Tutorial tentang Protokol Konteks Model MCP

Jika anda telah lama mencuba ejen AI, LLM dan pembantu seperti Copilot atau Claude, anda mungkin pernah melihat akronim seperti MCP di mana-mana dan mungkin anda tidak begitu pasti apa maksudnya . Anda tidak keseorangan: ia merupakan konsep yang agak baharu, agak teknikal dan dokumentasi rasmi, walaupun bagus, boleh jadi padat jika anda hanya ingin memahami bagaimana ia sesuai dengan projek anda.

Dalam artikel ini, kami akan menghuraikan semua itu secara ringkas. Anda akan melihat dengan tepat apa itu Protokol Konteks Model (MCP), mengapa ia menjadi begitu penting, cara ia berfungsi secara dalaman dan bagaimana anda boleh menggunakannya untuk menghubungkan model bahasa anda dengan alatan dunia sebenar: daripada repositori Git tempatan ke Google Drive, Google Calendar, sistem dalaman dalam Azure atau aplikasi desktop seperti Claude Desktop. Kami juga akan merangkumi kelebihan, batasan, keselamatan, contoh praktikal dan cara membina pelayan MCP anda sendiri.

Apakah Protokol Konteks Model (MCP) dan mengapa ia begitu banyak diperkatakan?

Protokol Konteks Model (MCP) ialah standard terbuka yang direka untuk membolehkan model AI berkomunikasi dengan lancar dengan alatan, data dan perkhidmatan luaran . Idea ini berasal dari Anthropic (syarikat di sebalik Claude), tetapi protokol ini bertujuan untuk menjadi agnostik vendor: ia bukan milik mana-mana vendor atau model tertentu.

Perbandingan yang paling biasa dan agak tepat ialah MCP adalah untuk perisian sepertimana USB atau USB-C adalah untuk perkakasan . Sama seperti anda tidak mahu kabel yang berbeza untuk setiap peranti, anda juga tidak mahu integrasi ad hoc untuk setiap API, CRM, pangkalan data atau perkhidmatan yang perlu digunakan oleh ejen AI anda untuk berkomunikasi. MCP bertindak sebagai "penyesuai universal" supaya model boleh mengakses konteks dunia sebenar.

Sebelum MCP, bila-bila masa anda mahu pembantu AI anda berinteraksi dengan, katakan, sistem tiket, CRM atau wiki anda, anda perlu membina integrasi tersuai dengan banyak kod terpaku dan sedikit penggunaan semula . Setiap alat mempunyai JSON, pengesahan dan cara mengembalikan datanya sendiri. MCP cuba memecahkan kekacauan ini dengan menawarkan cara piawai untuk menerangkan alat, sumber dan aliran mesej.

Ini sangat sesuai dengan trend semasa ke arah apa yang dipanggil Aplikasi Agentik : sistem di mana satu atau lebih model bahasa bukan sahaja bertindak balas terhadap mesej, tetapi juga menaakul, merancang, memanggil alat, merujuk sumber data dan mengatur tugas secara lebih kurang secara autonomi.

Seni bina MCP asas: hos, klien, pelayan dan keupayaan

Untuk benar-benar memahami MCP, adalah wajar untuk membiasakan diri dengan komponen utamanya. Protokol ini mentakrifkan seni bina dengan tiga peranan asas dan tiga jenis keupayaan yang didedahkan daripada pelayan.

Berkenaan peranan, MCP membezakan:

• tuan rumahMana-mana aplikasi yang menggunakan satu atau lebih LLM dan ingin meluaskan keupayaannya melalui MCP. Ini boleh jadi IDE seperti VS Code, editor kod seperti Zed atau Replit, aplikasi desktop, perkhidmatan web atau ejen perusahaan pengeluaran.
• PelangganKomponen yang berkomunikasi dengan pelayan MCP bagi pihak hos. Komponen ini mengurus sambungan, menemui alatan yang tersedia, menyelesaikan sumber dan mengendalikan pertukaran mesej.
• Server: proses yang mendedahkan keupayaan MCP piawai: alat, sumber dan gesaanDi bawahnya, mereka bersambung ke sumber data tempatan (sistem fail, repositori Git, fail markdown dengan gesaan atau pangkalan data yang dipasang pada rangkaian yang sama) atau sumber jauh (API HTTP, perkhidmatan awan, SaaS).

