Узнай об основах протокола Model Context Protocol MCP, о том, как он работает в системах искусственного интеллекта, и почему разработчики используют его для связи моделей с инструментами и данными в реальном времени.
Различные типы моделей ИИ, от больших языковых моделей до систем компьютерного зрения, способны поддерживать широкий спектр задач, включая генерацию текста, анализ изображений, обнаружение закономерностей и составление прогнозов. Однако подключение этих моделей к реальным компьютерным системам бесшовным и масштабируемым способом обычно требовало сложных усилий по интеграции.
Хотя модель может хорошо работать сама по себе, ее развертывание в практической среде часто требует доступа к внешним инструментам, живым данным или специфическому контексту домена. Сшивание этих элементов воедино обычно сопряжено с настраиваемым кодом, ручной настройкой и ограниченной возможностью повторного использования.
В последнее время в сообществе ИИ все большее внимание привлекает концепция протокола контекста моделей (MCP). MCP - это открытый стандарт, который позволяет системам ИИ обмениваться информацией с инструментами, файлами и базами данных, используя общий структурированный формат. Вместо того чтобы создавать интеграции для каждого случая использования, разработчики могут использовать MCP для упорядочивания того, как модели получают доступ к контексту и взаимодействуют с ним.
Ты можешь думать о MCP как об универсальном адаптере. Как туристический адаптер позволяет твоим устройствам подключаться к разным розеткам по всему миру, так и MCP позволяет моделям ИИ подключаться к различным системам, инструментам и источникам данных, не нуждаясь в индивидуальной настройке для каждого из них.
В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое MCP, как он работает и какую роль играет в повышении эффективности ИИ в реальных приложениях. Также мы рассмотрим несколько реальных примеров использования MCP.
Model Context Protocol (MCP) - это открытый стандарт, созданный Anthropic, компанией по безопасности и исследованиям в области ИИ, известной построением продвинутых языковых моделей. Он дает моделям ИИ понятный способ связи с инструментами, файлами или базами данных.
Большинство ИИ-ассистентов сегодня полагаются на большие языковые модели, чтобы отвечать на вопросы или выполнять задания. Однако этим моделям часто нужны дополнительные данные, чтобы хорошо отвечать. Без общей системы каждое соединение приходится строить с нуля.
Например, чатботу, предназначенному для помощи в IT-поддержке, может понадобиться получать информацию из внутренней системы тикетов компании. Без MCP для этого потребовалась бы собственная интеграция, что отняло бы много времени и усложнило бы обслуживание.
MCP решает эту проблему, выступая в роли общего порта для всех инструментов и моделей. Он не принадлежит какой-то одной компании или модели - скорее, это новая концепция того, как системы ИИ могут соединяться с внешними данными и сервисами.
Любой разработчик может использовать MCP для создания ассистентов, которые работают с живой информацией. Это сокращает время настройки и позволяет избежать путаницы при переключении между инструментами или платформами.
Anthropic представил идею Model Context Protocol (MCP) в ноябре 2024 года. Он начинался как проект с открытым исходным кодом, призванный улучшить взаимодействие языковых моделей с инструментами и данными.
С тех пор MCP привлек к себе много внимания. Все началось с того, что разработчики стали создавать внутренние инструменты для таких вещей, как поиск документов и помощь в работе с кодом. Этот ранний интерес быстро вырос, и крупные компании начали использовать MCP в своих производственных системах.
К началу 2025 года поддержка MCP начала распространяться по всей технологической индустрии. OpenAI и Google DeepMind, две ведущие лаборатории по исследованию ИИ, объявили, что их системы будут работать с этим протоколом.
Примерно в то же время Microsoft выпустила инструменты, помогающие разработчикам легче использовать MCP, включая поддержку своих популярных продуктов, таких как Copilot Studio, который помогает компаниям создавать AI-помощников, и Visual Studio Code, широко используемого редактора кода.
