Prisijunkite prie mūsų kasdienių ir savaitinių naujienlaiškių, kad gautumėte naujausių naujienų ir išskirtinio turinio apie pramonėje pirmaujančią AI aprėptį. Sužinokite daugiau
Vienas sprendimas, kurį daugelis įmonių turi priimti įgyvendindamos AI naudojimo atvejus, yra susiję su duomenų šaltinių prijungimu prie naudojamų modelių.
Duomenų bazėms integruoti egzistuoja įvairios sistemos, tokios kaip LangChain, tačiau kūrėjai turi rašyti kodą, kai prijungia modelius prie naujo duomenų šaltinio. Anthropic tikisi pakeisti šią paradigmą, išleisdama tai, ką tikisi duomenų integravimo standartu.
„Anthropic“ išleido savo modelio konteksto protokolą (MCP) kaip atvirojo kodo įrankį, suteikiantį vartotojams standartinį būdą prijungti duomenų šaltinius prie AI naudojimo atvejų. Tinklaraščio įraše Anthropic teigė, kad protokolas bus „universalus, atviras standartas“, jungiantis dirbtinio intelekto sistemas su duomenų šaltiniais. Idėja yra ta, kad MCP leidžia tokiems modeliams kaip Claude tiesiogiai pateikti užklausas duomenų bazėse.
Alexas Albertas, Anthropic Claude Relations vadovas, X sakė, kad bendrovės tikslas yra „sukurti pasaulį, kuriame dirbtinis intelektas prisijungtų prie bet kokio duomenų šaltinio“, naudojant MCP kaip „universalią vertėją“.
„Dalis to, kas daro MCP galingą, yra tai, kad jis tvarko ir vietinius išteklius (jūsų duomenų bazes, failus, paslaugas), ir nuotolinius (API, pvz., „Slack“ ar „GitHub“) naudodamas tą patį protokolą“, – sakė Albertas.
Standartinis duomenų šaltinių integravimo būdas ne tik leidžia kūrėjams lengviau nukreipti didelių kalbų modelius (LLM) tiesiai į informaciją, bet ir palengvina duomenų gavimo problemas įmonėms, kuriančiose AI agentus.
Kadangi MCP yra atvirojo kodo projektas, bendrovė teigė skatinanti vartotojus prisidėti prie jos jungčių ir diegimų saugyklos.
Duomenų integravimo standartas
Kol kas nėra standartinio būdo duomenų šaltiniams prijungti prie modelių; šis sprendimas paliekamas įmonių vartotojams ir modelių bei duomenų bazių tiekėjams. Kūrėjai linkę rašyti konkretų Python kodą arba LangChain egzempliorių, kad nukreiptų LLM į duomenų bazes. Kiekvienai LLM veikiant šiek tiek kitaip, kūrėjams kiekvienam iš jų reikia atskiro kodo, kad galėtų prisijungti prie konkrečių duomenų šaltinių. Dėl to dažnai skirtingi modeliai iškviečia tas pačias duomenų bazes be galimybės sklandžiai dirbti kartu.
Kitos įmonės plečia savo duomenų bazes, kad būtų lengviau kurti vektorinius įterpimus, kurie gali prisijungti prie LLM. Vienas iš tokių pavyzdžių – „Microsoft“ integruoja savo Azure SQL į „Fabric“. Mažesnės įmonės, tokios kaip „Fastn“, taip pat siūlo kitą duomenų šaltinių prijungimo būdą.
Tačiau Anthropic nori, kad MCP veiktų net už Claude, nes tai yra žingsnis link modelio ir duomenų šaltinio sąveikos.
„MCP yra atviras standartas, leidžiantis kūrėjams sukurti saugų, dvipusį ryšį tarp duomenų šaltinių ir dirbtinio intelekto įrankių. Architektūra nesudėtinga: kūrėjai gali atskleisti savo duomenis per MCP serverius arba kurti AI programas (MCP klientus), kurios prisijungia prie šių serverių“, – tinklaraščio įraše teigė Anthropic.
Keli komentatoriai socialinėje žiniasklaidoje gyrė MCP paskelbimą, ypač protokolo atvirojo kodo leidimus. Kai kurie vartotojai forumuose, tokiuose kaip „Hacker News“, buvo atsargesni, abejodami tokio standarto, kaip MCP, verte.

Žinoma, MCP šiuo metu yra tik Claude šeimos modelių standartas. Tačiau „Anthropic“ išleido iš anksto sukurtus MCP serverius, skirtus „Google Drive“, „Slack“, „GitHub“, „Git“, „Postgres“ ir „Puppeteer“.
„VentureBeat“ susisiekė su Anthropic dėl papildomo komentaro.
Bendrovė teigė, kad ankstyvieji MCP pritaikytojai yra „Block“ ir „Apollo“, o tiekėjai, tokie kaip „Zed“, „Replit“, „Sourcegraph“ ir „Codeium“, dirba su AI agentais, kurie naudoja MCP, kad gautų informaciją iš duomenų šaltinių.
Visi kūrėjai, besidomintys MCP, gali pasiekti protokolą iš karto įdiegę iš anksto sukurtus MCP serverius per Claude darbalaukio programą. Įmonės taip pat gali sukurti savo MCP serverį naudodamos Python arba TypeScript.
Source link