Dalam praktiknya, anda boleh membayangkan alirannya seperti ini: hos menjalankan klien MCP, yang bersambung kepada satu atau lebih pelayan MCP ; pelayan tersebut, seterusnya, "membungkus" API, pangkalan data , perkhidmatan pihak ketiga atau data syarikat dalaman, mengubah semua itu menjadi keupayaan piawai yang boleh digunakan oleh AI.

Dalam seni bina itu, dua konsep sumber data penting juga muncul:

• Sumber Data TempatanSumber setempat ke pelayan, seperti sistem fail, repositori Git, fail markdown dengan gesaan atau pangkalan data yang dipasang pada rangkaian yang sama.
• Perkhidmatan Jauh: perkhidmatan jarak jauh yang boleh diakses melalui rangkaian: API REST, perkhidmatan awan seperti Google Drive, Zoom, Slack, CRM korporat, rekod perubatan elektronik, dsb.

Keindahan MCP ialah, untuk model AI dan hos, tidak kira sama ada maklumat itu datang daripada fail setempat, GitHub atau API korporat : ia sentiasa tiba dalam bentuk mesej yang sama dan struktur yang sama.

Keupayaan MCP: alat, sumber dan gesaan

Unit asas fungsi dalam MCP ialah apa yang dipanggil oleh protokol sebagai kapasiti . Terdapat tiga jenis, dan setiap satunya merangkumi aspek interaksi yang berbeza antara model dan persekitaran.

Alat pada asasnya merupakan fungsi yang boleh digunakan oleh model. Pelayan mendedahkannya secara berstruktur (nama, perihalan, parameter), dan LLM memutuskan sama ada untuk memanggil alat tersebut dan dengan argumen apa atau tidak . Contohnya: "senarai komit terkini", "cipta acara kalendar", "cari dokumen dalam Drive", "tanya CRM" atau "laksanakan pertanyaan SQL".

Sumber mewakili maklumat kontekstual yang dianggap berguna oleh aplikasi dan biasanya disuntik ke dalam gesaan tanpa model memintanya secara eksplisit . Contohnya, ringkasan status repositori, metrik jualan terkini, sejarah pesakit atau penerangan projek. Sumber boleh dijana secara statik atau dinamik daripada URI atau templat.

Gesaan ialah templat arahan boleh guna semula yang disediakan oleh pelayan kepada hos atau pengguna. Ia boleh menentukan, contohnya, peranan yang perlu diguna pakai oleh model ("bertindak sebagai pakar Git"), struktur respons atau format tertentu untuk bekerja dengan domain tertentu. Ia membolehkan anda menyeragamkan cara anda membimbing model tanpa perlu menulis semula teks yang sama berulang kali.

Pembahagian ini mempunyai kesan praktikal yang kuat: ia membezakan dengan jelas apa yang diputuskan oleh model sendiri (alat panggilan) daripada apa yang disediakan oleh aplikasi terlebih dahulu (sumber dan gesaan) . Pemisahan ini membantu dalam reka bentuk ejen dan dalam keselamatan dan pengauditan.

Contoh praktikal: pelayan MCP untuk meneroka repositori Git

Cara yang baik untuk memahami MCP adalah dengan melihat contoh konkrit. Bayangkan anda ingin mencipta aplikasi baris arahan kecil di mana anda berbual dengan LLM, dan mereka kemudian boleh memeriksa repositori Git tempatan apabila diperlukan untuk memberi respons yang lebih baik: melihat status, menyemak komitmen terkini, memahami struktur projek dan sebagainya.

