Коли компанії впроваджують випадки використання штучного інтелекту, вони часто повинні вирішити, як підключити свої джерела даних до моделей, які вони приймають. Різні фреймворки, такі як LangChain, полегшують інтеграцію баз даних, але розробникам все одно доводиться писати код кожного разу, коли вони приєднують моделі до нових джерел даних. Anthropic має на меті революціонізувати цей підхід, створюючи стандарт в інтеграції даних. Anthropic представила Протокол Контексту Моделі (Model Context Protocol, MCP) як рішення з відкритим вихідним кодом, яке забезпечує стандартний метод підключення джерел даних до випадків використання AI. У блозі компанія оголосила, що MCP буде виступати як "універсальний, відкритий стандарт" для зв'язку систем AI з різними джерелами даних. Мета полягає в тому, щоб моделі, такі як Claude, могли безпосередньо отримувати доступ до баз даних. Алекс Альберт, глава департаменту зв'язків Claude у Anthropic, зазначив на X, що бачення компанії полягає в "створенні світу, де AI підключається до будь-якого джерела даних", з MCP як "універсальним перекладачем". Ключова перевага MCP полягає в його здатності керувати як локальними ресурсами (такими як бази даних, файли та сервіси), так і віддаленими ресурсами (наприклад, API для Slack або GitHub), використовуючи той самий протокол, пояснив Альберт. Стандартизований метод інтеграції даних не лише спрощує процес для розробників, дозволяючи великим мовним моделям (LLMs) доступ до інформації, але й зменшує труднощі з отриманням даних для підприємств, що створюють AI-агентів. Оскільки MCP є відкритим кодом, Anthropic заохочує внесок у його репозиторій конекторів та реалізацій. Наразі не існує універсального стандарту для підключення джерел даних до моделей, тому підприємства і постачальники самі відповідають за ці рішення. Розробники зазвичай використовують специфічний код на Python або застосовують LangChain для підключення LLMs до баз даних.

Оскільки кожен LLM функціонує трохи по-різному, потрібен окремий код для кожного підключення, що призводить до фрагментованого доступу моделей до одних і тих самих баз даних без безперервної співпраці. Деякі компанії модифікують свої бази даних, щоб спростити створення векторних вбудувань, до яких можуть підключатися LLMs. Наприклад, Microsoft інтегрує Azure SQL з Fabric, у той час як менші компанії, такі як Fastn, пропонують альтернативні методи підключення джерел даних. Anthropic бачить можливість розширення MCP за межі Claude для сприяння взаємодії між моделями та джерелами даних. "MCP є відкритим стандартом, що дозволяє розробникам встановлювати безпечні двосторонні підключення між їхніми джерелами даних і інструментами на основі AI. Налагодження просте: розробники можуть або зробити свої дані доступними через MCP-сервери, або розробляти AI-додатки (клієнти MCP), які підключаються до цих серверів", сказано в блозі Anthropic. Оголошення про MCP отримало позитивні відгуки в соціальних мережах, особливо через його випуск з відкритим кодом, хоча деякі користувачі на платформах, таких як Hacker News, висловили скептицизм щодо цінності такого стандарту, як MCP. Наразі MCP є виключно стандартом для сімейства моделей Claude. Проте Anthropic вже випустила попередньо встановлені MCP-сервери для Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres та Puppeteer. VentureBeat звернулися до Anthropic за додатковими коментарями. Ранній прийом MCP здійснюють Block та Apollo. Постачальники, такі як Zed, Replit, Sourcegraph та Codeium, розробляють AI-агентів, які використовують MCP для збору інформації з джерел даних. Розробники, зацікавлені в MCP, можуть відразу скористатися протоколом, встановивши попередньо збудовані MCP-сервери за допомогою настільного додатку Claude. Підприємства також можуть створити власний MCP-сервер, використовуючи Python або TypeScript.