Mục lục:
- Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)
- Tính năng chính của MCP và các nguyên tắc thiết kế
- Phản hồi của người dùng và tầm quan trọng của MCP
- Kiến trúc của MCP và cách thức hoạt động
- Sự hợp tác và ứng dụng của MCP trong các doanh nghiệp
- Kết luận và thông tin liên quan
1. Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)
Anthropic vừa công bố một chuẩn mở và các công cụ mới nhằm mục đích kết nối các ứng dụng LLM với các nguồn dữ liệu hoặc công cụ bên ngoài. Họ mô tả Model Context Protocol (MCP) là "chuẩn mới để kết nối các trợ lý AI với hệ thống lưu trữ dữ liệu", bao gồm kho lưu trữ nội dung, công cụ kinh doanh và môi trường phát triển. MCP được thiết kế để giúp các mô hình tiên tiến tạo ra phản hồi tốt hơn. Chuẩn mở này cho phép kết nối an toàn và chuẩn hóa giữa các ứng dụng AI và nhiều nguồn lực khác nhau bằng mô hình client-server, trong đó các ứng dụng host như Claude Desktop tương tác với các máy chủ MCP cung cấp nguồn lực. Các bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) cho Python và TypeScript cũng được phát hành để hỗ trợ việc xây dựng máy chủ MCP.
2. Tính năng chính của MCP và các nguyên tắc thiết kế
Anthropic cho biết: "Máy chủ MCP cung cấp các chức năng tập trung như tài nguyên, công cụ, lời nhắc và các khả năng khác có thể được tái sử dụng trên nhiều ứng dụng client. Các máy chủ này được thiết kế để dễ dàng xây dựng, có khả năng kết hợp cao và mô đun."
Các nguyên tắc thiết kế chính bao gồm:
- Máy chủ cực kỳ dễ xây dựng với giao diện rõ ràng, đơn giản.
- Nhiều máy chủ có thể được kết hợp liền mạch thông qua một giao thức chung.
- Mỗi máy chủ hoạt động độc lập và không thể truy cập ngữ cảnh cuộc hội thoại.
- Các tính năng có thể được thêm dần dần thông qua đàm phán khả năng.
3. Phản hồi của người dùng và tầm quan trọng của MCP
Pietro Schirano, người sáng lập công ty AI tập trung vào nội dung Everart, cho rằng các khung công tác này mang lại cho mô hình của Anthropic "siêu năng lực", "hiệu quả biến ứng dụng Claude thành một API."
Anthropic cảnh báo rằng ngay cả các mô hình AI tinh vi nhất cũng bị "hạn chế bởi sự cô lập của chúng khỏi dữ liệu" và "bị mắc kẹt" trong các silo và công nghệ cũ. Mỗi khi một nguồn dữ liệu mới xuất hiện, nó đều yêu cầu một triển khai tùy chỉnh, điều này làm cho "việc mở rộng quy mô các hệ thống thực sự được kết nối trở nên khó khăn". MCP giải quyết thách thức này bằng cách cung cấp một chuẩn mở, phổ quát để kết nối các hệ thống AI với các nguồn dữ liệu, thay thế các tích hợp rời rạc bằng một giao thức duy nhất.
4. Kiến trúc của MCP và cách thức hoạt động
Chuẩn mở của Anthropic xây dựng các kết nối hai chiều giữa các nguồn dữ liệu và các công cụ hỗ trợ AI. Nó dựa trên một kiến trúc tương đối đơn giản, cho phép các nhà phát triển cung cấp dữ liệu thông qua máy chủ MCP hoặc xây dựng các ứng dụng AI gọi là client MCP kết nối với các máy chủ này.
MCP cung cấp một cách chuẩn hóa cho các ứng dụng để:
- Chia sẻ thông tin ngữ cảnh với các mô hình ngôn ngữ lớn.
- Cung cấp các công cụ và khả năng cho các hệ thống AI.
- Xây dựng các tích hợp và quy trình làm việc có thể kết hợp.
Giao thức sử dụng tin nhắn JSON-RPC 2.0 để thiết lập giao tiếp giữa:
- Hosts: Các ứng dụng LLM khởi tạo kết nối.
- Clients: Bộ kết nối trong ứng dụng host.
- Servers: Các dịch vụ cung cấp ngữ cảnh và khả năng.
5. Sự hợp tác và ứng dụng của MCP trong các doanh nghiệp
Mặc dù Claude 3.5 Sonnet rất "giỏi" trong việc xây dựng các triển khai máy chủ MCP, nhưng Anthropic sẽ chia sẻ các máy chủ MCP được xây dựng sẵn cho các hệ thống doanh nghiệp phổ biến như Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres và Puppeteer.
Block (trước đây là Square) đã tích hợp MCP vào hệ thống của mình, trong khi các công ty phát triển công cụ bao gồm Zed, Replit, Codeium và Sourcegraph đang làm việc với MCP để nâng cao nền tảng của họ bằng cách cho phép các tác nhân AI truy xuất thông tin để giúp hiểu ngữ cảnh xung quanh các tác vụ lập trình nhằm tạo ra mã tốt hơn.
Dhanji R. Prasanna, Giám đốc Công nghệ của Block, cho biết: "Tại Block, mã nguồn mở không chỉ là một mô hình phát triển - nó là nền tảng của công việc của chúng tôi và là cam kết tạo ra công nghệ thúc đẩy sự thay đổi có ý nghĩa và đóng vai trò là tài sản công cộng cho tất cả mọi người. Các công nghệ mở như Model Context Protocol là cầu nối kết nối AI với các ứng dụng thực tế, đảm bảo sự đổi mới dễ tiếp cận, minh bạch và dựa trên sự hợp tác."
6. Kết luận và thông tin liên quan
Thay vì duy trì các bộ kết nối riêng biệt cho mỗi nguồn dữ liệu, các nhà phát triển giờ đây có thể xây dựng dựa trên một giao thức chuẩn. Khi hệ sinh thái phát triển, các hệ thống AI sẽ duy trì ngữ cảnh khi chúng di chuyển giữa các công cụ và bộ dữ liệu khác nhau, thay thế các tích hợp rời rạc hiện nay bằng một kiến trúc bền vững hơn.
Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập các liên kết sau:
- Thông số kỹ thuật và SDK: https://github.com/modelcontextprotocol?ref=thestack.technology
- Kho lưu trữ mã nguồn mở: https://github.com/modelcontextprotocol/servers?ref=thestack.technology
- Ứng dụng Claude Desktop: https://claude.ai/download?ref=thestack.technology
0 comments Blogger 0 Facebook
Đăng nhận xét