ความเข้าใจใน Protocol คอนเท็กซ์ของโมเดล (MCP): คำแนะนำสำหรับผู้เริ่มต้น

ในภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ความสามารถของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ในการโต้ตอบอย่างราบรื่นกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอกเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ MCP หรือโปรโตคอลคอนเท็กซ์ของโมเดล จึงถือกำเนิดขึ้นเป็นกรอบงานมาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อสร้างสะพานเชื่อมนี้ เพิ่มความสามารถให้ระบบ AI เข้าถึงและใช้ประโยชน์จากทรัพยากรภายนอกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คำถามคือ MCP คืออะไร?

ถูกนำเสนอโดย Anthropic เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2024 MCP เป็นโปรโตคอลโอเพนซอร์สที่มาตรฐานการปฏิสัมพันธ์ระหว่างโมเดล AI กับระบบภายนอก มันให้ส่วนเชื่อมต่อสากลสำหรับแอปพลิเคชัน AI ในการอ่านไฟล์ ดำเนินฟังก์ชัน และจัดการกับคอนเท็กซ์ของคำถาม เพื่อเสริมสร้างความสามารถและความสามารถในการใช้งานของพวกเขา ผู้ให้บริการ AI ชั้นนำอย่าง OpenAI และ Google DeepMind ได้นำ MCP ไปใช้แล้ว ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของมันในชุมชน AI

เหตุผลที่ต้องมี MCP

โดยดั้งเดิม การบูรณาการโมเดล AI กับเครื่องมือภายนอกต้องใช้ connectors แบบกำหนดเองสำหรับแต่ละแหล่งข้อมูล ซึ่งเป็นปัญหาซับซ้อนและไม่ประสิทธิภาพ MCP เข้ามาแก้ไขปัญหานี้ด้วยการเสนอโปรโตคอลมาตรฐาน ช่วยลดความจำเป็นในการสร้างการเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง และส่งเสริมให้การโต้ตอบระหว่างระบบ AI กับทรัพยากรภายนอกเป็นไปอย่างราบรื่น

องค์ประกอบหลักของ MCP

MCP ทำงานบนสถาปัตยกรรมแบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ ที่ประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลัก:

  • MCP Host: แอปพลิเคชัน AI ที่ควบคุมและจัดการการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP

  • MCP Client: ส่วนประกอบภายในโฮสต์ที่รักษาการเชื่อมต่อโดยเฉพาะกับเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสาร

  • MCP Server: โปรแกรมที่ให้บริบทแก่ไคลเอนต์ MCP โดยเปิดเผยความสามารถเฉพาะผ่านโปรโตคอล

สถาปัตยกรรมนี้รับรองความเป็นโครงสร้างและประสิทธิภาพของการปฏิสัมพันธ์ระหว่างโมเดล AI กับระบบภายนอก

คุณสมบัติหลักของ MCP

  • การบูรณาการเครื่องมือแบบมาตรฐาน: MCP ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเปิดเผยบริการในรูปแบบมาตรฐาน ทำให้ตัวแทนที่รองรับ MCP เข้าใจและใช้ประโยชน์จากบริการเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่มเติม

  • โมดูลาร์คอนเท็กซ์: ช่วยให้สามารถกำหนดและจัดการบล็อกคอนเท็กซ์ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ เช่น คำแนะนำของผู้ใช้และการตั้งค่าของเครื่องมือในรูปแบบโครงสร้าง

  • การแยกกลุ่ม: MCP แยกตรรกะในการเรียกใช้เครื่องมือออกจากโมเดลหรือเอเจนต์ที่ใช้งาน ทำให้สามารถเปลี่ยนเครื่องมือหรือโมเดลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่มาก

  • การค้นพบตัวเองแบบไดนามิก: โมเดล AI สามารถค้นพบความสามารถที่ระบบให้ไว้โดยอัตโนมัติ ปรับตัวเข้ากับเครื่องมือใหม่หรือที่อัปเดตโดยไม่ต้องแทรกแซงด้วยตัวเอง

ประโยชน์ของการใช้ MCP

  • ความสามารถในการทำงานร่วมกันและมาตรฐาน: MCP แทนที่การบูรณาการแบบแยกส่วนด้วยแนวทางมาตรฐาน ส่งเสริมระบบนิเวศที่เครื่องมือและโมเดลสามารถสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

  • ขยายความสามารถของ AI: การให้ AI เข้าถึงข้อมูลในโลกแห่งความจริงและการดำเนินการ ทำให้ AI มีความเกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์มากขึ้น

  • ลดความพยายามในการพัฒนา: นักพัฒนาสามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่มีอยู่แล้ว ลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดบูรณาการเฉพาะทาง และเร่งกระบวนการพัฒนา

  • ความปลอดภัยและการควบคุมข้อมูล: MCP เน้นการเชื่อมต่อแบบปลอดภัยและสองทาง ซึ่งข้อมูลยังคงอยู่ภายในโครงสร้างของผู้ใช้ เพื่อให้ความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูลของผู้ใช้เป็นไปได้

MCP เทียบกับ API แบบดั้งเดิม

ในขณะที่ API ดั้งเดิมต้องการการบูรณาการเฉพาะสำหรับแต่ละเครื่องมือ MCP นำเสนอโปรโตคอลเดียวสำหรับระบบ AI ในการโต้ตอบกับเครื่องมือต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ MCP ยังสนับสนุนการค้นพบตนเองแบบไดนามิกและการโต้ตอบแบบสองทาง ซึ่งให้ความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพมากกว่าที่ API แบบเดิมที่เป็นแบบทางเดียว

สรุป

Protocol คอนเท็กซ์ของโมเดล (MCP) เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในการบูรณาการ AI โดยนำเสนอวิธีการที่เป็นมาตรฐาน มีประสิทธิภาพ และปลอดภัย เพื่อให้ระบบ AI สามารถโต้ตอบกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอกได้ การนำไปใช้โดยผู้ให้บริการ AI ชั้นนำแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่จะกลายเป็นมาตรฐานสากล ช่วยให้การพัฒนาและการใช้งาน AI กระบวนการต่าง ๆ เป็นไปอย่างราบรื่น.