Знакомство с протоколом Model Context Protocol (MCP): почему он важен для масштабируемых приложений ИИ
Приложения с генеративным искусственным интеллектом (Gen AI) — это большой шаг вперёд, поскольку они часто позволяют пользователю взаимодействовать с приложением с помощью подсказок на естественном языке. Однако, поскольку в такие приложения вкладывается всё больше времени и ресурсов, вы должны быть уверены, что сможете легко интегрировать функции и ресурсы таким образом, чтобы их можно было легко расширять, чтобы ваше приложение могло работать с несколькими моделями и справляться с различными сложностями.
Короче говоря, создавать приложения Gen AI с самого начала легко, но по мере их роста и усложнения вам нужно будет начать определять архитектуру и, скорее всего, использовать стандарт, чтобы ваши приложения создавались единообразно. Именно здесь на помощь приходит MCP, который упорядочивает процессы и обеспечивает стандарт.
🔍 Что такое протокол контекстной модели (MCP)?
Протокол контекстного моделирования (Model Context Protocol, MCP) — это открытый стандартизированный интерфейс, который позволяет большим языковым моделям (LLM) беспрепятственно взаимодействовать с внешними инструментами, API и источниками данных. Он обеспечивает согласованную архитектуру для расширения функциональности моделей ИИ за пределы обучающих данных, позволяя создавать более интеллектуальные, масштабируемые и отзывчивые системы ИИ.
Рассматривайте MCP как порт USB-C для приложений с искусственным интеллектом. Точно так же, как USB-C обеспечивает стандартизированный способ подключения устройств к различным периферийным устройствам и аксессуарам, MCP обеспечивает стандартизированный способ подключения моделей ИИ к различным источникам данных и инструментам.
🎯 Почему стандартизация в сфере ИИ имеет значение
По мере усложнения приложений на основе генеративного ИИ важно внедрять стандарты, обеспечивающие масштабируемость, расширяемость и удобство сопровождения. MCP удовлетворяет эти потребности следующим образом:
- Объединение моделей и инструментов
- Сокращение количества хрупких, одноразовых индивидуальных решений
- Возможность сосуществования нескольких моделей в рамках одной экосистемы
- Растущий список готовых интеграций, к которым ваш LLM может подключаться напрямую
- Возможность переключаться между провайдерами LLM
- Рекомендации по обеспечению безопасности ваших данных в рамках вашей инфраструктуры
💡 Почему протокол Model Context Protocol (MCP) меняет правила игры
🔗 MCP устраняет фрагментацию при взаимодействии с ИИ
До появления MCP интеграция модели с инструментами включала следующие этапы:
- Индивидуальный код для каждой пары инструмент-модель
- Нестандартные API для каждого поставщика
- Частые сбои из-за обновлений
- Плохая масштабируемость при использовании большего количества инструментов
✅ Преимущества стандартизации MCP
- Совместимость. LLM-модели легко интегрируются с инструментами разных производителей
- Согласованность. Единое поведение на разных платформах и в разных инструментах
- Возможность повторного использования. Инструменты, созданные один раз, можно использовать в разных проектах и системах
- Ускоренная разработка. Сократите время разработки, используя стандартизированные интерфейсы «подключи и работай»
🧱 Обзор архитектуры MCP на высоком уровне
По своей сути MCP представляет собой клиент-серверную архитектуру, в которой хост-приложение может подключаться к нескольким серверам:
- Хосты MCP (MCP Hosts): Такие программы, как Claude Desktop, IDE или инструменты искусственного интеллекта, которым требуется доступ к данным через MCP
- Клиенты MCP (MCP Clients): инициируют запросы, клиенты, поддерживающие индивидуальные соединения с серверами
- Серверы MCP (MCP Servers): Легковесные программы, каждая из которых предоставляет определённые возможности через стандартизированный протокол Model Context
- Локальные источники данных: файлы, базы данных и сервисы вашего компьютера, к которым серверы MCP могут получить безопасный доступ
- Удаленные сервисы: внешние системы, доступные через Интернет (например, через API), к которым могут подключаться серверы MCP
Ключевые компоненты MCP:
- Ресурсы (Resources) — статические или динамические данные для моделей
- Промты (Prompts) — готовые рабочие процессы для управляемой генерации
- Инструменты (Tools) — выполняемые функции, такие как поиск, вычисления
- Выборка (Sampling) — агентное поведение посредством рекурсивных взаимодействий
🌍 Реальные примеры использования MCP
MCP обеспечивает широкий спектр возможностей за счет расширения потенциала ИИ:
- Интеграция корпоративных данных. Подключение LLM к базам данных, CRM или внутренним инструментам
- Агентные системы искусственного интеллекта. Обеспечивают автономных агентов доступом к инструментам и рабочими процессами принятия решений
- Мультимодальные приложения. Объедините текстовые, графические и аудиоинструменты в одном унифицированном приложении с искусственным интеллектом
- Интеграция данных в режиме реального времени. Используйте данные в реальном времени для более точных и актуальных результатов
🧠 MCP = универсальный стандарт взаимодействия с искусственным интеллектом
Model Context Protocol (MCP) выступает в качестве универсального стандарта для взаимодействия с ИИ, подобно тому, как USB-C стандартизирует физические подключения устройств. В мире ИИ MCP обеспечивает согласованный интерфейс, позволяющий моделям (клиентам) легко интегрироваться с внешними инструментами и поставщиками данных (серверами). Это устраняет необходимость в различных пользовательских протоколах для каждого API или источника данных.
В рамках MCP инструмент, совместимый с MCP (называемый сервером MCP), соответствует единому стандарту. Эти серверы могут перечислять предлагаемые ими инструменты или действия и выполнять эти действия по запросу агента ИИ. Платформы агентов ИИ, поддерживающие MCP, могут находить доступные инструменты на серверах и вызывать их с помощью этого стандартного протокола.
💡 Облегчает доступ к знаниям
Помимо предоставления инструментов, MCP также облегчает доступ к знаниям. Он позволяет приложениям предоставлять контекст большим языковым моделям (LLM), связывая их с различными источниками данных. Например, сервер MCP может представлять собой хранилище документов компании, позволяя агентам получать необходимую информацию по запросу. Другой сервер может выполнять определённые действия, такие как отправка электронных писем или обновление записей. С точки зрения агента, это просто инструменты, которые он может использовать: одни инструменты возвращают данные (контекст знаний), а другие выполняют действия. MCP эффективно управляет и тем, и другим.
Агент, подключающийся к серверу MCP, автоматически определяет доступные возможности сервера и доступные данные в стандартном формате. Такая стандартизация обеспечивает динамическую доступность инструментов. Например, добавление нового сервера MCP в систему агента позволяет сразу же использовать его функции без необходимости дополнительной настройки инструкций для агента.
Такая оптимизированная интеграция соответствует схеме, изображённой на диаграмме «русалка», где серверы предоставляют как инструменты, так и знания, обеспечивая бесперебойное взаимодействие между системами.
✨Основной Telegram-канал со всеми обновлениями✨