USB-C для Штучного Інтелекту: Як MCP Ставить API на Новий Рівень
У світі постійного розвитку штучного інтелекту, великі мовні моделі (LLMs) стають все більш потужними та корисними. Але для того, щоб вони дійсно могли принести користь, їм часто потрібно взаємодіяти з зовнішніми джерелами даних, сервісами та інструментами. Донедавна це досягалося переважно за допомогою інтерфейсів прикладного програмування (API). Зараз, наприкінці 2024 року, з’явився новий відкритий стандарт протоколу, який може змінити правила гри – Model Context Protocol, або MCP.
По суті, MCP стандартизує спосіб, яким програми надають контекст LLMs. Це як USB-C порт для ваших AI-додатків, що стандартизує зв’язки між ними, LLMs та зовнішніми даними. Давайте зануримося в світ цих двох термінів: MCP та API, а також розглянемо їхні подібності та відмінності.
MCP: Новий Стандарт для Зв’язку ШІ
Уявіть собі звичайний ноутбук. Він оснащений кількома USB-C портами. В ці порти можна підключити різноманітні кабелі, які, використовуючи стандарт USB-C, взаємодіятимуть з периферійними пристроями. Монітор, зовнішній жорсткий диск, блок живлення – все працює разом, незалежно від виробника, завдяки загальному стандарту.
MCP працює за тим самим принципом. Уявіть собі MCP хост, що містить декілька MCP клієнтів. Кожен клієнт відкриває сесію JSON RPC 2.0, використовуючи протокол MCP, та підключається до зовнішніх MCP серверів. У нас виникають клієнт-серверні відносини.
Сервери, в свою чергу, надають функціональність. Є сервери для доступу до баз даних, репозиторії коду, сервери електронної пошти. Повертаючись до аналогії з USB-C, ноутбук – це MCP хост, з’єднання USB-C – протокол MCP, а жорсткий диск, монітор та зарядний пристрій – це MCP сервери.
Архітектура MCP
Давайте копнемо глибше в архітектуру MCP. Вона складається з:
- MCP Host: Це платформа, на якій працюють MCP-клієнти. Уявіть його як ваш ноутбук.
- MCP Client: Програма, яка використовує MCP для взаємодії з іншими сервісами.
- MCP Server: Сервер, який надає доступ до даних та інструментів. Це може бути база даних, репозиторій коду, сервіс електронної пошти тощо.
- MCP Protocol: Використовується для встановлення з’єднання та обміну даними між клієнтом та сервером.
Можливості MCP: Два Кити ШІ
MCP вирішує дві ключові потреби LLM-додатків, особливо AI-агентів:
- Надання контексту: Забезпечує стандартний спосіб для AI-агента отримувати зовнішній контекст у вигляді документів, записів з баз даних тощо.
- Використання інструментів: Дозволяє виконувати дії або використовувати інструменти, такі як веб-пошук, виклик зовнішніх сервісів або виконання обчислень.
Все це відбувається через MCP сервери, які оголошують набір примітивів. Розглянемо три з них:
- Tools (Інструменти): Це дискретні дії або функції, які AI може викликати. Наприклад, сервіс погоди, який надає інструмент “отримати погоду”, або календарний сервіс з інструментом “створити подію”. Сервер вказує ім’я інструменту, його опис та схеми вхідних/вихідних даних. LLM може викликати інструмент через MCP клієнт, а MCP сервер виконає відповідну функцію.
- Resources (Ресурси): Це дані лише для читання, такі як текст файлів або схеми баз даних, які сервер може надати за запитом.
- Prompt Templates (Шаблони підказок): Заздалегідь визначені шаблони, які забезпечують запропоновані підказки.
Не всі MCP сервери використовують всі три примітиви. Багато з них зосереджуються на інструментах. Важливо те, що AI-агент може запитати MCP сервер під час виконання, щоб дізнатися, які примітиви доступні, а потім використовувати ці можливості стандартизованим способом. Оскільки кожен MCP-сервер публікує машинно-читаємий каталог (tools/list, resources/list, prompts/list), агенти можуть знаходити та використовувати нові функції без перевстановлення коду.
API: Старий Добрий Шлях
API (Application Programming Interface) – це інший спосіб, який дозволяє одній системі отримати доступ до функціональності або даних іншої системи. API визначає набір правил або протоколів, що описують, як запитувати інформацію або послуги.
Використовуючи API, розробники можуть інтегрувати можливості з зовнішніх систем замість того, щоб будувати все з нуля. Наприклад, сайт електронної комерції може використовувати API для обробки платежів кредитними картками.
API виступає як рівень абстракції. Додаток, який робить запит (клієнт), не потребує знати внутрішні деталі сервісу, який він викликає (сервер). Сервер обробляє запит, а клієнт повинен лише знати, як форматувати запити та розуміти відповіді, використовуючи API.
