Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) của Anthropic: Tiêu chuẩn hóa tích hợp dữ liệu AI

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI</li> <li>Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic</li> <li>Ưu điểm của MCP</li> <li>MCP so với các giải pháp hiện có</li> <li>Phản hồi từ cộng đồng</li> <li>Áp dụng thực tế và tương lai của MCP</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI</h2> <p>Nhiều doanh nghiệp khi triển khai các trường hợp sử dụng AI phải đối mặt với một quyết định quan trọng: <strong>kết nối các nguồn dữ liệu của họ với các mô hình</strong> đang sử dụng. Hiện nay, các framework như LangChain giúp tích hợp cơ sở dữ liệu, nhưng các nhà phát triển vẫn phải viết mã mỗi khi kết nối mô hình với một nguồn dữ liệu mới. Điều này tốn thời gian và công sức, làm chậm quá trình phát triển và triển khai AI.</p> <h2>2. Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic</h2> <p>Để giải quyết vấn đề này, công ty <a href="https://www.anthropic.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Anthropic</a> đã phát hành <strong>Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP)</strong>, một công cụ mã nguồn mở nhằm cung cấp cho người dùng một cách thức tiêu chuẩn để kết nối các nguồn dữ liệu với các trường hợp sử dụng AI. Trong một bài đăng trên blog, Anthropic cho biết giao thức này sẽ đóng vai trò là một "tiêu chuẩn mở, phổ quát" để kết nối các hệ thống AI với các nguồn dữ liệu. Ý tưởng chính là MCP cho phép các mô hình như Claude truy vấn cơ sở dữ liệu trực tiếp.</p> <p>Alex Albert, Trưởng bộ phận Quan hệ Claude tại Anthropic, đã chia sẻ trên X rằng mục tiêu của công ty là "xây dựng một thế giới nơi AI kết nối với bất kỳ nguồn dữ liệu nào" với MCP như một "người phiên dịch toàn năng". Ông nhấn mạnh: “Một điểm mạnh của MCP là khả năng xử lý cả các tài nguyên cục bộ (cơ sở dữ liệu, tệp, dịch vụ của bạn) và các tài nguyên từ xa (API như Slack hoặc GitHub) thông qua cùng một giao thức.”</p> <h2>3. Ưu điểm của MCP</h2> <p>Một cách thức tiêu chuẩn để tích hợp các nguồn dữ liệu không chỉ giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn trong việc hướng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trực tiếp đến thông tin mà còn giảm thiểu các vấn đề về truy xuất dữ liệu cho các doanh nghiệp đang xây dựng các agent AI.</p> <h2>4. MCP so với các giải pháp hiện có</h2> <p>Hiện tại, chưa có một tiêu chuẩn nào để kết nối các nguồn dữ liệu với các mô hình. Các nhà phát triển thường viết mã Python hoặc sử dụng LangChain để hướng các LLM tới cơ sở dữ liệu. Vì mỗi LLM hoạt động hơi khác nhau, các nhà phát triển cần một mã riêng cho mỗi LLM để kết nối với các nguồn dữ liệu cụ thể. Điều này thường dẫn đến các mô hình khác nhau gọi đến cùng một cơ sở dữ liệu mà không có khả năng hoạt động cùng nhau một cách liền mạch.