Mengikuti pendekatan yang diterangkan dalam beberapa tutorial rujukan, anda boleh menyediakan sesuatu seperti ini dengan pelayan MCP yang dilaksanakan dalam Python menggunakan SDK rasmi . Pelayan tersebut akan mendedahkan:

• yang alat untuk mendapatkan keadaan semasa repositori (fail diubah suai, ditambah, dipadam).
• Satu lagi alat untuk menyenaraikan N komitmen terakhir (contohnya 50) dengan pengarang, tarikh dan mesej.
• Un sumber yang mengembalikan ringkasan tekstual peringkat tinggi bagi repositori (folder utama, teknologi yang digunakan, saiz anggaran…), yang dijana daripada sistem fail dan maklumat Git.
• Un segera disimpan dalam fail penurunan harga yang menerangkan bagaimana model harus bertindak sebagai "peneroka repositori Git" dan cara menggunakan alat yang tersedia.

Untuk berinteraksi dengan Git, pelayan boleh menggunakan pustaka GitPython, yang memudahkan untuk merentasi komit, cabang dan keadaan tanpa perlu memanggil binari Git secara langsung. Komen kaedah boleh digunakan untuk menjana metadata secara tersirat untuk setiap alat: apa yang dilakukannya, parameter yang diterimanya, dsb.

Dalam senario ini, pelayan akan berkomunikasi dengan hos melalui pengangkutan mudah, seperti stdio (input/output standard) . Ini merupakan pilihan yang sangat mudah untuk pengujian dan aliran kerja setempat atau untuk penyepaduan dengan aplikasi desktop kerana anda hanya perlu melancarkan proses dan berkomunikasi dengannya seperti yang anda lakukan dengan mana-mana program konsol.

Klien MCP, klien model dan aplikasi "ejen"

Di hujung contoh itu, kita mempunyai bahagian yang berjalan pada mesin anda sebagai pengguna: Aplikasi Agentik yang mengatur segala-galanya. Aplikasi ini biasanya terdiri daripada tiga bahagian yang berbeza.

Di satu pihak, anda memerlukan klien model (ModelClient) , yang merangkumi cara anda berkomunikasi dengan LLM khusus yang anda gunakan ( OpenAI , Claude, penyedia lain atau model yang dihoskan sendiri). Klien ini mengendalikan panggilan penyiapan sembang, mengurus alat dalam format penyedia, token dan sebagainya. Adalah dinasihatkan untuk menentukan antara muka yang sama supaya, pada masa hadapan, perubahan model semudah mengubah pelaksanaan.

Sebaliknya, klien MCP diperlukan untuk berkomunikasi dengan pelayan Git yang baru kita huraikan. Komponen ini bertanggungjawab untuk:

• Sambung ke pelayan menggunakan pengangkutan yang dipilih (cth., stdio).
• Temui keupayaan yang tersedia: alatan, sumber dan gesaan.
• Semak maklumat itu jadi anda tidak perlu terus bertanya kepada pelayan tentang perkara yang tidak berubah.
• Menyelesaikan sumber dinamik, contohnya menjana URI daripada templat sumber untuk, katakan, mendapatkan ringkasan repositori tertentu.

Akhirnya, bahagian yang menyatukan segalanya ialah ejen , kelas yang mengurus gelung utama aplikasi: membaca permintaan pengguna, membina konteks, menghantar pertanyaan kepada model, melaksanakan alatan apabila LLM memintanya dan mengembalikan respons akhir.

Kitaran biasa mungkin:

1. Baca pertanyaan pengguna daripada terminal.
2. Bina Gesaan sistem yang menggabungkan templat MCP dan sumber dengan ringkasan repo.
3. Bina mesej pengguna dengan soalan yang dimasukkan.
4. Lampirkan pada mesej senarai alat yang disediakan oleh klien MCP.
5. Hantar semuanya ke LLM menggunakan klien templat.
6. Analisis tindak balas: jika model meminta untuk menjalankan alat, hubungi pelayan MCP, dapatkan hasilnya dan hantarkannya kepada model untuk memperhalusi tindak balasnya.
7. Cetak jawapan akhir kepada pengguna dan tanya soalan seterusnya.

