Кога имплементираат случаи на употреба на вештачка интелигенција, претпријатијата често треба да одлучат како да ги поврзат своите извори на податоци со моделите што ги усвојуваат. Разни рамки, како што е LangChain, ја олеснуваат интеграцијата на базата на податоци, но развивачите сè уште се соочуваат со задачата да пишуваат код секој пат кога ќе поврзат модели со нови извори на податоци. Anthropic има за цел да го револуционизира овој пристап со создавање стандард во интеграцијата на податоци. Anthropic го претстави протоколот на контекст на моделот (MCP) како решение со отворен код, обезбедувајќи стандардизиран метод за поврзување на изворите на податоци со случаи на употреба на вештачка интелигенција. Во блог-пост, компанијата објави дека MCP ќе делува како „универзален, отворен стандард“ за поврзување на системи на вештачка интелигенција со разни извори на податоци. Целта е MCP да овозможи модели како Claude директно да пристапуваат до бази на податоци. Алекс Алберт, раководител на односите на Claude во Anthropic, спомена на X дека визијата на компанијата е „да изгради свет каде што вештачката интелигенција се поврзува со секој извор на податоци, “ со MCP што служи како „универзален преведувач. “ Клучна предност на MCP е неговата способност да управува со локални ресурси (како бази на податоци, датотеки и услуги) и далечински ресурси (како API за Slack или GitHub) користејќи го истиот протокол, објаснува Алберт. Стандардизиран метод за интеграција на податоци не само што го поедноставува процесот за развивачите да ги насочуваат големите јазични модели (LLMs) кон информации, туку исто така ги олеснува предизвиците за пронаоѓање на податоци за претпријатијата што конструираат агенти на вештачка интелигенција. Како што MCP е со отворен код, Anthropic поттикнува придонеси во неговото складиште на конектори и имплементации. Во моментов, нема универзален стандард за поврзување на извори на податоци со модели, така што претпријатијата и провајдерите се одговорни за овие одлуки. Развивачите обично користат специфичен Python код или употребуваат LangChain за да ги поврзат LLMs со бази на податоци.

Бидејќи секој LLM функционира малку поинаку, потребен е одделен код за секоја поврзување, што води до фрагментирани модели кои го пристапуваат истата база на податоци без беспрекорна соработка. Некои компании ги модифицираат своите бази на податоци за да го олеснат создавањето на векторски вградени слики кон кои LLMs можат да се поврзат. На пример, Microsoft ја интегрира Azure SQL со Fabric, додека помали фирми како Fastn нудат алтернативни методи за поврзување на извори на податоци. Антропик ја замислува MCP како средство кое се шири подалеку од Claude за да поттикне интероперабилност меѓу моделите и изворите на податоци. "MCP е отворен стандард кој им овозможува на развивачите да воспостават сигурни, двонасочни врски меѓу своите извори на податоци и алатки со вештачка интелигенција. Поставувањето е едноставно: развивачите можат или да ги направат своите податоци достапни преку MCP сервери или да развијат апликации со вештачка интелигенција (MCP клиенти) кои се поврзуваат со овие сервери, " истакна Anthropic во блог постот. Објавувањето на MCP доби позитивна поддршка на социјалните мрежи, особено заради неговото објавување со отворен код, иако некои корисници на платформи како Hacker News изразија скептицизам за вредноста на стандард како MCP. Тренутно, MCP е ексклузивно стандард за моделите од фамилијата Claude. Сепак, Anthropic издаде претходно изработени MCP сервери за Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres и Puppeteer. VentureBeat се обрати на Anthropic за дополнителни коментари. Раните усвоители на MCP вклучуваат Block и Apollo. Провајдери како Zed, Replit, Sourcegraph, и Codeium развиваат агенти со вештачка интелигенција кои го користат MCP за да собираат информации од извори на податоци. Развивачите заинтересирани за MCP можат веднаш да го употребат протоколот инсталирајќи претходно направени MCP сервери преку десктоп апликацијата Claude. Претпријатијата можат исто така да создадат свој MCP сервер користејќи Python или TypeScript.