Anthropic a publié un nouveau standard open source, le Model Context Protocol (MCP), qui vise à résoudre le problème de l'isolement des assistants IA des sources de données et à améliorer la qualité et la pertinence des réponses des modèles. MCP permet aux assistants IA d'extraire directement des informations de diverses sources de données, évitant ainsi les « îlots d'informations » et améliorant ainsi l'efficacité du travail. Cette technologie établit une connexion bidirectionnelle via un « serveur MCP » et un « client MCP ». Les développeurs peuvent exploiter ce protocole pour créer des applications basées sur l'IA sans avoir besoin de maintenir des connecteurs séparés pour chaque source de données. Actuellement, plusieurs entreprises ont intégré MCP dans leurs systèmes, et Anthropic propose également des serveurs MCP prédéfinis pour les systèmes d'entreprise courants.
Selon l'actualité du 25 novembre, la société d'intelligence artificielle Anthropic a annoncé le lancement d'un nouveau standard open source - Model Context Protocol (MCP), qui vise à améliorer la qualité de la réponse des modèles aux requêtes en connectant les assistants d'IA à des sources de données telles que des outils commerciaux. et les logiciels et la pertinence. La sortie de MCP signifie que l'assistant IA peut extraire directement des informations de différentes sources de données lors du traitement des tâches, évitant ainsi le problème des « îlots d'informations ».
Dans un article de blog, Anthropic a déclaré que même si les assistants IA ont fait des progrès rapides en matière d'inférence et de qualité, la plupart des modèles actuels sont encore limités car ils sont isolés des données et incapables d'accéder directement aux données stockées. Cela nécessite une implémentation personnalisée distincte pour chaque source de données, ce qui rend le système interconnecté difficile à faire évoluer. MCP vise à résoudre ce problème avec un protocole qui permet aux développeurs d'établir des connexions bidirectionnelles entre les applications basées sur l'IA (telles que les chatbots) et les sources de données.
Le protocole MCP permet aux développeurs de partager des données via des « serveurs MCP », de créer des « clients MCP » (tels que des applications et des flux de travail) et d'accéder à ces sources de données via des commandes. Anthropic a déclaré que les développeurs peuvent créer en utilisant ce protocole standard sans avoir à maintenir des connecteurs séparés pour chaque source de données, ce qui rend l'écosystème plus interconnecté.
Actuellement, des sociétés telles que Block et Apollo ont intégré MCP dans leurs systèmes, et des sociétés d'outils de développement telles que Replit, Codeium et Sourcegraph ajoutent également la prise en charge de MCP à leurs plates-formes. Anthropic a également déclaré que les abonnés au forfait Claude Enterprise peuvent connecter le chatbot Claude à leurs systèmes internes via des serveurs MCP. En outre, Anthropic a partagé des serveurs MCP prédéfinis pour les systèmes d'entreprise tels que Google Drive, Slack et GitHub, et prévoit de lancer des kits d'outils pour aider les entreprises à déployer des serveurs MCP de production pour l'ensemble de l'organisation.
Bien que MCP ait en théorie de larges perspectives d’application, on ne sait toujours pas s’il peut être largement pris en charge, d’autant plus que des concurrents tels qu’OpenAI lancent également des fonctions similaires. OpenAI a récemment introduit une fonctionnalité de connectivité des données sur sa plate-forme ChatGPT qui permet à l'IA de lire du code dans des applications centrées sur le codage, un cas d'utilisation similaire à MCP. Cependant, l'approche d'OpenAI n'est pas open source, mais mise en œuvre grâce à une étroite coopération avec des partenaires.
À l’heure actuelle, il reste à vérifier si MCP peut améliorer les performances des robots IA dans les tâches, comme le prétend Anthropic.
Adresse : https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
Dans l'ensemble, le protocole MCP lancé par Anthropic offre une nouvelle idée pour résoudre le problème de l'isolement entre les assistants IA et les sources de données, et ses caractéristiques open source lui confèrent également des perspectives d'application plus larges. Cependant, le développement futur et la concurrence sur le marché détermineront si le MCP pourra éventuellement devenir une norme industrielle.