13 мая 2025 г.
Узнайте 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 режиме реального времени.
Различные типы моделей ИИ, от больших языковых моделей до систем компьютерного зрения, способны поддерживать широкий спектр задач, включая генерацию текста, анализ изображений, выявление закономерностей и составление прогнозов. Однако подключение этих моделей к реальным компьютерным системам в бесшовном и масштабируемом виде обычно требует сложных усилий по интеграции.
Хотя модель может хорошо работать сама по себе, для ее развертывания в практических средах часто требуется доступ к внешним инструментам, живым данным или специфическому контексту домена. Сшивание этих элементов воедино обычно сопряжено с созданием пользовательского кода, 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, чтобы упростить доступ моделей к контексту и взаимодействие с ним.
MCP можно представить как универсальный адаптер. Как туристический адаптер позволяет подключать ваши устройства к различным розеткам по всему миру, так и MCP позволяет моделям ИИ подключаться к различным системам, инструментам и источникам данных, не требуя индивидуальной настройки 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. Мы также рассмотрим несколько реальных примеров использования MCP.
Model Context Protocol (MCP) - это открытый стандарт, созданный компанией Anthropic, специализирующейся на безопасности и исследованиях в области ИИ и известной построением передовых языковых моделей. Он предоставляет моделям ИИ понятный способ связи с инструментами, файлами или базами данных.
Большинство помощников ИИ сегодня полагаются на большие языковые модели, чтобы отвечать на вопросы или выполнять задания. Однако для качественного ответа этим моделям часто требуются дополнительные данные. Без общей системы каждое соединение приходится создавать с нуля.
Например, чат-боту, предназначенному для помощи в ИТ-поддержке, может потребоваться 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 качестве общего порта для всех инструментов и моделей. Он не принадлежит какой-то одной компании или модели - скорее, это новая концепция того, как системы искусственного интеллекта могут соединяться с внешними данными и сервисами.
Любой разработчик может использовать MCP для создания ассистентов, работающих с живой информацией. Это сокращает время на настройку и позволяет избежать путаницы при переключении между инструментами или платформами.
Компания Anthropic представила идею Model Context Protocol (MCP) в ноябре 2024 года. Она началась 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 поиска документов и помощи 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 протоколом.
Примерно в то же время Microsoft выпустила инструменты, помогающие разработчикам легче использовать MCP, включая поддержку таких популярных продуктов, как Copilot Studio, который помогает компаниям создавать помощников с искусственным интеллектом, и Visual Studio Code, широко используемого редактора кода.
В основе MCP лежат три основные части: клиенты, серверы и общий набор правил, называемый протоколом. Представьте это как разговор между двумя сторонами: одна запрашивает информацию, а другая ее предоставляет.
В этой системе ИИ играет роль клиента. Когда ей что-то нужно, например файл, запись в базе данных или инструмент для выполнения какого-либо действия, она отправляет запрос. С другой стороны, 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 собственные соединения каждый раз, когда они хотят, чтобы модель ИИ работала с новым инструментом или источником данных. MCP помогает стандартизировать процесс, делая его более быстрым, простым и надежным.
Вот краткое описание того, как MCP соединяет помощника ИИ 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 этот протокол для связи языковых моделей с живыми системами и структурированными данными:
Далее рассмотрим отрасль ИИ, в которой MCP только начинает зарождаться: компьютерное зрение.
Хотя 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 прогнозов модели, что приведет к более обоснованным и значимым результатам.
Именно здесь на помощь приходит протокол Model Context Protocol (MCP). Хотя он еще не получил широкого распространения и является развивающимся подходом, изучаемым исследователями и инженерами, он демонстрирует большой потенциал.
Например, при диагностике диабетической ретинопатии - заболевания, которое может привести к потере зрения у людей с диабетом, - помощник ИИ может использовать MCP для координации работы нескольких специализированных инструментов. Он может начать с получения 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 найти соответствующие клинические исследования на основе профиля пациента.
MCP позволяет всем этим инструментам взаимодействовать через общий протокол, позволяя ассистенту объединить анализ изображений и структурированные данные в единый рабочий процесс.
Доступ к каждому инструменту осуществляется через сервер MCP, что позволяет ассистенту отправлять структурированные запросы и получать стандартизированные ответы. Это устраняет необходимость в пользовательских интеграциях и позволяет ассистенту объединить анализ изображений и важные данные о пациенте в один плавный и эффективный рабочий процесс. Несмотря на то что MCP все еще является новинкой, уже существует множество исследований и текущих работ, направленных на то, чтобы сделать подобные случаи использования практически возможными.
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые предлагает MCP:
С другой стороны, вот несколько ограничений, о которых следует помнить, 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 различных инструментах и системах.
По мере распространения MCP может стать стандартной частью разработки и развертывания ассистентов ИИ. Он помогает упростить настройку, улучшить поток данных и придать структуру реальному взаимодействию моделей.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и изучить наши варианты лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI. Хотите увидеть, как он используется в реальной жизни? Ознакомьтесь с применением ИИ в здравоохранении и компьютерного зрения в розничной торговле на нашей странице решений.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
