Įsivaizduokite taip: jūsų AI padėjėjas ką tik parašė nepriekaištingą kodą, sugeneravo gražią pristatymą ir parengė tobulą el. laišką. Bet kai paprašote patikrinti savo kalendorių ir suplanuoti susitikimą? "Atsiprašau, aš neturiu prieigos prie jūsų kalendoriaus." 2025 m. šis varginantis atotrūkis pagaliau tampa praeities reliktu.
Nors visi buvo apsėsti dėl modelių dydžių ir etaloninių balų, užkulisiuose vyksta rami revoliucija. Modelio konteksto protokolas (MCP) tapo universaliu dirbtinio intelekto vertėju ir iš naujo apibrėžia, ką gali pasiekti integruotos AI sistemos.
Lamai? Ne mažiau nei AI integracijos ateitis. Ir laikrodis tiksi.
Integracijos košmarai: kodėl jūsų AI padėjėjas vis dar kvailas
Šiandieninis AI kraštovaizdis primena puikų miestą, kuriame niekas nekalba ta pačia kalba. Sukūrėme neįtikėtinus modelius, kurie gali sugalvoti, kurti ir išspręsti sudėtingas problemas, tačiau jie yra įstrigę silose – negali dalytis informacija ar galimybėmis be didelio žmogaus įsikišimo.
"Kadangi dirbtinio intelekto asistentai pradedami naudoti, pramonė daug investavo į modelių galimybes, siekdama sparčios samprotavimo ir kokybės pažangos. Tačiau net sudėtingiausius modelius riboja jų izoliacija nuo duomenų, įstrigę už informacijos talpyklų ir senų sistemų. Kiekvienam naujam duomenų šaltiniui reikalingas individualus diegimas, todėl tikrai prijungtas sistemas sunku išplėsti." Antropinis dienoraščio įrašas
Dėl šio susiskaidymo atsirado daugybė problemų, kurios stabdo tikrąjį AI potencialą.
- Techninės skolos košmaras : kiekvienai naujai integracijai reikia pasirinktinio kodo, autentifikavimo ir klaidų tvarkymo
- Konteksto žlugimas : svarbi informacija prarandama tarp sistemų
- Perteklinis skaičiavimas : modeliai vėl ir vėl sprendžia tas pačias problemas
- Integravimo kliūtys : naujų duomenų šaltinių įtraukimas užtrunka savaites, o ne minutes
Žiauri tiesa? Dominuos įmonės, kurios spręs šį integracijos iššūkį. Visi kiti atsiliks.
Stop kodavimo klijai: MCP atvyko
Prisiminkite, kai kiekvienam įrenginiui reikėjo savo patentuotos jungties? AI integracijos kraštovaizdis iki šiol buvo įstrigęs toje pačioje chaotiškoje būsenoje.
2024 m. pabaigoje Anthropic pristatytas modelio konteksto protokolas (MCP) tapo standartizuotu būdu dirbtinio intelekto sistemoms keistis informacija, kontekstu ir galimybėmis. Tai sukuria universalų neuroninį greitkelį , kuriame duomenys ir galimybės sklandžiai plūsta per anksčiau izoliuotas sistemas.
Tikrai nuostabu yra tai, kaip greitai didžiosios platformos jį priėmė. „GitHub“, „Slack“, „Cloudflare“ ir „Sentry“ jau integravo MCP į savo įmonės platformas. Kūrimo aplinkos, tokios kaip „Cursor“, „Zed“, „Replit“, „Codeium“ ir „Sourcegraph“, padarė ją pagrindine dirbtinio intelekto darbo eigos dalimi.
Diegimo terminai pasakoja istoriją:
- 5-10 minučių : pagrindinės MCP jungtys naudojant greito paleidimo įrankius
- 1-2 dienos : individualus MCP kūrimas nuo nulio
- 2-4 dienos : įmonės lygio integracija su esamomis sistemomis
Jei 2025 m. vis dar kuriate tinkintas API integracijas kiekvienam naujam AI ryšiui, viršgarsinių kelionių amžiuje tiesiate geležinkelius.
Slaptas padažas: kaip iš tikrųjų veikia MCP
MCP galią lemia trys pagrindinės naujovės, kurios kartu sukuria vientisą komunikacijos audinį:
1. Konteksto konteineriai
Šios standartizuotos duomenų struktūros išsaugo viską, ką turi suprasti modelis:
- Neapdoroti įėjimai ir apdoroti išėjimai
- Pilna samprotavimų istorija ir kilmė
- Pasitikėjimo lygiai ir neapibrėžtumo žymenys
- Galimybių apibrėžimai ir apribojimai
// MCP Context Container Example { "input": "Fetch Q1 sales", "history": [ {"role": "system", "action": "query_database", "params": {"table": "sales", "quarter": "Q1"}}, {"role": "system", "action": "filter_results", "params": {"region": "EMEA"}} ], "metadata": { "confidence": 0.92, "capabilities": ["read", "query"], "source": "financial_db" }, "intent": { "primary_goal": "retrieve_information", "required_format": "summarized_table" } }2. Semantiniai tiltai
Šie vertimo sluoksniai užtikrina, kad skirtingos architektūros modeliai galėtų suprasti vienas kitą:
- Žodyno tarpų atvaizdavimas
- Prasmės išsaugojimas peržengiant ribas
- Dinamiškai standartizuoti formatus
3. Ketinimų sistemos
Skirtingai nuo pagrindinių duomenų mainų, MCP perduoda pagrindinį tikslą:
- Ką modelis bando pasiekti
- Konkretūs apribojimai, kurių reikia laikytis
- Priimtini atsakymų formatai
- Tikslus kraštinių dėklų tvarkymas
Rezultatas yra protokolas, kuris ne tik keičiasi duomenimis, bet ir perduoda supratimą. O AI pasaulyje supratimas yra viskas.
Neįmanoma tampa įmanoma: ką atrakina MCP
MCP ne tik palengvina esamas integracijas, bet ir įgalina visiškai naujas programas, kurios anksčiau buvo nepraktiškos arba neįmanomos:
Bendradarbiaujantis turinio kūrimas
Įsivaizduokite penkis specializuotus modelius, bendradarbiaujančius kuriant turinį:
- Kuriamos kūrybinės koncepcijos
- Kitas tyrinėja patvirtinančius faktus
- Trečiasis struktūrizuoja pasakojimą
- Ketvirtasis optimizuoja emocinį poveikį
- Penktas patobulina galutinį stilių
Prieš MCP, norint organizuoti šį bendradarbiavimo procesą, reikės sudėtingos tinkintos integracijos. Naudojant MCP, šie modeliai sklandžiai bendrauja, gamindami turinį, daug pranašesnį už tai, ką galėtų sukurti bet kuris atskiras modelis.
Jūsų konkurentai jau kuria šias sistemas. Ar tu?
Paskirstyti samprotavimo tinklai
Sudėtingoms problemoms dažnai reikia įvairių samprotavimų – loginio, matematinio, kūrybingo ir etinio. MCP leidžia kurti samprotavimo tinklus, kuriuose specializuoti modeliai sprendžia įvairius problemos aspektus, išlaikant nuoseklų mąstymo procesą.
Rezultatas? AI sistemos, galinčios išspręsti problemas, kurių vienas modelis negalėtų išspręsti vienas.
Save tobulėjančios sistemos
Ko gero, labiausiai jaudinantis yra MCP potencialas kurti sistemas, kurios nuolat tobulėja. Dalindamasi įžvalgomis ir išmoktais modeliais tarp modelių, MCP įgalina kolektyvinį intelektą, kuris su kiekviena sąveika tampa vis sudėtingesnis.
Atotrūkis tarp organizacijų, naudojančių MCP, ir tų, kurios remiasi tradiciniais integracijos metodais, laikui bėgant tik didės. Kurioje atotrūkio pusėje būsite jūs?
Silicio slėnis yra viskas. Ar tu?
Nors 2025 m. MCP jau keičia AI integraciją, oficialus modelcontextprotocol.io planas nurodo dar daugiau revoliucinių galimybių artimiausioje ateityje:
Nuotolinis MCP palaikymas
Svarbiausias H1 2025 prioritetas yra nuotolinio MCP ryšio įgalinimas, leidžiantis klientams saugiai prisijungti prie MCP serverių internetu per:
- Autentifikavimas ir autorizavimas : standartizuotų autentifikavimo galimybių pridėjimas su OAuth 2.0 palaikymu
- Paslaugų aptikimas : apibrėžimas, kaip klientai gali aptikti nuotolinius MCP serverius ir prie jų prisijungti
- Operacijos be būsenos : MCP išplėtimas, kad apimtų aplinkas be serverių
Agento palaikymas
MCP plečiasi, kad palaikytų sudėtingas agentų darbo eigas, ypač sutelkiant dėmesį į:
- Hierarchinės agentų sistemos : patobulintas agentų medžių palaikymas naudojant vardų tarpus
- Interaktyvios darbo eigos : geresnis vartotojų leidimų tvarkymas tarp agentų hierarchijų
- Srautinio perdavimo rezultatai : ilgalaikių agentų operacijų atnaujinimai realiuoju laiku
Platesnė ekosistemų plėtra
Po 2025 m. vizija apima:
- Bendruomenės vadovaujami standartai : ekosistemos, kurioje visi dirbtinio intelekto teikėjai formuoja MCP kaip atvirą standartą, puoselėjimas
- Papildomi būdai : ne tik teksto, bet ir garso, vaizdo ir kitų formatų palaikymas
- Oficialus standartizavimas : galimas standartizavimas per oficialią standartų įstaigą
Mano drąsi prognozė? Tobulėjant šioms galimybėms, iki 2027 m. MCP padarys tradicines REST API pasenusias, kad būtų galima integruoti dirbtinį intelektą. Protokolui būdingi pranašumai kontekstą suvokiančioms sistemoms tiesiog bus pernelyg įtikinami, kad juos būtų galima ignoruoti.
Integracijos ginklavimosi lenktynės: kodėl reikia judėti dabar
Organizacijos, kurios dabar naudoja šį protokolą, sukurs dirbtinio intelekto ekosistemas, kurios yra:
- Judresnis ir prisitaikantis prie besikeičiančių reikalavimų
- Pigiau išlaikyti ir plėsti
- Geresnės sąlygos integruoti būsimas AI naujoves
Perėjimas prie MCP nėra neprivalomas – tai neišvengiama.
Kaip žmogus, kuris daugelį metų kuria dirbtinio intelekto agentus ir dirba AI integravimo erdvėje, aš pats mačiau, kaip šie iššūkiai gali sulėtinti net perspektyviausius projektus. MCP atspindi tokį paradigmos pokytį, kuris retai pasitaiko mūsų pramonėje – galimybę vienu strateginiu žingsniu pašalinti didžiulę techninių skolų kategoriją.
// MCP Server Configuration Example { "mcpServers": { "finance": { "command": "python3", "args": ["/path/to/finance_server.py"], "cwd": "/working/directory" }, "crm": { "command": "node", "args": ["/path/to/crm_server.js"], "env": { "AUTH_TOKEN": "${CRM_TOKEN}" } } } }Naudodami šią paprastą konfigūraciją galite prijungti savo AI prie visų duomenų visatų. Jei nepradėsite integruoti MCP šiandien, jūsų konkurentai jums padėkos rytoj.
Išvada: tikrai sujungto AI aušra
Modelio konteksto protokolas yra daugiau nei dar vienas techninis standartas – tai tikrai sujungto dirbtinio intelekto aušra. Išspręsdamas pagrindinius komunikacijos iššūkius, turinčius ribotą AI potencialą, MCP įgalina naujos kartos sistemas, kurios gali bendradarbiauti, mąstyti ir kurti būdus, kurie atspindi žmogaus kolektyvinį intelektą.
Artėjant į 2025 m., MCP įtaka ir toliau plėsis, nei dabar taiko pagrindinės platformos. Organizacijos, kurios dabar taiko šį protokolą, ne tik supaprastina savo integravimo darbą – jos remiasi rytojaus AI ekosistemos pagrindu.
Tylioji revoliucija vyksta dabar. Klausimas ne tas, ar pritaikysite MCP, o ar tai padarysite prieš konkurentams jus palikus, ar po to.
Jūsų eilė
MCP perrašo AI kraštovaizdį – kaip, jūsų nuomone, iki 2026 m. bus pakeista jo taikymas? Žemiau pateikite drąsiausią prognozę!
Ar pradėjote diegti MCP savo sistemose, ar vis dar skeptiškai vertinate jo ilgalaikį poveikį? Norėčiau išgirsti jūsų patirtis.
Nuorodos
- Pristatome „Model Context Protocol“ – „Anthropic“ pranešimo tinklaraščio įrašą
- Model Context Protocol GitHub saugykla – atvirojo kodo kodas ir pavyzdžiai
- MCP įvadas – oficiali apžvalga ir koncepcijos
- MCP veiksmų planas – oficialus 2025 m. pusmečio planas
- „RunLoop AI“ (2025). „Model Context Protocol (MCP): žaidimo keitiklio supratimas“.
- Daily.dev (2025). „Kas yra MCP: modelio konteksto protokolas“.
Jei šis straipsnis jums pasirodė vertingas, peržiūrėkite mano ankstesnį virusinį kūrinį apie NLC, kuris surinko daugiau nei 12 tūkst. AI kraštovaizdis sparčiai vystosi – būkite informuoti, kad išliktumėte priekyje.
Apie autorių: Esu Jay Thakur, „Microsoft“ vyresnysis programinės įrangos inžinierius, tyrinėjantis AI agentų transformacinį potencialą. Turėdamas daugiau nei 8 metų patirtį kuriant ir plečiant dirbtinio intelekto sprendimus „Amazon“, „Accenture Labs“ ir dabar „Microsoft“, kartu su studijomis Stanfordo GSB, atnešu unikalią perspektyvą technologijų ir verslo sankirtoje. Esu pasiryžęs padaryti dirbtinį intelektą prieinamą visiems – nuo pradedančiųjų iki ekspertų – daugiausia dėmesio skirdamas efektyvių produktų kūrimui. Kaip pranešėjas ir trokštantis patarėjas pradedantiesiems, dalinuosi įžvalgomis apie AI agentus, GenAI, LLM, SML, atsakingą AI ir besivystančią AI aplinką. Susisiekite su manimi Linkedin .
