O que é MCP (Mannequin Context Protocol)?

O que é MCP?

MCP significa Mannequin Context Protocol, uma tecnologia inovadora desenvolvida pelos engenheiros antrópicos para estabelecer um padrão do setor para os modelos de IA para acessar recursos de dados externos.

De acordo com este padrão, os aplicativos de IA adquirem diversas informações da plataforma por meio de processos automatizados enquanto take away a necessidade de configurações específicas manuais para troca de dados.

Através do protocolo de contexto do modelo, as organizações podem garantir uma troca de dados eficiente entre os sistemas de IA e os conjuntos de dados implementando uma interface de comunicação extensível.

Esse método avançado simplifica o processo de integração de modelos de IA com sistemas do mundo actual, que se tornaram cada vez mais complexos e exigentes de gerenciar.

Geralmente, a criação de sistemas de integração requer extensas fases de desenvolvimento. A criação de sistemas de integração requer esforço substancial, embora seja caro para se desenvolver. A evolução dos ecossistemas de IA apresenta um desafio de implementação que dificulta o suporte aos sistemas convencionais para apoiar formatos e serviços emergentes de dados.

Através do protocolo de contexto do modelo, esse processo se torna padronizado, o que reduz o desenvolvimento redundante para que os sistemas de IA possam atingir várias fontes de dados em tempo actual.

Uma visão geral do protocolo de contexto do modelo

O protocolo de contexto do modelo serve como uma estrutura de comunicação padronizada para controlar a troca de informações contextuais entre modelos de inteligência synthetic e seu ambiente de implantação, interfaces de usuário, sistemas de memória e recursos externos.

Ele permite que os modelos entendam dinamicamente sinais contextuais, permitindo que eles gerenciem e agissem sobre esses sinais para um comportamento mais coerente e preciso.

Componentes principais

1. Camada de ingestão de contexto
   • Recebe contexto estruturado ou não estruturado de várias fontes.
   • Pode incluir entradas do usuário, avisos do sistema, metadados (por exemplo, perfil do usuário, histórico de sessão) e pistas ambientais (por exemplo, tempo, localização).
2. Estrutura de contexto
   • Converte a entrada bruta em um formato padronizado e legível por máquina (por exemplo, esquemas do tipo JSON).
   • Categoriza o contexto em tipos como:
     • Contexto estático (identidade ou preferências persistentes)
     • Contexto dinâmico (interações recentes ou sinais em tempo actual)
     • Contexto temporal (dados sensíveis ao tempo)
3. Interface de memória contextual
   • Bridges Reminiscence de longo prazo (por exemplo, preferências salvas do usuário) com contexto de curto prazo (por exemplo, consultas recentes).
   • Permite que o modelo recupere, esqueça ou atualize o contexto com eficiência por meio de APIs de memória definidas.
4. Gateway de integração de ferramentas
   • Facilita o acesso a ferramentas externas (por exemplo, mecanismos de pesquisa, intérpretes de código, visualizadores de dados).
   • Usa protocolos estruturados para enviar e receber dados de/para ferramentas com base nas necessidades de contexto.
5. Modelo de controle de comportamento
   • O contexto é usado para condicionar as respostas dos modelos por meio de técnicas como:
     • Engenharia rápida
     • Atualizações de mensagens do sistema
     • Chamada de função dinâmica
   • Ativa o comportamento adaptável por tarefa ou cenário do usuário.