В основе MCP лежат три основные части: клиенты, серверы и общий набор правил, называемый протоколом. Представь себе это как разговор между двумя сторонами: одна запрашивает информацию, а другая ее предоставляет.
В этой установке система искусственного интеллекта играет роль клиента. Когда ей что-то нужно, например файл, запись в базе данных или инструмент для выполнения какого-то действия, она отправляет запрос. На другой стороне сервер получает этот запрос, берет нужную информацию из нужного места и отправляет ее обратно в понятном для ИИ виде.
Такая структура означает, что разработчикам не нужно создавать пользовательские соединения всякий раз, когда они хотят, чтобы модель ИИ работала с новым инструментом или источником данных. MCP помогает стандартизировать этот процесс, делая все быстрее, проще и надежнее.
Вот краткое описание того, как MCP соединяет ИИ-ассистента с внешними данными или инструментами:
Сегодня MCP уже используется во множестве инструментов и платформ, которые полагаются на контекст в реальном времени. Вот несколько примеров того, как компании используют этот протокол для связи языковых моделей с живыми системами и структурированными данными:
Далее рассмотрим подробнее ветвь ИИ, в которой MCP только начинает зарождаться: компьютерное зрение.
В то время как модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 отлично справляются с выявлением паттернов и объектов на изображениях, их понимание может стать еще более эффективным в сочетании с правильным контекстом.
В реальных приложениях, особенно в здравоохранении, добавление контекста, такого как история болезни, результаты анализов или клинические заметки, может значительно повысить полезность предсказаний модели, что приведет к более обоснованным и значимым исходам.
Вот тут-то и приходит на помощь протокол Model Context Protocol (MCP). Хотя он еще не получил широкого распространения и пока является развивающимся подходом, изучаемым исследователями и инженерами, он демонстрирует большой потенциал.
Например, при диагностике диабетической ретинопатии, состояния, которое может привести к потере зрения у людей с диабетом, ИИ-ассистент может использовать MCP для координации работы нескольких специализированных инструментов. Он может начать с извлечения записей о пациентах из базы данных и оценки риска развития диабета с помощью прогностической модели.
Затем модель компьютерного зрения анализирует изображения сетчатки на предмет признаков повреждения, таких как кровотечение или отек, которые указывают на наличие или степень тяжести ретинопатии. Наконец, ассистент может искать подходящие клинические исследования, основываясь на профиле пациента.
MCP позволяет всем этим инструментам взаимодействовать через общий протокол, позволяя ассистенту объединить анализ изображений и структурированные данные в единый бесшовный рабочий процесс.
Доступ к каждому инструменту осуществляется через MCP-сервер, что позволяет ассистенту отправлять структурированные запросы и получать стандартизированные ответы. Это устраняет необходимость в пользовательских интеграциях и позволяет ассистенту объединить анализ изображений и критически важные данные о пациенте в один плавный и эффективный рабочий процесс. Несмотря на то что MCP еще в новинку, уже существует множество исследований и текущих работ, направленных на то, чтобы сделать подобные сценарии использования практически возможными.
Вот несколько ключевых преимуществ, которые предлагает MCP:
С другой стороны, вот несколько ограничений, которые нужно иметь в виду, когда речь идет о MCP:
Модели искусственного интеллекта становятся все более способными, но они по-прежнему зависят от доступа к нужным данным. Контекстный протокол модели (MCP) предлагает разработчикам последовательный и стандартизированный способ установления таких связей. Вместо того чтобы создавать каждую интеграцию с нуля, команды могут следовать общему формату, который работает в разных инструментах и системах.
По мере роста популярности MCP может стать стандартной частью разработки и внедрения ИИ-ассистентов. Он поможет упростить настройку, улучшить поток данных и привнести структуру в реальное взаимодействие моделей.
Присоединяйся к нашему растущему сообществу. Посети наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и изучить варианты лицензирования, чтобы начать работать с Vision AI. Хочешь увидеть, как он используется в реальной жизни? Ознакомься с применением ИИ в здравоохранении и компьютерного зрения в розничной торговле на нашей странице решений.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI