Штучні інтелекти (AI) стають все розумнішими, але чи замислювались ви над тим, чому вони не можуть безпосередньо читати ваші документи, переглядати вашу електронну пошту або відвідувати корпоративні бази даних, щоб надати більш релевантні відповіді на ваші запити? Причина полягає в тому, що сучасні моделі AI часто обмежені платформами, на яких вони працюють, і не можуть зручно підключатись до різних джерел даних або інструментів. Протокол контексту моделі (MCP) був розроблений саме для вирішення цієї проблеми як новий відкритий стандарт.
Простими словами, MCP - це «універсальний інтерфейс», створений для AI асистентів, який дозволяє різним AI моделям безпечно і двосторонньо підключатися до необхідної зовнішньої інформації та послуг. Далі ми в доступній формі розглянемо визначення, функції та концепцію дизайну MCP, а також через метафори та приклади пояснимо, як він працює. Крім того, ми поділимося первинними реакціями академічної спільноти та розробників на MCP, обговоримо виклики та обмеження, з якими стикається MCP, а також розглянемо потенціал та роль MCP у майбутніх застосуваннях штучного інтелекту.
Походження та цілі MCP: побудова інформаційного мосту для ШІ
З поширенням використання AI-асистентів всі сфери вкладали великі ресурси в покращення можливостей моделей, але розрив між моделями та даними став великою перешкодою.
Наразі, щоразу, коли ми хочемо, щоб ШІ навчився новим джерелам даних (наприклад, нові бази даних, хмарні документи, корпоративні внутрішні системи), зазвичай потрібно створювати індивідуальні інтеграційні рішення для кожної платформи ШІ та кожного інструменту.
Не лише розробка є складною та важкою для обслуговування, але й це призводить до так званої «проблеми інтеграції M×N»: якщо є M різних моделей та N різних інструментів, теоретично потрібно M×N незалежних інтеграцій, що майже неможливо розширити відповідно до вимог. Цей фрагментований підхід наче повертає нас до епохи, коли комп'ютери ще не були стандартизовані, і кожного разу з новим обладнанням потрібно було встановлювати спеціалізовані драйвери та інтерфейси, що вкрай незручно.
Мета MCP полягає в тому, щоб зламати ці бар'єри та надати універсальний і відкритий стандарт для з'єднання AI-систем з різними джерелами даних. Компанія Anthropic запустила MCP у листопаді 2024 року, сподіваючись, що розробникам більше не потрібно буде розробляти «вилки» для кожного джерела даних, а натомість використовувати один стандартний протокол для спілкування всієї інформації.
Дехто образно порівнює це з «USB-C інтерфейсом» у світі ШІ: як USB-C стандартизує підключення пристроїв, так MCP також надасть AI моделям єдину «мову» для доступу до зовнішніх даних і інструментів. Завдяки цьому спільному інтерфейсу, найсучасніші AI моделі зможуть подолати обмеження інформаційних островів, отримуючи необхідну контекстну інформацію для генерації більш релевантних і корисних відповідей.
Як працює MCP? Загальний "перекладач" інструментів та даних
Щоб знизити технічний поріг, MCP використовує інтуїтивно зрозумілу архітектуру Client-Server (клієнт-сервер).
MCP можна уявити як «перекладача», який координує: з одного боку – AI додатки (Client, клієнт), такі як чат-боти, розумні редактори або будь-яке програмне забезпечення, яке потребує допомоги AI; з іншого боку – дані або послуги (Server, сервер), такі як бази даних компанії, хмарні диски, електронна пошта або будь-які інші зовнішні інструменти.
Розробники можуть написати сервер MCP (легка програма) для певного джерела даних, щоб він міг надавати ці дані або функціональність у стандартному форматі; водночас вбудований клієнт MCP в AI-додатку може спілкуватися з сервером згідно з протоколом.
Геніальність цього дизайну полягає в тому, що сам AI-модель не потребує безпосереднього виклику різних API чи баз даних. Вона лише повинна через клієнт MCP надіслати запит, а сервер MCP виступає посередником, перекладаючи «наміри» AI в конкретні операції відповідних сервісів, які виконуються, а потім результати повертаються AI. Весь процес для користувачів є дуже природним: їм потрібно лише віддавати команди AI-асистенту повсякденною мовою, а всі інші деталі комунікації забезпечуються MCP за лаштунками.
Наведемо конкретний приклад: припустимо, ви хочете, щоб AI асистент допоміг вам обробляти електронні листи Gmail. По-перше, ви можете встановити сервер MCP для Gmail і через стандартний процес авторизації OAuth дозволити цьому серверу отримати доступ до вашого облікового запису Gmail.
Пізніше, розмовляючи з помічником зі штучного інтелекту, ви можете запитати: «Допоможіть мені перевірити, які непрочитані електронні листи надіслав мені мій бос про квартальний звіт?». Коли модель штучного інтелекту отримує це речення, вона розпізнає, що це завдання запиту електронної пошти, і використовує протокол MCP для здійснення пошукового запиту на сервер Gmail. Сервер MCP використовує раніше збережені облікові дані для авторизації для пошуку електронних листів від вашого імені в API Gmail і повертає результати штучному інтелекту. Потім штучний інтелект зіставляє інформацію та відповідає на резюме знайдених електронних листів природною мовою. Аналогічно, якщо ви продовжите і скажете: «Будь ласка, видаліть усі маркетингові електронні листи за минулий тиждень», штучний інтелект надішле інструкції серверу через MCP для видалення електронних листів.
Протягом усього процесу вам не потрібно безпосередньо відкривати Gmail, ви можете виконати завдання з перегляду та видалення електронних листів, спілкуючись з AI. Це саме те, що приносить потужний досвід MCP: AI помічник безпосередньо підключає повсякденні операції через «контекстний міст».
Варто згадати, що MCP підтримує двосторонню взаємодію, ШІ може не тільки «зчитувати» зовнішні дані, а й виконувати зовнішні дії за допомогою інструментів (наприклад, додавання подій календаря, надсилання електронних листів тощо). Це схоже на те, як штучний інтелект отримує не лише «книгу» даних, а й набір корисних «наборів інструментів». За допомогою MCP штучний інтелект може автономно в потрібний момент прийняти рішення про використання інструменту для виконання завдання, наприклад, автоматично викликати інструмент запиту до бази даних, щоб отримати дані під час відповіді на запитання програми. Таке гнучке обслуговування контексту дозволяє штучному інтелекту перемикатися між різними інструментами та наборами даних, зберігаючи при цьому контекст, підвищуючи ефективність у вирішенні складних завдань.
