شرکت آنتروپیک با معرفی پروتکل مدل-زمینه (MCP: Model Context Protocol)، انقلابی در اتصال داده‌های چت‌بات‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده است. MCP امکان ادغام یکپارچه با منابع داده مختلف را برای پاسخ‌های بهبود یافته و گردش‌های کاری ساده فراهم می‌سازد. این پروتکل متن‌باز رویکردی استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به مخازن داده متنوع ارائه می‌دهد. با استفاده از پروتکل مدل-زمینه (MCP)، چت‌بات‌ها می‌توانند به طور موثرتری به اطلاعات دسترسی پیدا کنند و پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهند.
آنتروپیک راه‌حلی پیشگامانه برای اتصال دستیارهای هوش مصنوعی، مانند چت‌بات‌ها، به منابع داده معرفی کرده است: پروتکل مدل-زمینه (MCP). این استاندارد متن‌باز با فعال کردن دسترسی و استفاده مدل‌ها از داده‌های سیستم‌های مختلف، از جمله ابزارهای تجاری، نرم‌افزارها، مخازن محتوا و محیط‌های توسعه، قصد دارد ارتباط و کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را افزایش دهد. این رویکرد محدودیت‌های فعلی مدل‌های هوش مصنوعی را که اغلب به دلیل جدایی از منابع داده حیاتی با مشکل مواجه هستند، برطرف می‌کند.
مشکل: سیلوهای داده و چالش‌های ادغام
مدل‌های هوش مصنوعی فعلی، علیرغم پیشرفت‌هایشان در استدلال و کیفیت، اغلب برای دسترسی به داده‌های مورد نیاز خود دچار مشکل می‌شوند. آن‌ها اغلب توسط سیلوهای اطلاعاتی و سیستم‌های قدیمی محدود می‌شوند و برای هر منبع داده جدید نیاز به پیاده‌سازی‌های سفارشی دارند. این رویکرد تکه‌تکه، مقیاس‌پذیری سیستم‌های واقعاً متصل را دشوار و زمان‌بر می‌کند. با افزایش رواج دستیارهای هوش مصنوعی، نیاز به یک راه‌حل ساده و مقیاس‌پذیر برای ادغام داده‌ها به طور فزاینده‌ای حیاتی می‌شود. توسعه رابط‌های جداگانه برای هر منبع داده ناکارآمد است و مانع پیشرفت ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی واقعاً به هم پیوسته می‌شود.
MCP: یک راه‌حل استاندارد
MCP یک پروتکل استاندارد برای ایجاد ارتباطات دو طرفه بین منابع داده و برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند چت‌بات‌ها، ارائه می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند داده‌ها را از طریق “سرورهای MCP” در معرض دید قرار دهند و “کلاینت‌های MCP” (به عنوان مثال، برنامه‌ها و گردش‌های کاری) ایجاد کنند که در صورت نیاز به این سرورها متصل می‌شوند. این رویکرد استاندارد، فرآیند ادغام را به طور قابل توجهی ساده می‌کند و نیاز به پیاده‌سازی‌های سفارشی برای هر منبع داده را از بین می‌برد. MCP با ارائه یک چارچوب مشترک، قابلیت همکاری و مقیاس‌پذیری را تقویت می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را به طیف وسیع‌تری از منابع داده با کارایی بیشتری متصل کنند.
مثال‌های دنیای واقعی و پذیرش اولیه
کاربران اولیه، از جمله شرکت‌هایی مانند بلاک و آپولو، MCP را در سیستم‌های خود ادغام کرده‌اند و کاربرد عملی آن را نشان داده‌اند. شرکت‌های ابزار توسعه مانند Replit، Codeium و Sourcegraph نیز پشتیبانی MCP را به پلتفرم‌های خود اضافه می‌کنند که نشان‌دهنده افزایش علاقه صنعت و پتانسیل پذیرش گسترده است. این پیاده‌سازی‌های اولیه، پتانسیل MCP را برای ساده‌سازی گردش‌های کاری و بهبود برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف نشان می‌دهد.
