Model Bağlam Protokolü (MCP) ile en güçlü yapay zeka sistemleri
AI modelleri, özellikle Opennaai veya Antropik GPT'lerin Claude gibi vokal modelleri daha iyi ve daha iyi gelişiyor. Onlardan ne istediğimizi daha tam olarak anlıyorlar ve ayrıca cevaplar ve daha iyisi sağlıyorlar. Son derece güçlüdürler.
Golo Roden, yerel web GmbH'nin kurucusu ve CTO'sudur. Olaylara ve hizmetlere dayalı olarak dağıtılmış mimarilere özellikle dikkat ederek web ve bulut uygulamalarının ve arıların anlayışı ve geliştirilmesi ile ilgilidir. Yol gösterici ilkesi, yazılımın gelişiminin kendi başına bir son olmaması, ancak her zaman aşağıda bir profesyonellik izlemesi gerektiğidir.
Ancak, başlangıçta bile ustalaşmayan bir şey var: tek başına herhangi bir eylem gerçekleştiremezsiniz ve bağımsız değilsiniz. Bu, bir vokal modelinin araçlara, veritabanlarına, sunuculara, arılara veya benzerlerine erişemediği anlamına gelir. Tam olarak şu anda açık ve standartlaştırılmış bir çözüm mevcuttur: kısaca modelin veya MCP'nin bağlam protokolü. Bugünkü yazıda, bu protokolün tam olarak yaptığı ve ilginç olabilecekler için ne olduğunu açıklıyorum.
Yapay zeka modeli gerçekten nedir
Daha iyi bir anlayış için, önce başlangıç noktasına genel bir bakış almalıyız. Yapay bir zeka modelinin doğada ne olduğunu anlamak önemlidir. Birçok kişi, örneğin, Chatgpt'in yapay bir zeka modeli olduğuna inanıyor. Ancak, bu doğru değil. Aksine, ChatGPT yapay bir zeka modeli etrafında geliştirilmiş bir uygulamadır. Her şeyin dayandığı kraliyet modeli GPT-4O, GP 4.5, O3 veya O4-mini gibi çeşitli şekillerde mevcuttur. Bu modeller Chatt'ın gerçek çekirdeğidir.
Bu modeller aslında matematiksel bir işlevden başka bir şey değil, son derece karmaşık. Dilin işlenmesi sadece dil sayı olarak kodlandığı için çalışır, bu sayılarla yetenekli bir şekilde hesaplanır ve bu nedenle sonuç dile geri yüklenebilir. Özünde, özellikle dil tahminlerini hesaplamak için uygun olan çok karmaşık bir matematiksel işlevdir. Ancak, içeriği anlamadan bir işlev olarak kalır.
Çünkü yapay zeka modellerinin desteğe ihtiyacı var
Bu aynı zamanda AI modellerinin veritabanına, sunuculara veya arılara bağımsız olarak erişememesinin nedenini de ifade eder. Matematiksel işlevler bunu karmaşıklığından bağımsız olarak yapamaz. Basit bir işlevin eşitliğine F (x) = x² Bir FI, AI'yi GPT-4O modelleri olarak kontrol edemedi. Bu işlevi kullanacak birine ihtiyacınız var. GPT-4O ile bu Chatt uygulamasıdır. Bu yüzden söyleyebiliriz: Gerçek olan model, vücudun geri kalanını eksik olan beyindir.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube videosu her zaman yüklenir
YouTube videosu artık yüklüyor
Bağlam Modeli (MCP) ile en güçlü olana // Almanca
ChatGPT harici ve internet hizmetlerine çok erişebildiğinden, bu sunumun doğru olamayacağını düşünebilir. Bu doğrudur, ancak modelin kendisi tarafından yapılmaz, ancak önceden bağlı olan uygulamanın bir işlevselliği yoluyla yapılır. OpenAAI'de bu işleve “çağrı işlevi” denir. Basitçe söylemek gerekirse, öneriyle derhal genişletilecek şekilde çalışır:
“Cevaplamak için daha fazla bilgiye ihtiyacınız varsa, size bildirebilirsiniz.”
Bu nedenle model, aramanın internette ihtiyaç duyduğunu ve OpenAAI'nin bu araştırmayı model dışında üstlendiğini not edebilir. Sonuçlar daha sonra tekrar giriş olarak modele eklenir. Bu nedenle etkili erişim, modelin kendisi tarafından değil, uygulama tarafından gerçekleştirilir.
Tescilli çözümlerin kısıtlanması
İşlevin çağrısının yakalanması, tamamen sahibi çalışmasıdır. Yalnızca açık ortamda kullanılabilir ve diğer platformlara veya modellere aktarılamaz. Bu, bu seçeneğin bir tedarikçiye bağlı kaldığı anlamına gelir.