Чотири основні характеристики MCP
Причиною, чому MCP привертає увагу, є те, що він інтегрує кілька концепцій дизайну, таких як відкритість, стандартизація та модульність, що робить взаємодію штучного інтелекту з зовнішнім світом ще більш просунутою. Ось кілька важливих характеристик MCP:
Відкритий стандарт: MCP є протоколом, опублікованим у відкритому вихідному коді. Будь-хто може переглянути деталі його специфікацій і реалізувати їх. Ця відкритість означає, що він не належить жодному окремому постачальнику, зменшуючи ризик прив'язки до конкретної платформи. Розробники можуть сміливо інвестувати ресурси в MCP, оскільки, після його прийняття, навіть при переході на інших постачальників послуг ШІ чи моделей, нові моделі можуть використовувати той же інтерфейс MCP. Іншими словами, MCP посилює сумісність між моделями різних брендів, уникаючи прив'язки постачальників і забезпечуючи більшу гнучкість.
Одна розробка, кілька додатків: У минулому плагіни або інтеграції, створені розробниками для однієї моделі ШІ, не могли бути безпосередньо застосовані до іншої моделі; Але за допомогою MCP один і той самий з'єднувач даних може бути повторно використаний кількома інструментами штучного інтелекту. Наприклад, вам не потрібно писати інтегратор для ChatGPT від OpenAI та Claude від Anthropic, щоб підключитися до Google Диска, просто надайте MCP-сумісний «сервер Google Drive», який може використовуватися обома. Це не тільки економить витрати на розробку та обслуговування, але й робить екосистему інструментів штучного інтелекту більш процвітаючою: спільнота може ділитися різними модулями інтеграції MCP, а нові моделі можуть безпосередньо використовувати багаті інструменти, які вони вже мають, коли вони запрацюють.
Контекст та інструменти: MCP, званий Model Context Protocol, насправді охоплює різноманітні форми надання інформації за допомогою штучного інтелекту. Згідно зі специфікацією, сервер MCP може надавати три типи «примітивних (primitive)» для використання ШІ: один — «Prompt» (підказка), який можна розуміти як попередньо встановлену інструкцію або шаблон для керівництва або обмеження поведінки ШІ; Другий – «Ресурс», який відноситься до структурованих даних, таких як вміст файлів, таблиці даних тощо, які можна безпосередньо використовувати як контекст введення ШІ; Нарешті, є «Інструмент», який є функцією або дією, яку можна виконати, наприклад, запит до бази даних і надсилання електронних листів, як зазначено вище. Аналогічно на стороні ШІ-клієнта визначаються два примітиви: «корінь» і «вибірка». Root надає точку входу сервера у файлову систему клієнта (наприклад, дозволяючи серверу читати та записувати в локальні файли користувача), тоді як Sampling дозволяє серверу запитувати додаткову генерацію тексту від ШІ для розширеної поведінки «самозациклення моделі». Хоча ці технічні деталі не вимагають від пересічного користувача копання, цей дизайн демонструє модульне мислення MCP: розділення елементів, необхідних штучному інтелекту для взаємодії із зовнішнім світом, на різні типи для майбутнього розширення та оптимізації. Наприклад, команда Anthropic виявила, що поділ традиційної концепції «використання інструментів» на такі типи, як підказка та ресурс, допомагає ШІ чітко розрізняти різні наміри та ефективніше використовувати контекстну інформацію.
Міркування безпеки та авторизації: Архітектура MCP повністю враховує безпеку даних та контроль дозволів. Всі сервери MCP зазвичай вимагають авторизації користувача (наприклад, приклад Gmail вище для отримання токена через OAuth) при доступі до конфіденційних даних. У новій версії специфікації MCP в рамках протоколу був введений стандартний процес аутентифікації на основі OAuth 2.1 для забезпечення належної автентифікації та авторизації зв'язку між клієнтами та серверами. Крім того, для певних операцій з високими ставками MCP рекомендує зберегти механізм модерації «людина в циклі» — тобто дати користувачеві можливість підтвердити або відхилити, коли ШІ намагається виконати критично важливу дію. Ці концепції дизайну показують, що команда MCP надає великого значення безпеці та хоче розширити можливості штучного інтелекту, уникаючи введення занадто великої кількості нових точок ризику.
Початкова реакція академічної спільноти та розробників
Коли MCP вийшов, це відразу викликало бурхливу дискусію в технологічному співтоваристві і спільноті розробників. Індустрія в цілому очікує і підтримує цей відкритий стандарт.
Наприклад, генеральний директор OpenAI Сем Альтман у своїй публікації в березні 2025 року оголосив, що OpenAI додасть підтримку стандарту Anthropic MCP у своїх продуктах. Це означає, що популярний помічник ChatGPT у майбутньому також зможе підключатися до різних джерел даних через MCP, що демонструє тенденцію до співпраці двох великих AI лабораторій у просуванні спільного стандарту. Він зазначив: «Усім дуже подобається MCP, ми раді додати підтримку цього стандарту у всі наші продукти».
Насправді, OpenAI інтегрувала MC в свій набір для розробки агентів і планує незабаром забезпечити підтримку в настільному застосунку ChatGPT та API відповідей. Така заява розглядається як важлива віхи в екосистемі MC.
Не тільки провідні компанії стурбовані, але й спільнота розробників з ентузіазмом відгукнулася на MCP. На технологічному форумі Hacker News тема за короткий проміжок часу зібрала сотні коментарів. Багато розробників розглядають MCP як «нарешті з'являється стандартизований інтерфейс плагіна LLM tool», вважаючи, що він не привносить в себе нових функцій, але завдяки уніфікованому інтерфейсу, як очікується, значно скоротить роботу з винаходу велосипеда. Деякі користувачі мережі яскраво резюмували: «Коротше кажучи, MCP намагається використовувати старий механізм виклику інструментів/функцій, щоб підключити стандартизований універсальний інтерфейс плагіна для LLM». Йдеться не про впровадження нових можливостей, а про розв'язання проблеми інтеграції Н×М, щоб можна було розробити і використовувати більше інструментів». Ця точка зору вказує на основну цінність MCP: стандартизація, а не функціональні інновації, але сама стандартизація має величезний поштовх для екосистеми.
При цьому деякі розробники висловлювали питання та пропозиції ще на ранньому етапі. Наприклад, деякі люди скаржаться, що визначення терміну «контекстуальний (context)» в офіційних документах недостатньо чітке, і хотілося б побачити більше практичних прикладів, щоб зрозуміти, на що здатна МКП. Інженери Anthropic також позитивно відреагували під час обговорення, пояснивши: «Суть MCP полягає в тому, щоб привнести те, що вас цікавить, у будь-яку програму LLM з клієнтом MCP. Ви можете надати структуру бази даних моделі як ресурс (щоб до неї можна було отримати доступ у будь-який момент розмови), або ви можете надати інструмент для запиту бази даних. Це дозволяє моделі самостійно вирішувати, коли використовувати інструмент для відповідей на запитання». Завдяки цьому поясненню багато розробників краще розуміють корисність MCP. Загалом, спільнота з обережним оптимізмом дивиться на MCP, вважаючи, що він має потенціал стати спільним знаменником галузі, хоча потрібен час, щоб побачити зрілість і реальні переваги.
Варто зазначити, що MCP незабаром після запуску привабила групу ранніх adopters. Наприклад, платіжна компанія Block (раніше відома як Square) та мультимедійна платформа Apollo вже інтегрували MCP у свої внутрішні системи; розробники інструментів, такі як Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph, також оголосили про співпрацю з MCP для покращення AI функціоналу своїх платформ.
Технічний директор Block навіть публічно похвалив: «Відкриті технології, такі як MCP, схожі на побудову мосту від штучного інтелекту до реальних додатків, роблячи інновації більш відкритими, прозорими та заснованими на співпраці». Видно, що індустрія, від стартапів до великих підприємств, виявила сильний інтерес до MCP, а міждоменне співробітництво поступово сформувало тренд. Майк Крігер, спеціаліст з антропічних продуктів, також привітав OpenAI у дописі спільноти, розповівши, що «MCP — це процвітаючий відкритий стандарт із тисячами інтеграцій, а екосистема продовжує зростати». Ці позитивні відгуки свідчать про те, що MCP досягла значного ступеня визнання на ранніх стадіях свого запуску.
Чотири виклики та обмеження, з якими може стикнутися MCP
Хоча перспективи MCP виглядають обнадійливими, все ж існують деякі виклики та обмеження, які потрібно подолати в процесі просування та застосування:
Поширення та сумісність між моделями: для максимальної цінності MCP необхідно, щоб більше AI моделей та додатків підтримували цей стандарт. Наразі серії Anthropic Claude та деякі продукти OpenAI вже висловили підтримку, Microsoft також оголосила про випуск відповідної інтеграції для MCP (наприклад, надання серверів MCP, які дозволяють AI використовувати браузер). Однак, чи буде повністю дотримуватися цього стандарту іншими основними гравцями, такими як Google, Meta та різними відкритими моделями, ще слід спостерігати. Якщо в майбутньому стандарти розійдуться (наприклад, якщо кожен буде просувати свої власні протоколи), то початкова мета відкритих стандартів буде важко реалізувати повністю. Тому поширення MCP потребує формування консенсусу в галузі, і, можливо, знадобиться участь стандартних організацій для координації, щоб забезпечити справжню сумісність між різними моделями.
Складність впровадження та розгортання: Для розробників, хоча MCP усуває проблеми з написанням кількох наборів інтеграційних програм, початкова реалізація все одно вимагає часу на навчання та розробку. Написання MCP-сервера передбачає розуміння зв'язку JSON-RPC, примітивних концепцій та взаємодії з цільовими сервісами. Деякі малі та середні команди можуть деякий час не мати ресурсів для самостійного розвитку. Однак хороша новина полягає в тому, що Anthropic вже надає SDK і зразки коду, такі як Python і TypeScript, щоб полегшити розробникам швидкий початок роботи. Спільнота також продовжує випускати готові конектори MCP, що охоплюють такі поширені інструменти, як Google Drive, Slack, GitHub тощо. Існують навіть хмарні сервіси (наприклад, Cloudflare), які пропонують розгортання MCP-серверів в один клік, спрощуючи процес налаштування MCP на віддалених серверах. Таким чином, у міру дозрівання інструментарію, очікується, що поріг впровадження MCP буде поступово знижуватися. Однак у поточному перехідному періоді підприємствам все ще потрібно зважувати витрати на розробку, сумісність систем та інші фактори при впровадженні ПЦП.
Безпека та контроль дозволів: надання моделям штучного інтелекту свободи називати зовнішні дані та операційні інструменти пов'язане з новими ризиками безпеки. По-перше, це безпека облікових даних доступу: сервери MCP зазвичай повинні зберігати облікові дані для різних служб (наприклад, токенів OAuth) для виконання операцій від імені користувачів. Якщо ці облікові дані будуть викрадені недобросовісними людьми, зловмисник може налаштувати власний сервер MCP, щоб видавати себе за користувача, а потім отримати доступ до всіх даних користувача, таких як читання всіх електронних листів, надсилання повідомлень і пакетна крадіжка конфіденційної інформації. Оскільки ця атака використовує законний канал API, вона може навіть обійти традиційні сповіщення про віддалений вхід без виявлення. По-друге, це захист самого сервера MCP: як посередник, який агрегує кілька службових ключів, як тільки сервер MCP буде скомпрометовано, зловмисник може отримати доступ до всіх підключених служб з неймовірними наслідками. Це було описано як «крадіжка ключів до цілого королівства одним клацанням миші», особливо в корпоративному середовищі, де одна точка відмови може дозволити зловмисникам проникнути прямо в кілька внутрішніх систем. Також з'явилася нова загроза оперативних ін'єкційних атак: зловмисники можуть обманом змусити ШІ ненавмисно виконати шкідливі дії, приховуючи спеціальні інструкції у файлах або повідомленнях. Наприклад, здавалося б, звичайний електронний лист містить приховану команду, і коли помічник зі штучним інтелектом читає вміст електронного листа, спрацьовує імплантована прихована команда, що дозволяє ШІ виконувати несанкціоновані дії через MCP (наприклад, таємно передавати конфіденційні документи). Оскільки користувачі часто не знають про існування таких загадкових інструкцій, традиційна межа безпеки між «читанням контенту» та «виконанням дій» тут розмита, що створює потенційні ризики. Нарешті, широкий спектр дозволів також викликає занепокоєння: щоб зробити ШІ гнучким для виконання різноманітних завдань, сервери MCP часто запитують широку авторизацію (наприклад, дискрецію читання-запису над повідомленнями, а не лише запитами). У поєднанні з тим фактом, що MCP централізовано керує відвідуваннями багатьох служб, у разі витоку даних зловмисники можуть перехресно аналізувати дані з кількох джерел для більш повної конфіденційності користувачів, або навіть законні оператори MCP можуть зловживати міжсервісними даними для створення повного профілю користувача. Загалом, MCP приносить зручність, змінюючи оригінальну модель безпеки, вимагаючи від розробників і користувачів більшої обізнаності про ризики. У процесі просування MCP важливим питанням буде те, як розробити надійні найкращі практики безпеки (такі як більш детальний контроль дозволів, посилений захист облікових даних, механізм нагляду за поведінкою ШІ тощо).
