Lewati ke konten utama

Satu pos ditandai dengan "Protokol Konteks Model"

Lihat Semua Tag

Memecahkan Hambatan Konteks AI: Memahami Protokol Konteks Model

· Satu menit baca
Lark Birdy
Chief Bird Officer

Kita sering berbicara tentang model yang lebih besar, jendela konteks yang lebih luas, dan lebih banyak parameter. Namun, terobosan sebenarnya mungkin bukan tentang ukuran sama sekali. Model Context Protocol (MCP) mewakili perubahan paradigma dalam cara asisten AI berinteraksi dengan dunia di sekitarnya, dan itu terjadi saat ini.

Arsitektur MCP

Masalah Sebenarnya dengan Asisten AI

Berikut adalah skenario yang diketahui setiap pengembang: Anda menggunakan asisten AI untuk membantu debug kode, tetapi ia tidak dapat melihat repositori Anda. Atau Anda menanyakannya tentang data pasar, tetapi pengetahuannya sudah usang berbulan-bulan. Keterbatasan mendasar bukanlah kecerdasan AI—melainkan ketidakmampuannya mengakses dunia nyata.

Model Bahasa Besar (LLM) seperti cendekiawan brilian yang terkunci di dalam ruangan hanya dengan data pelatihan mereka sebagai teman. Tidak peduli seberapa pintar mereka, mereka tidak dapat memeriksa harga saham saat ini, melihat basis kode Anda, atau berinteraksi dengan alat Anda. Hingga sekarang.

Memperkenalkan Model Context Protocol (MCP)

MCP secara mendasar membayangkan kembali bagaimana asisten AI berinteraksi dengan sistem eksternal. Alih-alih mencoba memasukkan lebih banyak konteks ke dalam model parameter yang semakin besar, MCP menciptakan cara standar bagi AI untuk secara dinamis mengakses informasi dan sistem sesuai kebutuhan.

Arsitekturnya elegan namun kuat:

  • Host MCP: Program atau alat seperti Claude Desktop tempat model AI beroperasi dan berinteraksi dengan berbagai layanan. Host menyediakan lingkungan runtime dan batasan keamanan untuk asisten AI.

  • Klien MCP: Komponen dalam asisten AI yang memulai permintaan dan menangani komunikasi dengan server MCP. Setiap klien mempertahankan koneksi khusus untuk melakukan tugas tertentu atau mengakses sumber daya tertentu, mengelola siklus permintaan-tanggapan.

  • Server MCP: Program ringan dan khusus yang mengekspos kemampuan layanan tertentu. Setiap server dibangun khusus untuk menangani satu jenis integrasi, apakah itu mencari web melalui Brave, mengakses repositori GitHub, atau melakukan kueri ke basis data lokal. Ada server open-source.

  • Sumber Daya Lokal & Jarak Jauh: Sumber data dan layanan yang dapat diakses server MCP. Sumber daya lokal mencakup file, basis data, dan layanan di komputer Anda, sementara sumber daya jarak jauh mencakup API eksternal dan layanan cloud yang dapat dihubungkan server dengan aman.

Anggap saja sebagai memberi asisten AI sistem sensor berbasis API. Alih-alih mencoba menghafal semuanya selama pelatihan, mereka sekarang dapat mencari dan menanyakan apa yang perlu mereka ketahui.

Mengapa Ini Penting: Tiga Terobosan

  1. Kecerdasan Real-time: Alih-alih mengandalkan data pelatihan yang usang, asisten AI sekarang dapat menarik informasi terkini dari sumber otoritatif. Ketika Anda bertanya tentang harga Bitcoin, Anda mendapatkan angka hari ini, bukan tahun lalu.
  2. Integrasi Sistem: MCP memungkinkan interaksi langsung dengan lingkungan pengembangan, alat bisnis, dan API. Asisten AI Anda tidak hanya berbicara tentang kode—ia benar-benar dapat melihat dan berinteraksi dengan repositori Anda.
  3. Keamanan yang Dirancang: Model klien-host-server menciptakan batasan keamanan yang jelas. Organisasi dapat menerapkan kontrol akses yang terperinci sambil mempertahankan manfaat bantuan AI. Tidak perlu lagi memilih antara keamanan dan kemampuan.

Melihat adalah Percaya: MCP dalam Aksi

Mari kita buat contoh praktis menggunakan Aplikasi Claude Desktop dan alat Brave Search MCP. Ini akan memungkinkan Claude mencari web secara real-time:

1. Instal Claude Desktop

2. Dapatkan kunci API Brave

3. Buat file konfigurasi

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

dan kemudian modifikasi file agar seperti:


{
"mcpServers": {
"brave-search": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-brave-search"
],
"env": {
"BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}

4. Luncurkan ulang Aplikasi Claude Desktop

Di sisi kanan aplikasi, Anda akan melihat dua alat baru (disorot dalam lingkaran merah pada gambar di bawah) untuk pencarian internet menggunakan alat Brave Search MCP.

Setelah dikonfigurasi, transformasinya mulus. Tanyakan Claude tentang pertandingan terbaru Manchester United, dan alih-alih mengandalkan data pelatihan yang usang, ia melakukan pencarian web real-time untuk memberikan informasi yang akurat dan terkini.

Gambaran Lebih Besar: Mengapa MCP Mengubah Segalanya

Implikasinya di sini jauh melampaui pencarian web sederhana. MCP menciptakan paradigma baru untuk bantuan AI:

  1. Integrasi Alat: Asisten AI sekarang dapat menggunakan alat apa pun dengan API. Pikirkan operasi Git, kueri basis data, atau pesan Slack.
  2. Landasan Dunia Nyata: Dengan mengakses data terkini, respons AI menjadi berlandaskan kenyataan daripada data pelatihan.
  3. Ekstensibilitas: Protokol ini dirancang untuk ekspansi. Saat alat dan API baru muncul, mereka dapat dengan cepat diintegrasikan ke dalam ekosistem MCP.

Apa Selanjutnya untuk MCP

Kita baru melihat awal dari apa yang mungkin dilakukan dengan MCP. Bayangkan asisten AI yang dapat:

  • Menarik dan menganalisis data pasar real-time
  • Berinteraksi langsung dengan lingkungan pengembangan Anda
  • Mengakses dan meringkas dokumentasi internal perusahaan Anda
  • Berkoordinasi di berbagai alat bisnis untuk mengotomatisasi alur kerja

Jalan ke Depan

MCP mewakili pergeseran mendasar dalam cara kita berpikir tentang kemampuan AI. Alih-alih membangun model yang lebih besar dengan jendela konteks yang lebih luas, kita menciptakan cara yang lebih cerdas bagi AI untuk berinteraksi dengan sistem dan data yang ada.

Bagi pengembang, analis, dan pemimpin teknologi, MCP membuka kemungkinan baru untuk integrasi AI. Ini bukan hanya tentang apa yang diketahui AI—ini tentang apa yang bisa dilakukannya.

Revolusi nyata dalam AI mungkin bukan tentang membuat model lebih besar. Mungkin tentang membuat mereka lebih terhubung. Dan dengan MCP, revolusi itu sudah ada di sini.