Como o MCP simplifica as integrações da IA ​​em comparação com as APIs

• Estrutura unificada para integração:
  • APIs tradicionais requer código personalizado para cada integração devido a diferenças nos métodos de autenticação, formatos de dados e consulta.
  • MCP (plataforma de nuvem gerenciada) Fornece uma abordagem padronizada para se conectar a várias fontes de dados, incluindo armazenamento em nuvem, bancos de dados e CRMs, reduzindo assim a complexidade.
• Esforço de desenvolvimento reduzido:
  • Com APIstoda integração requer trabalho de desenvolvimento exclusivo para se adaptar a requisitos específicos, como manuseio de autenticação, limites de taxa e formatos de dados.
  • MCP Minimiza essa sobrecarga, fornecendo protocolos predefinidos, permitindo que os desenvolvedores construam integrações generalizadas que trabalhem com várias fontes de dados.
• Interoperabilidade perfeita:
  • APIs são específicos da plataforma e projetados para serviços individuais, exigindo configurações exclusivas para cada banco de dados ou serviço.
  • MCP Ativa os modelos de IA para interagir perfeitamente com várias plataformas sem exigir adaptadores ou configurações específicas, aumentando assim sua versatilidade.
• Segurança e privacidade aprimoradas:
  • APIs exigem que os desenvolvedores implementem manualmente medidas de segurança, como criptografia, autenticação e limitação da taxa.
  • MCP apresenta mecanismos de segurança internos, garantindo padrões robustos de criptografia e autenticação para compartilhamento de dados seguros e conformidade com regulamentos como GDPR e HIPAA.
• Flexibilidade e extensibilidade:
  • Com APIs tradicionaisadicionar uma nova fonte de dados geralmente requer reescrever a lógica de integração para acomodar diferentes formatos de dados e métodos de conexão.
  • MCP Ativa a adição perfeita de novas fontes de dados usando um único protocolo, facilitando a escala e a ampliação de sistemas de IA sem retrabalho significativo.
• Gerenciando interações complexas com código mínimo:
  • APIs Muitas vezes, exigem a escrita de grandes quantidades de código para lidar com interações complexas, como solicitações de encadeamento e gerenciamento de tempo limite.
  • MCP Abstraia essas complexidades, fornecendo uma interface intuitiva para interações em várias etapas, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na funcionalidade do modelo de IA, em vez de manuseio de dados de baixo nível.
• Facilitando o acesso a dados em tempo actual:
  • Dados em tempo actual O acesso é desafiador com as APIs, pois diferentes serviços relatam a taxas variadas e podem ter limites de taxa ou latência.
  • MCP Padroniza o acesso em tempo actual, permitindo que os modelos de IA solicitem e recebam dados de maneira síncrona ou assíncrona sem se preocupar com as diferenças subjacentes de serviço.
• Manutenção e escala:
  • APIs Torne -se cada vez mais complexo à medida que os sistemas de IA escalam, com cada API com cronogramas de ciclo de vida, versão e depreciação.
  • MCP Reduz a sobrecarga de manutenção, oferecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que os sistemas de IA escalem mais facilmente sem rastrear os ciclos de vida individuais da API.

Aplicações do mundo actual do MCP

O MCP já está demonstrando seu impacto no mundo actual em vários setores, onde as empresas estão utilizando o protocolo para aprimorar seus sistemas e fluxos de trabalho de IA. As primeiras implementações do MCP demonstram o potencial transformador que o MCP pode trazer para a integração de dados, aumentando assim a eficiência dos casos de uso de IA.

• REPRIT: Repliteuma plataforma para codificação colaborativa e desenvolvimento assistido pela AA, adotou o MCP para aprimorar seu assistente de codificação. A Replit disse que integrou o MCP, tornando mais conveniente para seus modelos de IA interagirem com trechos de código, documentação, ferramentas de desenvolvedor e o restante da Web.
• Codeium: A ferramenta de conclusão de código movida a IA Codeium também implementou o MCP para aprimorar sua compatibilidade em vários ambientes de desenvolvimento. Ao usar o MCP, o Codeium pode acessar várias bases de código e outros recursos de dev, permitindo que a ferramenta gerar conclusão de código relevante e contextualmente.
• OrientGraph: À medida que mais desenvolvedores o utilizam, OriDGRAPH torna -se cada vez mais inteligente. Adicionar recursos como esse o mantém relevante. Ao se conectar a vários repositórios e bancos de dados de código by way of MCP, os modelos de IA da SourceGraph poderão fornecer resultados de pesquisa mais precisos, permitindo que os desenvolvedores encontrem as informações relevantes de que precisam mais rapidamente para solucionar problemas ou escrever código.

Os dados de amplitude foram utilizados de maneiras semelhantes por várias empresas no campo; Estes são apenas alguns exemplos de como o MCP já está sendo alavancado para criar ferramentas de IA com mais desempenho e eficazes no setor de desenvolvimento de software program.

À medida que mais empresas adotam o protocolo, os casos de uso potencial devem se expandir para vários setores, incluindo assistência médica, finanças e fabricação.

Introdução ao MCP

O MCP foi projetado para fácil adoção e vários recursos estão disponíveis para ajudar os desenvolvedores a começar. O Especificação MCP e correspondente kits de desenvolvimento de software program (SDKs) fornecem diretrizes detalhadas para implementar e integrar o MCP nos sistemas atuais de IA.

Conclusão

O protocolo de contexto do modelo representa um avanço significativo na forma como os modelos de IA se comunicam e interagem com fontes de dados externas. O MCP facilita muito essas integrações, fornecendo uma estrutura padronizada, segura e extensível para aplicativos de IA para higienizar, acessar e utilizar dados no mercado.

Isso pode ter implicações de longo alcance para desenvolvedores, empresas e indústrias que desejam aproveitar o poder da IA ​​para várias tarefas, incluindo geração de conteúdo, conclusão de código, análise de dados e tomada de decisão.

À medida que o protocolo amadurece, mais empresas implementarão o MCP e serão integradas em seus sistemas, fornecendo terreno fértil para inovação e colaboração em todo o ecossistema de IA. Os aplicativos usando a IA têm sucesso com base na facilidade e segurança eles acessam dados, e acreditamos que o MCP será um dos facilitadores mais significativos desse futuro.

Como permite maior interoperabilidade, simplifica as integrações e aprimora a segurança, o protocolo de contexto do modelo se tornará essencial para o desenvolvimento futuro da IA.

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