Введение в MCP

Протокол Контекста Модели (MCP) определяет унифицированный способ подключения AI ассистентов (LLMs) к внешним источникам данных и инструментам. MCP можно рассматривать как универсальный интерфейс, который позволяет любому AI ассистенту подключаться к совместимым источникам данных или сервисам. Стандартизируя способ предоставления контекста AI моделям, MCP устраняет изоляцию данных и обеспечивает бесшовные, насыщенные контекстом взаимодействия между различными системами.

Практические решения для бизнеса

MCP расширяет возможности AI ассистента, предоставляя ему контролируемый доступ к актуальной информации и сервисам за пределами его встроенных знаний. Вместо работы с фиксированным запросом или статическими данными, ассистент с поддержкой MCP может получать данные в реальном времени, использовать частные базы знаний или выполнять действия с внешними инструментами. Это помогает преодолеть ограничения, такие как срок действия знаний модели и фиксированное окно контекста.

Архитектура MCP и основные компоненты

MCP следует архитектуре клиент-сервер, разделяющей AI ассистента (клиентская сторона) и внешние интеграции (серверная сторона). Основные роли включают:

• MCP Хост: Приложение AI ассистента, которому нужны внешние данные или действия.
• MCP Клиент: Компонент, управляющий подключением к одному или нескольким MCP серверам.
• MCP Сервер: Легкая программа или сервис, предоставляющий определенные возможности через стандарт MCP.

Поставщики контекста (MCP Серверы)

Поставщики контекста — это внешние источники данных или инструменты, к которым AI ассистент может получить доступ через MCP. Каждый сервер предоставляет определенную “возможность” или область данных, следуя стандарту MCP для запросов и ответов.

Индексация и извлечение документов

MCP серверы часто используют индексацию документов для эффективного использования внешних данных. Это позволяет быстро находить нужную информацию без необходимости отправлять весь объем данных.

Процесс разрешения запросов

Когда пользователь задает вопрос, система проходит через процесс разрешения запроса, чтобы определить, как получить необходимый контекст. Клиент анализирует запрос и решает, какой поставщик контекста может лучше всего обработать запрос.

Доставка контекста ассистенту

После того как поставщик извлекает соответствующий контекст, он должен быть доставлен обратно к AI модели в полезной форме. Ответ сервера обычно структурирован, и клиент интегрирует его в запрос AI.

Заключение

Протокол Контекста Модели (MCP) продвигает интеграцию AI ассистентов с разнообразными внешними источниками данных, позволяя системам AI динамически использовать актуальную информацию и выполнять контекстно-осознанные взаимодействия.

Практические рекомендации

• Изучите, какие процессы можно автоматизировать.
• Определите важные KPI для оценки влияния ваших инвестиций в AI.
• Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям.
• Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте использование AI.

Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram.

Посмотрите практический пример решения на базе AI: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами.