Що стоїть за стрімким розвитком серверів MCP?

У світі розвідки все змінюється дуже швидко. Це змушує компанії постійно йти в ногу з новітніми технологіями. Їм потрібні системи, які не тільки розумні, але й підключені до мережі та здатні розвиватися разом з їхніми потребами.

Це призвело до різкого зростання витрат на сервери MCP, оскільки підприємства намагаються випереджати тенденції та переконатися, що їхні системи штучного інтелекту зможуть впоратися з будь-якими майбутніми завданнями.

На сьогоднішній день більшість компаній, що розробляють системи штучного інтелекту (понад 80%), використовують підхід, який базується на агентних моделях. Цей метод вимагає, щоб частини системи ідеально взаємодіяли між собою та легко обмінювалися інформацією. Щоб це працювало, багато організацій почали використовувати сервери MCP як центральну частину своєї системи.

У цій галузі відбувається серйозна зміна, спричинена впровадженням Протоколу контексту моделі — способу, за допомогою якого системи штучного інтелекту обмінюються даними, синхронізуються та інтелектуально співпрацюють незалежно від платформи.

Все більше компаній швидко переходять на MCP. Що сприяє цій тенденції?

Багато людей цікавляться MCP та його роллю в системах штучного інтелекту. Питання на кшталт «У чому сенс MCP?» або «Як працює сервер MCP?» є досить поширеними. Насправді, саме такі питання не дають спати професіоналам, які створюють та масштабують рішення на основі штучного інтелекту.

Розвиток MCP набирає швидких обертів. Причина такого стрімкого зростання проста: сучасні агенти штучного інтелекту не працюють самостійно. Сьогодні вони повинні вміти працювати в команді, і саме це робить їх цікавими.

Вони вимагають вміння:

• •Взаємодія з декількома системами
• •Ефективно діліться інформацією
• •Ефективно координуйте свої дії
• •Працюйте як частина команди
• •Згадайте попередні розмови
• •Діліться інформацією в режимі реального часу

Проблема з традиційними API

Головна проблема полягає в тому, що традиційні API просто не відповідають вимогам, які ми до них висуваємо. Вони повільно реагують, не дуже адаптивні і не можуть відстежувати те, що відбувається, що ускладнює змістовне спілкування з ними.

Протокол Model Context Protocol тут дійсно показує свою силу. Він надає розробникам і компаніям спільну мову — спільний спосіб обговорення речей, що полегшує обмін інформацією між різними частинами системи, будь то агенти, додатки чи інструменти.

Основна концепція

Уявіть собі центральний хаб, який зберігає та управляє інформацією для всіх інструментів ШІ в системі. Зазвичай кожен агент або модель ШІ працює самостійно, не запам'ятовуючи минулі розмови та не обмінюючись інформацією з іншими інструментами. З сервером Model Context Protocol це змінюється.

Це як спільний банк пам'яті, який дозволяє всім частинам екосистеми ШІ отримувати доступ до того, що вони вивчили, і розвивати це.

Процес

Ось як це працює:

• 1.Ініціювання запиту — коли хтось надсилає повідомлення або робить запит через додаток, чат-бот або онлайн-платформу
• 2.Отримання контексту — замість того, щоб починати з нуля, агент ШІ підключається до сервера MCP, щоб отримати будь-які минулі взаємодії, спогади або дані, що стосуються конкретного користувача або ситуації.
• 3.Обробка інформації — сервер MCP приймає цей запит, переглядає збережений контекст і надсилає назад інформацію, яка потрібна моделі або агенту штучного інтелекту.
• 4.Генерація відповіді — агент використовує цю пам'ять, щоб придумати релевантну, точну відповідь

Основні компоненти серверів MCP

Коли розробники створюють системи MCP, вони зазвичай включають кілька ключових частин:

• •Context Vector Store — система для упорядкування спогадів, щоб агент міг швидко згадати щось з минулого, коли це потрібно. Це особливо добре працює з такими техніками, як RAG (Retrieval Augmented Generation).
• •Рівень ідентичності — відстежує, хто є хто під час розмови, гарантуючи, що кожен агент знає, з ким він розмовляє, незалежно від того, чи це відбувається на різних платформах чи в різних інструментах.
• •Система безпеки — багаторівневий захист, що включає:
• •Системи дозволів
• •Протоколи шифрування
• •Контроль доступу на основі ролей
• •Система відтворення та реєстрації — надає командам можливість відстежувати розмови та контролювати роботу агентів.

