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.    : kiekvienai naujai integracijai reikia pasirinktinio kodo, autentifikavimo ir klaidų tvarkymo Techninės skolos košmaras    : svarbi informacija prarandama tarp sistemų Konteksto žlugimas    : modeliai vėl ir vėl sprendžia tas pačias problemas Perteklinis skaičiavimas    : naujų duomenų šaltinių įtraukimas užtrunka savaites, o ne minutes Integravimo kliūtys  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   , kuriame duomenys ir galimybės sklandžiai plūsta per anksčiau izoliuotas sistemas. universalų neuroninį greitkelį  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:    : pagrindinės MCP jungtys naudojant greito paleidimo įrankius 5-10 minučių    : individualus MCP kūrimas nuo nulio 1-2 dienos    : įmonės lygio integracija su esamomis sistemomis 2-4 dienos  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:    : standartizuotų autentifikavimo galimybių pridėjimas su OAuth 2.0 palaikymu Autentifikavimas ir autorizavimas    : apibrėžimas, kaip klientai gali aptikti nuotolinius MCP serverius ir prie jų prisijungti Paslaugų aptikimas    : MCP išplėtimas, kad apimtų aplinkas be serverių Operacijos be būsenos  Agento palaikymas  MCP plečiasi, kad palaikytų sudėtingas agentų darbo eigas, ypač sutelkiant dėmesį į:    : patobulintas agentų medžių palaikymas naudojant vardų tarpus Hierarchinės agentų sistemos    : geresnis vartotojų leidimų tvarkymas tarp agentų hierarchijų Interaktyvios darbo eigos    : ilgalaikių agentų operacijų atnaujinimai realiuoju laiku Srautinio perdavimo rezultatai  Platesnė ekosistemų plėtra  Po 2025 m. vizija apima:    : ekosistemos, kurioje visi dirbtinio intelekto teikėjai formuoja MCP kaip atvirą standartą, puoselėjimas Bendruomenės vadovaujami standartai    : ne tik teksto, bet ir garso, vaizdo ir kitų formatų palaikymas Papildomi būdai    : galimas standartizavimas per oficialią standartų įstaigą Oficialus standartizavimas  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    – „Anthropic“ pranešimo tinklaraščio įrašą Pristatome „Model Context Protocol“    – atvirojo kodo kodas ir pavyzdžiai Model Context Protocol GitHub saugykla    – oficiali apžvalga ir koncepcijos MCP įvadas    – oficialus 2025 m. pusmečio planas MCP veiksmų 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   kuris surinko daugiau nei 12 tūkst. AI kraštovaizdis sparčiai vystosi – būkite informuoti, kad išliktumėte priekyje. ankstesnį virusinį kūrinį apie NLC,   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

Read My Stories

Šis garso įrašas sukurtas originalia istorijos kalba!

MCP: universalus standartas, leidžiantis kalbėti apie dirbtinio intelekto sistemas (ir kodėl „Big Tech“ stato viską)

About Author

KOMENTARAI

PABAIGTI ŽYMES

ŠIS STRAIPSNIS BUVO PRISTATYMAS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps