Model Context Protocol (MCP): มาตรฐานเปิดของ Anthropic สำหรับ AI ที่เชื่อมต่อถึงกัน

โมเดล AI มีความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความได้อย่างน่าทึ่ง แต่ส่วนใหญ่ยังคงถูกแยกออกจากกันในเชิงฟังก์ชัน ไม่สามารถเข้าถึงเครื่องมือ ฐานข้อมูล และแอปพลิเคชันที่ใช้ทำงานจริงได้ การขาดการเชื่อมต่อระหว่างความฉลาดและประโยชน์ใช้สอยนี้เป็นหนึ่งในอุปสรรคที่สำคัญที่สุดในการนำ AI ไปใช้งานจริง

Anthropic บริษัทด้านความปลอดภัย AI ที่ก่อตั้งโดยอดีตนักวิจัยของ OpenAI ตระหนักถึงข้อจำกัดพื้นฐานนี้ ในช่วงปลายปี 2024 พวกเขาได้เปิดตัว Model Context Protocol (MCP) ซึ่งเป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อระบบ AI กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซที่ปลอดภัยและเป็นมาตรฐาน

MCP แก้ปัญหาช่องว่างด้านโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ นั่นคือการขาดวิธีการที่เป็นสากลสำหรับโมเดล AI ในการโต้ตอบกับระบบนิเวศดิจิทัล ก่อนที่จะมี MCP การผสานรวมแต่ละครั้งต้องมีการพัฒนาแบบกำหนดเอง ทำให้เกิดปัญหาคอขวดด้านความสามารถในการขยายขนาดและช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ด้วยการสร้างโปรโตคอลร่วมกัน Anthropic มุ่งหวังที่จะสร้างอนาคตที่เอเจนต์ AI สามารถเข้าถึงและใช้เครื่องมือหรือแหล่งข้อมูลใดๆ ที่รองรับมาตรฐานได้อย่างราบรื่น

เพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ เรามาดูความท้าทายในการผสานรวมที่การปรับใช้ AI ต้องเผชิญในปัจจุบันกัน

คำตอบด่วน: Model Context Protocol (MCP) คืออะไร?

Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอกได้อย่างปลอดภัยผ่านสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่เป็นหนึ่งเดียว เปิดตัวโดย Anthropic ในปี 2024 MCP เข้ามาแทนที่การผสานรวมแบบกำหนดเองที่กระจัดกระจายด้วยโปรโตคอลที่เป็นมาตรฐานซึ่งทำงานได้กับระบบ AI ที่แตกต่างกัน

ความสามารถหลัก:

• สถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่เป็นมาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่อ AI กับเครื่องมือ
• การสื่อสารสองทางที่ปลอดภัยระหว่างโมเดล AI และระบบภายนอก
• การออกแบบที่ไม่ขึ้นกับโมเดล รองรับผู้ให้บริการ AI หลายราย
• ข้อกำหนดโอเพนซอร์สที่ช่วยให้เกิดการยอมรับทั่วทั้งระบบนิเวศ

ความท้าทายในการผสานรวม: ทำไม AI ยังคงถูกแยกเดี่ยว

แม้จะมีความก้าวหน้าในความสามารถของโมเดล แต่การเชื่อมต่อ AI กับระบบภายนอกยังคงมีความซับซ้อนทางเทคนิคและใช้ทรัพยากรมาก การวิเคราะห์การปรับใช้ AI ในองค์กรเผยให้เห็นความท้าทายที่คงอยู่หลายประการ:

73% ขององค์กร ระบุว่าความซับซ้อนในการผสานรวมเป็นอุปสรรคหลักในการนำ AI มาใช้

แนวทางดั้งเดิมในการผสานรวม AI สร้างปัญหาพื้นฐานสี่ประการ:

• ปัญหาคอขวดด้านความสามารถในการขยายขนาด – แต่ละเครื่องมือต้องมีการพัฒนาแบบกำหนดเองแยกต่างหาก
• ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย – จุดเชื่อมต่อหลายจุดเพิ่มพื้นที่การโจมตี
• บริบทที่กระจัดกระจาย – AI สูญเสียข้อมูลเมื่อสลับระหว่างเครื่องมือ
• การผูกขาดโดยผู้ขาย – การผสานรวมที่เป็นกรรมสิทธิ์ผูกมัดผู้ใช้ไว้กับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง

ค่าใช้จ่ายในการผสานรวมแบบกำหนดเอง

ก่อนที่จะมี MCP การเชื่อมต่อโมเดล AI กับระบบภายนอกจำเป็นต้องสร้างการผสานรวมแบบเฉพาะสำหรับแต่ละเครื่องมือ บริษัทที่ต้องการเชื่อมต่อ AI กับ Slack, Google Drive, GitHub และฐานข้อมูลภายในจะต้องพัฒนา รักษาความปลอดภัย และบำรุงรักษาตัวเชื่อมต่อสี่ตัวแยกกัน

โมเดลการผสานรวมแบบหนึ่งต่อหนึ่งนี้สร้างความซับซ้อนแบบทวีคูณ ด้วยเครื่องมือ 10 อย่างและโมเดล AI 3 ตัว นักพัฒนาต้องสร้างและบำรุงรักษาการผสานรวม 30 รายการแยกกัน ทรัพยากรด้านวิศวกรรมที่จำเป็นกลายเป็นสิ่งต้องห้ามอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะสำหรับองค์กรขนาดเล็ก

ความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึง

การผสานรวมแบบกำหนดเองแต่ละครั้งนำมาซึ่งช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น การจัดการการรับรองความถูกต้อง สิทธิ์ และการไหลของข้อมูลผ่านตัวเชื่อมต่อเฉพาะกิจหลายสิบตัวสร้างความเสี่ยงอย่างมาก

4.45 ล้านดอลลาร์ – ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการละเมิดข้อมูลในปี 2023 ตามข้อมูลของ IBM Security

หากไม่มีโปรโตคอลความปลอดภัยที่เป็นมาตรฐาน องค์กรต่างๆ จะต้องดิ้นรนเพื่อให้แน่ใจว่ามีการป้องกันที่สอดคล้องกันในการเชื่อมต่อ AI กับเครื่องมือทั้งหมด การกระจัดกระจายนี้ทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยที่ครอบคลุมแทบจะเป็นไปไม่ได้และเพิ่มโอกาสที่จะเกิดการกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้อง

การกระจัดกระจายของบริบท

การผสานรวมแบบดั้งเดิมถือว่าการเชื่อมต่อเครื่องมือแต่ละครั้งแยกจากกัน เมื่อเอเจนต์ AI สลับจากการวิเคราะห์เอกสารใน Google Drive ไปยังการโพสต์ใน Slack มันจะเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด ทำให้สูญเสียบริบทและความเข้าใจที่สร้างขึ้นระหว่างงานก่อนหน้า

การสูญเสียบริบทนี้บังคับให้ผู้ใช้ต้องให้ข้อมูลเบื้องหลังซ้ำๆ ซึ่งบั่นทอนประสิทธิภาพที่ AI ควรจะมอบให้ เอเจนต์ไม่สามารถรักษาความเข้าใจที่สอดคล้องกันทั่วทั้งพื้นที่ทำงานดิจิทัลของผู้ใช้ได้

การผูกขาดโดยกรรมสิทธิ์

ระบบนิเวศการผสานรวมที่เป็นกรรมสิทธิ์สร้างต้นทุนการเปลี่ยนที่สำคัญ องค์กรที่ลงทุนอย่างหนักในการสร้างตัวเชื่อมต่อสำหรับผู้ให้บริการ AI รายหนึ่งต้องเผชิญกับอุปสรรคสำคัญเมื่อพิจารณาทางเลือกอื่น

ผลกระทบจากการผูกขาดนี้ลดการแข่งขันและนวัตกรรม บริษัทต่างๆ ไม่สามารถนำโมเดลที่ใหม่กว่าและมีความสามารถมากกว่ามาใช้ได้อย่างง่ายดาย หากการทำเช่นนั้นต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานการผสานรวมทั้งหมดขึ้นมาใหม่

