Ilarawan ito: Kakasulat lang ng iyong AI assistant ng walang kamali-mali na code, nakabuo ng magandang presentasyon, at nag-draft ng perpektong email. Ngunit kapag hiniling mo dito na tingnan ang iyong kalendaryo at mag-iskedyul ng pulong? "I'm sorry, wala akong access sa kalendaryo mo." Sa 2025, ang nakakadismaya na pagkakadiskonekta na ito ay sa wakas ay naging relic na ng nakaraan.  Habang ang lahat ay nahuhumaling sa mga laki ng modelo at benchmark na marka, isang tahimik na rebolusyon ang nangyayari sa likod ng mga eksena. Ang Model Context Protocol (MCP) ay lumabas bilang unibersal na tagasalin para sa artificial intelligence, at muling tinutukoy nito kung ano ang maaaring makamit ng pinagsama-samang AI system.  Ang pusta? Walang mas mababa kaysa sa hinaharap ng pagsasama ng AI. At ang orasan ay tumatatak.  Mga Bangungot sa Pagsasama: Bakit Pipi Pa rin ang Iyong AI Assistant  Ang AI landscape ngayon ay kahawig ng isang makinang na lungsod kung saan walang nagsasalita ng parehong wika. Nakagawa kami ng mga hindi kapani-paniwalang modelo na maaaring mangatuwiran, lumikha, at malutas ang mga kumplikadong problema, ngunit nakulong sila sa mga silo—hindi makapagbahagi ng impormasyon o mga kakayahan nang walang malawakang interbensyon ng tao.  "Habang ang mga AI assistant ay nakakakuha ng mainstream adoption, ang industriya ay namuhunan nang malaki sa mga kakayahan ng modelo, na nakakamit ng mabilis na pag-unlad sa pangangatwiran at kalidad. Ngunit kahit na ang pinaka-sopistikadong mga modelo ay napipigilan ng kanilang paghihiwalay mula sa data—nakulong sa likod ng mga information silo at legacy system. Ang bawat bagong data source ay nangangailangan ng sarili nitong custom na pagpapatupad, na ginagawang tunay na konektadong mga system na mahirap sukatin." Anthropic Blog Post  Ang fragmentation na ito ay lumikha ng isang kaskad ng mga problema na pumipigil sa tunay na potensyal ng AI.    : Ang bawat bagong pagsasama ay nangangailangan ng custom na code, pagpapatunay, at paghawak ng error Bangungot sa teknikal na utang    : Nawawala ang kritikal na impormasyon sa pagitan ng mga system Context collapse    : Ang mga modelo ay nilulutas ang parehong mga problema nang paulit-ulit Redundant computation    : Ang pagdaragdag ng mga bagong data source ay tumatagal ng mga linggo sa halip na mga minuto Mga bottleneck sa pagsasama  Ang brutal na katotohanan? Mangibabaw ang mga kumpanyang malulutas ang hamon sa pagsasama-sama na ito. Lahat ng iba ay mahuhuli.  Stop Coding Glue: Dumating na ang MCP   Tandaan kung kailan kailangan ng bawat device ng sarili nitong proprietary connector? Na-trap ang landscape ng AI integration sa parehong magulong estado—hanggang ngayon.  Ipinakilala ng Anthropic noong huling bahagi ng 2024, ang Model Context Protocol (MCP) ay naging standardized na paraan para sa AI system na makipagpalitan ng impormasyon, konteksto, at mga kakayahan. Lumilikha ito ng isang   kung saan ang data at mga kakayahan ay tuluy-tuloy na dumadaloy sa mga dating nakahiwalay na system. unibersal na neural highway  Ang talagang kapansin-pansin ay kung gaano kabilis ang paggamit nito ng mga pangunahing platform. Naisama na ng GitHub, Slack, Cloudflare, at Sentry ang MCP sa kanilang mga platform ng enterprise. Ang mga development environment tulad ng Cursor, Zed, Replit, Codeium at Sourcegraph ay ginawa itong core sa kanilang mga AI-assisted workflow.  