Покращений досвід клієнтів

При створенні таких речей, як чат-бот для клієнтів, інструмент, що використовує агентів штучного інтелекту, або програмна платформа на базі штучного інтелекту, використання MCP у процесі розробки може дати значні переваги.

Основні переваги розробки MCP

• •Контекстуальна пам'ять - АІ-агенти можуть спиратися на минулий контекст, запам'ятовуючи розмови та уникаючи повторень
• •Масштабований дизайн - спрощує додавання нових агентів або заміну інструментів та моделей штучного інтелекту без перебоїв у роботі
• •Посилена безпека - Пам'ять вашого ШІ залишається приватною і не є легкодоступною через публічні API
• •Гнучкість платформи - Може працювати з будь-якою мовною моделлю, API або AI-фреймворком
• •Безперебійна інтеграція - Все може працювати разом безперебійно, незалежно від того, чи використовуєте ви моделі з відкритим кодом, корпоративні інструменти чи різні типи програмних агентів

Системи розумного будинку

Компанії використовують MCP для координації всіх AI-агентів, які керують підключеними пристроями в чиємусь будинку:

• •Синхронізація освітлення, побутової техніки та голосових помічників
• •Забезпечення узгодженості інформації на всіх пристроях
• •Забезпечення швидшого та більш чуйного користувацького досвіду

Платформи підтримки клієнтів

Просунуті чат-боти можуть підхоплювати попередні розмови та використовувати цю інформацію для надання більш корисних відповідей:

• •Контекстно-орієнтовані відповіді для автентичних розмов
• •Зменшення розчарування користувачів
• •Швидше вирішення питань

Автоматизація робочих процесів підприємства

Технологічні компанії можуть вдосконалити свої інструменти за допомогою комбінацій MCP та Agentic RAG:

• •Автоматизована обробка завдань
• •Міжвідомча інтеграція даних
• •Підтримка прийняття рішень у режимі реального часу

Фінансова звітність

Системи штучного інтелекту, що враховують контекст, можуть збирати інформацію з різних інструментів і створювати комплексні звіти:

• •Фінансові оновлення в режимі реального часу для всіх агентів
• •Швидкий доступ до відповідних даних
• •Персоналізовані інформаційні панелі команди

Безпека та відповідність вимогам

Архітектура MCP побудована з урахуванням безпеки на рівні підприємства:

• •OAuth та контроль доступу на основі ролей для дозволів користувачів
• •Шифрування обміну інформацією між агентами та серверами
• •Незалежні сесії агентів для ізоляції безпеки
• •Вбудована відповідність таким нормам, як HIPAA, SOC 2 та GDPR

Чому провідні компанії переходять на нову систему

Переваги очевидні:

• •Швидше виконання завдяки оптимізованим робочим процесам
• •Інтелектуальна пам'ять - AI-агенти, які згадують попередні взаємодії
• •Швидке масштабування без перебудови технологічних стеків

Компанії у сферах фінтех, охорони здоров'я та програмного забезпечення як послуги досягли значного поліпшення продуктивності систем та співпраці з AI-агентами.

Ми пропонуємо комплексний підхід до розробки серверів MCP:

Стратегія та консалтинг

• •Планування архітектури на основі ваших конкретних цілей та випадків використання
• •Індивідуальні плани реалізації

Індивідуальна розробка

• •Високопродуктивні сервери MCP, адаптовані до ваших існуючих систем
• •Інтеграція з мовними моделями, конвеєрами RAG та агентами штучного інтелекту

Повна інтеграція

• •Безперебійне з'єднання всіх компонентів системи
• •Комплексне тестування та розгортання

Для підприємств, які працюють з ШІ або планують його впровадити, розробка серверів MCP є надзвичайно важливою. Це не просто чергова технологічна тенденція — це практичне рішення, яке вирішує реальні проблеми, такі як спільне використання пам'яті між системами, поліпшення комунікації між агентами та підвищення інтелектуальності роботи ШІ.

Розвиток штучного інтелекту означає, що бізнесу потрібні більш досконалі інструменти, ніж просто добре продумані підказки. Йому потрібні системи, які можуть безперебійно співпрацювати, згадувати минулі завдання та швидко надавати результати. Розробка MCP забезпечує саме ці можливості.