Model Context Protocol: มาตรฐานสากล

Model Context Protocol จัดการกับความท้าทายเหล่านี้ผ่านข้อกำหนดที่เป็นมาตรฐานและโอเพนซอร์ส แทนที่จะสร้างการผสานรวมแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละคู่ AI-เครื่องมือ MCP ได้สร้างภาษากลางที่ระบบ AI ใดๆ ก็สามารถใช้เพื่อสื่อสารกับเครื่องมือที่เข้ากันได้

แนวทางดั้งเดิม	Model Context Protocol
การผสานรวมแบบกำหนดเองต่อเครื่องมือ	โปรโตคอลมาตรฐานสำหรับทุกเครื่องมือ
การเชื่อมต่อแบบหนึ่งต่อหนึ่ง	สถาปัตยกรรมแบบหลายต่อหลาย
ความปลอดภัยที่กระจัดกระจาย	โมเดลความปลอดภัยที่เป็นหนึ่งเดียว
การผูกขาดโดยผู้ขาย	การออกแบบที่ไม่ขึ้นกับโมเดล
การสูญเสียบริบทระหว่างเครื่องมือ	บริบทที่คงอยู่ตลอดการเชื่อมต่อ

สถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์

MCP ใช้โมเดลไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่ตรงไปตรงมา:

เซิร์ฟเวอร์ MCP เปิดเผยแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือเฉพาะผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐาน นักพัฒนาสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP เพียงครั้งเดียว เช่น การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล PostgreSQL หรือระบบจัดการโครงการ Jira และ AI ที่เข้ากันได้กับ MCP ใดๆ ก็สามารถใช้งานได้

ไคลเอนต์ MCP คือแอปพลิเคชัน AI ที่สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ไคลเอนต์เดียวสามารถเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์หลายตัวพร้อมกัน ทำให้สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลและเครื่องมือที่หลากหลายผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียว

สถาปัตยกรรมนี้เปลี่ยนภูมิทัศน์การผสานรวมจากการเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง N×M ไปสู่การใช้งานที่เป็นมาตรฐาน N+M นักพัฒนาที่สร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับ Salesforce ทำให้การผสานรวมนั้นพร้อมใช้งานสำหรับทุกระบบ AI ที่เข้ากันได้กับ MCP ไม่ใช่แค่โมเดลใดโมเดลหนึ่ง

รากฐานโอเพนซอร์ส

Anthropic เปิดตัว MCP เป็นข้อกำหนดโอเพนซอร์สแทนที่จะเป็นเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ เอกสารโปรโตคอลฉบับสมบูรณ์ เปิดเผยต่อสาธารณะ ทำให้นักพัฒนาหรือองค์กรใดๆ สามารถนำเซิร์ฟเวอร์หรือไคลเอนต์ MCP ไปใช้งานได้

แนวทางที่เปิดกว้างนี้ช่วยเร่งการพัฒนาระบบนิเวศ ผู้ใช้งานรายแรกๆ รวมถึง Block, Replit และ Sourcegraph ได้สร้างการผสานรวม MCP แล้ว ซึ่งเป็นการยืนยันถึงประโยชน์ใช้สอยในทางปฏิบัติของโปรโตคอล

ความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึง

MCP ได้รวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยไว้ในการออกแบบหลัก โปรโตคอลกำหนดวิธีการที่เป็นมาตรฐานสำหรับ:

• การรับรองความถูกต้อง – การยืนยันตัวตนของไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์
• การอนุญาต – การควบคุมการดำเนินการที่แต่ละไคลเอนต์สามารถทำได้
• การเข้ารหัสข้อมูล – การปกป้องข้อมูลระหว่างการส่ง
• การบันทึกการตรวจสอบ – การติดตามการเข้าถึงและการดำเนินการทั้งหมด

ด้วยการกำหนดมาตรฐานกลไกความปลอดภัยเหล่านี้ MCP ช่วยให้องค์กรสามารถใช้การป้องกันที่สอดคล้องกันในการเชื่อมต่อ AI-เครื่องมือทั้งหมด ทีมความปลอดภัยสามารถตรวจสอบและติดตามโปรโตคอลเดียวแทนที่จะเป็นการผสานรวมแบบกำหนดเองหลายสิบรายการ

