Giao thức ngữ cảnh mô hình của Anthropic: Tích hợp dữ liệu của Claude AI được nâng cao

Mục lục

1. Giới thiệu
2. Tại sao cần một chế độ hoạt động mới?
3. Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) giải quyết vấn đề như thế nào?
4. Cập nhật trên ứng dụng máy tính để bàn cho Claude AI
5. Kết luận

1. Giới thiệu

Hệ thống AI đang phát triển mạnh mẽ, nhưng hầu hết đều bị hạn chế bởi dữ liệu. Các mô hình AI thường hoạt động độc lập, cách biệt với các nguồn dữ liệu khác, dẫn đến việc cập nhật liên tục và tốn nhiều công sức. Để giải quyết vấn đề này, công ty AI Anthropic đã công khai Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), nhằm mục đích cải thiện cách các mô hình AI tương tác với nguồn dữ liệu. Anthropic tin rằng đây là giải pháp hiệu quả để trợ lý AI đưa ra phản hồi chính xác hơn bằng cách kết nối với các hệ thống lưu trữ dữ liệu, bao gồm kho lưu trữ nội dung, công cụ kinh doanh và môi trường phát triển. Trợ lý AI Claude của họ giờ đây hỗ trợ tích hợp dữ liệu AI tốt hơn bằng cách thay thế việc truy cập dữ liệu rải rác bằng một hệ thống hoạt động thống nhất hơn.

2. Tại sao cần một chế độ hoạt động mới?

Để hiểu rõ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình của Anthropic, trước tiên chúng ta cần hiểu những thiếu sót của các mô hình AI hiện đại. Trợ lý AI đang ngày càng phổ biến nhờ khả năng cung cấp các phản hồi chính xác và chân thực, tuy nhiên, phần lớn chúng bị hạn chế đáng kể bởi chất lượng và số lượng dữ liệu mà chúng có thể truy cập.

Để cập nhật các mô hình, cần phải kết nối lại thủ công với các nguồn dữ liệu mới vì các mô hình thường hoạt động trong các hệ thống riêng biệt, bị cắt khỏi việc truy cập vào kho tàng thông tin được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu riêng biệt. Việc tích hợp các nguồn dữ liệu mới là một thách thức liên tục vì các nguồn dữ liệu khác nhau có các giao thức riêng, khiến các mô hình AI — và các nhà phát triển của chúng — phải tốn nhiều công sức để cấu hình lại hệ thống mỗi lần. Những quy trình này rất tốn thời gian và công sức.

Sự thiếu chuẩn hóa có vẻ như là một vấn đề nhỏ hiện nay, nhưng khi hệ thống AI tiếp tục mở rộng và nguồn dữ liệu tiếp tục nhân lên, các quy trình phân mảnh có thể trở thành một hạn chế nghiêm trọng đối với hoạt động của AI trong tương lai.

3. Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) giải quyết vấn đề như thế nào?

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một công cụ chuẩn mở dành cho các nhà phát triển để xây dựng kết nối hai chiều giữa nhiều nguồn dữ liệu và các công cụ AI, không chỉ dành cho tích hợp dữ liệu của Claude AI mà còn cho cả các AI khác. Anthropic đang tìm cách thiết lập một giao thức phổ quát có thể kết nối hệ thống AI với vô số nguồn dữ liệu bằng cách đơn giản hóa quá trình tích hợp, bất kể công nghệ nào nằm dưới chúng.

“MCP cung cấp một tiêu chuẩn mở, phổ quát để kết nối các hệ thống AI với nguồn dữ liệu, thay thế các tích hợp rời rạc bằng một giao thức duy nhất,” Anthropic nói về MCP.

Hôm nay @Anthropic phát hành MCP, một khuôn khổ cho phép Claude chạy máy chủ, cung cấp cho nó sức mạnh siêu phàm và biến ứng dụng Claude thành một API.