Reka bentuk ini menjelaskan mengapa MCP sangat sesuai dengan Aplikasi Agentic: ia memisahkan logik orkestrasi (ejen) daripada penyepaduan model dan penyepaduan alat . Setiap bahagian mempunyai peranannya sendiri dan MCP bertindak sebagai kontrak yang stabil untuk semua alat dan sumber data yang anda ingin tambah.

Cara MCP berfungsi secara dalaman: aliran permintaan dan respons

Walaupun anda tidak perlu mengetahui spesifikasi memori untuk menggunakan MCP, adalah berguna untuk mempunyai pemahaman yang jelas tentang aliran permintaan/respons klasik yang diikuti oleh protokol antara hos dan pelayan.

Bayangkan senario biasa: pembantu AI ingin menyemak acara kalendar anda untuk hari ini. Aliran kerja akan kelihatan seperti ini:

• Model ini mengesan bahawa anda telah meminta sesuatu yang memerlukan data luaran dan menjana permintaan MCP untuk alat yang sesuai (cth., “dapatkan peristiwa dari hari ini”).
• Pakej klien MCP yang meminta mengikut peraturan protokol dan menghantarnya ke pelayan yang berkaitan.
• Pelayan MCP menterjemahkan permintaan kepada API asas (cth., Google Calendar, Exchange atau sistem lain), melaksanakannya dan mengambil data.
• Pelayan mengembalikan respons kepada klien MCP dalam format MCP standard, dengan data yang tersusun dan sedia untuk difahami oleh model.
• Hos menyampaikan respons tersebut kepada LLM, yang mengintegrasikannya ke dalam penaakulannya dan menghasilkan jawapan akhir kepada pengguna.

Dinamik yang sama berlaku untuk kes yang lebih kompleks: meringkaskan mesyuarat Zoom, mendapatkan dokumen daripada Google Drive, menganalisis data perubatan dengan menggabungkan imej dan rekod pesakit , dan sebagainya. Perkara penting ialah model tersebut tidak perlu mengetahui apa-apa tentang setiap API: ia sentiasa bertutur dalam "bahasa MCP".

Abstraksi ini menjadi penting apabila anda mahu ejen memanggil berbilang alatan secara berperingkat: contohnya, mendapatkan sejarah pelanggan daripada CRM, menggunakan data tersebut untuk menjana cadangan jualan, menyimpannya dalam Drive dan kemudian menjadualkan mesyuarat dalam kalendar untuk menyemaknya. Dengan MCP, semua itu dilakukan melalui satu mesej dan skema alatan , tanpa mencipta semula roda dengan setiap penyepaduan.

Keselamatan, pengesahan dan pematuhan peraturan dalam MCP

Salah satu isu kritikal apabila membenarkan model AI mengakses sistem dunia sebenar ialah keselamatan: data apa yang boleh dilihatnya, apa yang boleh dilakukannya dengannya dan cara ia mengesahkannya . MCP direka bentuk dengan mengambil kira isu-isu ini dan biasanya bergantung pada mekanisme pengesahan standard.

Antara yang paling kerap berlaku ialah:

• OAuth 2.0: digunakan secara meluas untuk perkhidmatan seperti Google, Microsoft atau Slack. MCP mewakilkan kepada OAuth, yang bertindak sebagai "penjaga pintu digital": pengguna memberikan kebenaran khusus (bacaan kalendar, akses kepada fail tertentu, dsb.) dan pelayan MCP menggunakan token tersebut untuk bertindak bagi pihak pengguna.
• Token APILazimnya bagi kebanyakan perkhidmatan SaaS atau API dalaman. Pelayan MCP mungkin memerlukan token tertentu untuk mengakses backend tertentu dan hos menyediakannya dengan selamat.
• Akses berasaskan perananSelain pengesahan, kebenaran juga penting. MCP boleh diintegrasikan dengan sistem berasaskan peranan supaya Tidak semua alat tersedia untuk semua pengguna, atau untuk mengehadkan bahagian API yang boleh diakses daripada ejen.

