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LLM應用開發者新利好:再也不用寫集成代碼了!

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昨天晚上,OpenAI最強勁敵Anthropic 開源了一個革命性的新協議——MCP(Model Context Protocol,模型上下文協議),有望徹底解決 LLM 應用連接數據難的痛點!

編輯 | 言征

進入今年以來,如何磕破頭也要擠進大LLM應用的賽道成為了每一位開發者的心事。

但上車LLM應用的人都知道,基于大模型做開發,遠沒有外界所說的“調接口”那么簡單,開發人的痛,沒人懂。

比如,光定制代碼就能把你搞到沒脾氣。大家也許不知道,LLM 應用要訪問外部數據,開發者就得寫一堆定制的代碼,又麻煩又重復,簡直是噩夢!每個新的數據源都需要自定義的實現,這使得構建真正互聯的AI系統難以擴展。

好在模型獨角獸們非常關注開發者的生態,這個問題有解了!

昨天晚上,OpenAI最強勁敵Anthropic 開源了一個革命性的新協議——MCP(Model Context Protocol,模型上下文協議),有望徹底解決 LLM 應用連接數據難的痛點!它的目標是讓前沿模型生成更好、更相關的響應。以后再也不用為每個數據源寫定制的集成代碼了,MCP 一個協議全搞定!

圖片圖片

1.一次配置,一個提示搞定一切

有人示范了通過 Claude 配置 MCP 的操作,操作起來非常簡便,演示效果很上頭!

***

現在你用 Claude Desktop,簡單配置一下 MCP,就能讓 Claude 直接連接 GitHub,創建倉庫,提交 PR,一會就能搞定!

提示詞如下:

Please do the following:

  • make a simple html page
  • create a repository called simple-page
  • Push the html page to the simple-page repo
  • Add a little css to the html page and then push it up
  • Make an issue suggesting we add some more content on the html page
  • Now make a branch called feature and make that fix and push the change
  • Make a pull request against main with these changes

視頻來源:AI寒武紀視頻來源:AI寒武紀

據官網介紹,MCP 不僅可以訪問本地資源(數據庫、文件、服務),還能訪問遠程資源(例如 Slack、GitHub API),而且都用同一個協議!除了數據(文件、文檔、數據庫),MCP 服務器還能提供:

工具(Tools):API 集成、操作等;

提示(Prompts): 模板化交互;

安全機制 :MCP 內置了安全機制,服務器自己控制資源,不用把 API 密鑰給 LLM 提供商,安全邊界清清楚楚!

目前Anthropic 為開發者提供了三個主要組成部分:模型上下文協議規范,軟件開發工具包 (SDK)、Claude 桌面應用程序中的本地 MCP 服務器支持、一個 MCP 服務器的開源存儲庫。

Claude 3.5 Sonnet 能夠快速構建 MCP 服務器實現,讓組織和個人都能輕松地將最重要的數據集與各種 AI 工具連接起來。

Anthropic 還分享了一些常用的企業系統的預構建 MCP 服務器,例如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer。

Block 和 Apollo 等早期采用者已經將 MCP 集成到他們的系統中,而 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等開發工具公司也正在與 Anthropic 合作,使用 MCP 來增強他們的平臺。

這使得 AI 智能體能夠更好地檢索相關信息,從而進一步理解編碼任務的上下文,并用更少的嘗試生成更細致、功能更強大的代碼。

2.開放標準,Anthropic喊你貢獻代碼!

這個開源的協議被Anthropic寄予厚望,希望其 MCP 能成為 LLM 集成的開放標準!

目前 MCP 只支持本地服務器,但 Anthropic 正在開發具有企業級身份驗證的遠程服務器支持,以后團隊內部就能安全地跨組織共享上下文資源啦!

敲黑板:Claude Desktop 的 MCP 支持目前處于開發者預覽階段,僅支持連接本地運行的 MCP 服務器,尚不支持遠程連接

感興趣的朋友不妨一試也為這個協議貢獻自己的代碼:https://github.com/modelcontextprotocol

多說一句,有人認為MCP可被看做Anthropic的Function Calling,不知道大家怎么看?

參考鏈接:

https://modelcontextprotocol.io/llms-full.txt

https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

https://modelcontextprotocol.io/quickstart#need-to-install-the-prerequisites

想了解更多AIGC的內容,請訪問:

51CTO AI.x社區

http://www.jxzklqfsx.com/aigc/


責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO技術棧
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