรองรับ SSE ของ MCP ช่วยให้สตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับแอปพลิเคชัน เช่น การวิเคราะห์ทางการเงิน การตรวจจับการฉ้อโกง และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
การใช้งาน MCP: คำแนะนำทีละขั้นตอน
Install the MCP SDK: เริ่มต้นด้วยการติดตั้ง MCP SDK สำหรับภาษาโปรแกรมที่คุณต้องการ (เช่น Python, TypeScript)
Define Resources and Tools: ระบุทรัพยากรและเครื่องมือที่ MCP server ของคุณจะเปิดเผยให้กับ clients
Implement Server Logic: พัฒนาตรรกะฝั่ง server เพื่อจัดการคำขอ client สำหรับทรัพยากรและเครื่องมือ
Configure Security: ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม เช่น การตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาต เพื่อปกป้องข้อมูลและบริการของคุณ
Create MCP Client: พัฒนา MCP client เพื่อเชื่อมต่อกับ server และเข้าถึงทรัพยากรและเครื่องมือที่เปิดเผย
Integrate with LLM: รวม MCP client กับ LLM ของคุณเพื่อให้สามารถเข้าถึงความรู้และฟังก์ชันการทำงานภายนอกได้
Test and Deploy: ทดสอบการใช้งาน MCP ของคุณอย่างละเอียดและปรับใช้กับสภาพแวดล้อมการผลิตของคุณ
แนวโน้มในอนาคตใน MCP
Enhanced Security: การพัฒนาอย่างต่อเนื่องมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงคุณสมบัติความปลอดภัยของ MCP เพื่อจัดการกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่และรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
Improved Scalability: มีความพยายามที่จะปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของ MCP เพิ่มขึ้นเพื่อรองรับแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น
Expanded Ecosystem: คาดว่าระบบนิเวศ MCP จะเติบโตต่อไป โดยมีเครื่องมือ ทรัพยากร และแพลตฟอร์มใหม่ ๆ ที่นำโปรโตคอลไปใช้
Integration with Emerging Technologies: MCP กำลังถูกปรับให้เข้ากับการรวมเข้ากับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น federated learning และ decentralized AI
Standardization Efforts: ความพยายามในการสร้างมาตรฐานอย่างต่อเนื่องมีเป้าหมายที่จะเสริมสร้าง MCP ให้เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการรวม AI
ด้วยการทำความเข้าใจหลักการ สถาปัตยกรรม และการใช้งาน MCP นักพัฒนาสามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI และสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ใช้ประโยชน์จากความรู้ เครื่องมือ และบริการภายนอก ในขณะที่ภูมิทัศน์ AI ยังคงพัฒนาต่อไป MCP จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการกำหนดอนาคตของระบบอัจฉริยะ สิ่งสำคัญคือนักพัฒนาต้องยอมรับโปรโตคอลนี้และใช้ประโยชน์จากความสามารถของโปรโตคอลนี้เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพ ตระหนักถึงบริบท และหลากหลายมากขึ้น ในขณะที่ชุมชนเติบโตและมีกรณีการใช้งานใหม่ ๆ เกิดขึ้น MCP สัญญาว่าจะเป็นเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับการพัฒนาสาขาปัญญาประดิษฐ์