MCP chuẩn hóa kết nối AI với các công cụ và dữ liệu: Một giao thức mới xuất hiện
Ngày 26 tháng 4 năm 2025
ThomasMiller
4
Nếu bạn đang lao vào thế giới trí tuệ nhân tạo (AI), có lẽ bạn đã nhận thấy việc có được các mô hình AI, nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau như thế nào để chơi cùng nhau. Đó là nơi giao thức bối cảnh mô hình (MCP) xuất hiện, đóng vai trò là người thay đổi trò chơi trong việc tiêu chuẩn hóa kết nối AI. Giao thức này đảm bảo rằng các mô hình AI, hệ thống dữ liệu và công cụ có thể giao tiếp liền mạch, tăng cường quy trình công việc điều khiển AI. Chúng ta hãy đi sâu vào tất cả những gì MCP, cách thức hoạt động, lợi ích của nó và tiềm năng của nó để định hình tương lai của kết nối AI.
Nhu cầu tiêu chuẩn hóa trong kết nối AI
AI đang bùng nổ trên khắp các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, tài chính, sản xuất và bán lẻ. Do đó, các công ty đang tung hứng nhiều mô hình AI và nguồn dữ liệu hơn bao giờ hết. Vấn đề? Mỗi mô hình AI có xu hướng được thiết kế cho một bối cảnh cụ thể, khiến họ trò chuyện với nhau, đặc biệt là khi họ xử lý các định dạng dữ liệu, giao thức hoặc công cụ khác nhau. Sự phân mảnh này dẫn đến sự thiếu hiệu quả, lỗi và sự chậm trễ trong việc triển khai AI.
Không có cách tiêu chuẩn hóa để các hệ thống này nói chuyện với nhau, các doanh nghiệp đấu tranh để tích hợp các mô hình AI của họ hoặc mở rộng các dự án AI của họ một cách hiệu quả. Việc thiếu khả năng tương tác thường dẫn đến các hệ thống bị cô lập không hoạt động cùng nhau, hạn chế tiềm năng đầy đủ của AI. Đó là nơi MCP bước vào, cung cấp một giao thức được tiêu chuẩn hóa để đảm bảo tích hợp và hoạt động trơn tru trên toàn bộ hệ thống.
Hiểu giao thức bối cảnh mô hình (MCP)
Được giới thiệu bởi Anthropic vào tháng 11 năm 2024, công ty đứng sau các mô hình ngôn ngữ lớn của Claude, MCP đã là một người thay đổi trò chơi. Ngay cả Openai, bộ não đằng sau Chatgpt và đối thủ cạnh tranh với nhân học, đã áp dụng giao thức này để kết nối các mô hình AI của họ với các nguồn dữ liệu bên ngoài. Mục tiêu? Để giúp các mô hình AI nâng cao, như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp hơn bằng cách cung cấp cho chúng bối cảnh có cấu trúc thời gian thực từ các hệ thống bên ngoài. Trước MCP, việc tích hợp các mô hình AI với các nguồn dữ liệu khác nhau là một vấn đề lộn xộn, yêu cầu các giải pháp tùy chỉnh cho mỗi kết nối. MCP hợp lý hóa quá trình này với một giao thức duy nhất, được tiêu chuẩn hóa.
Hãy nghĩ về MCP là "cổng USB-C cho các ứng dụng AI". Giống như USB-C đơn giản hóa kết nối thiết bị, MCP chuẩn hóa cách các ứng dụng AI tương tác với các kho lưu trữ dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hệ thống quản lý nội dung, công cụ kinh doanh và môi trường phát triển. Điều này làm giảm sự phức tạp của việc tích hợp AI với nhiều nguồn dữ liệu, thay thế các giải pháp được phân mảnh, được xây dựng tùy chỉnh bằng một giao thức duy nhất. Tầm quan trọng của nó nằm ở khả năng làm cho AI thực tế và đáp ứng hơn, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng các quy trình công việc điều khiển AI hiệu quả hơn.
