วิธีการทำงานของ MCP ของ Anthropic [ในระดับสูง]

วิศวกร ML เผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในการผสานผู้ช่วย AI เข้ากับบริการภายนอกหลายสิบรายการ ซึ่งแต่ละบริการต้องการตัวเชื่อมต่อที่ปรับแต่งเองและการผสานที่เปราะบาง การขยายตัวของเครื่องมือเหล่านี้ก่อให้เกิดปัญหาในการบำรุงรักษาและจำกัดความสามารถในการขยายตัวในกระบวนการทำงานขององค์กร

Anthropic's Model Context Protocol นำเสนอแนวทางที่แตกต่างออกไป แทนที่จะสร้างการเชื่อมต่อแบบจุดต่อจุด MCP ได้มาตรฐานวิธีการที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซแบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่เป็นเอกภาพ

ประเด็นสำคัญ

Anthropic มี MCP หรือไม่?

Anthropic's Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานเปิดที่ไม่ขึ้นกับผู้ผลิต ออกแบบมาเพื่อให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้ผ่านอินเทอร์เฟซแบบรวมศูนย์ระหว่างไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์

โปรโตคอลนี้อธิบายถึงองค์ประกอบพื้นฐานสำหรับเครื่องมือ ทรัพยากร และข้อความแจ้งเตือนต่าง ๆ โดยใช้ JSON-RPC ผ่าน HTTP ที่สามารถสตรีมได้หรือ stdio เพื่อแลกเปลี่ยนคำขอและคำตอบ มีการกำหนดเวอร์ชันของสเปค SDK หลายภาษา และมีเป้าหมายเพื่อทดแทนการผสานรวมแบบกำหนดเองที่เปราะบาง

การระเบิดของเครื่องมือ AI ได้สร้างระบบที่หลากหลายของปลั๊กอินและเอเจนต์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งจัดการกับบริบทและผลข้างเคียงแตกต่างกันออกไป

มาตรฐาน MCP ของ Anthropic ได้กำหนดมาตรฐานวิธีการที่ LLM ปฏิสัมพันธ์กับแหล่งข้อมูลภายนอก โดยนำเสนอโปรโตคอลที่ชัดเจนพร้อมความสามารถที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ซึ่งช่วยลดการซ้ำซ้อนและช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถสร้างระบบเพียงครั้งเดียวและนำไปใช้งานได้ทุกที่

ผู้ใช้งานกลุ่มแรกอย่างBlock และ Apollo ได้ผสานรวม MCPเข้ากับกระบวนการทำงานของพวกเขาแล้ว และข้อกำหนดแบบโอเพนซอร์สได้ถูกเผยแพร่พร้อมกับ SDK ในหลายภาษา

โดยการมาตรฐานการผสานระบบ MCP ช่วยลดงานที่ต้องทำตามความต้องการเฉพาะ และส่งเสริมระบบนิเวศของปลั๊กอินที่แอปพลิเคชัน AI สามารถแบ่งปันเครื่องมือและบริบทได้

สเปคของ MCP แบบ Anthropic

การนำไปใช้ของ MCP ของ Anthropic มุ่งเน้นไปที่ความยืดหยุ่นและประสบการณ์ของนักพัฒนา โปรโตคอลนี้รองรับการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ทั้งแบบท้องถิ่นและระยะไกล รองรับสถานการณ์การนำไปใช้ที่หลากหลายตั้งแต่การใช้งานบนเดสก์ท็อปส่วนตัวไปจนถึงการผสานรวมในระดับองค์กร

โครงการ GitHub MCPแสดงให้เห็นถึงความสนใจอย่างมากจากนักพัฒนา ด้วยการรองรับภาษาอย่างครอบคลุมและการมีส่วนร่วมจากชุมชนอย่างแข็งขัน

MCP Architecture อธิบาย

MCP ดำเนินการบนรูปแบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ โดยที่แต่ละโฮสต์ AI จะสร้างอินสแตนซ์ของไคลเอนต์เพื่อสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ภายนอก

สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลเป็นไปอย่างสม่ำเสมอในขณะที่ยังคงรักษาขอบเขตความปลอดภัยระหว่างบริการต่างๆ

