โพสต์หนึ่งโพสต์ แท็กด้วย "การประมวลผลแบบกระจาย"

เรามักพูดถึงโมเดลที่ใหญ่ขึ้น หน้าต่างบริบทที่กว้างขึ้น และพารามิเตอร์ที่มากขึ้น แต่การบุกเบิกที่แท้จริงอาจไม่เกี่ยวกับขนาดเลย โปรโตคอลบริบทของโมเดล (MCP) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงแนวคิดในวิธีที่ผู้ช่วย AI โต้ตอบกับโลกภายนอก และมันกำลังเกิดขึ้นในขณะนี้

ปัญหาที่แท้จริงกับผู้ช่วย AI​

นี่คือสถานการณ์ที่นักพัฒนาทุกคนรู้จัก: คุณกำลังใช้ผู้ช่วย AI เพื่อช่วยแก้ไขข้อบกพร่องของโค้ด แต่ไม่สามารถเห็นที่เก็บของคุณได้ หรือคุณถามเกี่ยวกับข้อมูลตลาด แต่ความรู้ของมันล้าสมัยไปหลายเดือน ข้อจำกัดพื้นฐานไม่ใช่ความฉลาดของ AI—แต่เป็นความไม่สามารถเข้าถึงโลกจริงได้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เป็นเหมือนนักวิชาการที่ยอดเยี่ยมที่ถูกขังอยู่ในห้องพร้อมกับข้อมูลการฝึกอบรมเท่านั้น ไม่ว่าพวกเขาจะฉลาดแค่ไหน พวกเขาก็ไม่สามารถตรวจสอบราคาหุ้นปัจจุบัน ดูฐานโค้ดของคุณ หรือโต้ตอบกับเครื่องมือของคุณได้ จนถึงตอนนี้

การเข้าสู่โปรโตคอลบริบทของโมเดล (MCP)​

MCP จินตนาการใหม่อย่างพื้นฐานว่าผู้ช่วย AI โต้ตอบกับระบบภายนอกอย่างไร แทนที่จะพยายามยัดเยียดบริบทเพิ่มเติมเข้าไปในโมเดลพารามิเตอร์ที่ใหญ่ขึ้น MCP สร้างวิธีมาตรฐานให้ AI เข้าถึงข้อมูลและระบบแบบไดนามิกตามความต้องการ

สถาปัตยกรรมนี้มีความเรียบง่ายแต่ทรงพลัง:

• MCP Hosts: โปรแกรมหรือเครื่องมือเช่น Claude Desktop ที่โมเดล AI ทำงานและโต้ตอบกับบริการต่างๆ โฮสต์ให้สภาพแวดล้อมการทำงานและขอบเขตความปลอดภัยสำหรับผู้ช่วย AI

• MCP Clients: ส่วนประกอบภายในผู้ช่วย AI ที่เริ่มต้นคำขอและจัดการการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละไคลเอนต์รักษาการเชื่อมต่อเฉพาะเพื่อทำงานเฉพาะหรือเข้าถึงทรัพยากรเฉพาะ จัดการวงจรคำขอ-ตอบกลับ

• MCP Servers: โปรแกรมเฉพาะที่มีน้ำหนักเบาที่เปิดเผยความสามารถของบริการเฉพาะ เซิร์ฟเวอร์แต่ละตัวถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการการรวมประเภทหนึ่ง ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาเว็บผ่าน Brave การเข้าถึงที่เก็บ GitHub หรือการสอบถามฐานข้อมูลในเครื่อง มี เซิร์ฟเวอร์โอเพนซอร์ส

• ทรัพยากรในเครื่องและระยะไกล: แหล่งข้อมูลและบริการพื้นฐานที่เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถเข้าถึงได้ ทรัพยากรในเครื่องรวมถึงไฟล์ ฐานข้อมูล และบริการบนคอมพิวเตอร์ของคุณ ในขณะที่ทรัพยากรระยะไกลครอบคลุม API ภายนอกและบริการคลาวด์ที่เซิร์ฟเวอร์สามารถเชื่อมต่อได้อย่างปลอดภัย

คิดว่ามันเป็นการให้ผู้ช่วย AI มีระบบประสาทสัมผัสที่ขับเคลื่อนด้วย API แทนที่จะพยายามจดจำทุกอย่างระหว่างการฝึกอบรม พวกเขาสามารถเข้าถึงและสอบถามสิ่งที่ต้องการรู้ได้

