MCP: новый "USB-C для ИИ", объединяющий ожесточённых соперников

Анонимный читатель приводит отчет из Ars Technica: Что нужно, чтобы OpenAI и Anthropic – два конкурента на рынке помощников ИИ – нашли общий язык? Несмотря на фундаментальные различия в направлении, которые заставили основателей Anthropic уйти из OpenAI в 2020 году и позже создать помощника ИИ Claude, общая техническая трудность теперь объединила их: как легко подключать их модели ИИ к внешним источникам данных. Решение исходит от Anthropic, которая разработала и выпустила открытую спецификацию под названием Model Context Protocol (MCP) в ноябре 2024 года.

MCP устанавливает безвозмездный протокол, который позволяет моделям ИИ подключаться к внешним источникам данных и службам без необходимости уникальных интеграций для каждой службы. "Представьте MCP как порт USB-C для приложений ИИ", – написала Anthropic в документации MCP.

Аналогия не идеальна, но она представляет идею о том, что, подобно тому как USB-C унифицировал различные кабели и порты (признавая, что уровень успеха здесь можно оспаривать), MCP стремится стандартизировать способ подключения моделей ИИ к окружающей их информационной среде. На данный момент MCP также вызвал интерес у нескольких технологических компаний в редком примере межплатформенного сотрудничества.

Например, Microsoft интегрировала MCP в свою службу Azure OpenAI, и, как мы уже упоминали выше, конкурент Anthropic OpenAI присоединился к проекту. На прошлой неделе OpenAI подтвердила MCP в документации API Agents с явной поддержкой со стороны руководителя компании.

Люди любят MCP, и мы рады добавить поддержку во все наши продукты", – написал CEO OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) в Twitter в прошлую среду.

MCP также стремительно начал получать поддержку сообщества в последние месяцы. Например, просто просматривая этот список из более чем 300 открытых серверов, размещенных на GitHub, становится ясно, что растет интерес к стандартизации подключений ИИ к инструментам.

Коллекция охватывает различные области, включая коннекторы баз данных, такие как PostgreSQL, MySQL и векторные базы данных; инструменты разработки, которые интегрируются с репозиториями Git и редакторами кода; доступ к файловой системе для различных платформ хранения; системы поиска знаний для документов и веб-сайтов; а также специализированные инструменты для финансов, здравоохранения и творческих приложений.

Другие яркие примеры включают серверы, которые подключают модели ИИ к системам автоматизации дома, данным о погоде в режиме реального времени, платформам электронной коммерции и сервисам потокового воспроизведения музыки. Некоторые реализации позволяют помощникам ИИ взаимодействовать с игровыми движками, программным обеспечением 3D-моделирования и устройствами IoT.