Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) — новый стандарт, призванный упростить подключение ИИ-ассистентов к различным системам данных. Этот стандарт, открытый для использования, обещает помочь ИИ-моделям предоставлять более точные и релевантные ответы, благодаря доступу к данным из различных источников.
Как работает MCP
MCP позволяет любым моделям, а не только разработанными Anthropic, извлекать информацию из бизнес-инструментов, программного обеспечения, хранилищ контента и сред разработки приложений. В блоге компании объясняется, что даже самые продвинутые ИИ-модели сталкиваются с ограничениями, вызванными изоляцией от данных. Они заперты за барьерами информационных систем и устаревших платформ.
«Каждый новый источник данных требует индивидуальной настройки, что делает интеграцию сложной и трудоемкой», — отмечают в Anthropic. MCP решает эту проблему с помощью стандартизированного подхода. Он позволяет разработчикам создавать двухсторонние подключения между источниками данных и ИИ-приложениями.
Разработчики могут использовать MCP-серверы для предоставления данных и создавать MCP-клиенты — приложения или рабочие процессы, взаимодействующие с этими серверами. Anthropic сообщает, что компании Block и Apollo уже внедрили MCP, а такие платформы, как Replit, Codeium и Sourcegraph, добавляют его поддержку.
Преимущества MCP
Вместо создания индивидуальных коннекторов для каждого источника данных разработчики могут использовать единый стандарт. В будущем это позволит ИИ-системам сохранять контекст при переходе между различными инструментами и наборами данных, создавая устойчивую архитектуру вместо разрозненных интеграций.
Anthropic уже предлагает готовые MCP-серверы для популярных корпоративных систем, таких как Google Drive, Slack и GitHub, а также обещает выпустить инструменты для развертывания MCP на уровне крупных организаций.
«Мы стремимся развивать MCP как открытый проект, где разработчики смогут вместе создавать будущее контекстно-осведомленного ИИ», — заявляют в компании.
Несмотря на перспективность идеи, остается неясно, получит ли MCP широкое распространение. Конкуренты, такие как OpenAI, скорее всего, предпочтут продвигать свои собственные решения. Например, OpenAI недавно представила функцию подключения данных в ChatGPT, позволяющую читать код в приложениях для разработчиков. Это похоже на возможности MCP, но OpenAI реализует такие функции через ограниченные партнерства, а не через открытые технологии.
Также пока нет убедительных доказательств эффективности MCP. Anthropic утверждает, что протокол позволяет чат-боту «лучше извлекать релевантную информацию для понимания контекста задач», но не предоставляет данных, подтверждающих эти заявления.
Источник
Источник: habr.com