Еволюція специфікацій та управління: Як новий стандарт, деталі специфікацій MCP можуть бути скориговані та оновлені як зворотний зв'язок із реальними програмами. Фактично, Anthropic випустила оновлену версію специфікації MCP у березні 2025 року, представивши такі вдосконалення, як вищезгадана автентифікація за стандартом OAuth, миттєвий двосторонній зв'язок, пакетні запити тощо для підвищення безпеки та сумісності. У майбутньому нові функціональні модулі можуть розширюватися в міру приєднання більшої кількості учасників. Те, як координувати еволюцію норм у відкритій спільноті, також є викликом: повинні існувати чіткі механізми управління, які б визначали напрямок стандартів, підтримували зворотну сумісність і відповідали новим вимогам. Крім того, підприємства також повинні звертати увагу на узгодженість версій при прийнятті MCP, щоб гарантувати, що клієнт і сервер дотримуються однієї версії протоколу, інакше може виникнути поганий зв'язок. Однак еволюція таких стандартизованих протоколів може відноситися до історії розвитку інтернет-стандартів і поступово вдосконалюватися відповідно до консенсусу спільноти. У міру того, як MCP дозрівають, у нас з'являється можливість побачити спеціальні робочі групи або організації зі стандартизації, які керують їх довгостроковим обслуговуванням, гарантуючи, що цей відкритий стандарт завжди служить загальному благу всієї екосистеми штучного інтелекту.
Перспективи майбутнього MCP та його застосування
З оглядом на майбутнє, Model Context Protocol (MCP) може відігравати ключову базову роль у застосуваннях штучного інтелекту, вносячи багатогранний вплив:
Багато моделей співпраця та модульний ШІ: З поширенням MCP ми, можливо, побачимо більш плавну співпрацю між різними AI моделями. Завдяки MCP, один AI помічник може зручно використовувати послуги, надані іншою AI системою. Наприклад, текстова розмовна модель може через MCP викликати можливості моделі розпізнавання зображень (просто обернувши останню в MCP інструмент), реалізуючи переваги між моделями. Майбутні AI застосування, можливо, більше не будуть покладатися на одну модель, а будуть складатися з кількох AI агентів з різними спеціалізаціями, які співпрацюють через стандартизовані протоколи. Це трохи схоже на архітектуру мікросервісів у програмній інженерії: кожна служба (модель) виконує свою роль, спілкуючись і співпрацюючи через стандартні інтерфейси, утворюючи більш потужну цілісність.
Процвітаюча екосистема інструментів: MCP створила загальний «слот» для інструментів штучного інтелекту, який, як очікується, породить процвітаючу екосистему сторонніх інструментів. Спільнота розробників вже почала вносити різні конектори MCP, і як тільки з'являться нові цифрові сервіси, хтось незабаром може розробити відповідний модуль MCP. У майбутньому користувачам, які хочуть, щоб помічники зі штучним інтелектом підтримували нову функцію, може знадобитися лише завантажити або ввімкнути готовий плагін MCP, не чекаючи офіційної підтримки розробки від постачальника штучного інтелекту. Ця екологічна модель трохи схожа на App Store для смартфонів, за винятком того, що «додаток» тут є інструментом або джерелом даних для використання ШІ. Для підприємств вони також можуть створити власну внутрішню бібліотеку інструментів MCP для додатків штучного інтелекту, які будуть спільними для різних відділів, і поступово сформувати екосистему штучного інтелекту на рівні організації. У довгостроковій перспективі, завдяки інвестиціям великої кількості розробників, багатство екосистеми MCP значно покращить межі застосування помічників ШІ, дозволяючи по-справжньому інтегрувати ШІ в більш різноманітні бізнес-сценарії та повсякденне життя.
Нові форми співпраці зі стандартизації: Історія говорить нам, що єдині стандарти часто призводять до вибухових інновацій – так само, як Інтернет пов'язаний такими протоколами, як TCP/IP, HTTP тощо. Як один із ключових протоколів в епоху штучного інтелекту, MCP має потенціал для сприяння співпраці та спільності в галузі у зв'язку з інструментами штучного інтелекту. Примітно, що Anthropic використовує спільний підхід з відкритим вихідним кодом для просування MCP і заохочує розробників працювати разом над покращенням протоколу. У майбутньому ми можемо побачити, як більше компаній та науково-дослідних установ братимуть участь у розробці стандартів MCP, щоб зробити їх ще кращими. У той же час стандартизація знижує бар'єр входу для стартап-команд на ринок інструментів штучного інтелекту: стартапи можуть зосередитися на створенні креативних інструментів, оскільки за допомогою MCP їхні продукти можуть природним чином використовуватися різними помічниками ШІ, а не адаптуватися до кількох платформ. Це ще більше прискорить розквіт інструментів штучного інтелекту, створивши доброчесне коло.
Різкий стрибок у можливостях AI помічників: Загалом, те, що приносить MCP, стане оновленням можливостей AI помічників. Завдяки «підключай і працюй» контекстному протоколу, майбутні AI помічники зможуть отримати доступ до всіх цифрових ресурсів, які вже мають користувачі, від особистих пристроїв до хмарних сервісів, від офісного програмного забезпечення до інструментів розробки. Це означає, що AI зможе глибше розуміти поточну ситуацію користувача, наявні дані, що дозволить давати більш доречну допомогу. Наприклад, помічник з бізнес-аналізу може одночасно підключатися до фінансових систем, календарів та електронної пошти, об'єднуючи інформацію, щоб проактивно нагадувати вам про важливі зміни; або ж AI для програмування розробників, окрім розуміння кодових баз, також зможе інтегруватися з інструментами управління проектами та записами обговорень, справді ставши розумним партнером, що розуміє весь контекст розробки. Багатофункціональні AI помічники більше не будуть просто відповідати на запитання в чаті, а зможуть виконувати складні завдання, з'єднувати різні сервіси, стаючи невід'ємною частиною нашої роботи та життя.
Загалом, Model Context Protocol (MCP), новий відкритий стандарт, долає розрив між моделями штучного інтелекту та зовнішнім світом. Це дозволяє нам побачити тенденцію: AI-помічники перейдуть від бункерів до екосистеми мережевої співпраці. Звичайно, впровадження нових технологій ніколи не буває одноразовим провалом, МКП ще потрібен час, щоб перевірити свою стабільність і безпеку, а всім сторонам необхідно спільно працювати над розробкою кращих практик. Однак безсумнівним є те, що стандартизація та співпраця є одним із неминучих напрямків розвитку ШІ. У найближчому майбутньому, коли ми будемо використовувати помічників зі штучним інтелектом для складних завдань, ми можемо рідко помічати існування MCP — так само, як нам не потрібно розуміти, як працює HTTP, коли ми виходимо в Інтернет сьогодні. Але саме такі домовленості, приховані за лаштунками, формують і підтримують процвітання всієї екології. Філософія, представлена MCP, підштовхне ШІ до більш тісної інтеграції в цифрове життя людини, відкривши нову главу в додатках штучного інтелекту.
