Nastajajoči standard za povezavo LLMjev z viri podatkov
V svetu umetne inteligence se pojavlja nov standard, ki obeta poenostavitev povezovanja velikih jezikovnih modelov (LLM) z zunanjimi viri podatkov in orodji. Model Context Protocol (MCP), odprtokodni projekt podjetja Anthropic, je zasnovan kot univerzalni vmesnik, ki omogoča AI sistemom dostop do različnih virov podatkov in funkcionalnosti.
MCP temelji na arhitekturi odjemalec-strežnik, kjer gostitelj (npr. Claude Desktop ali IDE) upravlja enega ali več MCP odjemalcev, ki komunicirajo s strežniki prek protokola JSON-RPC. Ti strežniki lahko izpostavijo različne funkcionalnosti, kot so poizvedbe v podatkovnih bazah, upravljanje Docker vsebnikov ali interakcija z orodji za sporočanje, kot sta Slack ali Discord.
Ena izmed ključnih prednosti MCP je njegova sposobnost delovanja v obeh smereh – ne le da lahko gostitelj zahteva podatke od strežnika, ampak lahko tudi strežnik sproži komunikacijo z LLM prek zahtev za ustvarjanje sporočil. Čeprav ta funkcionalnost še ni splošno podprta, odpira vrata za napredne delovne tokove, kjer AI modeli delujejo kot agenti, ki samostojno izvajajo naloge.
MCP je že pridobil podporo velikih tehnoloških podjetij, kot sta OpenAI in Google, ter ima na GitHubu več deset uradnih integracij z večjimi ponudniki programske opreme, vključno z Grafano, Heroku in Elasticsearch. Poleg tega trenutno že obstaja več kot 200 skupnostnih in demo strežnikov, ki omogočajo povezovanje LLM z različnimi orodji in podatkovnimi viri.
Uporabniki lahko konfigurirajo MCP strežnike, kot sta "časovni strežnik" in "datotečni sistem", ter tako omogočijo modelu dostop do lokalnega časa ali datotek na računalniku. Poleg tega je mogoče MCP integrirati z lastnimi modeli prek odprtokodnega vmesnika Open WebUI, ki podpira MCP strežnike prek OpenAPI proxyja.
Kljub številnim prednostim MCP ni brez izzivov. Varnost je ena izmed glavnih skrbi, saj lahko strežniki MCP izvajajo poljubno kodo, kar predstavlja potencialno tveganje, če niso ustrezno zaščiteni. Zato je pomembno, da se pri uporabi MCP upoštevajo varnostni ukrepi, kot so peskovniki in strogo preverjanje strežnikov.