Dalam sektor yang dikawal selia (penjagaan kesihatan, kewangan, sektor awam), pematuhan terhadap peraturan seperti GDPR, SOC 2 atau pensijilan ISO juga memainkan peranan . Walaupun MCP secara semula jadi tidak "mematuhi" apa-apa (ia hanyalah protokol), reka bentuknya memudahkan pengkapsulan akses mengikut piawaian ini: anda boleh mengaudit panggilan, mengawal data yang meninggalkan persekitaran, menyulitkan trafik dan menetapkan dasar akses yang jelas.

Contohnya, sesebuah syarikat mungkin mendedahkan rekod kesihatan elektronik melalui pelayan MCP dalaman, tetapi mengehadkan dengan ketat alatan yang tersedia, medan yang dikembalikan daripada setiap rekod, dan siapa yang boleh menggunakan alatan tersebut . Ejen AI masih melihat satu set alatan yang homogen, tetapi di bawahnya terdapat banyak tadbir urus dan kawalan.

Aplikasi dunia sebenar MCP: daripada pembangunan kepada visi mesin

Jauh daripada sekadar teori yang bagus, MCP telah pun digunakan dalam pelbagai senario dunia sebenar . Berikut adalah beberapa yang paling menarik.

Dalam pembangunan perisian, editor seperti Zed dan platform seperti Replit mula menggunakan MCP supaya pembantu kod mereka boleh membaca fail projek, menjejaki perubahan dalam masa nyata, memeriksa log dan berinteraksi dengan sistem kawalan versi . Bagi editor, pembantu tidak lagi "buta" dan kini boleh memahami apa yang sebenarnya ada dalam repositori anda.

Dalam persekitaran perniagaan, banyak syarikat menghubungkan wiki dalaman, sistem meja bantuan, CRM atau pangkalan pengetahuan mereka kepada pembantu AI menggunakan MCP. Ini membolehkan ejen menjawab soalan sokongan, menjana laporan, mencadangkan tindakan perniagaan atau memproses tiket dengan sentiasa merujuk data terkini dan khusus organisasi.

Satu lagi bidang yang semakin berkembang ialah pembantu desktop yang berfungsi dengan data setempat . Aplikasi desktop Claude, sebagai contoh, menggunakan MCP untuk mengakses fail pada mesin anda dengan selamat tanpa perlu memuat naiknya ke awan. Ini membolehkan ciri berguna seperti meringkaskan dokumen, mencari coretan yang berkaitan atau membantu anda dengan kod yang disimpan secara setempat.

Dan, walaupun masih dalam peringkat awal, terdapat pergerakan yang besar ke arah mengaplikasikan MCP kepada projek penglihatan komputer dengan komponen konteks yang kuat . Contohnya, dalam diagnostik perubatan: seorang pembantu boleh menyelaras model penglihatan untuk menganalisis imej (X-ray, retina, dsb.) sambil merujuk rekod perubatan, keputusan makmal dan ujian klinikal secara serentak, semuanya melalui alatan yang didedahkan oleh pelayan MCP.

MCP dalam ekosistem Google: Drive, Kalendar dan mesyuarat

Satu lagi bidang di mana MCP sangat sesuai ialah ekosistem Google Workspace. Idea asasnya adalah untuk menggunakan pelayan MCP yang bertindak sebagai jambatan dengan Google Drive dan Google Calendar API supaya AI boleh mencari dokumen, meringkaskannya, mengkategorikannya, mencipta acara, mengurus peringatan dan sebagainya.

