人工智慧領域不斷演進，大型語言模型 (LLMs) 正處於這場技術革命的最前沿。這些模型能夠理解和生成類似人類的文本，正在改變各行各業，並重新定義人工智慧的可能性。在最近的一次討論中，Anthropic 的 David Soria Parra，模型上下文協定 (MCP) 的共同創建者，分享了他對該專案的起源、潛在應用以及 LLM 創新未來方向的見解。本文深入探討 MCP 的細節、其在 AI 生態系統中的重要性，以及它為開發人員和使用者帶來的令人興奮的前景。
理解 MCP 的起源
模型上下文協定 (MCP) 的出現是為了回應對構建 AI 應用程式的標準化和可擴展框架日益增長的需求。隨著 LLM 變得越來越複雜並整合到各種工作流程中，挑戰在於實現這些模型與外部資訊來源之間的無縫通訊和互動。MCP 旨在透過提供一種協定來應對這一挑戰，該協定有助於將不同的功能和資料來源整合到 LLM 驅動的應用程式中。
根據 David Soria Parra 的說法，MCP 的主要目標是讓開發人員能夠創建 AI 應用程式，這些應用程式可以由原始開發團隊以外的個人輕鬆擴展和自訂。這是透過使用 MCP 伺服器來實現的，這些伺服器充當 AI 應用程式與它需要互動的外部服務或資料來源之間的中介。透過定義清晰且一致的通訊協定，MCP 使開發人員能夠構建模組化且適應性強的 AI 應用程式，這些應用程式可以根據特定需求和使用案例進行客製化。
MCP：彌合 LLM 與真實世界之間的差距
使用 LLM 的主要挑戰之一是它們在存取和處理即時或外部資訊方面的固有局限性。雖然這些模型是在大量資料上訓練的，但它們通常與周圍動態且不斷變化的世界脫節。MCP 試圖透過提供一種機制讓 LLM 與外部資訊來源互動，從而彌合這一差距，使其能夠執行需要最新或特定上下文知識的任務。
例如，LLM 驅動的客戶服務聊天機器人可以使用 MCP 存取即時庫存資料庫，使其能夠提供有關產品可用性和交貨時間的準確資訊。同樣，AI 驅動的研究助理可以使用 MCP 查詢科學資料庫並檢索與特定主題相關的最新研究論文。透過使 LLM 能夠與外部資訊來源互動，MCP 為各個領域的 AI 應用程式開啟了廣泛的新可能性。
API 生態系統類比：理解 MCP 的心理模型
為了更好地理解 MCP 的作用和重要性，將其類比於 API (應用程式介面) 生態系統會很有幫助。API 透過提供一種標準化的方式讓不同的應用程式進行通訊和交換資料，從而徹底改變了軟體開發。在使用 API 之前，整合不同的軟體系統是一個複雜且耗時的過程，通常需要為每個整合構建客製化解決方案。API 透過提供一個通用介面讓開發人員可以存取和與不同的系統互動，從而簡化了這個過程，使他們能夠構建更複雜和整合的應用程式。
MCP 可以被視為創建類似的 LLM 互動生態系統的嘗試。正如 API 提供了一種標準化的方式讓應用程式存取和與不同的軟體系統互動一樣，MCP 提供了一種標準化的方式讓 LLM 與外部資訊來源互動。透過定義清晰的通訊協定，MCP 使開發人員能夠構建可以與各種服務和資料來源無縫整合的 AI 應用程式，而無需擔心客製化整合的複雜性。
MCP：代理-LLM 互動的標準介面
考慮 MCP 的另一種方式是將其視為代理與 LLM 互動的標準介面。在 AI 的上下文中，代理是一種可以感知其環境並採取行動以實現特定目標的軟體實體。LLM 可以用作這些代理背後的大腦，為它們提供理解自然語言、推理複雜情況以及生成類似人類的回應的能力。
然而，為了使代理真正有效，它需要能夠與真實世界互動並存取外部資訊來源。這就是 MCP 的用武之地。透過提供代理-LLM 互動的標準化介面，MCP 使代理能夠存取它們需要做出明智決策和採取適當行動的資訊。例如，負責安排會議的代理可以使用 MCP 存取使用者的日曆並找到可用的時間段。同樣，負責預訂旅行安排的代理可以使用 MCP 存取航空公司和飯店資料庫並找到最優惠的價格。
統一方法的優勢：為多個客戶端構建一個工具
MCP 的主要優勢之一是它能夠簡化 AI 應用程式的開發過程。在使用 MCP 之前，開發人員通常必須為每個客戶端或用例構建客製化工具，這是一個耗時且昂貴的過程。使用 MCP，開發人員可以構建一個單一的 MCP 伺服器，該伺服器可用於多個客戶端，從而減少開發時間和成本。
例如，開發人員可以構建一個用於發送電子郵件的 MCP 伺服器，該伺服器可以由多個 AI 應用程式使用，例如客戶服務聊天機器人、行銷自動化工具和個人助理。這消除了為每個應用程式構建單獨的電子郵件整合的需要，從而節省開發人員的時間和精力。同樣，開發人員可以構建一個用於存取特定資料庫的 MCP 伺服器，該伺服器可以由多個 AI 應用程式使用，從而提供一個統一的介面來存取和查詢資料。
MCP 的未來：塑造下一代 AI 應用程式
隨著 AI 領域的不斷發展，MCP 有望在塑造下一代 AI 應用程式中發揮重要作用。透過提供一個標準化和可擴展的框架，用於將 LLM 與外部資訊來源整合，MCP 使開發人員能夠構建更強大、更通用和更具適應性的 AI 解決方案。
在未來，我們可以預期看到 MCP 被用於各種應用程式中，從客戶服務和行銷到醫療保健和金融。隨著越來越多的開發人員採用 MCP 並為其生態系統做出貢獻，我們可以預期看到越來越多新的和創新的 AI 應用程式利用 LLM 的力量來解決現實世界的問題。
深入研究 MCP 的技術方面
雖然對 MCP 的高層概述可以很好地理解其目的和優勢，但深入研究其技術方面可以進一步闡明其潛力。MCP 的核心是一種協定，它定義了 AI 應用程式的不同元件如何相互通訊。該協定旨在簡單、靈活且可擴展，使開發人員可以輕鬆地將新的服務和資料來源整合到他們的 AI 應用程式中。
MCP 的關鍵元件包括：
- MCP 伺服器： 這些是將 AI 應用程式連接到外部服務和資料來源的中介。它們充當翻譯器，將來自 AI 應用程式的請求轉換為外部服務可以理解的格式，然後將回應轉換回 AI 應用程式可以使用的格式。
- MCP 客戶端： 這些是使用 MCP 與外部服務互動的 AI 應用程式。它們將請求發送到 MCP 伺服器，指定所需的動作和任何必要的參數。
- MCP 協定： 這定義了 MCP 客戶端和伺服器之間交換的訊息格式。它包括請求和回應結構的規範，以及可以使用的資料類型。
MCP 協定旨在與底層傳輸機制無關，這意味著它可以與各種通訊協定一起使用，例如 HTTP、gRPC 和 WebSockets。這使開發人員可以選擇最適合其特定需求的協定。
解決 LLM 整合的挑戰
將 LLM 整合到真實世界的應用程式中存在幾個挑戰。主要挑戰之一是需要為 LLM 提供存取外部資訊和上下文的途徑。如前所述，LLM 是在大量資料上訓練的，但它們通常與周圍的動態世界脫節。這可能會限制它們執行需要最新或特定上下文知識的任務的能力。
MCP 透過提供一種標準化的方式讓 LLM 存取外部資訊來應對這一挑戰。透過使用 MCP 伺服器，開發人員可以創建與各種資料來源的整合，例如資料庫、API 和 Web 服務。這使 LLM 能夠存取它們需要做出明智決策和生成準確回應的資訊。
另一個挑戰是需要確保在 LLM 和外部服務之間交換的資料的安全性和隱私性。MCP 透過提供 MCP 客戶端和伺服器之間的安全通訊通道來應對這一挑戰。可以將 MCP 伺服器配置為驗證客戶端並授權存取特定資料來源，確保只有授權使用者才能存取敏感資訊。
MCP 與 AI 驅動代理的未來
LLM 和 AI 驅動代理的結合有可能徹底改變許多行業。這些代理可以自動執行任務、提供個人化建議，並以自然和直觀的方式與使用者互動。然而，為了使這些代理真正有效，它們需要能夠存取和處理來自各種來源的資訊。
MCP 提供了使 AI 驅動代理能夠與真實世界互動的缺失環節。透過提供代理-LLM 互動的標準化介面，MCP 使代理能夠存取它們需要做出明智決策和採取適當行動的資訊。這為各個領域的 AI 驅動代理開啟了廣泛的可能性，例如：
- 客戶服務： AI 驅動的代理可以提供個人化的客戶支援、回答問題和解決問題。
- 醫療保健： AI 驅動的代理可以協助醫生診斷疾病、建議治療和監測患者。
- 金融： AI 驅動的代理可以提供財務建議、管理投資和檢測欺詐。
- 教育： AI 驅動的代理可以提供個人化的輔導、回答問題和批改作業。
克服現有 LLM 架構的局限性
目前的 LLM 架構通常難以應對需要對外部知識進行推理或整合來自多個來源的資訊的任務。這是因為 LLM 主要設計用於基於從訓練資料中學習的模式生成文本，而不是主動尋找和整合新資訊。
MCP 透過提供一種按需存取和處理外部資訊的機制來幫助克服這些局限性。當 LLM 遇到需要外部知識的任務時，它可以使用 MCP 查詢相關資料來源並檢索必要的資訊。這使 LLM 能夠對外部知識進行推理並生成更明智的回應。
標準化在 AI 開發中的作用
標準化在新技術的開發和採用中發揮著至關重要的作用。透過定義清晰且一致的標準，開發人員可以構建可以無縫協同工作的可互操作系統。這降低了複雜性、降低了成本並加速了創新。
MCP 是標準化工作的一個範例，旨在促進 LLM 與真實世界應用程式的整合。透過提供 LLM 與外部服務之間通訊的標準化協定，MCP 使開發人員可以更輕鬆地構建和部署 AI 驅動的解決方案。這將有助於加速 LLM 的採用並釋放它們的全部潛力。
為 MCP 生態系統做出貢獻
MCP 的成功取決於開發人員社群的積極參與。透過為 MCP 生態系統做出貢獻，開發人員可以幫助改進協定、創建新的整合並構建創新的 AI 應用程式。有很多方法可以為 MCP 生態系統做出貢獻，包括：
- 開發 MCP 伺服器： 開發人員可以創建提供對特定資料來源或服務的存取的 MCP 伺服器。
- 構建 MCP 客戶端： 開發人員可以構建使用 MCP 與外部服務互動的 AI 應用程式。
- 為 MCP 協定做出貢獻： 開發人員可以透過提出新功能、修復錯誤和改進文件來為 MCP 協定的開發做出貢獻。
- 分享知識和專業知識： 開發人員可以透過撰寫部落格文章、發表演講和參與線上論壇來與社群分享他們的知識和專業知識。
透過共同努力，開發人員社群可以幫助使 MCP 成為 AI 社群的寶貴資源。
MCP 的經濟影響
廣泛採用 MCP 有可能創造顯著的經濟效益。透過使 LLM 更容易整合到真實世界的應用程式中，MCP 可以幫助加速跨各個行業的 AI 驅動解決方案的開發和部署。這可以提高生產力、降低成本和產生新的收入來源。
例如，在客戶服務行業中，AI 驅動的代理可以自動執行任務、提供個人化的支援，並比人工代理更有效地解決問題。這可以為公司節省大量成本並提高客戶滿意度。同樣，在醫療保健行業中，AI 驅動的代理可以協助醫生診斷疾病、建議治療和監測患者，從而改善患者的治療效果並降低醫療保健成本。
解決倫理問題
與任何強大的技術一樣，重要的是要考慮 MCP 的倫理影響。主要關注點之一是 LLM 中存在偏差的可能性。LLM 是在大量資料上訓練的，這些資料可能包含反映社會偏見的偏差。如果這些偏差沒有得到解決，它們可能會被使用 MCP 的 AI 應用程式所延續和放大。
為了減輕這種風險，重要的是仔細評估用於訓練 LLM 的資料，並開發用於檢測和減輕偏差的技術。同樣重要的是確保使用 MCP 的 AI 應用程式以公平和公正的方式設計和部署。
另一個倫理考量是，隨著 AI 驅動的代理自動執行目前由人類執行的任務，可能導致失業。雖然 AI 有可能創造新的工作和機會，但重要的是確保工人具備在不斷變化的經濟中取得成功所需的技能。這可能需要投資於教育和培訓計畫，以幫助工人適應新的角色和責任。
結論：AI 開發的範式轉變
MCP 代表了 AI 開發的範式轉變，它提供了一個標準化和可擴展的框架，用於將 LLM 與外部資訊來源整合。這將使開發人員能夠構建更強大、更通用和更具適應性的 AI 解決方案，這些解決方案可以解決現實世界的問題並創造顯著的經濟和社會效益。隨著 AI 領域的不斷發展，MCP 有望在塑造 AI 的未來中發揮重要作用。