Model Bağlam Protokolü (MCP) devreye girer. Harici araç ve hizmetleri AI modellerine bağlamak için tek tip bir yol sunar. Prensip olarak, işlev çağrısı ile aynıdır, yalnızca herhangi bir tedarikçi tarafından uygulanabilecek açık ve standart bir varyant olarak. MCP, Claude'un arkasındaki şirket olan Antropic tarafından geliştirildi. Açık standartlar temel olarak olumludur ve bu bağlamda MCP çok hoş bir gelişmedir.
MCP'deki üç rol
MCP'ye daha yakından bakarsanız, üç merkezi rol hemen fark eder: Model, MCP sunucusu ve ana bilgisayar. Şahsen, özellikle MCP sunucusu arasındaki sınırlama başlangıçta bir karışıklık kaynağı olabilir. Bu nedenle bu üç rolü açıkça açıklamak istiyorum.
- Model en basit roldür: GPT-4O, GPT-4.5, O3, O4-Mini, Claude, Lama veya Deepseek R1 veya tahminleri hesaplayabilen bir sinir ağı gibi bir ki veya vokal modelidir.
- Aksine, MCP sunucusu bulunur. E-posta gönderme, veritabanlarını sorgulama, bir web kamerası veya internet aramaları vergi gibi işlevler veya veriler sağlayan bir hizmettir. Kısacası: Her türlü işlev veya veri temini.
- Önemli soru MCP modelini ve sunucuyu birleştirmek gibidir, çünkü modeller bu hizmetlere bağımsız olarak erişemez. Burada ev sahibi devreye giriyor. Ana bilgisayar modeli entegre eder ve gerçekleştirir. Aynı zamanda, harici MCP sunucularına karşı bir müşteri görevi görür. MCP dilinde, ana bilgisayar da bir MCP müşterisi olarak da adlandırılır, bu da konsepti seçmeyi daha da zorlaştırır.
Bu iletişimin gerçekleşmesi için önce bir MCP sunucusunun ana bilgisayar tarafından bilinmesi gerekir. Bu kullanıcı tarafından yapılır. Örneğin, bir vokal modelini yöneten bir metin düzenleyicisi veya bir IDE yeni bir MCP sunucusu kaydetmek için bir işlev sunabilir. Sunucu URL'si sağlanır.
Manifesto ve sunucu kaydı
Metin düzenleyicisi veya kimlik daha sonra MCP Down sunucusunu manifest.json dosyasını davet eder. Standart bir şekilde, bu dosya hangi becerilerin ve verilerin MCP sunucusuna sunduğunu, bunları nasıl çağıracağını, hangi dönüş değerlerinin var olduğunu, parametrelerin nasıl göründüğünü vb. Genellikle ev sahibinin dahili olarak kullanabileceği öneriler için modeller içerir. Ana bilgisayar sunucunun hangi seçenekleri sunduğunu bilir.
Ana bilgisayar şimdi modele bir talepte bulunursa, kayıtlı MCP sunucularının mevcut araçları hakkındaki bilgileri hızla genişletiyor. Modelin kendisi bunun için özel olarak hazırlanmamalıdır. Sadece bağlam hakkında daha fazla bilgi alır.
Bu şekilde, model, isteğe bağlı bir harici hizmete erişmenin mantıklı olması durumunda ana bilgisayara bir soru gönderebilir. Ana bilgisayar bu eylemi getirir, cevabı MCP sunucusundan alır ve modele geri döndürür. Bu iletişim kutusu, son yanıt nihayet mevcut olana kadar birkaç kez ileri geri gidebilir.
Evrensel bir çözüm olarak MCP
Model Bağlam Protokolü, ana bilgisayarlar ve model arasında değil, ana bilgisayar ve MCP sunucusu arasındaki açık ve standartlaştırılmış değişimi tanımlar. Bu, yapay zeka modelleri için bir tür eklenti yaklaşımı yaratır. Bu eklenti herhangi bir işlev veya veri sağlayabilir. Bu, yapay zeka modellerini önemli ölçüde daha esnek ve daha güçlü hale getirir, çünkü artık eğitimli bilginizle sınırlı değildirler, ancak MCP'yi destekleyen şey tarafından sağlanan dış kaynaklara erişebilirler.
Birçok sunucu ürününün gelecekte daha fazla desteklenen bir protokol olarak MCP sunacağını varsayıyorum. Bu heyecan verici bir perspektif.
MCP'yi Openiai çağrısı veya Claude işlevi veya antropik araçlarla karşılaştırırsanız, gösterin: MCP aynı işlevselliği sunar, ancak açık ve bağımsızdır. Sadece GPT veya Claude modelleri için değil, teorik olarak tüm yapay zeka modelleri ve MCP'yi destekleyen tüm hizmetler için çalışır.
Geleceğe açık bir bakış
Tedarikçiler için bu, eklemelerin gelecekte çok daha kolay olacağı anlamına gelir. Her platform için bireysel bağlantılar geliştirmek yerine MCP'yi bir kez uygulamak yeterlidir. Bu, tüm yapay zeka ekosisteminin büyümesini hızlandırır ve evrensel ve modüler bir çalışma ortamının başlangıç noktası olabilir.
(RME)