Dalam kes Google Drive, pelayan MCP yang direka bentuk dengan baik boleh membenarkan model AI untuk:

• Lakukan carian dokumen menggunakan bahasa semula jadi (“bawakan saya laporan jualan untuk suku terakhir”).
• Baca kandungan dokumen tersebut dan jana ringkasan, butiran tindakan atau perbandingan antara versi.
• Labelkan dan susun fail secara automatik dalam folder mengikut kandungannya (kontrak, resume, nota mesyuarat…).
• Urus kebenaran akses, dengan syarat terdapat peraturan keselamatan yang jelas dan dikonfigurasikan dengan baik.

Persediaan biasa melibatkan pengaktifan API Google Drive dalam Google Cloud Console, mencipta kelayakan, mengarahkan pelayan MCP tentang cara mengesahkan (biasanya melalui OAuth) dan menentukan operasi yang dibenarkan (baca sahaja, baca dan tulis, dsb.). Setelah disediakan, mana-mana hos yang serasi dengan MCP boleh menggunakan pelayan tersebut tanpa perlu mengetahui sebarang butiran Google.

Logiknya serupa dengan Kalendar Google. Pelayan MCP khusus boleh:

• Baca acara kalendar daripada seorang atau lebih pengguna.
• Mencari jurang yang serasi dalam jadual dan mencadangkan masa mesyuarat secara automatik.
• Cipta, alihkan atau batalkan acara berdasarkan keputusan ejen.
• Jana peringatan susulan berdasarkan apa yang telah dibincangkan dalam mesyuarat sebelumnya.

Dari segi pengalaman pengguna, ini bermakna anda boleh memberitahu pembantu anda sesuatu seperti: "Cari setengah jam minggu depan untuk bercakap dengan Marta tentang projek X" dan, terima kasih kepada MCP, ejen menyemak jadual, mencadangkan slot masa dan mencipta jemputan dengan pautan panggilan video yang sepadan.

Langkah seterusnya ialah apabila anda menggabungkan platform Kalendar, Drive dan persidangan video: AI boleh mendapatkan konteks sebelumnya (dokumen, e-mel, nota), membantu anda semasa mesyuarat dan menjana ringkasan dan tugasan pada penghujungnya , semuanya menggunakan protokol yang sama dan alatan MCP yang berbeza di bawahnya.

Mesyuarat pintar: panggilan video yang berkaitan dengan MCP

Mesyuarat merupakan salah satu bidang di mana nilai MCP paling mudah dilihat, kerana terdapat banyak kerja manual berulang yang terlibat: mencatat nota, mengekstrak item tindakan, berkongsi ringkasan, mengemas kini CRM , dan sebagainya. Mengintegrasikan platform seperti Zoom, Google Meet atau Microsoft Teams melalui MCP membuka pintu untuk mengautomasikan hampir keseluruhan kitaran.

Ejen mesyuarat yang dikuasakan oleh MCP boleh:

• Transkripsi perbualan secara automatik en tiempo nyata.
• Kenal pasti keputusan penting, perkara tindakan, perjanjian dan soalan yang belum selesai.
• Hantar ringkasan ke Slack, e-mel, Notion atau pengurus tugas syarikat anda.
• Kemas kini rekod pelanggan dalam CRM dan jana emel susulan.

Logiknya serupa dengan apa yang kita lihat sebelum ini: terdapat pelayan MCP yang berkomunikasi dengan API platform persidangan video (untuk mendapatkan rakaman, transkrip atau metadata lain) dan pelayan lain yang mengintegrasikan alatan seperti Drive, Slack, CRM, dll. Hos (contohnya, aplikasi "pembantu mesyuarat") mengatur semua panggilan ini.

Dalam praktiknya, bagi kebanyakan pengguna akhir, semua ini tersembunyi di sebalik antara muka mesra pengguna yang dicipta oleh pihak ketiga. Terdapat alat yang "memandu lebuh raya MCP" untuk anda : anda hanya perlu menyambungkan akaun anda (kalendar, Zoom, CRM) dan memilih beberapa pilihan, sementara di sebalik tabir, pelbagai panggilan MCP dibuat ke pelayan yang berbeza.