MCP hoạt động như thế nào?
MCP hoạt động trên kiến trúc máy khách-máy chủ với ba thành phần chính:
- Máy chủ MCP: Đây là ứng dụng hoặc công cụ cần dữ liệu thông qua MCP, như môi trường phát triển tích hợp được hỗ trợ AI (IDE), giao diện trò chuyện hoặc công cụ kinh doanh.
- MCP Client: Nó quản lý giao tiếp giữa máy chủ và máy chủ, các yêu cầu định tuyến từ máy chủ đến các máy chủ MCP thích hợp.
- MCP Server: Đây là những chương trình nhẹ kết nối với các nguồn hoặc công cụ dữ liệu cụ thể, chẳng hạn như Google Drive, Slack hoặc GitHub và cung cấp bối cảnh cần thiết cho mô hình AI thông qua tiêu chuẩn MCP.
Khi mô hình AI cần dữ liệu bên ngoài, nó sẽ gửi yêu cầu qua máy khách MCP đến máy chủ MCP tương ứng. Máy chủ lấy thông tin được yêu cầu từ nguồn dữ liệu và trả lại cho máy khách, sau đó chuyển nó đến mô hình AI. Điều này đảm bảo mô hình AI luôn có quyền truy cập vào bối cảnh có liên quan và cập nhật nhất.
MCP cũng bao gồm các tính năng như công cụ, tài nguyên và lời nhắc, hỗ trợ tương tác giữa các mô hình AI và các hệ thống bên ngoài. Các công cụ là các chức năng được xác định trước cho phép các mô hình AI tương tác với các hệ thống khác, trong khi các tài nguyên đề cập đến các nguồn dữ liệu có thể truy cập thông qua các máy chủ MCP. Lời nhắc được cấu trúc đầu vào hướng dẫn cách các mô hình AI tương tác với dữ liệu. Các tính năng nâng cao như rễ và lấy mẫu cho phép các nhà phát triển chỉ định các mô hình hoặc nguồn dữ liệu ưa thích và quản lý lựa chọn mô hình dựa trên các yếu tố như chi phí và hiệu suất. Kiến trúc này cung cấp sự linh hoạt, bảo mật và khả năng mở rộng, giúp xây dựng và duy trì các ứng dụng điều khiển AI hơn.
Lợi ích chính của việc sử dụng MCP
Việc áp dụng MCP đi kèm với một số lợi thế cho các nhà phát triển và tổ chức tích hợp AI vào quy trình công việc của họ:
- Tiêu chuẩn hóa: MCP cung cấp một giao thức chung, loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh với từng nguồn dữ liệu. Điều này làm giảm thời gian phát triển và sự phức tạp, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI sáng tạo.
- Khả năng mở rộng: Thêm các nguồn hoặc công cụ dữ liệu mới rất đơn giản với MCP. Các máy chủ MCP mới có thể được tích hợp mà không cần sửa đổi ứng dụng AI cốt lõi, giúp việc mở rộng các hệ thống AI dễ dàng hơn khi nhu cầu phát triển.
- Cải thiện hiệu suất AI: Bằng cách cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực, có liên quan, MCP cho phép các mô hình AI tạo ra các phản hồi chính xác và nhận thức theo ngữ cảnh hơn. Điều này đặc biệt có giá trị cho các ứng dụng yêu cầu thông tin cập nhật, chẳng hạn như chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc trợ lý phát triển.
- Bảo mật và quyền riêng tư: MCP đảm bảo truy cập dữ liệu an toàn và được kiểm soát. Mỗi máy chủ MCP quản lý các quyền và quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu cơ bản, giảm rủi ro truy cập trái phép.
