26 ноября, 15:15

Anthropic представляет Model Context Protocol для интеграции AI с данными

эйай ньюз
эйай ньюз
Anthropic показали универсальный способ общения LLM с внешним миром MCP Model Context Protocol - открытый протокол, позволяющий любой LLM получать доступ к инструментам и информации. В качестве демо Claude попросили создать веб-страницу, залить её на GitHub, создать issue и PR, что он успешно и сделал показано на видео . Вдохновлялись LSP - протоколом, который позволил написать ядро интеграции языка с IDE один раз и использовать её повсюду, чем изменил рынок редакторов кода, дав маленьким проектам конкурировать с большими IDE. MCP работает по простой клиент-серверной архитектуре - приложения на основе LLM клиенты могут запрашивать информацию у серверов, а также пользоваться предоставленными серверами инструментами. Ещё серверы могут задавать ряд промптов. Сделать сервер довольно просто - показанный в видео сервер для GitHub написали меньше чем за час. Клиент пока что только один - Claude Desktop, а серверы нужно разворачивать своими руками локально. Потом обещают поддержку сторонних серверов - то есть в каком-то Notion будет кнопка "привязать Claude/ChatGPT/Gemini", через которую LLM будет даваться доступ к вашим данным. Выглядит это куда интереснее, чем то как пытаются сделать интеграции OpenAI и Google в ChatGPT и Gemini. Во-первых, MCP более гибкий - авторы приложений могут встраивать туда MCP-серверы. Во-вторых, открытость протокола позволит более маленьким провайдерам, вроде Mistral или DeepSeek, использовать куда больше тулов, чем если бы они пытались сделать это сами. Ну и, конечно же, это приближает эру агентов. Взлетит или не взлетит - пока ещё непонятно, но выглядит многообещающе. В качестве примеров для разработчиков Anthropic сделали 9 MCP-серверов - Slack, Google Maps, GitHub и ещё несколько. Несколько компаний уже принялись делать и сторонних клиентов - к примеру, авторы Zed и Codeium. Примеры интеграций Туториал по протоколу
Anthropic представила Model Context Protocol  MCP   Anthropic анонсировала MCP — открытый стандарт, упрощающий подключение ИИ к бизнес-инструментам, хранилищам данных и приложениям.    Как работает MCP? MCP устраняет барьеры между ИИ и источниками данных, позволяя: 1   Создавать двусторонние подключения между ИИ и системами. 2   Использовать MCP-серверы для предоставления данных. 3   Разрабатывать MCP-клиенты для взаимодействия.  Компании Block, Apollo, Replit и другие уже внедряют MCP.    Преимущества:   Единый стандарт вместо множества коннекторов.   Сохранение контекста при работе с разными инструментами.   Готовые решения для Google Drive, Slack, GitHub.  Anthropic делает MCP открытым проектом, но конкуренты, такие как OpenAI, могут предложить свои альтернативы.    Как вам идея стандарта для ИИ? Делитесь мнением!    English version
GPT-Чатбот
GPT-Чатбот
Anthropic представила Model Context Protocol MCP Anthropic анонсировала MCP — открытый стандарт, упрощающий подключение ИИ к бизнес-инструментам, хранилищам данных и приложениям. Как работает MCP? MCP устраняет барьеры между ИИ и источниками данных, позволяя: 1 Создавать двусторонние подключения между ИИ и системами. 2 Использовать MCP-серверы для предоставления данных. 3 Разрабатывать MCP-клиенты для взаимодействия. Компании Block, Apollo, Replit и другие уже внедряют MCP. Преимущества: Единый стандарт вместо множества коннекторов. Сохранение контекста при работе с разными инструментами. Готовые решения для Google Drive, Slack, GitHub. Anthropic делает MCP открытым проектом, но конкуренты, такие как OpenAI, могут предложить свои альтернативы. Как вам идея стандарта для ИИ? Делитесь мнением! English version
Забирай эксклюзивное предложение для пользователей Tek.fm от Газпромбанка
        