Hasilnya adalah ekosistem di mana AI tidak lagi terhad kepada menjana teks, tetapi bertindak secara langsung pada persekitaran digital anda: menjadualkan, mendokumentasikan, mengatur, mengingati dan menyelaras . MCP ialah lapisan yang membolehkan semua integrasi ini mengekalkan susunan tertentu dan bukannya menjadi raksasa integrasi yang sukar dikekalkan.

Pelayan MCP jauh dalam Azure dan Foundry: mengintegrasikan sistem dalaman

Dalam persekitaran korporat, masalahnya selalunya bukan bersambung ke Google atau Zoom, tetapi sebaliknya dengan sistem dalaman yang tidak mendedahkan MCP secara lalai: API peribadi, perkhidmatan legasi, perkhidmatan mikro perniagaan . Bagi kes ini, strategi biasa adalah untuk menyediakan pelayan MCP jauh pada infrastruktur awan.

Satu corak yang sangat menarik melibatkan penggunaan Azure Functions untuk mengehos pelayan MCP . Azure Functions menawarkan model tanpa pelayan dengan skala sifar, penskalaan atas permintaan dan penyepaduan mudah dengan identiti terurus dan rangkaian persendirian. Ideanya ialah:

1. Mulakan projek daripada templat pelayan MCP (contohnya, menggunakan Azure Developer CLI atau sesuatu seperti azd init –templat fungsi-mcp-jauh-python).
2. Takrifkan dalam kod Fungsi pelbagai alatan MCP yang mendedahkan API dalaman anda: contohnya, “semak pesanan tertangguh”, “cipta insiden”, “lancarkan aliran pengebilan”.
3. Konfigurasikan pengesahan yang sesuai: kekunci peranan, OAuth, identiti terurus, dsb.
4. Pasangkan pelayan MCP dengan azd naik dan catatkan titik akhir MCP dan kekunci yang diperlukan.

Secara pilihan, anda boleh mendaftarkan pelayan MCP tersebut dalam Azure API Center untuk mencipta katalog alat persendirian seluruh organisasi . Ini memudahkan untuk berkongsi alat merentas pasukan, menambah tadbir urus (siapa yang boleh menggunakan apa), melampirkan dokumentasi dan mengkonfigurasi dasar pengesahan berpusat.

Setelah didaftarkan, perkhidmatan seperti Microsoft Foundry Agent Service boleh menemui pelayan MCP tersebut daripada katalog atau melalui konfigurasi manual (alat MCP tersuai). Dari situ, ejen Foundry boleh memanggil alat yang terdedah untuk berinteraksi dengan sistem perusahaan dalaman melalui antara muka MCP yang diseragamkan.

Jika terdapat masalah dengan sambungan (ralat pengesahan, titik akhir yang salah, alatan tidak dijumpai), diagnosis biasanya melibatkan semakan log Fungsi Azure, pengesahan kunci dan pengesahan bahawa pelayan MCP mendedahkan skema dan alatan yang dijangkakan oleh ejen dengan betul.

Membina pelayan MCP anda sendiri: bahasa, SDK dan keperluan

Jika selepas semua ini anda masih berminat untuk menyediakan pelayan MCP tersuai, berita baiknya ialah SDK rasmi dan komuniti sudah wujud untuk beberapa bahasa . Antara yang paling ketara ialah:

• TypeScript / JavaScript
• Python
• Java
• Kotlin
• C#
• Dan projek komuniti di Go, antara lain

Terlepas dari bahasa yang anda pilih, bahan-bahan asas yang anda perlukan ialah:

• Sudah tentu pengetahuan tentang pengaturcaraan dan API untuk memodelkan alatan dan sumber dengan jelas.
• Akses kepada API atau sumber data yang ingin anda dedahkan (API Web, pangkalan data, sistem dalaman, fail…).
• Satu mekanisme pengesahan dan kebenaran teguh (OAuth, token, kunci dalaman…) disesuaikan dengan persekitaran anda.
• Persekitaran yang pelaksanaan yang stabil (Ia boleh tanpa pelayan seperti Azure Functions, bekas dalam Kubernetes, VM, dll.).

Aliran kerja biasanya: tentukan masalah yang ingin anda selesaikan (contohnya, memusatkan akses kepada data pelanggan), reka bentuk alat MCP yang akan mewakili operasi utama, kod pelayan, ujinya secara setempat dengan klien MCP sampel dan akhirnya, dedahkannya supaya hos sebenar (seperti pembantu desktop, ejen perusahaan atau IDE) boleh berhubung.

Lama- kelamaan , kita mungkin akan melihat lebih banyak alat kod rendah/tanpa kod untuk MCP yang membolehkan pengguna yang kurang teknikal menyediakan pelayan mudah dengan menyeret dan melepaskan blok: sambungkan API, takrifkan alat, lampirkan gesaan dan anda sudah selesai. Tetapi buat masa ini, laluan tersebut hampir selalu melibatkan beberapa kod.

Kelebihan, batasan dan masa depan MCP

Setelah meneliti begitu banyak butiran, adalah wajar untuk meringkaskan apa yang ditawarkan oleh MCP dan berapakah kadar faedahnya. Antara kelebihan yang paling jelas ialah:

• yang cara yang koheren dan piawai untuk menghubungkan model AI dengan alatan dan data, yang mengurangkan hutang teknikal bagi integrasi ad hoc.
• Datuk Bandar modularityAnda boleh menukar bahagian belakang alat (contohnya, bertukar daripada satu CRM kepada CRM yang lain) tanpa hos atau model perlu mengubah logiknya.
• Ia memudahkan ejen AI untuk benar-benar bekerja sendiri dan pelbagai alatmenggunakan alatan yang berbeza mengikut penaakulannya, tanpa aliran yang tegar dan diprogramkan dengan tangan.
• Ia sangat sejajar dengan seni bina moden di mana LLM menjadi pengatur tindakan tentang sistem perniagaan.

Dari segi batasan dan cabaran, beberapa perkara perlu diambil kira:

• La konfigurasi awal pelayan dan hos MCP Melaksanakannya pada sistem sedia ada boleh menjadi sukar. Banyak seni bina perlu difikirkan semula untuk memanfaatkan sepenuhnya protokol ini.
• Memperkenalkan lapisan protokol melibatkan beberapa overhed dan latensiterutamanya jika pelayan MCP tersebar merentasi berbilang rangkaian atau awan.
• Terdapat a keluk pembelajaran Ini terpakai kepada kedua-dua pasukan bahagian belakang dan pereka ejen: adalah penting untuk memahami bagaimana alatan dimodelkan, bagaimana sumber diuruskan dan bagaimana aliran kerja diatur.

Walaupun begitu, semua petunjuk menunjukkan bahawa MCP akan menjadi komponen utama dalam cara kami mereka bentuk dan menggunakan pembantu AI . Makmal besar seperti Anthropic, OpenAI dan Google DeepMind sedang menyelaraskan produk mereka untuk menyokong protokol tersebut dan vendor seperti Microsoft sudah pun mengintegrasikannya ke dalam platform perusahaan mereka.

Apabila ekosistem pelayan MCP (kedua-dua rasmi dan dipacu komuniti) matang, kita akan melihat katalog plugin yang sentiasa berkembang yang sedia untuk menghubungkan ejen dengan hampir apa sahaja: daripada repositori pendidikan seperti repositori pembelajaran mendalam MIT kepada jualan, penjagaan kesihatan, runcit dan sistem kerajaan. Dan dengan ini, AI akan semakin beralih daripada bertindak balas secara abstrak kepada bertindak dengan cara yang dimaklumkan oleh konteks dunia sebenar setiap pengguna dan organisasi.