با آغاز سال 2024، روشهای جدیدی در صنعت هوش مصنوعی خلق شده است که تأثیرات عمیقی بر تعاملات نرمافزارها و سیستمها خواهد گذاشت. پروتکل مدل کنسست (MCP) که توسط شرکت آنتروپیک معرفی شده، سعی دارد نحوه ارتباط مدلهای هوش مصنوعی با محیط اطراف خود را استاندارد کند. در حقیقت، MCP به نوعی مشابه پروتکلهای HTTP و REST است که در عصر اینترنت برای ارتباط وب اپلیکیشنها با خدمات مختلف استانداردسازی ایجاد شد.
استانداردها به خودی خود تنها فناوریها را سازماندهی نمیکنند، بلکه سبب رشد و تحول در صنعت میشوند. پذیرش زودهنگام استانداردها، به ویژه MCP، میتواند باعث پیشی گرفتن از رقبای تجاری گردد. MCP به عنوان یک پروتکل باز برای استانداردسازی نحوه ارسالی دادهها به مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) عمل میکند و به سرعت حمایت بسیاری از شرکتهای بزرگ مانند OpenAI، AWS، Azure و گوگل را جلب کرده است. SDKهای رسمی برای زبانهای برنامهنویسی متنوعی مانند Python، TypeScript و Java در دسترس قرار گرفته است.
به عنوان مثالی از کاربرد MCP، میتوان به داستان لیلی، مدیر محصول یک شرکت زیرساخت ابری اشاره کرد. او با چالشهای متعددی مانند مدیریت پروژهها در ابزارهای متعدد مواجه است. با معرفی MCP، لیلی توانسته است تمامی ابزارهای خود را تحت یک سرور محلی MCP مدیریت کند و به راحتی اطلاعات و بهروزرسانیها را بهصورت خودکار تولید نماید. این استاندارد، امکان تعویض بین مدلهای مختلف را بدون نیاز به بازنویسی اتصالات قبلی فراهم کرده است.
با این حال، ظهور MCP همراه با چالشهای جدیدی نیز است. بهعنوان مثال، شرکتهای SaaS که APIهای عمومی قوی ندارند، ممکن است با خطر عدم رقابت روبرو شوند. همچنین، چرخههای توسعه نرمافزارهای هوش مصنوعی به سرعت افزایش خواهد یافت و نیاز به کدنویسی سفارشی کاهش مییابد.
در این فضا، مراقبت از کیفیت سرورها و امنیت دادهها نیز اهمیت ویژهای دارد. زیرا استفاده از سرورهای ناکارآمد میتواند به کاهش کیفیت خدمات و نشت اطلاعات حساس منجر شود. از سمت دیگر، چالشهای مرتبط با تأیید هویت و مجوزها نیز همچنان در این اکوسیستم باقی خواهند ماند.
در کل، MCP به وضوح به عنوان یک تغییر بنیادین در ساختار و زیرساختهای نرمافزاری آینده هوش مصنوعی به شمار میآید که میتواند به تسهیل توسعه و انتشار برنامههای جدید کمک کرده و شرکتهایی که به زودترین زمان ممکن از این استاندارد بهرهبرداری کنند، در رقابت باقی میمانند.