(Кликните на слику изнад да бисте погледали видео лекцију)
Генеративне AI апликације представљају велики корак напред јер често омогућавају корисницима да комуницирају са апликацијом користећи природни језик. Међутим, како се у такве апликације улаже све више времена и ресурса, важно је осигурати да можете лако интегрисати функционалности и ресурсе на начин који омогућава једноставно проширење, подршку за више модела и управљање различитим специфичностима модела. Укратко, изградња генеративних AI апликација је једноставна на почетку, али како оне расту и постају сложеније, потребно је дефинисати архитектуру и ослонити се на стандард који ће осигурати доследност у изградњи апликација. Овде MCP ступа на сцену како би организовао ствари и пружио стандард.
Протокол Контекста Модела (MCP) је отворен, стандардизован интерфејс који омогућава великим језичким моделима (LLMs) да беспрекорно комуницирају са спољашњим алатима, API-јевима и изворима података. Он пружа доследну архитектуру за унапређење функционалности AI модела изван њихових података за обуку, омогућавајући паметније, скалабилније и одзивније AI системе.
Како генеративне AI апликације постају све сложеније, неопходно је усвојити стандарде који осигуравају скалабилност, проширивост, одрживост и избегавање зависности од једног добављача. MCP одговара на ове потребе кроз:
- Уједињавање интеграција модела и алата
- Смањење крхких, једнократних прилагођених решења
- Омогућавање коегзистенције више модела различитих добављача у једном екосистему
Напомена: Иако MCP себе представља као отворени стандард, не постоје планови за његову стандардизацију кроз постојећа тела за стандардизацију као што су IEEE, IETF, W3C, ISO или било које друго тело.
До краја овог чланка, моћи ћете да:
- Дефинишете Протокол Контекста Модела (MCP) и његове случајеве употребе
- Разумете како MCP стандардизује комуникацију између модела и алата
- Идентификујете основне компоненте MCP архитектуре
- Истражите стварне примене MCP-а у пословним и развојним контекстима
Пре MCP-а, интеграција модела са алатима захтевала је:
- Прилагођени код за сваки пар алат-модел
- Нестандардизоване API-јеве за сваког добављача
- Честе кварове због ажурирања
- Лошу скалабилност са повећањем броја алата
| Предност | Опис |
|---|---|
| Интероперабилност | LLM-ови раде беспрекорно са алатима различитих добављача |
| Доследност | Уједначено понашање на различитим платформама и алатима |
| Поновна употреба | Једном направљени алати могу се користити у различитим пројектима и системима |
| Убрзан развој | Смањење времена развоја коришћењем стандардизованих интерфејса |
MCP прати клијент-сервер модел, где:
- MCP Host-ови покрећу AI моделе
- MCP Клијенти иницирају захтеве
- MCP Сервери пружају контекст, алате и могућности
- Ресурси – Статички или динамички подаци за моделе
- Подстицаји (Prompts) – Унапред дефинисани токови за вођену генерацију
- Алати – Извршиве функције попут претраге, прорачуна
- Семплинг – Агентско понашање кроз рекурзивне интеракције
MCP сервери раде на следећи начин:
- Ток захтева:
- Захтев иницира крајњи корисник или софтвер који делује у његово име.
- MCP Клијент шаље захтев MCP Host-у, који управља извршавањем AI модела.
- AI Модел прима кориснички подстицај и може затражити приступ спољашњим алатима или подацима путем једног или више позива алата.
- MCP Host, а не модел директно, комуницира са одговарајућим MCP Сервером/Серверима користећи стандардизован протокол.
- Функционалност MCP Host-а:
- Регистар алата: Одржава каталог доступних алата и њихових могућности.
- Аутентификација: Проверава дозволе за приступ алатима.
- Обрађивач захтева: Обрађује долазне захтеве алата од модела.
- Форматирање одговора: Структурише излазе алата у формат који модел може разумети.