กระบวนการบูรณาการหลักประกอบด้วยขั้นตอนดังต่อไปนี้:

สถาปัตยกรรมนี้แยกความกังวลออกอย่างชัดเจน ทำให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจแทนที่จะเป็นกลไกการรวมระบบ

ประโยชน์และข้อจำกัดของ MCP ของ Anthropic

MCP ของ Anthropic มอบประโยชน์ที่สำคัญสำหรับการมาตรฐานในขณะที่เปิดเผยพื้นที่ที่ต้องการการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเมื่อการนำไปใช้ขยายตัว

หลังจากทดสอบการผสานรวม MCP ในโครงการของลูกค้าสามโครงการ ฉันพบว่าการแตกแยกของเวอร์ชันกลายเป็นปัญหาเมื่อลูกค้าและเซิร์ฟเวอร์อัปเดตในอัตราที่ต่างกัน

หมายเหตุ: แม้ว่าประโยชน์ของการมาตรฐานของ MCP จะชัดเจน แต่ทีมควรมีการวางแผนสำหรับการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากโปรโตคอลมีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงการนำไปใช้ในระยะแรก

กรณีศึกษาในโลกจริง: MCP ของมนุษย์ในสภาพแวดล้อมจริง

การนำ MCP มาใช้ในระยะแรกครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม โดยองค์กรต่าง ๆ ใช้ประโยชน์จากโปรโตคอลนี้เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานที่ใช้ AI ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดภาระในการผสานรวมระบบ

การใช้งานการผลิตในปัจจุบันประกอบด้วย:

การใช้งานเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของ MCP ในการใช้งานที่แตกต่างกันและสภาพแวดล้อมทางเทคนิคที่หลากหลาย องค์กรต่างๆ รายงานว่าใช้เวลาในการพัฒนาการผสานรวมใหม่ลดลงและมีความสม่ำเสมอที่ดีขึ้นในเครื่องมือ AI ของพวกเขา

อะไรต่อไปสำหรับ MCP ของ Anthropic?

การพัฒนา MCP ของ Anthropic มุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยและการขยายการสนับสนุนแพลตฟอร์มตามคำแนะนำจากผู้ใช้กลุ่มแรก

ไทม์ไลน์ของการปรับปรุงที่วางแผนไว้:

ช่องว่างที่สำคัญที่สุดยังคงอยู่ที่ความละเอียดของความปลอดภัย การนำไปใช้ในปัจจุบันมักต้องการการเข้าถึงระบบที่เชื่อมต่ออย่างกว้างขวาง ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงหากตัวแทน AI ถูกบุกรุกหรือถูกควบคุม

สรุป

MCP ของ Anthropic มอบโปรโตคอลที่ใช้งานง่ายและออกแบบมาอย่างดี ซึ่งตอบโจทย์ความท้าทายในการผสานรวมที่แท้จริงที่ทีมพัฒนา AI ต้องเผชิญ แนวทางที่เป็นกลางต่อผู้ขายและการรองรับภาษาอย่างครอบคลุมทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการมาตรฐานในห่วงโซ่เครื่องมือ AI ของตน

จุดแข็งที่สำคัญ ได้แก่ การยอมรับจากองค์กรที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว การพัฒนาชุมชนอย่างแข็งขัน และประโยชน์ด้านสถาปัตยกรรมที่ชัดเจน ควรติดตามแผนงานอย่างใกล้ชิด เนื่องจากการปรับปรุงด้านความปลอดภัยและการสนับสนุนแพลตฟอร์มที่ขยายออกไปจะเป็นปัจจัยกำหนดความยั่งยืนในระยะยาวสำหรับการใช้งานที่มีความอ่อนไหว

ขั้นตอนถัดไป:[ ] ดาวน์โหลด SDK สำหรับภาษาการพัฒนาหลักของคุณ[ ] ทบทวนข้อกำหนดการยืนยันตัวตนสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ[ ] ทดสอบการผสานรวมกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ไม่ใช่การผลิต[ ] ประเมินความถี่ในการอัปเดตเวอร์ชันและข้อกำหนดการบำรุงรักษา[ ] วางแผนการตรวจสอบความปลอดภัยสำหรับสถานการณ์การปรับใช้ในองค์กร