</p> <p>Một số công ty khác mở rộng cơ sở dữ liệu của họ để tạo ra các vector embedding giúp kết nối với LLM dễ dàng hơn. Ví dụ như Microsoft tích hợp <a href="https://venturebeat.com/data-infrastructure/breaking-microsoft-brings-transactional-databases-to-enterprise-ai/">Azure SQL vào Fabric</a>. Các công ty nhỏ hơn như Fastn cũng cung cấp <a href="https://venturebeat.com/data-infrastructure/fastn-uses-ai-agents-to-facilitate-data-integration-for-complex-app-development/">một phương pháp khác để kết nối các nguồn dữ liệu</a>.</p> <p>Tuy nhiên, Anthropic muốn MCP hoạt động vượt xa Claude, hướng tới khả năng tương tác giữa mô hình và nguồn dữ liệu. Anthropic nêu rõ trong bài đăng trên blog: “MCP là một tiêu chuẩn mở cho phép các nhà phát triển xây dựng các kết nối hai chiều an toàn giữa nguồn dữ liệu và các công cụ được hỗ trợ bởi AI. Kiến trúc rất đơn giản: các nhà phát triển có thể hiển thị dữ liệu của họ thông qua máy chủ MCP hoặc xây dựng các ứng dụng AI (client MCP) kết nối với các máy chủ này.”</p> <h2>5. Phản hồi từ cộng đồng</h2> <p>Nhiều người dùng trên mạng xã hội đã đánh giá cao việc công bố MCP, đặc biệt là việc phát hành mã nguồn mở của giao thức này. Tuy nhiên, một số người dùng khác lại thận trọng hơn, đặt câu hỏi về giá trị của một tiêu chuẩn như MCP.</p> <p><img alt="Ảnh chụp màn hình phản hồi trên mạng xã hội" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-25-at-5.21.40%E2%80%AFPM-1.png"> <img alt="Ảnh chụp màn hình phản hồi khác" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-25-at-5.21.40%E2%80%AFPM.png"></p> <h2>6. Áp dụng thực tế và tương lai của MCP</h2> <p>Hiện tại, MCP chỉ là một tiêu chuẩn cho dòng mô hình Claude. Tuy nhiên, Anthropic đã phát hành các máy chủ MCP được tích hợp sẵn cho Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres và Puppeteer. Một số công ty đã sớm áp dụng MCP, bao gồm Block và Apollo, trong khi các nhà cung cấp khác như Zed, Replit, Sourcegraph và Codeium đang làm việc trên các AI agent sử dụng MCP để lấy thông tin từ các nguồn dữ liệu.</p> <p>Các nhà phát triển quan tâm đến MCP có thể truy cập giao thức ngay lập tức sau khi cài đặt các máy chủ MCP được tích hợp sẵn thông qua ứng dụng máy tính để bàn Claude. Doanh nghiệp cũng có thể tự xây dựng máy chủ MCP của riêng mình bằng Python hoặc TypeScript.</p> <p><img alt="Hình ảnh minh họa về tích hợp dữ liệu AI" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2023/12/AdobeStock_621371321.jpeg?w=750"></p>

