Introducere în Protocolul Model Context (MCP)

Ce este Protocolul Model Context (MCP)?

MCP (Model Context Protocol) este un protocol propus de OpenAI pentru a permite transmiterea de informații contextuale suplimentare către modelele de limbaj mari (LLM-uri), cum ar fi GPT-4. Acest protocol nu este un protocol de rețea clasic (precum TCP/IP), ci mai degrabă un cadru conceptual și tehnic care îmbunătățește interacțiunea dintre aplicații și modele AI, făcând posibilă „înțelegerea contextului” într-un mod structurat și scalabil. Model Context Protocol (MCP) este utilizat în special în domeniul inteligenței artificiale (AI) și al învățării automate (ML), fiind asociat cu sistemele de comunicare între modele sau componente ale unui sistem AI.

Din păcate, informațiile despre MCP sunt destul de limitate și nu este un standard bine-documentat ca, de exemplu, HTTP sau TCP/IP.

Scopul MCP

MCP urmărește să rezolve problema contextului limitat în LLM-uri. De exemplu:

• Modelele AI au o fereastră de context limitată (în tokens).
• Este dificil să le dai modelelor toate informațiile necesare într-o singură întrebare.
• Aplicațiile complexe (precum IDE-uri, CRM-uri, sisteme de suport etc.) trebuie să transmită constant informații actualizate modelelor.

Cum funcționează MCP?

MCP permite transmiterea de contexte structurate, numite context plugins sau model context data, către model, într-un format care poate fi:

• Dinamic – date actualizate în timp real (ex: selecția curentă într-un editor).
• Static sau persistent – informații de bază despre utilizator, aplicație, sesiune etc.
• Organizat pe module – diverse surse contribuie separat la context.

Principalele componente MCP:

1. Context Providers
   Entități sau sisteme care generează informații utile pentru model. Ex: fișiere deschise, istoricul conversației, configurația unui proiect.
2. Context Manager (sau Orchestrator)
   Combină informațiile de la mai mulți provideri și le organizează într-un pachet coerent care va fi transmis modelului.
3. Context Schema
   Structura standardizată pentru a descrie datele contextuale – de exemplu: JSON cu câmpuri clare, explicite.
4. Context Injection
   Modul prin care contextul este livrat modelului, fie ca prompt extins, fie prin mecanisme speciale în API (ex: extensii OpenAI).

Exemplu concret

Să presupunem că lucrezi într-un editor de cod cu un AI asistent:

• Providerul 1 trimite: fișierul curent și poziția cursorului.
• Providerul 2 trimite: configurația proiectului (framework, limbaj).
• Providerul 3 trimite: ultimele comentarii ale utilizatorului.
• Context Manager le combină într-un JSON structurat.
• Modelul primește acest context + promptul tău și poate răspunde precis la întrebarea „Ce face această funcție?”.

Beneficii

• Scalabilitate: contextul poate fi modular și gestionat de mai mulți provideri.
• Flexibilitate: aplicațiile decid ce context să trimită.
• Memorie contextuală îmbunătățită: fără a depinde exclusiv de memoria internă a modelului.
• Control: poți filtra și limita ce ajunge la model (ex: pentru confidențialitate).

Introducere în MCP

• Protocolul Model Context (MCP) a câștigat o atenție semnificativă, totuși mulți nu au o înțelegere clară a implicațiilor și oportunităților de startup .
• Profesorul Ross Mike este prezentat ca un expert care simplifică conceptele tehnice complexe pentru un public mai larg .

Înțelegerea MCP

• MCP servește ca un strat între modelele de limbaj mari (LLM) și diverse instrumente, traducând diferitele limbaje de servicii într-un format unificat pe care LLM-urile îl pot înțelege .
• LLM-urile singure sunt limitate în funcționalitate; ele prezic în principal textul, mai degrabă decât să efectueze sarcini precum trimiterea de e-mailuri .

Evoluția LLM-urilor cu Instrumente

• Integrarea instrumentelor cu LLM-urile le îmbunătățește capabilitățile, permițându-le să efectueze sarcini mai complexe .
• Cu toate acestea, combinarea mai multor instrumente poate fi complicată, ducând la provocări în crearea unor sisteme coerente .

Rolul MCP

• MCP simplifică conexiunea între LLM-uri și serviciile externe, facilitând dezvoltarea aplicațiilor de către dezvoltatori .
• Acesta stabilește un standard pentru comunicarea între LLM-uri și servicii, ceea ce este crucial pentru scalabilitate și interoperabilitate .

Aplicații Practice ale MCP

• Ecosistemul MCP include un client MCP, protocol, server și serviciu, facilitând comunicarea eficientă .
• Furnizorii de servicii sunt responsabili pentru construirea serverelor MCP, ceea ce îmbunătățește capabilitățile LLM-urilor .

Provocări și Viitorul MCP

• Deși MCP prezintă oportunități interesante, există provocări tehnice în configurarea serverelor MCP .
• Viitorul MCP depinde de finalizarea standardelor și de dezvoltarea unor integrații prietenoase cu utilizatorul .

Oportunități pentru Antreprenori

• Pentru persoanele tehnice, există potențialul de a crea un MCP App Store pentru a simplifica accesul la diverse servere MCP .
• Utilizatorii non-tehnici ar trebui să rămână informați despre standardele MCP în evoluție pentru a valorifica oportunitățile viitoare .

Documentație

1. Documentație Tehnică & Articole

• Model Context Protocol (MCP) în sisteme distribuite de AI
  • Unele referințe se găsesc în lucrări academice despre comunicarea între modele de ML. Poți căuta pe:
    • Google Scholar (caută „Model Context Protocol” OR „MCP AI communication”)
    • arXiv.org (articole despre sisteme distribuite de AI)
• Framework-uri care folosesc MCP
  • Unele tool-uri de orchestrare a modelelor de ML (precum TensorFlow Serving, MLflow, Kubeflow) pot folosi protocoale similare.

2. Implementări Practice

• Sisteme de Mesagerie pentru AI
  • Protocoale precum gRPC, Apache Kafka sau ZeroMQ sunt folosite pentru comunicarea între componentele unui sistem AI. MCP ar putea fi o variantă specializată.
• Documentația NVIDIA Triton Inference Server
  • Dacă MCP este folosit în inferență distribuită, poate fi menționat în documentația unor servicii precum:
    • NVIDIA Triton

3. Discuții pe Forum-uri

• GitHub, Stack Overflow, Reddit (r/MachineLearning)
  • Poți căuta discuții despre MCP pe:
    • Stack Overflow
    • GitHub Issues

4. Cărți despre Sisteme Distribuite de AI

• „Designing Machine Learning Systems” (Chip Huyen) – discută despre comunicarea între componentele ML.
• „Building Machine Learning Powered Applications” (Emmanuel Ameisen) – acoperă sistemele de operare a modelelor.