Anthropic wypuszcza Model Context Protocol w celu standaryzacji integracji danych AI

Wiele przedsiębiorstw musi podjąć decyzję przy wdrażaniu przypadków użycia AI, która polega na połączeniu źródeł danych z używanymi modelami.

Istnieją różne platformy, takie jak Langchain, do integracji baz danych, ale programiści muszą pisać kod za każdym razem, gdy łączą model z nowym źródłem danych. antropiczny Ma nadzieję zmienić ten paradygmat, udostępniając rozwiązanie, które, jak ma nadzieję, stanie się standardem w integracji danych.

antropiczny wypuścił to Protokół referencyjny modelu (MCP) Jako narzędzie typu open source zapewniające użytkownikom standardowy sposób łączenia źródeł danych z przypadkami użycia sztucznej inteligencji. jeden w wpis na bloguAnthropic twierdzi, że protokół będzie służyć jako „uniwersalny, otwarty standard” łączenia systemów sztucznej inteligencji ze źródłami danych. Pomysł jest taki, że MCP umożliwia modelom przypominającym chmurę bezpośrednie wysyłanie zapytań do bazy danych.

Alex Albert, dyrektor ds. relacji w chmurze w firmie Anthropic, powiedział na x Celem firmy jest „zbudowanie świata, w którym sztuczna inteligencja łączy się z dowolnym źródłem danych”, a MCP jest „uniwersalnym tłumaczem”.

„Jedną z zalet MCP jest to, że obsługuje zarówno zasoby lokalne (bazy danych, pliki, usługi), jak i zasoby zdalne (interfejsy API takie jak Slack lub GitHub) za pośrednictwem tego samego protokołu” – powiedział Albert.

Standardowy sposób integracji źródeł danych nie tylko ułatwia programistom bezpośredni dostęp do informacji z dużych modeli językowych (LLM), ale także ułatwia przedsiębiorstwom budującym agentów AI problemy z wyszukiwaniem danych.

Ponieważ MCP jest projektem typu open source, firma stwierdziła, że ​​zachęca użytkowników do wnoszenia w niego wkładu. skarbiec złączy i implementacji.

Standard integracji danych

Nie istnieje jeszcze żaden standardowy sposób łączenia źródeł danych z modelami; Decyzję tę pozostawia się użytkownikom korporacyjnym oraz dostawcom modeli i baz danych. Programiści piszą konkretny kod Pythona lub instancję Langchain, aby wskazać LLM do bazy danych. Ponieważ każdy LLM działa nieco inaczej od siebie, programiści potrzebują dla każdego innego kodu, aby połączyć się z określonymi źródłami danych. Często powoduje to, że różne modele wywołują tę samą bazę danych bez możliwości współpracy.

Inne firmy rozszerzają swoje bazy danych, aby tworzyć osadzania wektorowe, które można łatwo połączyć z LLM. Jednym z takich przykładów jest integracja Microsoft Azure SQL z siecią Fabric. Mniejsze firmy, takie jak Fasten, również oferują inną metodę łączenia źródeł danych.

Anthropic chce jednak, aby MCP działało poza chmurą, co stanowi krok w kierunku interoperacyjności modeli i źródeł danych.

„MCP to otwarty standard, który umożliwia programistom tworzenie bezpiecznych, dwukierunkowych połączeń między źródłami danych a narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji. Architektura jest prosta: programiści mogą albo udostępniać swoje dane za pośrednictwem serwerów MCP, albo tworzyć aplikacje AI (klienty MCP), które łączą się z tymi serwerami, stwierdziła firma Anthropic w poście na blogu.

wiele komentatorów w mediach społecznościowych pochwalił ogłoszenie MCP, zwłaszcza udostępnienie protokołu jako open source. Niektórzy użytkownicy na forum lubią wiadomości o hakerach byli bardziej ostrożni, kwestionując wartość standardu takiego jak MCP.

Oczywiście MCP to obecnie jedynie standard dla rodziny modeli Cloud. Jednak Anthropic wypuszcza gotowe serwery MCP dla Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres i Puppeteer.

Firma VentureBeat skontaktowała się z firmą Anthropic w celu uzyskania dodatkowego komentarza.

Firma podała, że ​​do pierwszych użytkowników MCP należą The Block i Apollo, a dostawcy tacy jak Jade, Replit, Sourcegraph i Codeium pracują nad agentami AI, którzy wykorzystują MCP do wydobywania informacji ze źródeł danych.

Każdy programista zainteresowany MCP może uzyskać dostęp do protokołu natychmiast po zainstalowaniu gotowego serwera MCP za pośrednictwem aplikacji Cloud Desktop. Przedsiębiorstwa mogą również tworzyć własne serwery MCP przy użyciu języka Python lub TypeScript.