یک نمایش با استفاده از برنامه دسکتاپ Claude، سهولت ادغام با MCP را برجسته کرد. اتصال Claude به GitHub، ایجاد یک مخزن جدید و ایجاد درخواست pull در کمتر از یک ساعت پس از راه‌اندازی MCP انجام شد. این مثال سادگی و کارایی MCP را در فرآیند ادغام نشان می‌دهد.
مزایا و پتانسیل آینده
MCP چندین مزیت کلیدی ارائه می‌دهد:
- ادغام ساده: توسعه‌دهندگان می‌توانند به جای نگهداری رابط‌های جداگانه برای هر منبع داده، بر روی یک پروتکل استاندارد کار کنند. این امر توسعه و نگهداری را ساده می‌کند و زمان و منابع مورد نیاز برای ادغام را کاهش می‌دهد.
- زمینه و ارتباط بهبود یافته: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هنگام جابجایی بین ابزارها و مجموعه داده‌های مختلف، زمینه را حفظ کنند و ارتباط و دقت پاسخ‌های خود را بهبود بخشند. دسترسی به طیف وسیع‌تری از داده‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا زمینه پرسش‌های کاربر را بهتر درک کنند و پاسخ‌های آگاهانه‌تری ارائه دهند.
- مقیاس‌پذیری: MCP ایجاد معماری‌های هوش مصنوعی پایدارتر و مقیاس‌پذیرتر را تسهیل می‌کند و امکان ادغام یکپارچه با تعداد فزاینده‌ای از منابع داده را فراهم می‌کند. این مقیاس‌پذیری برای پشتیبانی از تقاضاهای فزاینده برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مهم است.
- همکاری متن‌باز: آنتروپیک توسعه مشترک MCP را به عنوان یک پروژه متن‌باز تشویق می‌کند و یک اکوسیستم پویا و ترویج نوآوری را پرورش می‌دهد. ماهیت متن‌باز MCP امکان مشارکت‌های جامعه و بهبود مستمر را فراهم می‌کند و ماندگاری و انطباق‌پذیری طولانی‌مدت آن را تضمین می‌کند.
تعهد آنتروپیک و رویکرد متن‌باز
آنتروپیک متعهد به ساخت MCP به عنوان یک پروژه و اکوسیستم مشترک و متن‌باز است و از توسعه‌دهندگان دعوت می‌کند تا در آینده هوش مصنوعی آگاه از زمینه مشارکت کنند. این تعهد به توسعه متن‌باز، مشارکت جامعه را تقویت می‌کند و تضمین می‌کند که MCP سازگار و پاسخگو به نیازهای در حال تحول باقی می‌ماند. مشترکین Claude Enterprise آنتروپیک می‌توانند چت‌بات Claude را از طریق سرورهای MCP به سیستم‌های داخلی متصل کنند، با سرورهای از پیش ساخته شده برای سیستم‌هایی مانند Google Drive، Slack و GitHub. ابزارهایی برای استقرار سرورهای MCP آماده تولید برای کل سازمان‌ها نیز در حال توسعه هستند.
چالش‌ها و رقابت
علیرغم پتانسیل آن، MCP با چالش‌هایی، به ویژه از نظر به دست آوردن پذیرش گسترده در بین رقبایی مانند OpenAI، مواجه است. OpenAI ویژگی‌های اتصال داده مخصوص به خود را دارد، مانند “Work with Apps” که به ChatGPT اجازه می‌دهد با برنامه‌های خاص تعامل داشته باشد. در حالی که رویکرد OpenAI بر مشارکت‌های نزدیک و پیاده‌سازی‌های اختصاصی متمرکز است، استراتژی متن‌باز آنتروپیک با MCP با هدف ایجاد یک اکوسیستم گسترده‌تر و مشارکتی‌تر است. موفقیت MCP به توانایی آن در جذب تعداد زیادی از توسعه‌دهندگان و نشان دادن مزایای واضح نسبت به راه‌حل‌های رقیب بستگی دارد.
علاوه بر این، ادعاهای آنتروپیک در مورد عملکرد و مزایای MCP، مانند بازیابی اطلاعات بهبود یافته برای وظایف کدنویسی، باید با معیارها و موارد استفاده دنیای واقعی اثبات شود. ارائه شواهد ملموس از اثربخشی MCP برای ایجاد اعتماد و تشویق به پذیرش گسترده‌تر بسیار مهم خواهد بود.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: techcrunch
