MCP

Архітэктурны ўзровень або прамежкавае праграмнае забеспячэнне, якое спрыяе бясшвоўнай інтэграцыі паміж штучным інтэлектам (AI) мадэлі і некалькі знешніх крыніц дадзеных або API-інтэрфейсы (Інтэрфейсы прыкладнога праграмавання). Практычна MCP дзейнічае як злучальная тканіна, якая дазваляе адзінай сістэме штучнага інтэлекту атрымліваць даныя з розных старонніх службаў і ўзаемадзейнічаць з імі для ўзбагачэння, аркестроўкі або інтэлектуальнага прыняцця рашэнняў.

Гэтая канцэпцыя набыла моц, паколькі прадпрыемствы імкнуцца разгарнуць агентаў штучнага інтэлекту або мадэлі, якія могуць працаваць аўтаномна ў розных бізнес-функцыях, такіх як продажы, абслугоўванне кліентаў, лагістыка і маркетынг. MCP забяспечвае аснову для таго, каб такія сістэмы штучнага інтэлекту станавіліся карыснымі ў эксплуатацыі, пераадольваючы разрыў паміж высновай статычнай мадэлі і дынамічным уводам дадзеных і дзеяннямі з рэальнага свету.

Чаму MCP маюць значэнне пры разгортванні штучнага інтэлекту

Вялікія моўныя мадэлі (LLM) і іншыя сістэмы штучнага інтэлекту прынцыпова абмежаваныя іх навучальнымі дадзенымі і асяроддзем, у якім яны працуюць. У той час як дакладна наладжаныя мадэлі могуць дэманстраваць уражлівыя магчымасці аргументацыі або генерацыі кантэнту, яны па сваёй сутнасці не звязаны з жывымі сістэмамі, якія захоўваюць карпаратыўныя даныя, выконваюць транзакцыі або кіруюць працоўнымі працэсамі.

MCP дазваляе:

• Маршрутызацыя і кіраванне API: Платформа служыць каталогам і маршрутызатарам, што дазваляе AI ведаць, якія API даступныя, што яны робяць і як іх правільна выклікаць.
• Бяспека і дазволы: Ён можа кіраваць маркерамі аўтэнтыфікацыі, ролевым доступам і аўдытам дзеянняў, якія кіруюцца штучным інтэлектам, у сэрвісах.
• Абстракцыя і нармалізацыя: Розныя API часта маюць розныя схемы і фарматы адказаў. MCP абстрагуе гэтыя адрозненні, дазваляючы мадэлі ўзаемадзейнічаць праз больш узгоднены ўзровень логікі.
• Маніторынг выканання: MCP могуць адсочваць, калі і як мадэлі выклікаюць знешнія службы, запісваць вынікі і адзначаць анамаліі або памылкі для адладкі і паляпшэння.

Як працуюць MCP

На высокім узроўні архітэктура MCP уключае некалькі асноўных кампанентаў:

1. Інтэнсіўны аналізатар або маршрутызатар API: Калі карыстальнік запытвае або агент штучнага інтэлекту стварае задачу, MCP вызначае, які API або API маюць дачыненне да намеру.
2. Рэестр схем API: структураваны рэестр даступных API, уключаючы канчатковыя кропкі, чаканыя ўводы/вывады, абмежаванні хуткасці і патрабаванні да аўтэнтыфікацыі.
3. Рухавік выканання: Апрацоўвае запыты ў рэжыме рэальнага часу, уключаючы паўторныя спробы, пераўтварэнне даных і разбор адказаў.
4. Петля зваротнай сувязі: Дазваляе навучанне з падмацаваннем або ўдасканаленне правілаў на аснове поспеху або няўдачы ўзаемадзеяння API.

Такая ўстаноўка дазваляе агентам штучнага інтэлекту рабіць больш, чым ствараць вынікі — яны могуць дзейнічаць на аснове гэтых вынікаў праз староннія службы, напрыклад, запытваць CRM, абнавіць электронную табліцу, размясціць заказ праз Stripe або адправіць паведамленне.

Выпадкі выкарыстання MCP

• Агенты падтрымкі кліентаў: Сістэмы штучнага інтэлекту могуць атрымліваць звесткі аб уліковым запісе карыстальніка з CRM, падаць заяўку і адправіць наступнае паведамленне па электроннай пошце — і ўсё праз выклікі API, якія кіруюцца MCP.
• Уключэнне продажаў: Агенты штучнага інтэлекту могуць сканаваць онлайн-профілі, узбагачаць дадзеныя і аўтаматычна ствараць выходныя электронныя лісты з дапамогай камбінацыі старонніх сэрвісаў.
• Аўтаматызацыя электроннай камерцыі: Мадэлі могуць правяраць інвентар з аднаго API, параўноўваць цэны на дастаўку з іншага і абнаўляць адсочванне заказаў у трэцім, усё гэта каардынуецца праз MCP.

Суадносіны з іншымі тэхналогіямі

MCP часта параўноўваюць са шлюзамі API, але яны адрозніваюцца па прызначэнні. У той час як шлюз API кіруе трафікам і бяспекай для API, якія выкарыстоўваюцца распрацоўшчыкамі або праграмамі, MCP відавочна прызначаны для сістэм штучнага інтэлекту для разумення, навігацыі і эксплуатацыі гэтых API у інтэлектуальных працоўных працэсах.

Яны таксама дапаўняюць структуры агентаў, такія як LangChain, AutoGen або MetaGPT, якія кіруюць памяццю, планаваннем і логікай узаемадзеяння. MCP звычайна служыць субстратам для выканання, які выклікаюць гэтыя структуры, калі неабходныя знешнія дзеянні.

Калі сістэмы штучнага інтэлекту пераходзяць ад пасіўных памочнікаў да актыўных агентаў, здольнасць інтэгравацца з шырокім спектрам API становіцца асноўным патрабаваннем. MCP забяспечваюць гэта, дзейнічаючы як перакладчыкі, кантралёры дарожнага руху і ўзроўні бяспекі паміж мадэлямі і рэальнымі службамі. Платформа падлучэння мадэляў хутка становіцца асноватворным узроўнем карпаратыўнага стэка штучнага інтэлекту, падобна таму, як шлюз API рабіў для традыцыйнай распрацоўкі праграмнага забеспячэння.

Разуменне і разгортванне MCP з'яўляецца ключом да разумнага і карыснага штучнага інтэлекту.

Дадатковыя абрэвіятуры для MCP

• MCP - Пратакол шматагентнага кіравання