Sinasabi ng mga timeline ng pagpapatupad ang kuwento:    : Mga pangunahing koneksyon sa MCP gamit ang mga quick-start na tool 5-10 minuto    : Custom na pag-develop ng MCP mula sa simula 1-2 araw    : Pagsasama sa antas ng enterprise sa mga kasalukuyang system 2-4 na araw  Kung gumagawa ka pa rin ng mga custom na pagsasama ng API para sa bawat bagong koneksyon sa AI sa 2025, naglalagay ka ng mga riles ng tren sa edad ng supersonic na paglalakbay.  Ang Lihim na Sarsa: Paano Talagang Gumagana ang MCP  Ang kapangyarihan ng MCP ay nagmumula sa tatlong pangunahing inobasyon na nagtutulungan upang lumikha ng tuluy-tuloy na tela ng komunikasyon:  1. Mga Lalagyan ng Konteksto  Pinapanatili ng mga standardized na istruktura ng data na ito ang lahat ng kailangang maunawaan ng isang modelo:  Mga hilaw na input at naprosesong output  Buong kasaysayan ng pangangatwiran at pinagmulan  Mga antas ng kumpiyansa at mga marker ng kawalan ng katiyakan  Mga kahulugan at limitasyon ng kakayahan   // 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. Semantic Bridges  Tinitiyak ng mga layer ng pagsasaling ito na magkakaintindihan ang mga modelong may iba't ibang arkitektura sa pamamagitan ng:  Pagma-map sa pagitan ng mga puwang ng bokabularyo  Pagpapanatili ng kahulugan sa kabila ng mga hangganan  Pabago-bagong pag-standardize ng mga format  3. Intent Frameworks  Hindi tulad ng pangunahing pagpapalitan ng data, ipinapadala ng MCP ang pinagbabatayan na layunin:  Ano ang sinusubukang gawin ng modelo  Mga tiyak na hadlang na dapat igalang  Mga katanggap-tanggap na format para sa mga tugon  Tumpak na paghawak ng mga edge case  Ang resulta ay isang protocol na hindi lamang nagpapalitan ng data—naglilipat ito ng pag-unawa. At sa mundo ng AI, ang pag-unawa ay lahat.  Nagiging Posible ang Impossible: Ang Na-unlock ng MCP   Hindi lang pinapadali ng MCP ang mga kasalukuyang pagsasama—pinapagana nito ang mga ganap na bagong application na dati ay hindi praktikal o imposible:  Paglikha ng Nilalaman ng Kooperatiba  Isipin ang limang espesyal na modelo na nagtutulungan sa paggawa ng nilalaman:  Ang isa ay bumubuo ng mga malikhaing konsepto  Ang isa pang pananaliksik ay sumusuporta sa mga katotohanan  Ang pangatlo ay bumubuo ng salaysay  Ang ikaapat ay nag-optimize para sa emosyonal na epekto  Pinipino ng panglima ang panghuling istilo  Bago ang MCP, ang pagsasaayos ng collaborative na prosesong ito ay mangangailangan ng kumplikadong custom na pagsasama. Sa MCP, ang mga modelong ito ay walang putol na nakikipag-usap, na gumagawa ng nilalamang higit na nakahihigit sa kung ano ang maaaring gawin ng alinmang modelo.  Binubuo na ng iyong mga kakumpitensya ang mga sistemang ito. ikaw ba  Mga Distributed Reasoning Network  Ang mga kumplikadong problema ay kadalasang nangangailangan ng maraming uri ng pangangatwiran—lohikal, matematika, malikhain, at etikal. Binibigyang-daan ng MCP ang paglikha ng mga network ng pangangatwiran kung saan tinatalakay ng mga dalubhasang modelo ang iba't ibang aspeto ng isang problema habang pinapanatili ang isang magkakaugnay na proseso ng pag-iisip.  Ang resulta? Ang mga AI system na kayang lutasin ang mga problema na walang isang modelo ang kayang harapin nang mag-isa.  Mga Sistemang Pagpapabuti sa Sarili  Marahil ang pinaka kapana-panabik ay ang potensyal ng MCP para sa paglikha ng mga system na patuloy na bumubuti. Sa pamamagitan ng pagbabahagi ng mga insight at natutunang pattern sa pagitan ng mga modelo, binibigyang-daan ng MCP ang kolektibong katalinuhan na nagiging mas sopistikado sa bawat pakikipag-ugnayan.  