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) của Anthropic: Tiêu chuẩn hóa tích hợp dữ liệu AI

Mục lục Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic Ưu điểm của MCP MCP s...

Read more »

Tương lai không cần chuột và bàn phím: Mô hình điều khiển bằng giọng nói của Claude AI

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Claude AI và Hume AI</li> <li>Khả năng điều khiển bằng giọng nói thông minh và cảm xúc</li> <li>Xu hướng trợ lý ảo điều khiển bằng giọng nói</li> <li>Ứng dụng và tiện ích của công nghệ</li> <li>Thách thức và vấn đề cần giải quyết</li> <li>Kết luận</li> </ol> <hr> <ol> <li><strong>Giới thiệu về Claude AI và Hume AI:</strong></li> </ol> <p>Tương lai của tương tác máy tính có thể không cần đến chuột và bàn phím nữa, nhờ vào Claude AI của Anthropic. Trợ lý AI này, nay được trang bị khả năng điều khiển bằng giọng nói nhờ Giao diện Giọng nói Cảm xúc (EVI) 2 của Hume AI, hứa hẹn một cách thức tự nhiên hơn để giao tiếp với thiết bị của bạn. Sự phát triển này có thể cách mạng hóa cách chúng ta quản lý công việc trên máy tính, thay thế các thao tác click chuột và gõ phím bằng các cuộc hội thoại trôi chảy và thông minh về mặt cảm xúc.</p> <ol start="2"> <li><strong>Khả năng điều khiển bằng giọng nói thông minh và cảm xúc:</strong></li> </ol> <p>Sự hợp tác giữa Anthropic và Hume AI tập trung vào khả năng của Claude trong việc hiểu các lệnh thoại, nhận biết cảm xúc đằng sau chúng và phản hồi một cách phù hợp. EVI 2 chuyển đổi lời nói thành văn bản, sau đó Claude xử lý để thực hiện các lệnh như di chuyển chuột, click nút, hoặc thậm chí chụp ảnh màn hình. AI sau đó giải thích các hành động của nó bằng ngôn ngữ đơn giản, được EVI chuyển đổi thành lời nói giống như con người.</p> <p>Điểm khác biệt của hệ thống này chính là trí tuệ cảm xúc. Thay vì chỉ tuân theo hướng dẫn, Claude có thể điều chỉnh giọng điệu và cách tiếp cận dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ, yêu cầu nó giúp sắp xếp danh sách việc cần làm trong khi thể hiện cảm giác căng thẳng có thể khiến nó phản hồi bằng giọng điệu dịu dàng, cung cấp không chỉ hỗ trợ kỹ thuật mà còn cả sự hỗ trợ về mặt cảm xúc. Đó là sự kết hợp giữa năng suất và sự thấu hiểu làm cho tương tác trở nên gần gũi hơn với con người.</p> <p><img alt="Claude AI's new voice-controlled model may render your mouse and keyboard pointless someday" src="https://images.firstpost.com/uploads/2024/11/Claude-AIs-new-voice-controlled-model-may-render-your-mouse-and-keyboard-pointless-someday-2024-11-66a5c0599a44a6ab4736e8702ec6ccce-1200x675.jpg?im=FitAndFill=(1200,675)"></p> <ol start="3"> <li><strong>Xu hướng trợ lý ảo điều khiển bằng giọng nói:</strong></li> </ol> <p>AI điều khiển bằng giọng nói không phải là hoàn toàn mới, nhưng những tiến bộ của Claude cho thấy công nghệ này đã phát triển đến mức nào. Không giống như các trợ lý trước đây của Amazon hoặc Google, thường gặp khó khăn với việc gián đoạn hoặc thay đổi chủ đề, Claude và EVI cung cấp các tương tác năng động và thích ứng hơn. Sự hợp tác này phù hợp với xu hướng rộng lớn hơn, như đã thấy với Chế độ Giọng nói Nâng cao của ChatGPT và Copilot Voice của Microsoft, nơi các trợ lý AI ngày càng trở nên giao tiếp hơn và có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, nhiều bước.</p> <ol start="4"> <li><strong>Ứng dụng và tiện ích của công nghệ:</strong></li> </ol> <p>Ngoài sự tiện lợi, đổi mới này có các ứng dụng thực tiễn cho khả năng tiếp cận. Điều khiển rảnh tay có thể làm cho công nghệ thân thiện hơn với người khuyết tật hoặc những người đa nhiệm, chẳng hạn như nấu ăn hoặc lái xe. Bằng cách cho phép tương tác tự nhiên, Claude và EVI mở ra những khả năng mới cho thiết kế bao trùm trong công nghệ.</p> <ol start="5"> <li><strong>Thách thức và vấn đề cần giải quyết:</strong></li> </ol> <p>Mặc dù tiềm năng rất thú vị, nhưng vẫn còn những thách thức cần giải quyết. Lỗi AI, được gọi là ảo giác, có thể dẫn đến các hành động ngoài ý muốn nếu Claude hiểu sai lệnh hoặc kiểm soát các tệp nhạy cảm. Mối quan tâm về quyền riêng tư cũng rất lớn, vì các tương tác bằng giọng nói có thể ghi lại dữ liệu tương đương với lịch sử duyệt web hoặc các thao tác gõ phím. Cân bằng đổi mới với bảo mật và sự tin tưởng sẽ rất quan trọng đối với sự thành công của công nghệ.</p> <ol start="6"> <li><strong>Kết luận:</strong></li> </ol> <p>Mặc dù có những trở ngại, sự hợp tác giữa Hume AI và Anthropic đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc cá nhân hóa AI. Với khả năng kết hợp trí tuệ cảm xúc với khả năng điều khiển máy tính thực tế, sự tiến hóa dựa trên giọng nói của Claude có thể định hình lại cách chúng ta tương tác với các thiết bị của mình.</p> <hr>

Tương lai không cần chuột và bàn phím: Mô hình điều khiển bằng giọng nói của Claude AI

Mục lục: Giới thiệu về Claude AI và Hume AI Khả năng điều khiển bằng giọng nói thông minh và cảm xúc Xu hướng trợ lý ảo điều khiển bằng ...