ทำไมสิ่งนี้ถึงสำคัญ: สามการบุกเบิก​

1. ปัญญาแบบเรียลไทม์: แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมที่ล้าสมัย ผู้ช่วย AI สามารถดึงข้อมูลปัจจุบันจากแหล่งที่เชื่อถือได้ เมื่อคุณถามเกี่ยวกับราคาของ Bitcoin คุณจะได้ราคาของวันนี้ ไม่ใช่ของปีที่แล้ว
2. การรวมระบบ: MCP ช่วยให้การโต้ตอบโดยตรงกับสภาพแวดล้อมการพัฒนา เครื่องมือธุรกิจ และ API ผู้ช่วย AI ของคุณไม่ได้แค่พูดคุยเกี่ยวกับโค้ด—มันสามารถเห็นและโต้ตอบกับที่เก็บของคุณได้จริง
3. ความปลอดภัยโดยการออกแบบ: โมเดลไคลเอนต์-โฮสต์-เซิร์ฟเวอร์สร้างขอบเขตความปลอดภัยที่ชัดเจน องค์กรสามารถใช้การควบคุมการเข้าถึงที่ละเอียดในขณะที่รักษาประโยชน์ของการช่วยเหลือ AI ไม่มีการเลือกอีกต่อไประหว่างความปลอดภัยและความสามารถ

เห็นคือเชื่อ: MCP ในการปฏิบัติ​

ลองตั้งค่าตัวอย่างการใช้งานจริงโดยใช้แอป Claude Desktop และเครื่องมือ Brave Search MCP สิ่งนี้จะช่วยให้ Claude ค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์:

1. ติดตั้ง Claude Desktop​

2. รับคีย์ API ของ Brave​

3. สร้างไฟล์ config​

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

และจากนั้นแก้ไขไฟล์ให้เป็นดังนี้:

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

4. เปิดแอป Claude Desktop ใหม่​

ทางด้านขวาของแอป คุณจะสังเกตเห็นเครื่องมือใหม่สองตัว (ไฮไลต์ในวงกลมสีแดงในภาพด้านล่าง) สำหรับการค้นหาอินเทอร์เน็ตโดยใช้เครื่องมือ Brave Search MCP

เมื่อกำหนดค่าแล้ว การเปลี่ยนแปลงจะราบรื่น ถาม Claude เกี่ยวกับเกมล่าสุดของ Manchester United และแทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมที่ล้าสมัย มันจะทำการค้นหาเว็บแบบเรียลไทม์เพื่อให้ข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย

ภาพรวมที่ใหญ่ขึ้น: ทำไม MCP ถึงเปลี่ยนทุกอย่าง​

ผลกระทบที่นี่ไปไกลกว่าการค้นหาเว็บง่ายๆ MCP สร้างแนวคิดใหม่สำหรับการช่วยเหลือ AI:

1. การรวมเครื่องมือ: ผู้ช่วย AI สามารถใช้เครื่องมือใดก็ได้ที่มี API คิดถึงการดำเนินการ Git การสอบถามฐานข้อมูล หรือข้อความ Slack
2. การยึดติดกับโลกจริง: โดยการเข้าถึงข้อมูลปัจจุบัน การตอบสนองของ AI จะยึดติดกับความเป็นจริงแทนที่จะเป็นข้อมูลการฝึกอบรม
3. การขยายตัว: โปรโตคอลถูกออกแบบมาเพื่อการขยายตัว เมื่อเครื่องมือและ API ใหม่ปรากฏขึ้น พวกเขาสามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศ MCP ได้อย่างรวดเร็ว

อะไรต่อไปสำหรับ MCP​

เรากำลังเห็นเพียงจุดเริ่มต้นของสิ่งที่เป็นไปได้กับ MCP ลองจินตนาการถึงผู้ช่วย AI ที่สามารถ:

• ดึงและวิเคราะห์ข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์
• โต้ตอบโดยตรงกับสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ
• เข้าถึงและสรุปเอกสารภายในของบริษัทของคุณ
• ประสานงานข้ามเครื่องมือธุรกิจหลายตัวเพื่อทำงานอัตโนมัติ

เส้นทางข้างหน้า​

MCP แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับความสามารถของ AI แทนที่จะสร้างโมเดลที่ใหญ่ขึ้นด้วยหน้าต่างบริบทที่กว้างขึ้น เรากำลังสร้างวิธีที่ชาญฉลาดขึ้นให้ AI โต้ตอบกับระบบและข้อมูลที่มีอยู่

สำหรับนักพัฒนา นักวิเคราะห์ และผู้นำด้านเทคโนโลยี MCP เปิดโอกาสใหม่สำหรับการรวม AI มันไม่ใช่แค่สิ่งที่ AI รู้—แต่มันคือสิ่งที่มันสามารถทำได้

การปฏิวัติที่แท้จริงใน AI อาจไม่เกี่ยวกับการทำให้โมเดลใหญ่ขึ้น แต่มันอาจเกี่ยวกับการทำให้มันเชื่อมต่อได้มากขึ้น และด้วย MCP การปฏิวัตินั้นได้เกิดขึ้นแล้ว