Ang agwat sa pagitan ng mga organisasyong gumagamit ng MCP at ang mga umaasa sa mga tradisyonal na pamamaraan ng pagsasama ay lalawak lamang sa paglipas ng panahon. Aling bahagi ng puwang ang pupuntahan mo?  Ang Silicon Valley ay Nasa Lahat. Ikaw ba?  Habang binabago na ng MCP ang AI integration sa 2025, ang opisyal na roadmap mula sa modelcontextprotocol.io ay tumuturo sa higit pang mga rebolusyonaryong kakayahan sa malapit na hinaharap:   Malayong Suporta sa MCP  Ang pangunahing priyoridad para sa H1 2025 ay ang pagpapagana ng mga malalayong koneksyon sa MCP, na nagpapahintulot sa mga kliyente na secure na kumonekta sa mga MCP server sa internet sa pamamagitan ng:    : Pagdaragdag ng mga standardized na kakayahan ng auth na may suporta sa OAuth 2.0 Authentication at Authorization    : Pagtukoy kung paano makakadiskubre at makakonekta ang mga kliyente sa mga malalayong MCP server Pagtuklas ng Serbisyo    : Pagpapalawak ng MCP upang sumaklaw sa mga serverless na kapaligiran Stateless Operations  Suporta sa Ahente  Lumalawak ang MCP upang suportahan ang mga kumplikadong ahenteng daloy ng trabaho, partikular na nakatuon sa:    : Pinahusay na suporta para sa mga puno ng mga ahente sa pamamagitan ng namespace Hierarchical Agent Systems    : Mas mahusay na pangangasiwa ng mga pahintulot ng user sa mga hierarchy ng ahente Mga Interactive na Daloy ng Trabaho    : Mga real-time na update mula sa matagal nang pagpapatakbo ng ahente Mga Resulta sa Pag-stream  Mas Malawak na Pag-unlad ng Ecosystem  Higit pa sa 2025, kasama sa pananaw ang:    : Pagpapatibay ng isang ecosystem kung saan hinuhubog ng lahat ng tagapagbigay ng AI ang MCP bilang isang bukas na pamantayan Mga Pamantayan na Pinamunuan ng Komunidad    : Pagpapalawak nang higit sa text para suportahan ang audio, video, at iba pang mga format Mga Karagdagang Modalidad    : Potensyal na standardisasyon sa pamamagitan ng isang opisyal na katawan ng mga pamantayan Pormal na Standardisasyon  Ang matapang kong hula? Habang tumatanda ang mga kakayahan na ito, gagawing hindi na ginagamit ng MCP ang mga tradisyunal na REST API para sa pagsasama ng AI pagsapit ng 2027. Ang mga likas na pakinabang ng protocol para sa mga system na may kamalayan sa konteksto ay magiging masyadong nakakahimok na huwag pansinin.  Ang Integration Arms Race: Bakit Lumipat Ngayon  Ang mga organisasyon na yakapin ang protocol na ito ngayon ay bubuo ng mga AI ecosystem na:  Mas maliksi at madaling ibagay sa pagbabago ng mga kinakailangan  Mas mura ang pagpapanatili at pagpapalawak  Mas mahusay na nakaposisyon upang isama ang mga inobasyon ng AI sa hinaharap  Ang paglipat sa MCP ay hindi opsyonal—ito ay hindi maiiwasan.  Bilang isang taong nagtatayo ng mga ahente ng AI at nagtatrabaho sa espasyo ng pagsasanib ng AI sa loob ng maraming taon, nakita ko mismo kung paano maaaring pabagalin ng mga hamong ito kahit na ang mga pinaka-promising na proyekto. Kinakatawan ng MCP ang uri ng pagbabago ng paradigm na bihirang mangyari sa ating industriya—isang pagkakataong alisin ang isang malaking kategorya ng teknikal na utang sa isang madiskarteng hakbang.   // 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}" } } } }  Sa simpleng configuration na ito, maaari mong ikonekta ang iyong AI sa buong data universe. Kung hindi mo sisimulan ang pagsasama ng MCP ngayon, magpapasalamat ang iyong mga kakumpitensya bukas.  