Read more »

Anthropic Ra Mắt Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP): Khung Khổ Tích Hợp Dữ Liệu AI Toàn Diện

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ul> <li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-giao-th%E1%BB%A9c-ng%E1%BB%AF-c%E1%BA%A3nh-m%C3%B4-h%C3%ACnh-mcp">Giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)</a></li> <li><a href="#th%C3%A0nh-ph%E1%BA%A7n-ch%C3%ADnh-c%E1%BB%A7a-mcp">Thành phần chính của MCP</a></li> <li><a href="#kh%E1%BA%A3-n%C4%83ng-s%E1%BA%B5n-c%C3%B3">Khả năng sẵn có</a></li> <li><a href="#v%E1%BB%81-anthropic">Về Anthropic</a></li> </ul> <br> <h2>Giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)</h2> <p>Anthropic vừa công bố việc mã nguồn mở Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), một chuẩn mới được thiết kế để kết nối các hệ thống AI với nguồn dữ liệu mà chúng dựa vào. Bằng cách cho phép kết nối hai chiều an toàn giữa các công cụ AI và các nguồn dữ liệu bên ngoài như công cụ kinh doanh, kho lưu trữ nội dung và môi trường phát triển, MCP hướng đến giải quyết những thách thức do sự tích hợp phân mảnh và các hệ thống thông tin riêng biệt gây ra.</p> <br> <video width="600" controls=""> <source src="https://www.testingcatalog.com/content/media/2024/11/ssstwitter.com_1732553308953.mp4" type="video/mp4"> Your browser does not support the video tag. </video> <p><i>MCP hoạt động như thế nào (Video của Anthropic)</i></p> <h2>Thành phần chính của MCP</h2> <p>MCP giới thiệu một khung toàn diện để tích hợp trợ lý AI với nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Các thành phần cốt lõi bao gồm:</p> <ol> <li><strong>Thông số kỹ thuật và SDK của MCP:</strong> Cung cấp cho các nhà phát triển công cụ để tạo cả máy chủ MCP (để hiển thị dữ liệu) và máy khách MCP (ứng dụng AI kết nối với các máy chủ này).</li> <li><strong>Hỗ trợ máy chủ MCP cục bộ:</strong> Có sẵn thông qua ứng dụng máy tính để bàn Claude, tính năng này cho phép các nhà phát triển kiểm tra kết nối cục bộ.</li> <li><strong>Kho lưu trữ mã nguồn mở:</strong> Các máy chủ MCP được tích hợp sẵn cho các nền tảng như Google Drive, Slack, GitHub và Puppeteer có sẵn để sử dụng ngay lập tức.</li> </ol> <p>Giao thức này được thiết kế để thay thế các bộ kết nối tùy chỉnh cho từng nguồn dữ liệu bằng một cách tiếp cận chuẩn hóa. Khi hệ sinh thái phát triển, MCP dự kiến sẽ cho phép các hệ thống AI duy trì ngữ cảnh trên nhiều công cụ và bộ dữ liệu khác nhau, tạo ra một kiến trúc liền mạch hơn.</p> <br> <a href="https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol?ref=testingcatalog.com"> <img alt="Anthropic MCP" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/thumbnail/1aef864f9b246c740fe3cef6e1068f2220995d5e-2400x1260.png" width="300"> </a> <p><i>Tìm hiểu thêm về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình tại trang web của Anthropic</i></p> <h2>Khả năng sẵn có</h2> <p>Các nhà phát triển có thể bắt đầu sử dụng MCP ngay lập tức bằng cách cài đặt các máy chủ được tích hợp sẵn thông qua ứng dụng máy tính để bàn Claude hoặc đóng góp vào kho lưu trữ mã nguồn mở. Khách hàng hiện tại của Claude for Work có thể thử nghiệm các máy chủ MCP cục bộ ngay bây giờ, với hỗ trợ máy chủ sản xuất từ xa dự kiến sẽ sớm được cung cấp. Người đăng ký gói Claude Enterprise của Anthropic có thể tận dụng MCP để kết nối chatbot Claude trực tiếp với các hệ thống nội bộ.</p> <h2>Về Anthropic</h2> <p>Anthropic là một công ty hàng đầu về nghiên cứu và an toàn AI, nổi tiếng với dòng mô hình ngôn ngữ Claude. Việc giới thiệu MCP phù hợp với sứ mệnh của công ty là phát triển các hệ thống AI an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời thúc đẩy sự hợp tác thông qua các sáng kiến mã nguồn mở.</p> <br>

Anthropic Ra Mắt Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP): Khung Khổ Tích Hợp Dữ Liệu AI Toàn Diện

Mục lục Giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) Thành phần chính của MCP Khả năng sẵn có Về Anthropic Giới thiệu Giao thức Ng...

Read more »

AI đột phá: Biến đổi mạnh mẽ công nghệ sinh trắc học năm 2024

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Sự hội tụ của AI và công nghệ sinh trắc học</li> <li>Những đột phá trong công nghệ nhận dạng sinh trắc học</li> <li>Ứng dụng của AI trong công nghệ sinh trắc học</li> <li>Tương lai của AI và công nghệ sinh trắc học</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Sự hội tụ của AI và công nghệ sinh trắc học</strong></p> <p>Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ sinh trắc học đang nhanh chóng làm thay đổi cách chúng ta hiểu về bảo mật, xác minh danh tính và xác thực cá nhân. Khi các thuật toán học máy ngày càng tinh vi, chúng đang mở rộng khả năng của các hệ thống nhận dạng kỹ thuật số.</p> <p><strong>2. Những đột phá trong công nghệ nhận dạng sinh trắc học</strong></p> <p>AI đang thúc đẩy những bước tiến đáng kể trong độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống sinh trắc học. Điều này bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Nhận dạng khuôn mặt chính xác hơn:</strong> AI giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt, ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc chất lượng hình ảnh kém.</li> <li><strong>Xác thực vân tay nâng cao:</strong> Các thuật toán AI tiên tiến có thể phân biệt các dấu vân tay giả mạo và cải thiện đáng kể độ tin cậy của hệ thống xác thực vân tay.</li> <li><strong>Nhận dạng giọng nói tự nhiên hơn:</strong> AI cho phép hệ thống nhận dạng giọng nói xử lý tốt hơn các biến thể giọng nói khác nhau, do đó tăng độ chính xác và giảm tỷ lệ lỗi.</li> <li><strong>Xác thực hành vi nâng cao:</strong> AI có thể phân tích các mẫu hành vi như cách người dùng gõ bàn phím hoặc cách họ sử dụng điện thoại để xác thực danh tính một cách an toàn và hiệu quả.</li> </ul> <p><strong>3. Ứng dụng của AI trong công nghệ sinh trắc học</strong></p> <p>Sự kết hợp giữa AI và công nghệ sinh trắc học đã tạo ra nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>An ninh:</strong> Kiểm soát truy cập vào các tòa nhà, hệ thống, và dữ liệu nhạy cảm.</li> <li><strong>Xác minh danh tính:</strong> Xác minh danh tính khách hàng trong các giao dịch ngân hàng, thanh toán trực tuyến, và các dịch vụ khác.</li> <li><strong>Thực thi pháp luật:</strong> Xác định tội phạm và giúp điều tra các vụ án.</li> <li><strong>Y tế:</strong> Xác định bệnh nhân và quản lý hồ sơ y tế điện tử.</li> </ul> <p><strong>4. Tương lai của AI và công nghệ sinh trắc học</strong></p> <p>Trong tương lai, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và cải tiến công nghệ sinh trắc học. Chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy:</p> <ul> <li><strong>Hệ thống sinh trắc học đa phương thức:</strong> Kết hợp nhiều phương pháp sinh trắc học khác nhau để tăng độ chính xác và độ tin cậy.</li> <li><strong>Hệ thống sinh trắc học phân tán:</strong> Cho phép xác thực danh tính mà không cần tập trung dữ liệu sinh trắc học ở một địa điểm duy nhất.</li> <li><strong>Hệ thống sinh trắc học dựa trên thiết bị di động:</strong> Tích hợp công nghệ sinh trắc học vào các thiết bị di động để cung cấp khả năng xác thực thuận tiện và an toàn.</li> </ul> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Sự hội tụ của AI và công nghệ sinh trắc học đang tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực bảo mật và xác thực danh tính. Với sự phát triển không ngừng của AI, chúng ta có thể hy vọng vào những ứng dụng mới và cải tiến vượt bậc trong công nghệ sinh trắc học trong những năm tới. Tuy nhiên, việc bảo đảm quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu sinh trắc học vẫn là một thách thức quan trọng cần được giải quyết.</p> <p><img alt="Image" src="https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1024/1*an7nrErbsNJ5Y9-KSfPvUA.jpeg"></p>

AI đột phá: Biến đổi mạnh mẽ công nghệ sinh trắc học năm 2024

Mục lục: Sự hội tụ của AI và công nghệ sinh trắc học Những đột phá trong công nghệ nhận dạng sinh trắc học Ứng dụng của AI trong công ng...

Read more »

Anthropic Trao Quyền "Siêu Năng Lực" Xử Lý Dữ Liệu Doanh Nghiệp Cho Claude

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)</li> <li>Tính năng chính của MCP và các nguyên tắc thiết kế</li> <li>Phản hồi của người dùng và tầm quan trọng của MCP</li> <li>Kiến trúc của MCP và cách thức hoạt động</li> <li>Sự hợp tác và ứng dụng của MCP trong các doanh nghiệp</li> <li>Kết luận và thông tin liên quan</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)</h2> <p>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 <strong>Model Context Protocol (MCP)</strong> 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.</p> <h2>2. Tính năng chính của MCP và các nguyên tắc thiết kế</h2> <p>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."</p> <p>Các nguyên tắc thiết kế chính bao gồm:</p> <ul> <li>Máy chủ cực kỳ dễ xây dựng với giao diện rõ ràng, đơn giản.</li> <li>Nhiều máy chủ có thể được kết hợp liền mạch thông qua một giao thức chung.</li> <li>Mỗi máy chủ hoạt động độc lập và không thể truy cập ngữ cảnh cuộc hội thoại.</li> <li>Các tính năng có thể được thêm dần dần thông qua đàm phán khả năng.</li> </ul> <h2>3. Phản hồi của người dùng và tầm quan trọng của MCP</h2> <p>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."</p> <p><img alt="Tweet của Pietro Schirano về MCP" src="https://www.thestack.technology/content/images/2024/11/Screenshot-2024-11-26-at-10.24.51.png"></p> <p>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.</p> <h2>4. Kiến trúc của MCP và cách thức hoạt động</h2> <p>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.</p> <p>MCP cung cấp một cách chuẩn hóa cho các ứng dụng để:</p> <ul> <li>Chia sẻ thông tin ngữ cảnh với các mô hình ngôn ngữ lớn.</li> <li>Cung cấp các công cụ và khả năng cho các hệ thống AI.</li> <li>Xây dựng các tích hợp và quy trình làm việc có thể kết hợp.</li> </ul> <p>Giao thức sử dụng tin nhắn JSON-RPC 2.0 để thiết lập giao tiếp giữa:</p> <ul> <li><strong>Hosts:</strong> Các ứng dụng LLM khởi tạo kết nối.</li> <li><strong>Clients:</strong> Bộ kết nối trong ứng dụng host.</li> <li><strong>Servers:</strong> Các dịch vụ cung cấp ngữ cảnh và khả năng.</li> </ul> <h2>5. Sự hợp tác và ứng dụng của MCP trong các doanh nghiệp</h2> <p>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.</p> <p>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.</p> <p><img alt="Ảnh minh họa" src="https://www.thestack.technology/content/images/size/w1200/2024/11/ildefonso-polo-DX9X0g0Cg88-unsplash.jpg"></p> <p>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."</p> <h2>6. Kết luận và thông tin liên quan</h2> <p>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.</p> <p>Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập các liên kết sau:</p> <ul> <li><strong>Thông số kỹ thuật và SDK:</strong> <a href="https://github.com/modelcontextprotocol?ref=thestack.technology">https://github.com/modelcontextprotocol?ref=thestack.technology</a></li> <li><strong>Kho lưu trữ mã nguồn mở:</strong> <a href="https://github.com/modelcontextprotocol/servers?ref=thestack.technology">https://github.com/modelcontextprotocol/servers?ref=thestack.technology</a></li> <li><strong>Ứng dụng Claude Desktop:</strong> <a href="https://claude.ai/download?ref=thestack.technology">https://claude.ai/download?ref=thestack.technology</a></li> </ul>

Anthropic Trao Quyền "Siêu Năng Lực" Xử Lý Dữ Liệu Doanh Nghiệp Cho Claude

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 qu...

Read more »

Highbar.ai: Trợ lý Thông Minh Cho Sự Kiện - Chương trình Beta Ra Mắt

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><a href="#gioi-thieu-highbarai">Giới thiệu Highbar.ai</a></li> <li><a href="#doi-ngu-phia-sau-highbarai">Đội Ngũ Phía Sau Highbar.ai</a></li> <li><a href="#kha-nang-noi-bat-cua-highbarai">Khả Năng Nổi Bật của Highbar.ai</a></li> <li><a href="#tham-gia-chuong-trinh-beta-highbarai">Tham Gia Chương Trình Beta Highbar.ai</a></li> <li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li> </ol> <br> <h2>1. Giới thiệu Highbar.ai</h2> <img alt="Ảnh chụp màn hình Highbar.ai" height="447" src="https://www.eventindustrynews.com/wp-content/uploads/2024/11/Highbar_Snapshot-696x447.png" width="696"> <p>Highbar.ai, trợ lý ảo đầu tiên được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho ngành sự kiện, tự hào thông báo ra mắt chương trình Beta. Được thiết kế để biến đổi trải nghiệm của người tham dự, Highbar kết hợp chatbot AI với một ứng dụng sự kiện đầy đủ tính năng, cung cấp câu trả lời tức thì cho hầu hết mọi câu hỏi của người tham dự. Bằng cách kết hợp sức mạnh của một trợ lý ảo AI với một ứng dụng sự kiện, Highbar có thể cung cấp hỗ trợ và thông tin cá nhân hóa cho người tham dự đồng thời giúp người tổ chức tập trung vào việc tạo ra những trải nghiệm sự kiện xuất sắc.</p> <h2>2. Đội Ngũ Phía Sau Highbar.ai</h2> <p>Đội ngũ đằng sau Highbar sở hữu hơn một thập kỷ kinh nghiệm trong công nghệ sự kiện. Tại Attendify, công ty do Michael Balyasny sáng lập và sau đó được bán cho Hopin/RingCentral, họ đã tiên phong trong việc tiếp cận tự phục vụ đối với các ứng dụng sự kiện di động và đã hỗ trợ hơn 10.000 sự kiện cho 10 triệu người tham dự của các thương hiệu nổi tiếng như Google, Bloomberg, Amazon, Phillips, PayPal và Harvard.</p> <h2>3. Khả Năng Nổi Bật của Highbar.ai</h2> <p>Trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI của Highbar giúp người tham dự điều hướng sự kiện một cách dễ dàng đồng thời cung cấp tất cả các tính năng truyền thống mà người tổ chức mong đợi trong một ứng dụng sự kiện. Khả năng nổi bật của sản phẩm bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Trợ lý ảo AI tiên phong trong ngành:</strong> Kết hợp chức năng chatbot mạnh mẽ với các tính năng ứng dụng sự kiện truyền thống để tạo ra trải nghiệm liền mạch cho người tham dự.</li> <li><strong>Câu trả lời và thông tin tức thì:</strong> Thay thế việc cuộn trang vô tận bằng các đề xuất cá nhân hóa, có thể thực hiện được, được điều chỉnh cho từng người tham dự.</li> <li><strong>Ứng dụng web tiên tiến có thương hiệu:</strong> Cung cấp thương hiệu, màu sắc tùy chỉnh và khả năng thiết kế avatar trợ lý ảo độc đáo.</li> <li><strong>Cài đặt dễ dàng:</strong> Người tổ chức có thể tải nội dung lên, đặt tùy chọn và để Highbar xử lý phần còn lại.</li> <li><strong>Hỗ trợ toàn diện:</strong> Bao gồm các công cụ tự phục vụ và hỗ trợ trực tiếp, với hỗ trợ tại chỗ có sẵn cho những người dùng sớm.</li> </ul> <h2>4. Tham Gia Chương Trình Beta Highbar.ai</h2> <p>Chương trình Beta của Highbar hiện đang hoạt động, cung cấp cho người tổ chức sự kiện quyền truy cập sớm vào nền tảng sáng tạo của nó. Người tổ chức có thể đăng ký tại <a href="https://highbar.ai/">https://highbar.ai/</a> để trở thành những người đầu tiên ra mắt trợ lý ảo AI cho sự kiện của họ.</p> <h2>5. Kết luận</h2> <p>Michael Balyasny, người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Highbar, kết luận: "Chúng tôi mới chỉ bắt đầu. Highbar là sản phẩm thú vị nhất mà chúng tôi từng phát hành, và chúng tôi rất nóng lòng muốn thấy cách nó nâng cao trải nghiệm của người tham dự và giúp người tổ chức tổ chức những sự kiện thành công hơn nữa."</p> <br>

Highbar.ai: Trợ lý Thông Minh Cho Sự Kiện - Chương trình Beta Ra Mắt

Mục lục Giới thiệu Highbar.ai Đội Ngũ Phía Sau Highbar.ai Khả Năng Nổi Bật của Highbar.ai Tham Gia Chương Trình Beta Highbar.ai Kết lu...

Read more »