13 мая 2025 г.
Узнайте об основах протокола контекста модели (MCP), о том, как он работает в системах ИИ, и почему разработчики используют его для связывания 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 прогнозирование. Однако подключение этих моделей к реальным компьютерным системам простым и масштабируемым способом обычно требует сложных интеграционных усилий.
Хотя модель может хорошо работать сама по себе, развертывание ее в практических условиях часто требует доступа к внешним инструментам, оперативным данным или контексту, специфичному для конкретной области. Объединение этих элементов обычно включает в себя пользовательский код, ручную настройку и ограниченную возможность повторного использования.
В последнее время концепция протокола контекста модели (MCP) привлекает все больше внимания в сообществе ИИ. MCP — это открытый стандарт, который позволяет системам ИИ обмениваться информацией с инструментами, файлами и базами данных, используя общий структурированный формат. Вместо создания интеграций для каждого варианта использования разработчики могут использовать MCP для оптимизации доступа моделей к необходимому им контексту и взаимодействия с ним.
Вы можете думать о MCP как об универсальном адаптере. Подобно тому, как дорожный адаптер позволяет подключать ваши устройства к различным розеткам по всему миру, MCP позволяет моделям ИИ подключаться к различным системам, инструментам и источникам данных без необходимости индивидуальной настройки для каждого из них.
В этой статье мы подробнее рассмотрим, что такое MCP, как он работает и какую роль он играет в повышении эффективности ИИ в реальных приложениях. Мы также рассмотрим несколько реальных примеров использования MCP.
Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, созданный компанией Anthropic, занимающейся безопасностью и исследованиями в области ИИ, известной созданием передовых языковых моделей. Он предоставляет моделям ИИ четкий способ подключения к инструментам, файлам или базам данных.
Большинство современных помощников ИИ полагаются на большие языковые модели для ответа на вопросы или выполнения задач. Однако этим моделям часто требуются дополнительные данные для хорошего ответа. Без общей системы каждое соединение должно быть построено с нуля.
Например, чат-боту, предназначенному для оказания помощи в ИТ-поддержке, может потребоваться извлечение информации из внутренней системы обработки заявок компании. Без MCP это потребует пользовательской интеграции, что сделает настройку трудоемкой и сложной в обслуживании.
MCP решает эту проблему, выступая в качестве общего порта для всех инструментов и моделей. Он не принадлежит ни одной компании или модели — скорее, это новая концепция того, как системы ИИ могут подключаться к внешним данным и сервисам.
Любой разработчик может использовать MCP для создания помощников, работающих с оперативной информацией. Это сокращает время настройки и позволяет избежать путаницы при переключении между инструментами или платформами.
Компания Anthropic представила концепцию протокола контекста модели (Model Context Protocol, MCP) в ноябре 2024 года. Он начинался как проект с открытым исходным кодом для улучшения взаимодействия языковых моделей с инструментами и данными.
С тех пор MCP привлек к себе большое внимание. Все началось с того, что разработчики создавали внутренние инструменты для таких задач, как поиск документов и помощь в написании кода. Этот первоначальный интерес быстро вырос, и крупные компании начали использовать MCP в своих производственных системах.
К началу 2025 года поддержка MCP начала распространяться в технологической индустрии. OpenAI и Google DeepMind, две ведущие исследовательские лаборатории в области ИИ, объявили, что их системы будут работать с этим протоколом.
Примерно в то же время Microsoft выпустила инструменты, облегчающие разработчикам использование MCP, включая поддержку своих популярных продуктов, таких как Copilot Studio, который помогает компаниям создавать AI-ассистентов, и Visual Studio Code, широко используемый редактор кода.
В основе MCP лежат три основные части: клиенты, серверы и общий набор правил, называемый протоколом. Это похоже на разговор между двумя сторонами: одна запрашивает информацию, а другая ее предоставляет.
В этой схеме система ИИ играет роль клиента. Когда ей что-то нужно, например, файл, запись в базе данных или инструмент для выполнения действия, она отправляет запрос. С другой стороны, сервер получает этот запрос, извлекает необходимую информацию из нужного места и отправляет ее обратно в формате, понятном для ИИ.
Эта структура означает, что разработчикам не нужно создавать пользовательское соединение каждый 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 пошаговое описание того, как MCP соединяет AI-ассистента с внешними данными или инструментами:
В настоящее время MCP уже используется в различных инструментах и платформах, которые полагаются на контекст в реальном времени. Вот несколько примеров того, как компании используют протокол для подключения языковых моделей к действующим системам и структурированным данным:
Далее, давайте подробнее рассмотрим отрасль ИИ, где MCP только начинает появляться: компьютерное зрение.
Хотя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, отлично справляются с идентификацией закономерностей и объектов на изображениях, их аналитические возможности могут стать еще более эффективными при объединении с правильным контекстом.
В реальных приложениях, особенно в здравоохранении, добавление контекста, такого как история болезни пациента, результаты анализов или клинические заметки, может значительно повысить полезность прогнозов модели, что приведет к более обоснованным и значимым результатам.
Именно здесь на помощь приходит протокол контекста модели (MCP). Хотя он еще не получил широкого распространения и все еще является развивающимся подходом, изучаемым исследователями и инженерами, он демонстрирует большой потенциал.
Например, при диагностике диабетической ретинопатии, состояния, которое может вызвать потерю зрения у людей с диабетом, ИИ-ассистент может использовать MCP для координации работы нескольких специализированных инструментов. Он может начать с извлечения записей о пациенте из базы данных и оценки риска диабета с помощью прогностической модели.
Затем модель компьютерного зрения анализирует изображения сетчатки на наличие признаков повреждения, таких как кровоизлияние или отек, которые указывают на наличие или степень тяжести ретинопатии. Наконец, ассистент может найти соответствующие клинические испытания на основе профиля пациента.
MCP позволяет всем этим инструментам взаимодействовать через общий протокол, позволяя ассистенту объединять анализ изображений и структурированные данные в единый рабочий процесс.
Каждый инструмент доступен через MCP-сервер, который позволяет ассистенту отправлять структурированные запросы и получать стандартизированные ответы. Это устраняет необходимость в пользовательских интеграциях и позволяет ассистенту объединять анализ изображений с важными данными о пациенте в единый, эффективный рабочий процесс. Хотя MCP все еще является новым, уже ведется множество исследований и текущей работы, направленных на то, чтобы сделать подобные варианты использования практически возможными.
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые предлагает MCP:
С другой стороны, вот несколько ограничений, которые следует учитывать, когда речь идет о MCP:
Модели ИИ становятся все более мощными, но они по-прежнему зависят от доступа к правильным данным. Протокол контекста модели (MCP) предлагает разработчикам согласованный и стандартизированный способ установления этих соединений. Вместо того чтобы создавать каждую интеграцию с нуля, команды могут следовать общему формату, который работает с различными инструментами и системами.
По мере роста внедрения MCP имеет потенциал стать стандартной частью разработки и развертывания ИИ-ассистентов. Это помогает упростить настройку, улучшить поток данных и привнести структуру во взаимодействие моделей в реальном мире.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ и изучить наши варианты лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI. Хотите увидеть, как это используется в реальной жизни? Ознакомьтесь с применением ИИ в здравоохранении и компьютерного зрения в розничной торговле на нашей странице решений.