MCP ทำงานอย่างไร: การเชื่อมต่อ AI กับเครื่องมือ

การนำ MCP ไปใช้งานเกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่ตรงไปตรงมาสำหรับทั้งผู้ให้บริการเครื่องมือและนักพัฒนาแอปพลิเคชัน AI

ขั้นตอนที่ 1: การใช้งานเซิร์ฟเวอร์

นักพัฒนาสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อเปิดเผยเครื่องมือหรือแหล่งข้อมูลเฉพาะ ตัวอย่างเช่น การสร้างเซิร์ฟเวอร์สำหรับ Google Drive เกี่ยวข้องกับ:

• การนำข้อกำหนดเซิร์ฟเวอร์ MCP ไปใช้งาน
• การกำหนดการดำเนินการที่มีอยู่ (แสดงรายการไฟล์, อ่านเนื้อหา, สร้างเอกสาร)
• การจัดการการรับรองความถูกต้องกับ API ของ Google
• การแปลระหว่างรูปแบบมาตรฐานของ MCP และ API เฉพาะของ Google Drive

เอกสาร MCP มีการใช้งานอ้างอิงและไลบรารีในภาษาโปรแกรมต่างๆ ซึ่งช่วยให้การพัฒนาเซิร์ฟเวอร์ง่ายขึ้น

ขั้นตอนที่ 2: การผสานรวมไคลเอนต์

แอปพลิเคชัน AI นำฟังก์ชันไคลเอนต์ MCP ไปใช้เพื่อเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับ:

• การค้นหาเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่มีอยู่
• การสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัย
• การส่งคำขอในรูปแบบมาตรฐานของ MCP
• การประมวลผลการตอบกลับและการรวมข้อมูลเข้ากับบริบทของ AI

เมื่อนำไปใช้งานแล้ว ไคลเอนต์สามารถเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ที่เข้ากันได้กับ MCP ใดๆ ก็ได้โดยไม่ต้องมีการพัฒนาแบบกำหนดเองเพิ่มเติม

ขั้นตอนที่ 3: เวิร์กโฟลว์หลายเครื่องมือ

เมื่อสร้างการเชื่อมต่อแล้ว AI สามารถดำเนินเวิร์กโฟลว์ที่ครอบคลุมเครื่องมือหลายอย่างได้ ตัวอย่างเช่น:

• คำขอของผู้ใช้: "สรุป pull requests ของ GitHub ในสัปดาห์นี้และโพสต์สรุปไปที่ Slack"
• AI เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ GitHub ดึงข้อมูล PR
• AI ประมวลผลและสรุปข้อมูล
• AI เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Slack โพสต์สรุป

AI จะรักษาบริบทตลอดกระบวนการหลายขั้นตอนนี้ โดยเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล GitHub และข้อความใน Slack

ขั้นตอนที่ 4: การคงอยู่ของบริบท

MCP ช่วยให้ระบบ AI สามารถรักษาบริบทที่คงอยู่ตลอดการโต้ตอบกับเครื่องมือ เมื่อสลับจากการวิเคราะห์เอกสารไปเป็นการจัดตารางการประชุม AI จะยังคงเข้าใจเนื้อหาของเอกสารและสามารถอ้างอิงได้เมื่อสร้างวาระการประชุม

การคงอยู่ของบริบทนี้ช่วยลดความจำเป็นในการอธิบายซ้ำๆ ที่จำเป็นในการผสานรวมแบบดั้งเดิม ทำให้เกิดเวิร์กโฟลว์ที่เป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การใช้งานในโลกแห่งความจริง: MCP ในทางปฏิบัติ

Model Context Protocol ช่วยให้สามารถใช้งานแอปพลิเคชัน AI ในทางปฏิบัติได้หลากหลายกรณี

📊 การวิเคราะห์ข้อมูลองค์กร

สถานการณ์: นักวิเคราะห์ทางการเงินต้องการสร้างรายงานรายไตรมาสที่รวมข้อมูลจาก Salesforce, ฐานข้อมูลภายใน และเครื่องมือวิจัยตลาด

แนวทางดั้งเดิม: ส่งออกข้อมูลจากแต่ละระบบด้วยตนเอง, รวบรวมในสเปรดชีต, วิเคราะห์ และจัดรูปแบบ ซึ่งต้องใช้เวลาทำงานซ้ำๆ 4-6 ชั่วโมง