        🔥Нажми на меня
Tek.fm
Tek.fm
Забирай эксклюзивное предложение для пользователей Tek.fm от Газпромбанка 🔥Нажми на меня
Model Context Protocol  MCP  от Anthropic    Компания Anthropic представила Model Context Protocol  MCP  – универсальный открытый протокол для подключения ИИ ассистентов к источникам данных    По мере того, ИИ ассистенты  получают всеобщее распространение, отрасль вкладывает значительные средства в возможности моделей, добиваясь быстрого прогресса в рассуждениях и качестве. Однако даже самые сложные модели ограничены своей изоляцией от данных — заперты за информационными хранилищами и устаревшими системами    Каждый новый источник данных требует собственной индивидуальной реализации, что затрудняет масштабирование.      MCP создан для решения этой проблемы. Он предоставляет универсальный открытый протокол, который позволяет разработчикам создавать безопасные двусторонние соединения между источниками данных и инструментами на базе ИИ.   Архитектура проста: разработчики могут либо предоставлять свои данные через серверы MCP, либо создавать приложения ИИ  клиенты MCP , которые подключаются к этим серверам.  Antropic представила три основных компонента Model Context Protocol для разработчиков:   Спецификация и SDK для  Model Context Protocol  Поддержка локального сервера MCP в приложениях Claude Desktop  Открытый репозиторий серверов MCP  Для работы доступны pre-built серверы MCP для популярных корпоративных систем, таких как Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres и Puppeteer.  Разработчики могут начать создавать и тестировать коннекторы MCP уже сегодня. Существующие клиенты Claude for Work могут начать тестировать серверы MCP локально, подключая Claude к внутренним системам и наборам данных.   В скором времени Anthropic обещают зарелизить инструменты для развертывания удаленных производственных серверов MCP     Как начать?     Установите MCP-серверы через Claude Desktop   Изучите документацию   Творите      Блог   ‍ GitHub
AI Для Всех
AI Для Всех
Model Context Protocol MCP от Anthropic Компания Anthropic представила Model Context Protocol MCP – универсальный открытый протокол для подключения ИИ ассистентов к источникам данных По мере того, ИИ ассистенты получают всеобщее распространение, отрасль вкладывает значительные средства в возможности моделей, добиваясь быстрого прогресса в рассуждениях и качестве. Однако даже самые сложные модели ограничены своей изоляцией от данных — заперты за информационными хранилищами и устаревшими системами Каждый новый источник данных требует собственной индивидуальной реализации, что затрудняет масштабирование. MCP создан для решения этой проблемы. Он предоставляет универсальный открытый протокол, который позволяет разработчикам создавать безопасные двусторонние соединения между источниками данных и инструментами на базе ИИ. Архитектура проста: разработчики могут либо предоставлять свои данные через серверы MCP, либо создавать приложения ИИ клиенты MCP , которые подключаются к этим серверам. Antropic представила три основных компонента Model Context Protocol для разработчиков: Спецификация и SDK для Model Context Protocol Поддержка локального сервера MCP в приложениях Claude Desktop Открытый репозиторий серверов MCP Для работы доступны pre-built серверы MCP для популярных корпоративных систем, таких как Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres и Puppeteer. Разработчики могут начать создавать и тестировать коннекторы MCP уже сегодня. Существующие клиенты Claude for Work могут начать тестировать серверы MCP локально, подключая Claude к внутренним системам и наборам данных. В скором времени Anthropic обещают зарелизить инструменты для развертывания удаленных производственных серверов MCP Как начать? Установите MCP-серверы через Claude Desktop Изучите документацию Творите Блог ‍ GitHub
Anthropic предлагает новый способ подключения данных к чат-ботам с ИИ  Anthropic представила Model Context Protocol  MCP  — новый стандарт, призванный упростить подключение ИИ-ассистентов к различным системам данных.   Этот стандарт, открытый для использования, обещает помочь ИИ-моделям предоставлять более точные и релевантные ответы, благодаря доступу к данным из различных источников.  1   DevHub Community
DevHub Community
DevHub Community
Anthropic предлагает новый способ подключения данных к чат-ботам с ИИ Anthropic представила Model Context Protocol MCP — новый стандарт, призванный упростить подключение ИИ-ассистентов к различным системам данных. Этот стандарт, открытый для использования, обещает помочь ИИ-моделям предоставлять более точные и релевантные ответы, благодаря доступу к данным из различных источников. 1 DevHub Community