- Извршење MCP Сервер-а:
- MCP Host усмерава позиве алата ка једном или више MCP Серверима, од којих сваки излаже специјализоване функције (нпр. претрага, прорачуни, упити базе података).
- MCP Сервери извршавају своје операције и враћају резултате MCP Host-у у доследном формату.
- MCP Host форматира и прослеђује ове резултате AI Моделу.
- Завршетак одговора:
- AI Модел укључује излазе алата у коначни одговор.
- MCP Host шаље овај одговор назад MCP Клијенту, који га испоручује крајњем кориснику или позивајућем софтверу.
---
title: MCP Architecture and Component Interactions
description: A diagram showing the flows of the components in MCP.
---
graph TD
Client[MCP Client/Application] -->|Sends Request| H[MCP Host]
H -->|Invokes| A[AI Model]
A -->|Tool Call Request| H
H -->|MCP Protocol| T1[MCP Server Tool 01: Web Search]
H -->|MCP Protocol| T2[MCP Server Tool 02: Calculator tool]
H -->|MCP Protocol| T3[MCP Server Tool 03: Database Access tool]
H -->|MCP Protocol| T4[MCP Server Tool 04: File System tool]
H -->|Sends Response| Client
subgraph "MCP Host Components"
H
G[Tool Registry]
I[Authentication]
J[Request Handler]
K[Response Formatter]
end
H <--> G
H <--> I
H <--> J
H <--> K
style A fill:#f9d5e5,stroke:#333,stroke-width:2px
style H fill:#eeeeee,stroke:#333,stroke-width:2px
style Client fill:#d5e8f9,stroke:#333,stroke-width:2px
style G fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style I fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style J fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style K fill:#fffbe6,stroke:#333,stroke-width:1px
style T1 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style T2 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style T3 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style T4 fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
MCP сервери омогућавају проширење могућности LLM-ова пружањем података и функционалности.
Спремни да пробате? Ево SDK-ова специфичних за језике и/или стекове са примерима креирања једноставних MCP сервера у различитим језицима/стековима:
-
Python SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
-
TypeScript SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk
-
C#/.NET SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/csharp-sdk
MCP омогућава широк спектар апликација проширивањем могућности AI-а:
| Апликација | Опис |
|---|---|
| Интеграција пословних података | Повезивање LLM-ова са базама података, CRM-овима или интерним алатима |
| Агентски AI системи | Омогућавање аутономних агената са приступом алатима и радним токовима одлучивања |
| Мултимодалне апликације | Комбинација текста, слике и аудио алата у једној уједињеној AI апликацији |
| Интеграција у реалном времену | Доношење актуелних података у AI интеракције за прецизније и ажурније излазе |
Протокол Контекста Модела (MCP) делује као универзални стандард за AI интеракције, слично као што је USB-C стандардизовао физичке конекције за уређаје. У свету AI-а, MCP пружа доследан интерфејс, омогућавајући моделима (клијентима) да се беспрекорно интегришу са спољашњим алатима и добављачима података (серверима). Ово елиминише потребу за разноликим, прилагођеним протоколима за сваки API или извор података.
Следе кључне поруке за коришћење MCP-а:
- MCP стандардизује начин на који AI модели комуницирају са алатима и подацима
- Промовише проширивост, доследност и интероперабилност
- MCP помаже у смањењу времена развоја, побољшању поузданости и проширењу могућности модела
- Клијент-сервер архитектура омогућава флексибилне, прошириве AI апликације
Размислите о AI апликацији коју желите да изградите.
- Који спољашњи алати или подаци би могли побољшати њене могућности?
- Како би MCP могао учинити интеграцију једноставнијом и поузданијом?
Следеће: Поглавље 1: Основни концепти
Одрицање од одговорности:
Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције Co-op Translator. Иако тежимо тачности, молимо вас да имате у виду да аутоматизовани преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на свом изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не сносимо одговорност за било каква неспоразумевања или погрешна тумачења која могу произаћи из коришћења овог превода.