Konklusyon: The Dawn of Truly Connected AI  Ang Model Context Protocol ay kumakatawan sa higit pa sa isa pang teknikal na pamantayan—ito ang bukang-liwayway ng tunay na konektadong artificial intelligence. Sa pamamagitan ng paglutas sa mga pangunahing hamon sa komunikasyon na limitado ang potensyal ng AI, binibigyang-daan ng MCP ang isang bagong henerasyon ng mga system na maaaring mag-collaborate, mangatuwiran, at lumikha sa mga paraan na sumasalamin sa kolektibong katalinuhan ng tao.  Habang lumalalim tayo sa 2025, patuloy na lalawak ang impluwensya ng MCP nang higit pa sa kasalukuyang paggamit nito ng mga pangunahing platform. Hindi lang pinapasimple ng mga organisasyong gumagamit ng protocol na ito ngayon ang kanilang gawain sa pagsasama—bumubuo sila sa pundasyon para sa AI ecosystem bukas.  Ang tahimik na rebolusyon ay nangyayari ngayon. Ang tanong ay hindi kung tatanggapin mo ang MCP—kung ito ay kung gagawin mo ito bago o pagkatapos kang iwanan ng iyong mga kakumpitensya.  Your Turn  Ang muling pagsusulat ng MCP sa AI landscape—ano sa iyong hinuhulaan ang magiging application nito sa pagbabago ng laro sa 2026? I-drop ang iyong pinakamatapang na hula sa ibaba!  Nasimulan mo na bang ipatupad ang MCP sa iyong mga system, o nag-aalinlangan ka pa rin tungkol sa pangmatagalang epekto nito? Gusto kong marinig ang iyong mga karanasan.  Mga sanggunian    - Anunsyo sa blog post ni Anthropic Ipinapakilala ang Model Context Protocol    - Open-source code at mga halimbawa Model Context Protocol GitHub Repository    - Opisyal na pangkalahatang-ideya at mga konsepto Panimula ng MCP    - Opisyal na roadmap para sa H1 2025 Roadmap ng MCP   RunLoop AI (2025). "Model Context Protocol (MCP): Pag-unawa sa Game-Changer."   Daily.dev (2025). "Ano ang MCP: Model Context Protocol."   Kung nakita mong mahalaga ang artikulong ito, tingnan ang aking   na nakakuha ng mahigit 12K na nabasa. Ang AI landscape ay mabilis na umuusbong—manatiling may kaalaman upang manatiling nangunguna. nakaraang viral na piraso sa NLC   Tungkol sa May-akda: Ako si Jay Thakur, isang Senior Software Engineer sa Microsoft, na ginagalugad ang pagbabagong potensyal ng mga Ahente ng AI. Sa mahigit 8 taong karanasan sa pagbuo at pag-scale ng mga solusyon sa AI sa Amazon, Accenture Labs, at ngayon ay Microsoft, kasama ng aking pag-aaral sa Stanford GSB, nagdadala ako ng kakaibang pananaw sa intersection ng tech at negosyo. Nakatuon ako sa paggawa ng AI na naa-access ng lahat — mula sa mga baguhan hanggang sa mga eksperto — na may pagtuon sa pagbuo ng mga maimpluwensyang produkto. Bilang isang speaker at naghahangad na startup advisor, nagbabahagi ako ng mga insight sa AI Agents, GenAI, LLMs, SMLs, responsableng AI, at ang umuusbong na AI landscape. Kumonekta sa akin sa   . Linkin

Read My Stories

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

MCP: Ang Pangkalahatang Pamantayan sa Paggawa ng AI Systems Talk (At Bakit Itinataya ng Big Tech ang Lahat Dito)

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

Getting intimate with Ethereum tokens

Hosting a DNS domain on the blockchain

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Getting intimate with Ethereum tokens

Hosting a DNS domain on the blockchain

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps