模型上下文協議的興起
2024年底，Anthropic推出了模型上下文協議（MCP），這是一種開放標準，旨在讓應用程式能夠向大型語言模型（LLM）提供上下文資訊。OpenAI和Google等公司已經宣布支持該協議，最近，GitHub也宣布為VS Code用戶提供MCP伺服器支持。MCP為開發人員提供了一種獨特的能力，即以工具的形式公開功能，這些工具可以與大型語言模型（LLM）集成。MCP伺服器可以通過標準輸入和伺服器發送事件（SSE）進行通信。
MCP Java專案與JBang的集成
MCP Java專案擁有一個JBang目錄，用於管理MCP伺服器。JBang還與UV和NPM建立了綁定，這在Java領域並不常見。然而，對於開發人員來說，在專案中混合使用多種語言是有意義的。以下命令可以列出伺服器：
模型上下文協議（MCP）在Java生態系統中的採用正在迅速增長，這得益於其促進大型語言模型（LLM）工具集成的能力。 該協議的出現解決了LLM在理解和回應複雜查詢時缺乏上下文資訊的挑戰。 通過允許應用程式向LLM提供相關的上下文數據，MCP可以顯著提高LLM生成回應的準確性、相關性和有用性。
Anthropic在2024年底推出MCP，標誌著一個重要的里程碑。 作為一種開放標準，MCP旨在實現不同LLM和應用程式之間的互操作性。 OpenAI和Google等業界巨頭對該協議的支持進一步鞏固了其作為LLM集成的首選解決方案的地位。 GitHub最近宣布為VS Code用戶提供MCP伺服器支持，這表明MCP在開發人員社群中越來越受歡迎。
MCP為開發人員提供了一種獨特的功能，即將功能公開為可以與LLM集成的工具。 這使得可以創建專門的工具，這些工具可以為LLM提供特定領域的知識、外部數據源的訪問權限或高級計算能力。 這些工具可以與LLM協作工作，以執行複雜的任務，例如數據分析、程式碼生成或自然語言理解。
MCP伺服器使用標準輸入和伺服器發送事件（SSE）進行通信。 標準輸入用於將查詢從LLM發送到MCP伺服器，而SSE用於將回應從MCP伺服器傳回LLM。 這種基於標準的通信方法確保了不同LLM和MCP伺服器之間的互操作性。
MCP Java專案提供了一組用於構建MCP伺服器的Java庫和工具。 該專案包括一個JBang目錄，用於管理MCP伺服器。 JBang是一種用於運行Java程式碼的便捷工具，無需顯式的編譯或打包。 這使得可以輕鬆地開發和部署MCP伺服器。
值得注意的是，JBang還與UV和NPM建立了綁定，這在Java領域中並不常見。 UV是一個快速的Python封裝管理器和解析器，而NPM是Node.js的封裝管理器。 這些綁定允許Java開發人員在他們的專案中利用Python和JavaScript庫。 雖然在Java專案中混合使用多種語言可能看起來不尋常，但對於開發人員來說，在他們的專案中使用最適合特定任務的工具是有意義的。
例如，開發人員可能希望使用Python庫來執行數據分析或機器學習任務，同時使用Java來構建應用程式的其餘部分。 同樣，開發人員可能希望使用JavaScript庫來創建用戶介面，同時使用Java來處理伺服器端邏輯。 通過允許混合使用多種語言，MCP和JBang使開發人員能夠構建更強大和更靈活的應用程式。
Quarkus和Spring AI等框架也採用了MCP。 Quarkus是一個Kubernetes原生Java框架，專為雲環境而設計。 Spring AI是一個Spring Framework專案，旨在簡化AI應用程式的開發。 這些框架通過提供內置的MCP支持，使開發人員可以輕鬆地將LLM集成到他們的應用程式中。
隨著LLM變得越來越強大，MCP在促進LLM工具集成方面將發揮越來越重要的作用。 MCP提供了一種標準化的方法來連接LLM和應用程式，從而實現了廣泛的創新應用程式。 通過採用MCP，開發人員可以利用LLM的力量來構建更智慧、更高效和更具吸引力的應用程式。Java生態系統對MCP的採用標誌著一個令人興奮的發展，有望推動LLM領域的創新。
MCP的未來發展方向包括：
- 改進安全性： 由於 MCP 伺服器可以訪問敏感數據，因此確保其安全性至關重要。 未來的 MCP 版本可能會包含改進的安全性功能，例如身份驗證和授權。
- 增強的可擴展性： 隨著 LLM 變得越來越普及，MCP 伺服器需要能夠處理不斷增加的請求負載。 未來的 MCP 版本可能會包含增強的可擴展性功能，例如負載平衡和分散式架構。
- 更廣泛的語言支持： 儘管 MCP 最初是為 Java 開發的，但最終會支持其他程式語言，例如 Python、JavaScript 和 Go。 這將使更廣泛的開發人員能夠利用 MCP 的優勢。
- 標準化的工具介面： 目前，MCP 伺服器使用標準輸入和 SSE 進行通信。 未來的 MCP 版本可能會定義標準化的工具介面，以簡化 LLM 和 MCP 伺服器之間的集成。
- 高級的上下文管理： MCP 的未來版本可能會包含高級的上下文管理功能，例如上下文儲存和檢索。 這將使 LLM 能夠更有效地利用上下文資訊。
總之，模型上下文協議（MCP）是Java生態系統中日益普及的開放標準，旨在促進大型語言模型（LLM）工具的集成。 透過提供標準化的方法來連接 LLM 和應用程式，MCP 實現了廣泛的創新應用程式。 Quarkus、Spring AI 等框架以及 JBang 等工具的採用，證明了 MCP 在開發人員社群中的價值。 隨著 LLM 的不斷發展，MCP 有望在塑造 AI 的未來中發揮越來越重要的作用。 開發人員應考慮探索 MCP 及其在他們的專案中的潛在應用，以利用 LLM 的力量並構建更智慧、更高效和更具吸引力的應用程式。 隨著社群的發展和協議的成熟，MCP 的進一步發展可能會帶來更強大的安全功能、增強的可擴展性、更廣泛的語言支持以及標準化的工具介面。 最終，MCP 旨在為開發人員提供必要的工具和功能，以便他們能夠有效地將 LLM 集成到他們的應用程式中，並釋放 AI 的全部潛力。