- Mô -đun: Thiết kế của giao thức cho phép linh hoạt, cho phép các nhà phát triển chuyển đổi giữa các nhà cung cấp hoặc nhà cung cấp mô hình AI khác nhau mà không cần làm lại đáng kể. Mô -đun này khuyến khích sự đổi mới và khả năng thích ứng trong phát triển AI.
Những lợi ích này làm cho MCP trở thành một công cụ mạnh mẽ để đơn giản hóa kết nối AI trong khi cải thiện hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng của các ứng dụng AI.
Sử dụng các trường hợp và ví dụ
MCP tìm thấy các ứng dụng trên các lĩnh vực khác nhau, với các ví dụ trong thế giới thực cho thấy tiềm năng của nó:
- Môi trường phát triển: Các công cụ như ZED, Repit và Codeium đang tích hợp MCP để cho phép các trợ lý AI truy cập vào kho lưu trữ mã, tài liệu và các tài nguyên phát triển khác trực tiếp trong IDE. Chẳng hạn, một trợ lý AI có thể truy vấn máy chủ GitHub MCP để tìm nạp các đoạn mã cụ thể, cung cấp cho các nhà phát triển hỗ trợ ngay lập tức, nhận thức bối cảnh.
- Ứng dụng kinh doanh: Các công ty có thể sử dụng MCP để kết nối các trợ lý AI với cơ sở dữ liệu nội bộ, hệ thống CRM hoặc các công cụ kinh doanh khác. Điều này cho phép các quy trình công việc tự động và ra quyết định sáng suốt hơn, chẳng hạn như tạo báo cáo hoặc phân tích dữ liệu khách hàng trong thời gian thực.
- Quản lý nội dung: Máy chủ MCP cho các nền tảng như Google Drive và Slack cho phép các mô hình AI truy xuất và phân tích tài liệu, tin nhắn và nội dung khác. Một trợ lý AI có thể tóm tắt cuộc trò chuyện chậm chạp của một nhóm hoặc trích xuất những hiểu biết chính từ các tài liệu của công ty.
Dự án Blender-MCP là một ví dụ khác về MCP cho phép AI tương tác với các công cụ chuyên dụng. Nó cho phép mô hình Claude của Anthropic hoạt động với Blender cho các tác vụ mô hình 3D, chứng minh cách MCP kết nối AI với các ứng dụng sáng tạo hoặc kỹ thuật.
Ngoài ra, Anthropic đã phát hành các máy chủ MCP được xây dựng sẵn cho các dịch vụ như Google Drive, Slack, GitHub và PostgreSQL, trong đó làm nổi bật thêm hệ sinh thái đang phát triển của tích hợp MCP.
Ý nghĩa trong tương lai
Giao thức bối cảnh mô hình thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc tiêu chuẩn hóa kết nối AI. Bằng cách cung cấp một tiêu chuẩn phổ quát để tích hợp các mô hình AI với dữ liệu và công cụ bên ngoài, MCP đang mở đường cho các ứng dụng AI mạnh mẽ, linh hoạt và hiệu quả hơn. Bản chất nguồn mở của nó và hệ sinh thái dựa trên cộng đồng đang phát triển cho thấy MCP đang đạt được sức hút trong ngành công nghiệp AI.
Khi AI tiếp tục phát triển, nhu cầu kết nối dễ dàng giữa các mô hình và dữ liệu sẽ chỉ tăng lên. MCP cuối cùng có thể trở thành tiêu chuẩn cho tích hợp AI, giống như Giao thức Máy chủ Ngôn ngữ (LSP) đã trở thành tiêu chuẩn cho các công cụ phát triển. Bằng cách giảm sự phức tạp của các tích hợp, MCP làm cho các hệ thống AI có thể mở rộng hơn và dễ quản lý hơn.
Tương lai của MCP phụ thuộc vào việc áp dụng rộng rãi. Trong khi các dấu hiệu ban đầu đầy hứa hẹn, tác động lâu dài của nó sẽ phụ thuộc vào sự hỗ trợ, đóng góp của cộng đồng và hội nhập tiếp tục của các nhà phát triển và tổ chức.