Chúng tôi đã tạo ra một số máy chủ mà tôi nghĩ bạn sẽ thích!

Hệ thống tệp: Claude có thể tạo, đọc và chỉnh sửa tệp và thư mục cục bộ. pic.twitter.com/2XnRVFltR4

— Pietro Schirano (@skirano) November 25, 2024

Có ba lớp trong các công cụ do Anthropic cung cấp cho mục đích này. Công ty đã cung cấp thông số kỹ thuật và SDK của MCP như một cách để thiết lập các hướng dẫn cần thiết cho các nhà phát triển tự xây dựng các máy chủ này. Anthropic cũng đã cung cấp hỗ trợ máy chủ MCP cục bộ trong ứng dụng máy tính để bàn Claude cho những người muốn tạo kho lưu trữ với dữ liệu riêng của họ để sử dụng cục bộ, cho phép các nhóm nhỏ tận dụng AI với dữ liệu của họ.

Cuối cùng, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình Anthropic có các máy chủ MCP được tích hợp sẵn cho các hệ thống doanh nghiệp phổ biến như Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres và Puppeteer, vì vậy các nhà phát triển có thể bắt đầu sử dụng chúng ngay lập tức.

Theo Anthropic, “Những người dùng đầu tiên như Block và Apollo đã tích hợp MCP vào hệ thống của họ, trong khi các công ty công cụ phát triển bao gồm Zed, Replit, Codeium và Sourcegraph đang làm việc với MCP để nâng cao nền tảng của họ — cho phép các tác nhân AI thu thập thông tin liên quan tốt hơn để hiểu thêm ngữ cảnh xung quanh một tác vụ lập trình và tạo ra mã tinh tế và chức năng hơn với ít lần thử hơn.”

4. Cập nhật trên ứng dụng máy tính để bàn cho Claude AI

Bên cạnh những tiến bộ trong tích hợp dữ liệu của Claude AI, một thông báo lớn khác từ công ty là sự xuất hiện của ứng dụng máy tính để bàn dành cho người dùng Mac và Windows. Công cụ có sẵn miễn phí này giúp người dùng dễ dàng truy cập AI hơn mà không cần phải tìm kiếm trang web mỗi lần.

Các tính năng của ứng dụng máy tính để bàn Claude AI tương tự như nội dung trên trang web nhưng có thêm khả năng làm việc với các ứng dụng máy tính để bàn cục bộ và thiết lập các tác vụ lặp đi lặp lại. Điều này đưa chúng ta tiến gần hơn đến mục tiêu của Anthropic là xây dựng một AI có thể được tích hợp hoàn toàn vào thói quen hàng ngày của người dùng, thiết lập khả năng tương thích với các dịch vụ khác mà họ thường xuyên sử dụng.

Anthropic cũng đã cải thiện khả năng phân tích PDF của Claude để người dùng có thể tóm tắt hoặc xem xét tài liệu chi tiết hơn. Điều này sẽ giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc trích xuất dữ liệu từ tài liệu hoặc tham khảo lại các điểm quan trọng một cách nhanh chóng. Người dùng ứng dụng điện thoại thông minh cũng có điều gì đó để mong chờ với hỗ trợ phát âm của Claude AI, hiện nay cung cấp tùy chọn sử dụng lệnh thoại cho các truy vấn.

5. Kết luận

Lĩnh vực AI có một số ít người chơi lớn và tất cả họ đều có mục tiêu riêng. OpenAI hiện đang cố gắng chiếm lĩnh không gian mà Gemini đang thống trị thông qua Công cụ tìm kiếm của Google. Mặt khác, Google Gemini đang khám phá những không gian mới với việc tích hợp vào hệ sinh thái dịch vụ của Spotify. Việc theo đuổi tích hợp MCP của Anthropic quả thật ít hào nhoáng hơn, nhưng lại có ý nghĩa đột phá hơn trong mục tiêu chuẩn hóa cách thức hoạt động của các mô hình AI.