Anthropic упрощает доступ АІ к источникам данных
Исследовательская компания в области искусственного интеллекта Anthropic объявила о запуске Model Context Protocol (MCP) – фреймворка с открытым исходным кодом, призванного полностью изменить способ подключения систем искусственного интеллекта к источникам данных и внешним инструментам. MCP упрощает интеграцию и повышает возможности ИИ, помогая ликвидировать разрыв между большими языковыми моделями (LLM) и огромными объемами информации, хранящимися в базах данных, репозиториях с контентом и инструментах разработки.
MCP решает одну из самых сложных проблем во внедрении ИИ – изоляцию моделей от важных данных. Хотя современные достижения в области ИИ сосредоточены на улучшении логики и производительности моделей, даже самые мощные системы до сих пор сталкиваются с ограничениями из-за невозможности беспрепятственно получать доступ к внешней информации. Ранее разработчикам приходилось создавать индивидуальные интеграции для каждого нового источника данных, что отнимало много времени и ресурсов и было трудно масштабировать.
MCP меняет правила, предлагая универсальный, открытый стандарт для подключения систем искусственного интеллекта практически к любому хранилищу данных или приложению. Этот протокол устраняет необходимость во фрагментарных интеграциях, предоставляя разработчикам последовательный и надежный способ связать инструменты ИИ с их инфраструктурой данных.
Фреймворк состоит из трех основных компонентов:
- Серверы MCP: выполняют роль шлюзов, которые предоставляют данные для использования ИИ. Готовые MCP-серверы уже доступны для таких популярных платформ, как Google Drive, Slack, GitHub и Postgres.
- Клиенты MCP: ИИ-инструменты, такие как Anthropic's Claude models, которые могут подключаться к MCP-серверам для доступа к данным.
- Протоколы безопасности: обеспечивают безопасную связь между серверами и клиентами, защищая конфиденциальную информацию во время взаимодействия.
Для установления соединения ИИ-приложение отправляет запрос в систему, поддерживающую MCP. Система отвечает, и соединение завершается автоматическим подтверждением. Простой процесс, построенный на основе протокола JSON-RPC 2.0, позволяет разработчикам интегрировать ИИ-инструменты в свои рабочие процессы всего за час.
Одной из особенностей MCP является функция «выборки» (sampling), которая позволяет агентам ИИ самостоятельно запрашивать задачи. Разработчики могут настроить эту функцию так, чтобы она включала отзывы пользователей, обеспечивая прозрачность и контроль.
Компания Anthropic сделала MCP доступным для широкой аудитории, интегрировав его в приложение Claude Desktop, что позволяет бизнесам легко тестировать локальные интеграции. Вскоре будут доступны наборы инструментов для развертывания удаленных серверов MCP, готовых к использованию на уровне предприятий.
Некоторые компании уже используют MCP для расширения возможностей искусственного интеллекта. Такие организации, как Block и Apollo, интегрировали протокол в свои системы для повышения точности ИИ-анализа и принятия решений. Платформы, ориентированные на разработчиков, такие как Replit, Codeium и Sourcegraph, используют MCP для расширения возможностей своих ИИ-агентов. Это позволяет им быстро получать нужные данные, лучше понимать контекст задач по программированию и создавать функциональные решения с минимальными усилиями.
Например, ассистент для программирования, подключенный через MCP, может получать фрагменты кода из облачной среды разработки, анализировать контекст и предлагать точные решения. Аналогично, компании могут подключать LLM к репозиториям для поддержки клиентов, что позволяет ИИ-ассистентам быстрее и точнее отвечать на запросы пользователей.
Получите больше полезной информации и материалов на официальном сайте Anthropic.