Існує багато різних стилів API, але одним з найпоширеніших є RESTful API. Це, по суті, стандартний API для вебу. RESTful API передає дані через HTTP, використовуючи стандартні HTTP-методи: GET (отримати дані), POST (створити дані), PUT (оновити дані) та DELETE (видалити дані).
Наприклад, REST API для бібліотечної системи може мати endpoint (кінцеву точку) GET /books/123, щоб отримати деталі книги з ID 123, або POST /loans, щоб позичити книгу. Кожна кінцева точка повертає дані, часто у форматі JSON, що представляють результат. Багато комерційних великих мовних моделей пропонуються через REST. Відправляйте JSON-підказки, отримуйте відповідь у форматі JSON. AI-агенти також можуть використовувати REST API для пошуку в Інтернеті або для взаємодії з внутрішніми REST-сервісами компанії.
Спільне та Різне: MCP проти API
MCP та API мають багато спільного:
- Обидва базуються на архітектурі клієнт-сервер.
- Обидва забезпечують рівень абстракції, тому одна система не потребує знання низькорівневих деталей іншої.
- Обидва спрощують інтеграцію, дозволяючи розробникам об’єднувати системи замість того, щоб винаходити колесо.
Але вони також мають принципові відмінності.
Цільове призначення – MCP, на відміну від загального призначення – API.
MCP було розроблено спеціально для інтеграції LLM-додатків із зовнішніми даними та інструментами. Воно стандартизує шаблони, як-от надання контекстних даних та виклику інструментів, що відповідає способу роботи AI-агентів. API, з іншого боку, не були створені спеціально для ШІ чи LLM, що означає, що MCP має переваги, корисні для ШІ.
Однією з найсильніших переваг MCP є підтримка динамічного виявлення. Клієнт MCP просто може запитати MCP-сервер: “Що ти вмієш?”. У відповідь він отримає опис усіх наявних функцій та даних, які пропонує сервер. Додаток (LLM), що його використовує, може адаптуватися до будь-яких доступних функцій. Традиційні REST API, як правило, не забезпечують еквівалентного механізму виявлення у реальному часі. Якщо API змінюється, додаються нові кінцеві точки, клієнт повинен оновлюватись розробником.
MCP перевертає цю модель: AI-агенти можуть отримувати останній список можливостей із сервера щоразу, коли підключаються, і потім автоматично використовувати нові функції.
Ще одна велика відмінність стосується стандартизації, зокрема інтерфейсу. Кожен MCP-сервер, незалежно від того, до якого сервісу чи даних він підключається, використовує один протокол та слідує одним шаблонам, тоді як кожен API є унікальним. Кінцеві точки, формати параметрів та схеми автентифікації можуть відрізнятися для різних сервісів. Якщо AI-агенту потрібно використовувати п’ять різних REST API, йому може знадобитися п’ять різних адаптерів, тоді як п’ять MCP-серверів відповідатимуть на ті самі виклики. “Збудуй один раз, інтегруй багато разів”.
MCP – Об’єднуючи Світи: API як Підтримка
Найцікавіше те, що багато MCP-серверів, реалізація яких є, насправді використовують традиційні API для своєї роботи. Часто MCP-сервер – це просто оболонка навколо існуючого API, що перетворює між форматом MCP та вихідним інтерфейсом сервісу, використовуючи цей API. Наприклад, MCP GitHub-сервер пропонує інструменти високого рівня, як-от repository/list, як MCB-примітиви, але внутрішньо він перетворює кожен виклик інструменту у відповідний запит до API GitHub REST.
MCP та API – не конкуренти, а шари в стеку ШІ. MCP може використовувати API “під капотом”, надаючи більш зручний інтерфейс для ШІ. Сьогодні ви можете знайти сервіси MCP для файлових систем, Google Maps, Docker, Spotify та зростаючого списку корпоративних джерел даних. Завдяки MCP ці сервіси тепер можуть бути краще інтегровані в AI-агентів стандартизованим способом.
Майбутнє Зв’язку: Метафора USB-C для ШІ
MCP – це не просто новий протокол, а зміна парадигми в тому, як ШІ отримує доступ до зовнішніх ресурсів. Це як перехід від хаотичного розмаїття різних кабелів та адаптерів до стандартизованого та зручного USB-C порту. Відкритість та динамічність MCP роблять його надзвичайно привабливим для розробників, які прагнуть створити більш інтелектуальні та корисні AI-додатки.
У майбутньому ми можемо очікувати подальшого розвитку MCP, з появою нових функцій та підтримкою більшої кількості сервісів. Це означає, що AI-агенти будуть більш легко інтегруватися з різноманітними даними та інструментами, відкриваючи нові можливості для автоматизації, аналізу та прийняття рішень.
У той час як API залишаються важливими, MCP, ймовірно, стане ключовим компонентом для створення майбутнього з більш інтелектуальними, гнучкими та взаємодіючими AI-додатками. MCP – це не просто стандарт, це архітектура для AI-додатків майбутнього.