Điểm mấu chốt
MCP cung cấp một giải pháp tiêu chuẩn hóa, an toàn và có thể mở rộng để kết nối các mô hình AI với dữ liệu họ cần để thành công. Bằng cách đơn giản hóa các tích hợp và cải thiện hiệu suất AI, MCP đang thúc đẩy làn sóng đổi mới tiếp theo trong các hệ thống điều khiển AI. Các tổ chức tìm cách tận dụng AI nên khám phá MCP và hệ sinh thái ngày càng tăng của các công cụ và tích hợp.
Bài viết liên quan
AI裁判官はどうですか？人類は、クロードの価値を研究しています
AIモデルのようなAIモデルは、子育てのヒントから職場の紛争まで、複雑な人間の価値観でユーザーとますます関与しているため、彼らの反応は本質的に一連の指針を反映しています。しかし、何百万人ものユーザーと対話するときに、AIが表現する価値をどのように把握できますか？アリ
DeepCoderは、14Bオープンモデルで高いコーディング効率を実現します
DeepCoder-14Bの紹介：オープンソースコーディングモデルの新しいフロンティアAIとAgeTicaのチームは、OpenAIのO3-Miniのような最高級の独自モデルを備えた画期的なコーディングモデルであるDeepCoder-14Bを発表しました。このエキサイティングな開発は、FOに基づいて構築されています
GoogleはエンタープライズAIでステルスを上回る：「追いつく」から「Catch Us」まで
ちょうど1年前、GoogleとEnterprise AIの話題はニュートラルで立ち往生しているように見えました。トランスのような先駆的な技術にもかかわらず、ハイテクの巨人は遅れをとっているように見え、Openaiのウイルスの成功、人類のコーディング能力、およびMicrosoftのENへの積極的なプッシュに覆われています
Nhận xét (0)
0/200
Ngày 26 tháng 4 năm 2025
ThomasMiller
4
Nếu bạn đang lao vào thế giới trí tuệ nhân tạo (AI), có lẽ bạn đã nhận thấy việc có được các mô hình AI, nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau như thế nào để chơi cùng nhau. Đó là nơi giao thức bối cảnh mô hình (MCP) xuất hiện, đóng vai trò là người thay đổi trò chơi trong việc tiêu chuẩn hóa kết nối AI. Giao thức này đảm bảo rằng các mô hình AI, hệ thống dữ liệu và công cụ có thể giao tiếp liền mạch, tăng cường quy trình công việc điều khiển AI. Chúng ta hãy đi sâu vào tất cả những gì MCP, cách thức hoạt động, lợi ích của nó và tiềm năng của nó để định hình tương lai của kết nối AI.
Nhu cầu tiêu chuẩn hóa trong kết nối AI
AI đang bùng nổ trên khắp các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, tài chính, sản xuất và bán lẻ. Do đó, các công ty đang tung hứng nhiều mô hình AI và nguồn dữ liệu hơn bao giờ hết. Vấn đề? Mỗi mô hình AI có xu hướng được thiết kế cho một bối cảnh cụ thể, khiến họ trò chuyện với nhau, đặc biệt là khi họ xử lý các định dạng dữ liệu, giao thức hoặc công cụ khác nhau. Sự phân mảnh này dẫn đến sự thiếu hiệu quả, lỗi và sự chậm trễ trong việc triển khai AI.
Không có cách tiêu chuẩn hóa để các hệ thống này nói chuyện với nhau, các doanh nghiệp đấu tranh để tích hợp các mô hình AI của họ hoặc mở rộng các dự án AI của họ một cách hiệu quả. Việc thiếu khả năng tương tác thường dẫn đến các hệ thống bị cô lập không hoạt động cùng nhau, hạn chế tiềm năng đầy đủ của AI. Đó là nơi MCP bước vào, cung cấp một giao thức được tiêu chuẩn hóa để đảm bảo tích hợp và hoạt động trơn tru trên toàn bộ hệ thống.
Hiểu giao thức bối cảnh mô hình (MCP)
Được giới thiệu bởi Anthropic vào tháng 11 năm 2024, công ty đứng sau các mô hình ngôn ngữ lớn của Claude, MCP đã là một người thay đổi trò chơi. Ngay cả Openai, bộ não đằng sau Chatgpt và đối thủ cạnh tranh với nhân học, đã áp dụng giao thức này để kết nối các mô hình AI của họ với các nguồn dữ liệu bên ngoài. Mục tiêu? Để giúp các mô hình AI nâng cao, như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp hơn bằng cách cung cấp cho chúng bối cảnh có cấu trúc thời gian thực từ các hệ thống bên ngoài. Trước MCP, việc tích hợp các mô hình AI với các nguồn dữ liệu khác nhau là một vấn đề lộn xộn, yêu cầu các giải pháp tùy chỉnh cho mỗi kết nối. MCP hợp lý hóa quá trình này với một giao thức duy nhất, được tiêu chuẩn hóa.
Hãy nghĩ về MCP là "cổng USB-C cho các ứng dụng AI". Giống như USB-C đơn giản hóa kết nối thiết bị, MCP chuẩn hóa cách các ứng dụng AI tương tác với các kho lưu trữ dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hệ thống quản lý nội dung, công cụ kinh doanh và môi trường phát triển. Điều này làm giảm sự phức tạp của việc tích hợp AI với nhiều nguồn dữ liệu, thay thế các giải pháp được phân mảnh, được xây dựng tùy chỉnh bằng một giao thức duy nhất. Tầm quan trọng của nó nằm ở khả năng làm cho AI thực tế và đáp ứng hơn, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng các quy trình công việc điều khiển AI hiệu quả hơn.
MCP hoạt động như thế nào?
MCP hoạt động trên kiến trúc máy khách-máy chủ với ba thành phần chính:
- Máy chủ MCP: Đây là ứng dụng hoặc công cụ cần dữ liệu thông qua MCP, như môi trường phát triển tích hợp được hỗ trợ AI (IDE), giao diện trò chuyện hoặc công cụ kinh doanh.
- MCP Client: Nó quản lý giao tiếp giữa máy chủ và máy chủ, các yêu cầu định tuyến từ máy chủ đến các máy chủ MCP thích hợp.
- MCP Server: Đây là những chương trình nhẹ kết nối với các nguồn hoặc công cụ dữ liệu cụ thể, chẳng hạn như Google Drive, Slack hoặc GitHub và cung cấp bối cảnh cần thiết cho mô hình AI thông qua tiêu chuẩn MCP.
Khi mô hình AI cần dữ liệu bên ngoài, nó sẽ gửi yêu cầu qua máy khách MCP đến máy chủ MCP tương ứng. Máy chủ lấy thông tin được yêu cầu từ nguồn dữ liệu và trả lại cho máy khách, sau đó chuyển nó đến mô hình AI. Điều này đảm bảo mô hình AI luôn có quyền truy cập vào bối cảnh có liên quan và cập nhật nhất.
MCP cũng bao gồm các tính năng như công cụ, tài nguyên và lời nhắc, hỗ trợ tương tác giữa các mô hình AI và các hệ thống bên ngoài. Các công cụ là các chức năng được xác định trước cho phép các mô hình AI tương tác với các hệ thống khác, trong khi các tài nguyên đề cập đến các nguồn dữ liệu có thể truy cập thông qua các máy chủ MCP. Lời nhắc được cấu trúc đầu vào hướng dẫn cách các mô hình AI tương tác với dữ liệu. Các tính năng nâng cao như rễ và lấy mẫu cho phép các nhà phát triển chỉ định các mô hình hoặc nguồn dữ liệu ưa thích và quản lý lựa chọn mô hình dựa trên các yếu tố như chi phí và hiệu suất. Kiến trúc này cung cấp sự linh hoạt, bảo mật và khả năng mở rộng, giúp xây dựng và duy trì các ứng dụng điều khiển AI hơn.
