Anthropic sukūrė atvirojo kodo Modelio konteksto protokolas (MCP)tai svarbus žingsnis gerinant AI sistemų ryšį su realaus pasaulio duomenimis. Teikdamas universalų standartą, MCP supaprastina AI integravimą su duomenų šaltiniais, įgalina išmanesnius, labiau kontekstinius atsakymus ir daro AI sistemas veiksmingesnes ir prieinamesnes.
Nepaisant nepaprastos AI samprotavimo galimybių ir atsako kokybės pažangos, net ir patys sudėtingiausi modeliai negali efektyviai veikti, kai yra atskirti nuo realaus pasaulio duomenų. Kiekvienai naujai AI sistemų ir duomenų saugyklų integracijai dažnai reikia atlikti specialius, daug darbo reikalaujančius diegimus, ribojant mastelį ir efektyvumą. Pripažindama šią kliūtį, Anthropic sukūrė MCP kaip universalų atvirą standartą, skirtą dirbtinio intelekto sistemoms prijungti prie duomenų šaltinių, pakeičiant fragmentuotą integraciją supaprastintu protokolu. Ši naujovė žada patikimesnį ir efektyvesnį mechanizmą AI sistemoms pasiekti reikiamus duomenis.
MCP sukurtas siekiant suteikti kūrėjams įrankius, skirtus saugiam, dvipusiam duomenų saugyklų ir AI valdomų programų ryšiams kurti. Jo architektūra yra lanksti, tačiau nesudėtinga: duomenis galima atskleisti per MCP serverius, o AI programos, vadinamos MCP klientais, prisijungia prie šių serverių, kad pasiektų ir panaudotų duomenis.
Anthropic pristatė tris pagrindinius komponentus, kad palengvintų MCP pritaikymą:
- MCP specifikacija ir SDK: šiuose šaltiniuose pateikiamos išsamios MCP diegimo gairės ir programinės įrangos kūrimo rinkiniai.
- Vietinis MCP serverio palaikymas: ši funkcija, integruota į Claude Desktop programas, leidžia kūrėjams eksperimentuoti su vietinio MCP serverio konfigūracijomis.
- Atvirojo kodo saugykla: „Anthropic“ išleido iš anksto sukurtus MCP serverius, suderinamus su populiariomis sistemomis, tokiomis kaip „Google Drive“, „Slack“, „GitHub“ ir „Postgres“, supaprastindami organizacijoms procesą, susiejantį duomenis su AI įrankiais.
Kai kurios organizacijos jau priėmė MCP. Tokios įmonės kaip „Block“ ir „Apollo“ integravo protokolą į savo sistemas, o kūrimo įrankių tiekėjai, tokie kaip „Zed“, „Replit“, „Codeium“ ir „Sourcegraph“, naudoja MCP, kad patobulintų savo platformas. Šis bendradarbiavimas pabrėžia MCP potencialą AI įrankius labiau atsižvelgti į kontekstą, ypač sudėtingoje aplinkoje, pavyzdžiui, koduojant. Suteikdama AI agentams galimybę gauti reikiamus duomenis ir suprasti kontekstinius niuansus, MCP padeda kūrėjams sukurti funkcionalesnį ir efektyvesnį kodą su mažiau iteracijų.
Ankstyvųjų vartotojų entuziazmas dėl MCP atspindi jos transformacinį potencialą. Dhanji R. Prasanna, „Block“ vyriausiasis technologijų direktorius, pabrėžė atvirų technologijų, tokių kaip MCP, svarbą skatinant inovacijas ir bendradarbiavimą. Jis pažymėjo: „Atviros technologijos, pvz., Model Context Protocol, yra tiltai, jungiantys AI su realaus pasaulio programomis, užtikrinant, kad naujovės būtų prieinamos, skaidrios ir grindžiamos bendradarbiavimu.
MCP atvirasis standartas neleidžia kūrėjams išlaikyti atskirų jungčių kiekvienam duomenų šaltiniui. Vietoj to, jie gali kurti pagal universalų protokolą, žymiai sumažindami sudėtingumą ir skatindami tvarumą. Augant MCP ekosistemai, dirbtinio intelekto sistemos išlaikys kontekstą įvairiose duomenų rinkiniuose ir įrankiuose, pašalindamos susiskaidymą, kuris kenkia dabartinei integracijai.
Kūrėjai raginami tyrinėti MCP įvairiais būdais:
- Iš anksto sukurtų MCP serverių diegimas naudojant Claude Desktop programą.
- Vadovaudamiesi trumpos pradžios vadovu, kad sukurtumėte pirmąjį MCP serverį.
- Prisideda prie atvirojo kodo jungčių ir diegimų saugyklų.
Anthropic sprendimas naudoti atvirojo kodo MCP atspindi jos įsipareigojimą puoselėti įtraukią ir bendradarbiaujančią ekosistemą. Bendrovė kviečia dirbtinio intelekto kūrėjus, įmones ir novatorius prisijungti prie kontekstą suvokiančio AI ateities formavimo. Remdamasi bendru pagrindu, MCP siekia sukurti tvirtą įrankių ir protokolų tinklą, kuris įgalins AI programas sklandžiai sąveikauti su joms reikalingomis sistemomis ir duomenimis.
Apibendrinant galima teigti, kad Anthropic atviras Model Context Protocol šaltinis yra AI sistemų sąveikos su duomenimis paradigmos pokytis. MCP gali pakeisti AI programas įvairiose pramonės šakose, spręsdamas esminius integracijos iššūkius ir pateikdamas universalų standartą. Jo sėkmė priklausys nuo nuolatinio bendradarbiavimo, naujovių ir bendruomenės įsitraukimo, tačiau „Anthropic“ padėjo pagrindą MCP laikyti naujos kartos AI technologijų kertiniu akmeniu.
Patikrinkite Išsamią informaciją ir dokumentus. Visi nuopelnai už šį tyrimą tenka šio projekto tyrėjams. Taip pat nepamirškite sekti mūsų Twitter ir prisijunk prie mūsų Telegramos kanalas ir LinkedIn group. Jei jums patinka mūsų darbai, jums patiks ir mūsų darbai naujienlaiškis.. Nepamirškite prisijungti prie mūsų 55k+ ML SubReddit.
🎙️ 🚨 „Didelių kalbos modelio pažeidžiamumų įvertinimas: lyginamoji raudonųjų komandų sudarymo metodų analizė“ Skaitykite visą ataskaitą (Paaukštintas)
Sana Hassan, „Marktechpost“ konsultacinė praktikantė ir „IIT Madras“ dviejų laipsnių studentė, aistringai taiko technologijas ir dirbtinį intelektą sprendžiant realaus pasaulio iššūkius. Labai domisi praktinių problemų sprendimu, jis atneša naują požiūrį į AI ir realaus gyvenimo sprendimų sankirtą.
🧵🧵 (Atsisiųsti) Didelių kalbų modelio pažeidžiamumo ataskaitos įvertinimas (reklamuojamas)