ด้วย MCP: นักวิเคราะห์อธิบายข้อกำหนดของรายงานให้เอเจนต์ AI ที่เปิดใช้งาน MCP ฟัง เอเจนต์จะ:

• เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Salesforce ดึงข้อมูลการขาย
• สอบถามฐานข้อมูลภายในผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP เพื่อดูตัวชี้วัดทางการเงิน
• เข้าถึงการวิจัยตลาดผ่านเครื่องมือที่เชื่อมต่อกับ MCP
• สังเคราะห์ข้อมูลเป็นรายงานที่ครอบคลุม
• จัดรูปแบบและส่งมอบเอกสารฉบับสุดท้าย

ลดเวลาเหลือ 15-20 นาที โดยนักวิเคราะห์มุ่งเน้นไปที่การตีความเชิงกลยุทธ์แทนการจัดการข้อมูล

💼 เวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์

สถานการณ์: นักพัฒนาต้องการตรวจสอบข้อบกพร่องในการผลิต, ระบุสาเหตุที่แท้จริง และสร้างการแก้ไข

แนวทางดั้งเดิม: ตรวจสอบบันทึกข้อผิดพลาดด้วยตนเอง, ค้นหาในโค้ดเบส, ตรวจสอบคอมมิตล่าสุด, สร้างสาขา, นำการแก้ไขไปใช้, รันการทดสอบ, ส่ง PR ซึ่งต้องสลับบริบทระหว่างเครื่องมือหลายอย่าง

ด้วย MCP: นักพัฒนาอธิบายปัญหาให้ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่เปิดใช้งาน MCP ฟัง เอเจนต์จะ:

• เข้าถึงระบบตรวจสอบข้อผิดพลาดผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP
• ค้นหาในโค้ดเบสผ่านการผสานรวม MCP ของ IDE
• ตรวจสอบคอมมิตที่เกี่ยวข้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ GitHub
• แนะนำการแก้ไขพร้อมบริบททั้งหมดของข้อผิดพลาดและประวัติโค้ด
• สร้างสาขา, นำการแก้ไขไปใช้, รันการทดสอบผ่าน CI/CD ที่เชื่อมต่อกับ MCP

นักพัฒนายังคงมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาในขณะที่ AI จัดการการประสานงานเครื่องมือ

📱 ประสิทธิภาพส่วนบุคคล

สถานการณ์: มืออาชีพต้องการเตรียมตัวสำหรับการประชุมในวันพรุ่งนี้ขณะเดินทาง

แนวทางดั้งเดิม: เปิดแอปปฏิทิน, ตรวจสอบการประชุมแต่ละครั้ง, ค้นหาอีเมลสำหรับหัวข้อที่เกี่ยวข้อง, ตรวจสอบเอกสารที่แชร์, จดบันทึก ซึ่งทำได้ยากบนมือถือ

ด้วย MCP: การใช้ผู้ช่วย AI บนมือถือที่รองรับ MCP ผู้ใช้ถามว่า: "เตรียมฉันให้พร้อมสำหรับการประชุมวันพรุ่งนี้"

ผู้ช่วยจะ:

• ดึงข้อมูลกิจกรรมในปฏิทินผ่านเซิร์ฟเวอร์ MCP
• เข้าถึงอีเมลผ่าน MCP เพื่อค้นหาหัวข้อที่เกี่ยวข้อง
• ดึงเอกสารการประชุมจาก Google Drive ผ่าน MCP
• สังเคราะห์ข้อมูลสรุปพร้อมประเด็นสำคัญ, ผู้เข้าร่วม และรายการดำเนินการ
• ส่งสรุปเสียงที่กระชับระหว่างการเดินทาง

เวิร์กโฟลว์ที่เน้นมือถือเป็นหลักนี้แสดงให้เห็นถึงความเก่งกาจของ MCP ในทุกแพลตฟอร์ม

🎯 เอเจนต์ AI กับ Jenova

ศักยภาพที่แท้จริงของ MCP ปรากฏผ่านไคลเอนต์เอเจนต์ที่ซับซ้อน Jenova เป็นเอเจนต์ AI ตัวแรกที่สร้างขึ้นเพื่อระบบนิเวศ MCP โดยเฉพาะ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถของโปรโตคอลในระดับใหญ่

Jenova เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลได้อย่างราบรื่น ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเครื่องมือได้โดยไม่ต้องกำหนดค่าที่ซับซ้อน สถาปัตยกรรมแบบหลายเอเจนต์รองรับการผสานรวมเครื่องมือที่กว้างขวางโดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลง ซึ่งเป็นข้อจำกัดที่ส่งผลกระทบต่อไคลเอนต์อื่นๆ ที่โดยทั่วไปจะจำกัดอยู่ที่ 10-15 เครื่องมือ

ในฐานะแพลตฟอร์มหลายโมเดล Jenova ทำงานร่วมกับระบบ AI ชั้นนำรวมถึง Gemini, Claude และ GPT เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละงาน ด้วยการรองรับมือถือเต็มรูปแบบบน iOS และ Android Jenova นำเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย MCP มาสู่สถานการณ์ในชีวิตประจำวัน เช่น การจัดการปฏิทิน, การแก้ไขเอกสาร และการประสานงานโดยตรงจากสมาร์ทโฟน

ความสามารถของเอเจนต์ของ Jenova ช่วยให้สามารถดำเนินเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนได้ ผู้ใช้สามารถให้เป้าหมายระดับสูง เช่น "วิจัยคู่แข่งและสร้างเอกสารเปรียบเทียบ" และ Jenova จะวางแผนและดำเนินการขั้นตอนที่จำเป็นโดยอัตโนมัติผ่านเครื่องมือที่เชื่อมต่อกับ MCP หลายตัว

คำถามที่พบบ่อย

Model Context Protocol (MCP) คืออะไร?

Model Context Protocol เป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Anthropic ซึ่งช่วยให้โมเดล AI สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลภายนอกได้อย่างปลอดภัย MCP ใช้สถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ที่แอปพลิเคชัน AI (ไคลเอนต์) สื่อสารกับการผสานรวมเครื่องมือ (เซิร์ฟเวอร์) ผ่านโปรโตคอลที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการผสานรวมแบบกำหนดเอง

MCP ใช้ได้กับโมเดล Claude ของ Anthropic เท่านั้นหรือไม่?

ไม่ MCP ไม่ขึ้นกับโมเดลและทำงานได้กับระบบ AI ใดๆ ที่นำข้อกำหนดไคลเอนต์ไปใช้ แม้ว่า Anthropic จะพัฒนาโปรโตคอลนี้ขึ้นมา แต่ก็ได้รับการออกแบบให้เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม แอปพลิเคชัน AI ที่ใช้ GPT, Gemini หรือโมเดลอื่นๆ สามารถนำฟังก์ชันไคลเอนต์ MCP ไปใช้เพื่อเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ได้

MCP ปรับปรุงความปลอดภัยเมื่อเทียบกับการผสานรวมแบบกำหนดเองอย่างไร?

MCP กำหนดมาตรฐานกลไกความปลอดภัยรวมถึงการรับรองความถูกต้อง, การอนุญาต, การเข้ารหัส และการบันทึกการตรวจสอบ แทนที่จะใช้ความปลอดภัยแยกกันสำหรับการผสานรวมแบบกำหนดเองแต่ละครั้ง องค์กรสามารถใช้นโยบายความปลอดภัยที่สอดคล้องกันในการเชื่อมต่อ MCP ทั้งหมด การกำหนดมาตรฐานนี้ช่วยลดช่องโหว่และทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยง่ายขึ้น

ฉันสามารถใช้ MCP กับเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้หรือไม่?

ได้ หากมีเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับเครื่องมือนั้น ระบบนิเวศ MCP กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีเซิร์ฟเวอร์สำหรับแพลตฟอร์มยอดนิยมเช่น GitHub, Slack, Google Drive และฐานข้อมูล นักพัฒนายังสามารถสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบกำหนดเองสำหรับเครื่องมือที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือเฉพาะทางโดยใช้ ข้อกำหนดโอเพนซอร์ส

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง MCP และการผสานรวม API?

