Firma Anthropic zaprezentowała nowy standard, który ma potencjał zmienić sposób, w jaki asystenci sztucznej inteligencji integrują się z systemami bazującymi na danych. Model Context Protocol (MCP) to otwartoźródłowe rozwiązanie, które według Anthropic ma pomóc w tworzeniu bardziej trafnych i kontekstowych odpowiedzi generowanych przez modele AI. Co więcej, MCP nie ogranicza się jedynie do produktów Anthropic, lecz pozwala na szeroką integrację z różnorodnymi źródłami danych i narzędziami.
Nowy standard w integracji danych
MCP umożliwia modelom AI bezpośrednie czerpanie danych z różnych źródeł, takich jak oprogramowanie biznesowe, repozytoria treści czy platformy do tworzenia aplikacji. Pozwala to na bardziej efektywne i precyzyjne wykonywanie zadań w oparciu o kontekst danych. Firma Anthropic w swoim wpisie na blogu podkreśla, że pomimo szybkiego rozwoju zdolności AI, obecne systemy mają trudności z przełamywaniem barier wynikających z izolacji danych. Skomplikowane procesy integracji z każdym nowym źródłem danych sprawiają, że skalowanie takich systemów staje się wyzwaniem.
W odpowiedzi na te problemy MCP oferuje protokół, który umożliwia programistom budowanie dwukierunkowych połączeń pomiędzy źródłami danych a aplikacjami opartymi na AI, takimi jak chatboty. Dzięki temu deweloperzy mogą korzystać z tzw. „serwerów MCP” i tworzyć „klienty MCP” – aplikacje i przepływy pracy, które w intuicyjny sposób łączą się z tymi serwerami na żądanie.
Zastosowanie w praktyce
Jak działa MCP w praktyce? Firma pokazała przykład na swoim asystencie Claude, który dzięki integracji MCP mógł bezpośrednio połączyć się z platformą GitHub, stworzyć nowe repozytorium i utworzyć pull request. Według Anthropic, skonfigurowanie MCP w aplikacji Claude zajęło zaledwie godzinę, co pokazuje łatwość implementacji tego standardu.
Potencjał MCP zauważyły już firmy takie jak Block i Apollo, które wdrożyły ten standard do swoich systemów. Dodatkowo, platformy narzędzi programistycznych, takie jak Replit, Codeium i Sourcegraph, także planują dodanie wsparcia dla MCP, co może przyczynić się do popularyzacji protokołu.
Koniec z fragmentarycznymi integracjami?
Jedną z największych zalet MCP jest możliwość zastąpienia obecnych, często fragmentarycznych systemów integracji, bardziej zrównoważoną architekturą. Dzięki standaryzacji protokołu deweloperzy nie muszą już tworzyć osobnych połączeń dla każdego źródła danych. Anthropic zaznacza, że wraz z rozwojem tego ekosystemu systemy AI będą mogły lepiej zachowywać kontekst w miarę przemieszczania się między różnymi narzędziami i zbiorami danych.
Programiści już teraz mogą rozpocząć budowę konektorów MCP, a subskrybenci planu Claude Enterprise mogą łączyć chatbot Claude ze swoimi wewnętrznymi systemami za pomocą serwerów MCP. Anthropic udostępnił również gotowe serwery MCP dla popularnych systemów takich jak Google Drive, Slack czy GitHub, a wkrótce zamierza udostępnić zestawy narzędzi do wdrażania serwerów MCP w środowiskach produkcyjnych.
Otwartość kontra konkurencja
Anthropic podkreśla, że MCP jest projektem otwartoźródłowym, co ma zachęcić społeczność programistów do współtworzenia przyszłości AI, która lepiej rozumie kontekst danych. Mimo to, otwarta architektura MCP może napotkać opór ze strony konkurencyjnych firm, takich jak OpenAI, które w swoich rozwiązaniach stawiają na bardziej zamknięte podejście. OpenAI niedawno wprowadziło funkcję Work with Apps, która pozwala ChatGPT integrować się z aplikacjami desktopowymi, w tym narzędziami do kodowania. Jednak w przeciwieństwie do MCP, OpenAI realizuje te integracje w ścisłej współpracy z wybranymi partnerami, a nie poprzez otwarty standard.
Przyszłość MCP
Choć MCP brzmi obiecująco, wciąż pozostaje wiele pytań co do jego efektywności i rzeczywistych korzyści, jakie może przynieść. Firma Anthropic twierdzi, że MCP może na przykład pomóc botom AI lepiej rozumieć kontekst zadań związanych z programowaniem, ale jak dotąd nie zaprezentowała konkretnych wyników ani benchmarków potwierdzających te założenia.
Niezależnie od potencjalnych wyzwań, MCP wydaje się być krokiem w kierunku bardziej zintegrowanej i kontekstowej sztucznej inteligencji. Jeśli protokół zostanie przyjęty przez szerokie grono deweloperów, może otworzyć drogę do bardziej spójnych i efektywnych systemów AI, które będą lepiej rozumieć dane w ich naturalnym środowisku. To z kolei może przyspieszyć rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i ich adaptację w różnych branżach.