Lợi ích chính của việc sử dụng MCP
Việc áp dụng MCP đi kèm với một số lợi thế cho các nhà phát triển và tổ chức tích hợp AI vào quy trình công việc của họ:
- Tiêu chuẩn hóa: MCP cung cấp một giao thức chung, loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh với từng nguồn dữ liệu. Điều này làm giảm thời gian phát triển và sự phức tạp, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI sáng tạo.
- Khả năng mở rộng: Thêm các nguồn hoặc công cụ dữ liệu mới rất đơn giản với MCP. Các máy chủ MCP mới có thể được tích hợp mà không cần sửa đổi ứng dụng AI cốt lõi, giúp việc mở rộng các hệ thống AI dễ dàng hơn khi nhu cầu phát triển.
- Cải thiện hiệu suất AI: Bằng cách cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực, có liên quan, MCP cho phép các mô hình AI tạo ra các phản hồi chính xác và nhận thức theo ngữ cảnh hơn. Điều này đặc biệt có giá trị cho các ứng dụng yêu cầu thông tin cập nhật, chẳng hạn như chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc trợ lý phát triển.
- Bảo mật và quyền riêng tư: MCP đảm bảo truy cập dữ liệu an toàn và được kiểm soát. Mỗi máy chủ MCP quản lý các quyền và quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu cơ bản, giảm rủi ro truy cập trái phép.
- Mô -đun: Thiết kế của giao thức cho phép linh hoạt, cho phép các nhà phát triển chuyển đổi giữa các nhà cung cấp hoặc nhà cung cấp mô hình AI khác nhau mà không cần làm lại đáng kể. Mô -đun này khuyến khích sự đổi mới và khả năng thích ứng trong phát triển AI.
Những lợi ích này làm cho MCP trở thành một công cụ mạnh mẽ để đơn giản hóa kết nối AI trong khi cải thiện hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng của các ứng dụng AI.
Sử dụng các trường hợp và ví dụ
MCP tìm thấy các ứng dụng trên các lĩnh vực khác nhau, với các ví dụ trong thế giới thực cho thấy tiềm năng của nó:
- Môi trường phát triển: Các công cụ như ZED, Repit và Codeium đang tích hợp MCP để cho phép các trợ lý AI truy cập vào kho lưu trữ mã, tài liệu và các tài nguyên phát triển khác trực tiếp trong IDE. Chẳng hạn, một trợ lý AI có thể truy vấn máy chủ GitHub MCP để tìm nạp các đoạn mã cụ thể, cung cấp cho các nhà phát triển hỗ trợ ngay lập tức, nhận thức bối cảnh.
- Ứng dụng kinh doanh: Các công ty có thể sử dụng MCP để kết nối các trợ lý AI với cơ sở dữ liệu nội bộ, hệ thống CRM hoặc các công cụ kinh doanh khác. Điều này cho phép các quy trình công việc tự động và ra quyết định sáng suốt hơn, chẳng hạn như tạo báo cáo hoặc phân tích dữ liệu khách hàng trong thời gian thực.
- Quản lý nội dung: Máy chủ MCP cho các nền tảng như Google Drive và Slack cho phép các mô hình AI truy xuất và phân tích tài liệu, tin nhắn và nội dung khác. Một trợ lý AI có thể tóm tắt cuộc trò chuyện chậm chạp của một nhóm hoặc trích xuất những hiểu biết chính từ các tài liệu của công ty.
Dự án Blender-MCP là một ví dụ khác về MCP cho phép AI tương tác với các công cụ chuyên dụng. Nó cho phép mô hình Claude của Anthropic hoạt động với Blender cho các tác vụ mô hình 3D, chứng minh cách MCP kết nối AI với các ứng dụng sáng tạo hoặc kỹ thuật.
Ngoài ra, Anthropic đã phát hành các máy chủ MCP được xây dựng sẵn cho các dịch vụ như Google Drive, Slack, GitHub và PostgreSQL, trong đó làm nổi bật thêm hệ sinh thái đang phát triển của tích hợp MCP.
Ý nghĩa trong tương lai
Giao thức bối cảnh mô hình thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc tiêu chuẩn hóa kết nối AI. Bằng cách cung cấp một tiêu chuẩn phổ quát để tích hợp các mô hình AI với dữ liệu và công cụ bên ngoài, MCP đang mở đường cho các ứng dụng AI mạnh mẽ, linh hoạt và hiệu quả hơn. Bản chất nguồn mở của nó và hệ sinh thái dựa trên cộng đồng đang phát triển cho thấy MCP đang đạt được sức hút trong ngành công nghiệp AI.
Khi AI tiếp tục phát triển, nhu cầu kết nối dễ dàng giữa các mô hình và dữ liệu sẽ chỉ tăng lên. MCP cuối cùng có thể trở thành tiêu chuẩn cho tích hợp AI, giống như Giao thức Máy chủ Ngôn ngữ (LSP) đã trở thành tiêu chuẩn cho các công cụ phát triển. Bằng cách giảm sự phức tạp của các tích hợp, MCP làm cho các hệ thống AI có thể mở rộng hơn và dễ quản lý hơn.
Tương lai của MCP phụ thuộc vào việc áp dụng rộng rãi. Trong khi các dấu hiệu ban đầu đầy hứa hẹn, tác động lâu dài của nó sẽ phụ thuộc vào sự hỗ trợ, đóng góp của cộng đồng và hội nhập tiếp tục của các nhà phát triển và tổ chức.
Điểm mấu chốt
MCP cung cấp một giải pháp tiêu chuẩn hóa, an toàn và có thể mở rộng để kết nối các mô hình AI với dữ liệu họ cần để thành công. Bằng cách đơn giản hóa các tích hợp và cải thiện hiệu suất AI, MCP đang thúc đẩy làn sóng đổi mới tiếp theo trong các hệ thống điều khiển AI. Các tổ chức tìm cách tận dụng AI nên khám phá MCP và hệ sinh thái ngày càng tăng của các công cụ và tích hợp.
AI裁判官はどうですか？人類は、クロードの価値を研究しています
AIモデルのようなAIモデルは、子育てのヒントから職場の紛争まで、複雑な人間の価値観でユーザーとますます関与しているため、彼らの反応は本質的に一連の指針を反映しています。しかし、何百万人ものユーザーと対話するときに、AIが表現する価値をどのように把握できますか？アリ
DeepCoderは、14Bオープンモデルで高いコーディング効率を実現します
DeepCoder-14Bの紹介：オープンソースコーディングモデルの新しいフロンティアAIとAgeTicaのチームは、OpenAIのO3-Miniのような最高級の独自モデルを備えた画期的なコーディングモデルであるDeepCoder-14Bを発表しました。このエキサイティングな開発は、FOに基づいて構築されています
GoogleはエンタープライズAIでステルスを上回る：「追いつく」から「Catch Us」まで
ちょうど1年前、GoogleとEnterprise AIの話題はニュートラルで立ち往生しているように見えました。トランスのような先駆的な技術にもかかわらず、ハイテクの巨人は遅れをとっているように見え、Openaiのウイルスの成功、人類のコーディング能力、およびMicrosoftのENへの積極的なプッシュに覆われています
5 bước dễ dàng để đòi lại quyền riêng tư dữ liệu trực tuyến của bạn - Bắt đầu ngay hôm nay
7 lý do Kindles vẫn là một giao dịch mua tuyệt vời, ngay cả khi không tải xuống