API เป็นอินเทอร์เฟซเฉพาะเครื่องมือที่ต้องใช้โค้ดการผสานรวมแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละคู่ AI-เครื่องมือ MCP ให้โปรโตคอลที่เป็นมาตรฐานซึ่งทำงานได้กับเครื่องมือที่เข้ากันได้ทั้งหมด แทนที่จะสร้างการผสานรวมแยกกันสำหรับ API 10 รายการ ไคลเอนต์ AI ที่เข้ากันได้กับ MCP สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือทั้ง 10 รายการผ่านโปรโตคอลเดียวกัน

ฉันจะเริ่มต้นกับ MCP ได้อย่างไร?

สำหรับผู้ให้บริการเครื่องมือ โปรดไปที่ เอกสาร MCP เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการสร้างเซิร์ฟเวอร์ สำหรับผู้ใช้ปลายทาง ให้มองหาแอปพลิเคชัน AI ที่รองรับ MCP แพลตฟอร์มเช่น Jenova มีการผสานรวม MCP ที่พร้อมใช้งาน นักพัฒนาสามารถสำรวจข้อกำหนดโอเพนซอร์สและการใช้งานอ้างอิงได้ที่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ MCP

อนาคตของ AI ที่เชื่อมต่อถึงกัน

Model Context Protocol ของ Anthropic แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในสถาปัตยกรรม AI จากโมเดลที่แยกเดี่ยวไปสู่เอเจนต์ที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งสามารถทำงานข้ามระบบนิเวศดิจิทัลได้ ด้วยการสร้างมาตรฐานที่เปิดกว้างและปลอดภัยสำหรับการเชื่อมต่อ AI-เครื่องมือ MCP จัดการกับความท้าทายในการผสานรวมที่จำกัดการนำ AI ไปใช้งานจริง

ลักษณะโอเพนซอร์สของโปรโตคอลช่วยเร่งการพัฒนาระบบนิเวศ เมื่อนักพัฒนาสร้างเซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับเครื่องมือและแพลตฟอร์มยอดนิยมมากขึ้น ผลกระทบของเครือข่ายจะเพิ่มมูลค่าให้กับผู้เข้าร่วมทุกคน องค์กรต่างๆ จะสามารถเข้าถึงคลังการผสานรวมที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่กำลังเติบโต ในขณะที่นักพัฒนาแอปพลิเคชัน AI สามารถมุ่งเน้นไปที่ความสามารถแทนที่จะเป็นการพัฒนาตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง

สำหรับองค์กร MCP นำเสนอเส้นทางที่เป็นมาตรฐานในการปลดล็อกข้อมูลและเครื่องมือภายในสำหรับแอปพลิเคชัน AI โมเดลความปลอดภัยของโปรโตคอลช่วยให้สามารถปรับใช้ได้อย่างมั่นใจในขณะที่ยังคงควบคุมข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ สำหรับนักพัฒนา MCP ช่วยลดความซับซ้อนในการผสานรวมได้อย่างมาก ทำให้สามารถพัฒนาเอเจนต์ AI ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว

การเกิดขึ้นของไคลเอนต์ MCP ที่มีความสามารถเช่น Jenova แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในทางปฏิบัติของโปรโตคอล เมื่อระบบนิเวศเติบโตขึ้น เอเจนต์ AI จะนำทางข้ามเครื่องมือและแหล่งข้อมูลได้อย่างราบรื่น ดำเนินเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนซึ่งครอบคลุมพื้นที่ทำงานดิจิทัลทั้งหมด อนาคตของ AI ที่เชื่อมต่อถึงกันนี้ ที่ซึ่งความฉลาดมาพบกับประโยชน์ใช้สอยผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นมาตรฐาน คือวิสัยทัศน์ที่ Model Context Protocol ของ Anthropic ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้เป็นจริง

---

แหล่งที่มา

1. Anthropic. (2024). Introducing the Model Context Protocol.
2. Model Context Protocol. (n.d.). Introduction.
3. Gartner. (2023). Gartner Says 55% of Organizations Are in Piloting or Production Mode with AI.
4. IBM Security. (2023). Cost of a Data Breach Report 2023.