Ця стаття USB-C інтерфейсу світу AI: що таке Model Context Protocol (MCP)? Інтерпретація загального контекстного протоколу для AI асистентів вперше з'явилася в Chain News ABMedia.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
USB-C інтерфейс AI світу: що таке Model Context Protocol (MCP)? Інтерпретація універсального контекстного протоколу AI помічника
Штучні інтелекти (AI) стають все розумнішими, але чи замислювались ви над тим, чому вони не можуть безпосередньо читати ваші документи, переглядати вашу електронну пошту або відвідувати корпоративні бази даних, щоб надати більш релевантні відповіді на ваші запити? Причина полягає в тому, що сучасні моделі AI часто обмежені платформами, на яких вони працюють, і не можуть зручно підключатись до різних джерел даних або інструментів. Протокол контексту моделі (MCP) був розроблений саме для вирішення цієї проблеми як новий відкритий стандарт.
Простими словами, MCP - це «універсальний інтерфейс», створений для AI асистентів, який дозволяє різним AI моделям безпечно і двосторонньо підключатися до необхідної зовнішньої інформації та послуг. Далі ми в доступній формі розглянемо визначення, функції та концепцію дизайну MCP, а також через метафори та приклади пояснимо, як він працює. Крім того, ми поділимося первинними реакціями академічної спільноти та розробників на MCP, обговоримо виклики та обмеження, з якими стикається MCP, а також розглянемо потенціал та роль MCP у майбутніх застосуваннях штучного інтелекту.
Походження та цілі MCP: побудова інформаційного мосту для ШІ
З поширенням використання AI-асистентів всі сфери вкладали великі ресурси в покращення можливостей моделей, але розрив між моделями та даними став великою перешкодою.
Наразі, щоразу, коли ми хочемо, щоб ШІ навчився новим джерелам даних (наприклад, нові бази даних, хмарні документи, корпоративні внутрішні системи), зазвичай потрібно створювати індивідуальні інтеграційні рішення для кожної платформи ШІ та кожного інструменту.
Не лише розробка є складною та важкою для обслуговування, але й це призводить до так званої «проблеми інтеграції M×N»: якщо є M різних моделей та N різних інструментів, теоретично потрібно M×N незалежних інтеграцій, що майже неможливо розширити відповідно до вимог. Цей фрагментований підхід наче повертає нас до епохи, коли комп'ютери ще не були стандартизовані, і кожного разу з новим обладнанням потрібно було встановлювати спеціалізовані драйвери та інтерфейси, що вкрай незручно.
Мета MCP полягає в тому, щоб зламати ці бар'єри та надати універсальний і відкритий стандарт для з'єднання AI-систем з різними джерелами даних. Компанія Anthropic запустила MCP у листопаді 2024 року, сподіваючись, що розробникам більше не потрібно буде розробляти «вилки» для кожного джерела даних, а натомість використовувати один стандартний протокол для спілкування всієї інформації.
Дехто образно порівнює це з «USB-C інтерфейсом» у світі ШІ: як USB-C стандартизує підключення пристроїв, так MCP також надасть AI моделям єдину «мову» для доступу до зовнішніх даних і інструментів. Завдяки цьому спільному інтерфейсу, найсучасніші AI моделі зможуть подолати обмеження інформаційних островів, отримуючи необхідну контекстну інформацію для генерації більш релевантних і корисних відповідей.
Як працює MCP? Загальний "перекладач" інструментів та даних
Щоб знизити технічний поріг, MCP використовує інтуїтивно зрозумілу архітектуру Client-Server (клієнт-сервер).
MCP можна уявити як «перекладача», який координує: з одного боку – AI додатки (Client, клієнт), такі як чат-боти, розумні редактори або будь-яке програмне забезпечення, яке потребує допомоги AI; з іншого боку – дані або послуги (Server, сервер), такі як бази даних компанії, хмарні диски, електронна пошта або будь-які інші зовнішні інструменти.
Розробники можуть написати сервер MCP (легка програма) для певного джерела даних, щоб він міг надавати ці дані або функціональність у стандартному форматі; водночас вбудований клієнт MCP в AI-додатку може спілкуватися з сервером згідно з протоколом.
Геніальність цього дизайну полягає в тому, що сам AI-модель не потребує безпосереднього виклику різних API чи баз даних. Вона лише повинна через клієнт MCP надіслати запит, а сервер MCP виступає посередником, перекладаючи «наміри» AI в конкретні операції відповідних сервісів, які виконуються, а потім результати повертаються AI. Весь процес для користувачів є дуже природним: їм потрібно лише віддавати команди AI-асистенту повсякденною мовою, а всі інші деталі комунікації забезпечуються MCP за лаштунками.
Наведемо конкретний приклад: припустимо, ви хочете, щоб AI асистент допоміг вам обробляти електронні листи Gmail. По-перше, ви можете встановити сервер MCP для Gmail і через стандартний процес авторизації OAuth дозволити цьому серверу отримати доступ до вашого облікового запису Gmail.
Пізніше, розмовляючи з помічником зі штучного інтелекту, ви можете запитати: «Допоможіть мені перевірити, які непрочитані електронні листи надіслав мені мій бос про квартальний звіт?». Коли модель штучного інтелекту отримує це речення, вона розпізнає, що це завдання запиту електронної пошти, і використовує протокол MCP для здійснення пошукового запиту на сервер Gmail. Сервер MCP використовує раніше збережені облікові дані для авторизації для пошуку електронних листів від вашого імені в API Gmail і повертає результати штучному інтелекту. Потім штучний інтелект зіставляє інформацію та відповідає на резюме знайдених електронних листів природною мовою. Аналогічно, якщо ви продовжите і скажете: «Будь ласка, видаліть усі маркетингові електронні листи за минулий тиждень», штучний інтелект надішле інструкції серверу через MCP для видалення електронних листів.
Протягом усього процесу вам не потрібно безпосередньо відкривати Gmail, ви можете виконати завдання з перегляду та видалення електронних листів, спілкуючись з AI. Це саме те, що приносить потужний досвід MCP: AI помічник безпосередньо підключає повсякденні операції через «контекстний міст».
Варто згадати, що MCP підтримує двосторонню взаємодію, ШІ може не тільки «зчитувати» зовнішні дані, а й виконувати зовнішні дії за допомогою інструментів (наприклад, додавання подій календаря, надсилання електронних листів тощо). Це схоже на те, як штучний інтелект отримує не лише «книгу» даних, а й набір корисних «наборів інструментів». За допомогою MCP штучний інтелект може автономно в потрібний момент прийняти рішення про використання інструменту для виконання завдання, наприклад, автоматично викликати інструмент запиту до бази даних, щоб отримати дані під час відповіді на запитання програми. Таке гнучке обслуговування контексту дозволяє штучному інтелекту перемикатися між різними інструментами та наборами даних, зберігаючи при цьому контекст, підвищуючи ефективність у вирішенні складних завдань.
Чотири основні характеристики MCP
Причиною, чому MCP привертає увагу, є те, що він інтегрує кілька концепцій дизайну, таких як відкритість, стандартизація та модульність, що робить взаємодію штучного інтелекту з зовнішнім світом ще більш просунутою. Ось кілька важливих характеристик MCP:
Відкритий стандарт: MCP є протоколом, опублікованим у відкритому вихідному коді. Будь-хто може переглянути деталі його специфікацій і реалізувати їх. Ця відкритість означає, що він не належить жодному окремому постачальнику, зменшуючи ризик прив'язки до конкретної платформи. Розробники можуть сміливо інвестувати ресурси в MCP, оскільки, після його прийняття, навіть при переході на інших постачальників послуг ШІ чи моделей, нові моделі можуть використовувати той же інтерфейс MCP. Іншими словами, MCP посилює сумісність між моделями різних брендів, уникаючи прив'язки постачальників і забезпечуючи більшу гнучкість.
Одна розробка, кілька додатків: У минулому плагіни або інтеграції, створені розробниками для однієї моделі ШІ, не могли бути безпосередньо застосовані до іншої моделі; Але за допомогою MCP один і той самий з'єднувач даних може бути повторно використаний кількома інструментами штучного інтелекту. Наприклад, вам не потрібно писати інтегратор для ChatGPT від OpenAI та Claude від Anthropic, щоб підключитися до Google Диска, просто надайте MCP-сумісний «сервер Google Drive», який може використовуватися обома. Це не тільки економить витрати на розробку та обслуговування, але й робить екосистему інструментів штучного інтелекту більш процвітаючою: спільнота може ділитися різними модулями інтеграції MCP, а нові моделі можуть безпосередньо використовувати багаті інструменти, які вони вже мають, коли вони запрацюють.
Контекст та інструменти: MCP, званий Model Context Protocol, насправді охоплює різноманітні форми надання інформації за допомогою штучного інтелекту. Згідно зі специфікацією, сервер MCP може надавати три типи «примітивних (primitive)» для використання ШІ: один — «Prompt» (підказка), який можна розуміти як попередньо встановлену інструкцію або шаблон для керівництва або обмеження поведінки ШІ; Другий – «Ресурс», який відноситься до структурованих даних, таких як вміст файлів, таблиці даних тощо, які можна безпосередньо використовувати як контекст введення ШІ; Нарешті, є «Інструмент», який є функцією або дією, яку можна виконати, наприклад, запит до бази даних і надсилання електронних листів, як зазначено вище. Аналогічно на стороні ШІ-клієнта визначаються два примітиви: «корінь» і «вибірка». Root надає точку входу сервера у файлову систему клієнта (наприклад, дозволяючи серверу читати та записувати в локальні файли користувача), тоді як Sampling дозволяє серверу запитувати додаткову генерацію тексту від ШІ для розширеної поведінки «самозациклення моделі». Хоча ці технічні деталі не вимагають від пересічного користувача копання, цей дизайн демонструє модульне мислення MCP: розділення елементів, необхідних штучному інтелекту для взаємодії із зовнішнім світом, на різні типи для майбутнього розширення та оптимізації. Наприклад, команда Anthropic виявила, що поділ традиційної концепції «використання інструментів» на такі типи, як підказка та ресурс, допомагає ШІ чітко розрізняти різні наміри та ефективніше використовувати контекстну інформацію.
Міркування безпеки та авторизації: Архітектура MCP повністю враховує безпеку даних та контроль дозволів. Всі сервери MCP зазвичай вимагають авторизації користувача (наприклад, приклад Gmail вище для отримання токена через OAuth) при доступі до конфіденційних даних. У новій версії специфікації MCP в рамках протоколу був введений стандартний процес аутентифікації на основі OAuth 2.1 для забезпечення належної автентифікації та авторизації зв'язку між клієнтами та серверами. Крім того, для певних операцій з високими ставками MCP рекомендує зберегти механізм модерації «людина в циклі» — тобто дати користувачеві можливість підтвердити або відхилити, коли ШІ намагається виконати критично важливу дію. Ці концепції дизайну показують, що команда MCP надає великого значення безпеці та хоче розширити можливості штучного інтелекту, уникаючи введення занадто великої кількості нових точок ризику.
Початкова реакція академічної спільноти та розробників
Коли MCP вийшов, це відразу викликало бурхливу дискусію в технологічному співтоваристві і спільноті розробників. Індустрія в цілому очікує і підтримує цей відкритий стандарт.
Наприклад, генеральний директор OpenAI Сем Альтман у своїй публікації в березні 2025 року оголосив, що OpenAI додасть підтримку стандарту Anthropic MCP у своїх продуктах. Це означає, що популярний помічник ChatGPT у майбутньому також зможе підключатися до різних джерел даних через MCP, що демонструє тенденцію до співпраці двох великих AI лабораторій у просуванні спільного стандарту. Він зазначив: «Усім дуже подобається MCP, ми раді додати підтримку цього стандарту у всі наші продукти».
Насправді, OpenAI інтегрувала MC в свій набір для розробки агентів і планує незабаром забезпечити підтримку в настільному застосунку ChatGPT та API відповідей. Така заява розглядається як важлива віхи в екосистемі MC.
Не тільки провідні компанії стурбовані, але й спільнота розробників з ентузіазмом відгукнулася на MCP. На технологічному форумі Hacker News тема за короткий проміжок часу зібрала сотні коментарів. Багато розробників розглядають MCP як «нарешті з'являється стандартизований інтерфейс плагіна LLM tool», вважаючи, що він не привносить в себе нових функцій, але завдяки уніфікованому інтерфейсу, як очікується, значно скоротить роботу з винаходу велосипеда. Деякі користувачі мережі яскраво резюмували: «Коротше кажучи, MCP намагається використовувати старий механізм виклику інструментів/функцій, щоб підключити стандартизований універсальний інтерфейс плагіна для LLM». Йдеться не про впровадження нових можливостей, а про розв'язання проблеми інтеграції Н×М, щоб можна було розробити і використовувати більше інструментів». Ця точка зору вказує на основну цінність MCP: стандартизація, а не функціональні інновації, але сама стандартизація має величезний поштовх для екосистеми.
При цьому деякі розробники висловлювали питання та пропозиції ще на ранньому етапі. Наприклад, деякі люди скаржаться, що визначення терміну «контекстуальний (context)» в офіційних документах недостатньо чітке, і хотілося б побачити більше практичних прикладів, щоб зрозуміти, на що здатна МКП. Інженери Anthropic також позитивно відреагували під час обговорення, пояснивши: «Суть MCP полягає в тому, щоб привнести те, що вас цікавить, у будь-яку програму LLM з клієнтом MCP. Ви можете надати структуру бази даних моделі як ресурс (щоб до неї можна було отримати доступ у будь-який момент розмови), або ви можете надати інструмент для запиту бази даних. Це дозволяє моделі самостійно вирішувати, коли використовувати інструмент для відповідей на запитання». Завдяки цьому поясненню багато розробників краще розуміють корисність MCP. Загалом, спільнота з обережним оптимізмом дивиться на MCP, вважаючи, що він має потенціал стати спільним знаменником галузі, хоча потрібен час, щоб побачити зрілість і реальні переваги.
Варто зазначити, що MCP незабаром після запуску привабила групу ранніх adopters. Наприклад, платіжна компанія Block (раніше відома як Square) та мультимедійна платформа Apollo вже інтегрували MCP у свої внутрішні системи; розробники інструментів, такі як Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph, також оголосили про співпрацю з MCP для покращення AI функціоналу своїх платформ.
Технічний директор Block навіть публічно похвалив: «Відкриті технології, такі як MCP, схожі на побудову мосту від штучного інтелекту до реальних додатків, роблячи інновації більш відкритими, прозорими та заснованими на співпраці». Видно, що індустрія, від стартапів до великих підприємств, виявила сильний інтерес до MCP, а міждоменне співробітництво поступово сформувало тренд. Майк Крігер, спеціаліст з антропічних продуктів, також привітав OpenAI у дописі спільноти, розповівши, що «MCP — це процвітаючий відкритий стандарт із тисячами інтеграцій, а екосистема продовжує зростати». Ці позитивні відгуки свідчать про те, що MCP досягла значного ступеня визнання на ранніх стадіях свого запуску.
Чотири виклики та обмеження, з якими може стикнутися MCP
Хоча перспективи MCP виглядають обнадійливими, все ж існують деякі виклики та обмеження, які потрібно подолати в процесі просування та застосування:
Поширення та сумісність між моделями: для максимальної цінності MCP необхідно, щоб більше AI моделей та додатків підтримували цей стандарт. Наразі серії Anthropic Claude та деякі продукти OpenAI вже висловили підтримку, Microsoft також оголосила про випуск відповідної інтеграції для MCP (наприклад, надання серверів MCP, які дозволяють AI використовувати браузер). Однак, чи буде повністю дотримуватися цього стандарту іншими основними гравцями, такими як Google, Meta та різними відкритими моделями, ще слід спостерігати. Якщо в майбутньому стандарти розійдуться (наприклад, якщо кожен буде просувати свої власні протоколи), то початкова мета відкритих стандартів буде важко реалізувати повністю. Тому поширення MCP потребує формування консенсусу в галузі, і, можливо, знадобиться участь стандартних організацій для координації, щоб забезпечити справжню сумісність між різними моделями.
Складність впровадження та розгортання: Для розробників, хоча MCP усуває проблеми з написанням кількох наборів інтеграційних програм, початкова реалізація все одно вимагає часу на навчання та розробку. Написання MCP-сервера передбачає розуміння зв'язку JSON-RPC, примітивних концепцій та взаємодії з цільовими сервісами. Деякі малі та середні команди можуть деякий час не мати ресурсів для самостійного розвитку. Однак хороша новина полягає в тому, що Anthropic вже надає SDK і зразки коду, такі як Python і TypeScript, щоб полегшити розробникам швидкий початок роботи. Спільнота також продовжує випускати готові конектори MCP, що охоплюють такі поширені інструменти, як Google Drive, Slack, GitHub тощо. Існують навіть хмарні сервіси (наприклад, Cloudflare), які пропонують розгортання MCP-серверів в один клік, спрощуючи процес налаштування MCP на віддалених серверах. Таким чином, у міру дозрівання інструментарію, очікується, що поріг впровадження MCP буде поступово знижуватися. Однак у поточному перехідному періоді підприємствам все ще потрібно зважувати витрати на розробку, сумісність систем та інші фактори при впровадженні ПЦП.
Безпека та контроль дозволів: надання моделям штучного інтелекту свободи називати зовнішні дані та операційні інструменти пов'язане з новими ризиками безпеки. По-перше, це безпека облікових даних доступу: сервери MCP зазвичай повинні зберігати облікові дані для різних служб (наприклад, токенів OAuth) для виконання операцій від імені користувачів. Якщо ці облікові дані будуть викрадені недобросовісними людьми, зловмисник може налаштувати власний сервер MCP, щоб видавати себе за користувача, а потім отримати доступ до всіх даних користувача, таких як читання всіх електронних листів, надсилання повідомлень і пакетна крадіжка конфіденційної інформації. Оскільки ця атака використовує законний канал API, вона може навіть обійти традиційні сповіщення про віддалений вхід без виявлення. По-друге, це захист самого сервера MCP: як посередник, який агрегує кілька службових ключів, як тільки сервер MCP буде скомпрометовано, зловмисник може отримати доступ до всіх підключених служб з неймовірними наслідками. Це було описано як «крадіжка ключів до цілого королівства одним клацанням миші», особливо в корпоративному середовищі, де одна точка відмови може дозволити зловмисникам проникнути прямо в кілька внутрішніх систем. Також з'явилася нова загроза оперативних ін'єкційних атак: зловмисники можуть обманом змусити ШІ ненавмисно виконати шкідливі дії, приховуючи спеціальні інструкції у файлах або повідомленнях. Наприклад, здавалося б, звичайний електронний лист містить приховану команду, і коли помічник зі штучним інтелектом читає вміст електронного листа, спрацьовує імплантована прихована команда, що дозволяє ШІ виконувати несанкціоновані дії через MCP (наприклад, таємно передавати конфіденційні документи). Оскільки користувачі часто не знають про існування таких загадкових інструкцій, традиційна межа безпеки між «читанням контенту» та «виконанням дій» тут розмита, що створює потенційні ризики. Нарешті, широкий спектр дозволів також викликає занепокоєння: щоб зробити ШІ гнучким для виконання різноманітних завдань, сервери MCP часто запитують широку авторизацію (наприклад, дискрецію читання-запису над повідомленнями, а не лише запитами). У поєднанні з тим фактом, що MCP централізовано керує відвідуваннями багатьох служб, у разі витоку даних зловмисники можуть перехресно аналізувати дані з кількох джерел для більш повної конфіденційності користувачів, або навіть законні оператори MCP можуть зловживати міжсервісними даними для створення повного профілю користувача. Загалом, MCP приносить зручність, змінюючи оригінальну модель безпеки, вимагаючи від розробників і користувачів більшої обізнаності про ризики. У процесі просування MCP важливим питанням буде те, як розробити надійні найкращі практики безпеки (такі як більш детальний контроль дозволів, посилений захист облікових даних, механізм нагляду за поведінкою ШІ тощо).
Еволюція специфікацій та управління: Як новий стандарт, деталі специфікацій MCP можуть бути скориговані та оновлені як зворотний зв'язок із реальними програмами. Фактично, Anthropic випустила оновлену версію специфікації MCP у березні 2025 року, представивши такі вдосконалення, як вищезгадана автентифікація за стандартом OAuth, миттєвий двосторонній зв'язок, пакетні запити тощо для підвищення безпеки та сумісності. У майбутньому нові функціональні модулі можуть розширюватися в міру приєднання більшої кількості учасників. Те, як координувати еволюцію норм у відкритій спільноті, також є викликом: повинні існувати чіткі механізми управління, які б визначали напрямок стандартів, підтримували зворотну сумісність і відповідали новим вимогам. Крім того, підприємства також повинні звертати увагу на узгодженість версій при прийнятті MCP, щоб гарантувати, що клієнт і сервер дотримуються однієї версії протоколу, інакше може виникнути поганий зв'язок. Однак еволюція таких стандартизованих протоколів може відноситися до історії розвитку інтернет-стандартів і поступово вдосконалюватися відповідно до консенсусу спільноти. У міру того, як MCP дозрівають, у нас з'являється можливість побачити спеціальні робочі групи або організації зі стандартизації, які керують їх довгостроковим обслуговуванням, гарантуючи, що цей відкритий стандарт завжди служить загальному благу всієї екосистеми штучного інтелекту.
Перспективи майбутнього MCP та його застосування
З оглядом на майбутнє, Model Context Protocol (MCP) може відігравати ключову базову роль у застосуваннях штучного інтелекту, вносячи багатогранний вплив:
Багато моделей співпраця та модульний ШІ: З поширенням MCP ми, можливо, побачимо більш плавну співпрацю між різними AI моделями. Завдяки MCP, один AI помічник може зручно використовувати послуги, надані іншою AI системою. Наприклад, текстова розмовна модель може через MCP викликати можливості моделі розпізнавання зображень (просто обернувши останню в MCP інструмент), реалізуючи переваги між моделями. Майбутні AI застосування, можливо, більше не будуть покладатися на одну модель, а будуть складатися з кількох AI агентів з різними спеціалізаціями, які співпрацюють через стандартизовані протоколи. Це трохи схоже на архітектуру мікросервісів у програмній інженерії: кожна служба (модель) виконує свою роль, спілкуючись і співпрацюючи через стандартні інтерфейси, утворюючи більш потужну цілісність.
Процвітаюча екосистема інструментів: MCP створила загальний «слот» для інструментів штучного інтелекту, який, як очікується, породить процвітаючу екосистему сторонніх інструментів. Спільнота розробників вже почала вносити різні конектори MCP, і як тільки з'являться нові цифрові сервіси, хтось незабаром може розробити відповідний модуль MCP. У майбутньому користувачам, які хочуть, щоб помічники зі штучним інтелектом підтримували нову функцію, може знадобитися лише завантажити або ввімкнути готовий плагін MCP, не чекаючи офіційної підтримки розробки від постачальника штучного інтелекту. Ця екологічна модель трохи схожа на App Store для смартфонів, за винятком того, що «додаток» тут є інструментом або джерелом даних для використання ШІ. Для підприємств вони також можуть створити власну внутрішню бібліотеку інструментів MCP для додатків штучного інтелекту, які будуть спільними для різних відділів, і поступово сформувати екосистему штучного інтелекту на рівні організації. У довгостроковій перспективі, завдяки інвестиціям великої кількості розробників, багатство екосистеми MCP значно покращить межі застосування помічників ШІ, дозволяючи по-справжньому інтегрувати ШІ в більш різноманітні бізнес-сценарії та повсякденне життя.
Нові форми співпраці зі стандартизації: Історія говорить нам, що єдині стандарти часто призводять до вибухових інновацій – так само, як Інтернет пов'язаний такими протоколами, як TCP/IP, HTTP тощо. Як один із ключових протоколів в епоху штучного інтелекту, MCP має потенціал для сприяння співпраці та спільності в галузі у зв'язку з інструментами штучного інтелекту. Примітно, що Anthropic використовує спільний підхід з відкритим вихідним кодом для просування MCP і заохочує розробників працювати разом над покращенням протоколу. У майбутньому ми можемо побачити, як більше компаній та науково-дослідних установ братимуть участь у розробці стандартів MCP, щоб зробити їх ще кращими. У той же час стандартизація знижує бар'єр входу для стартап-команд на ринок інструментів штучного інтелекту: стартапи можуть зосередитися на створенні креативних інструментів, оскільки за допомогою MCP їхні продукти можуть природним чином використовуватися різними помічниками ШІ, а не адаптуватися до кількох платформ. Це ще більше прискорить розквіт інструментів штучного інтелекту, створивши доброчесне коло.
Різкий стрибок у можливостях AI помічників: Загалом, те, що приносить MCP, стане оновленням можливостей AI помічників. Завдяки «підключай і працюй» контекстному протоколу, майбутні AI помічники зможуть отримати доступ до всіх цифрових ресурсів, які вже мають користувачі, від особистих пристроїв до хмарних сервісів, від офісного програмного забезпечення до інструментів розробки. Це означає, що AI зможе глибше розуміти поточну ситуацію користувача, наявні дані, що дозволить давати більш доречну допомогу. Наприклад, помічник з бізнес-аналізу може одночасно підключатися до фінансових систем, календарів та електронної пошти, об'єднуючи інформацію, щоб проактивно нагадувати вам про важливі зміни; або ж AI для програмування розробників, окрім розуміння кодових баз, також зможе інтегруватися з інструментами управління проектами та записами обговорень, справді ставши розумним партнером, що розуміє весь контекст розробки. Багатофункціональні AI помічники більше не будуть просто відповідати на запитання в чаті, а зможуть виконувати складні завдання, з'єднувати різні сервіси, стаючи невід'ємною частиною нашої роботи та життя.
Загалом, Model Context Protocol (MCP), новий відкритий стандарт, долає розрив між моделями штучного інтелекту та зовнішнім світом. Це дозволяє нам побачити тенденцію: AI-помічники перейдуть від бункерів до екосистеми мережевої співпраці. Звичайно, впровадження нових технологій ніколи не буває одноразовим провалом, МКП ще потрібен час, щоб перевірити свою стабільність і безпеку, а всім сторонам необхідно спільно працювати над розробкою кращих практик. Однак безсумнівним є те, що стандартизація та співпраця є одним із неминучих напрямків розвитку ШІ. У найближчому майбутньому, коли ми будемо використовувати помічників зі штучним інтелектом для складних завдань, ми можемо рідко помічати існування MCP — так само, як нам не потрібно розуміти, як працює HTTP, коли ми виходимо в Інтернет сьогодні. Але саме такі домовленості, приховані за лаштунками, формують і підтримують процвітання всієї екології. Філософія, представлена MCP, підштовхне ШІ до більш тісної інтеграції в цифрове життя людини, відкривши нову главу в додатках штучного інтелекту.
Ця стаття USB-C інтерфейсу світу AI: що таке Model Context Protocol (MCP)? Інтерпретація загального контекстного протоколу для AI асистентів вперше з'явилася в Chain News ABMedia.