Anthropic再发一弹：开源MCP协议彻底解决数据连接难题，市场份额逼近Open AI
科技
2024-11-28 23:47
上海
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大模型在实际应用中面临着一个共同的挑战：如何有效地连接和利用分散在不同系统和平台中的数据。这一问题不仅限制了AI模型的实用性，也增加了开发和维护的成本，因为每个数据源往往需要定制的集成代码，这不仅耗时而且容易出错。近日，Anthropic开源了模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP），这一协议的推出具有革命性的意义。MCP协议旨在提供一个统一的框架，使得AI模型能够无缝地与各种数据源进行交互，无论是本地文件系统还是远程API服务。通过简化数据连接的复杂性，MCP协议有望彻底解决LLM应用中的这一痛点，为AI技术的进一步发展和应用铺平道路。这不仅将极大地提高AI系统的灵活性和可扩展性，也将推动整个行业向更加标准化和高效的方向发展。尽管AI大模型在推理能力和输出质量上取得了显著进展，但它们在实际应用中仍面临着数据隔离的问题。AI助手难以直接访问企业内部数据源，导致开发者需要为每个数据源单独开发连接器，这不仅耗时费力，还难以扩展。此外，现有的解决方法需要为每种数据源（如Google Drive或GitHub）专门开发一个“连接器”（代码或程序），这非常麻烦、不灵活，而且难以扩展。MCP协议的推出正是为了解决这一问题。通过提供统一的通信标准，MCP让AI应用能够与各类数据源建立双向连接，实现数据的无缝访问和交互。MCP不仅提供了数据访问能力，还内置了完整的安全机制，确保服务器能够自主控制资源访问，无需向LLM提供商透露API密钥。这一协议的推出标志着AI领域在数据互联互通方面迈出了重要一步，有助于推动AI集成的标准化发展。Anthropic开源的模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）提供了一个创新的解决方案，旨在简化AI助手与各种数据源之间的连接。以下是MCP协议的架构和工作原理的详细介绍：- MCP主机（MCP Hosts）：MCP主机是指希望通过MCP访问资源的程序，例如Claude Desktop、IDE或AI工具。这些主机负责发起与MCP服务器的连接，以便访问和管理数据资源。
- MCP客户端（MCP Clients）： MCP客户端与服务器保持一对一的连接，它们是协议客户端，负责与MCP服务器进行通信，请求数据或执行操作。
- MCP服务器（MCP Servers）：MCP服务器是轻量级的程序，通过标准化的MCP协议公开特定功能。它们为客户端提供上下文、工具和prompt信息，允许客户端安全地访问本地和远程资源。
- 本地资源（Local Resources）：本地资源指的是计算机上的资源，如数据库、文件和服务等，这些资源可以被MCP服务器安全地访问。
- 远程资源（Remote Resources）： 远程资源指的是通过互联网访问的资源，例如API等。MCP服务器可以与这些远程资源建立连接，以便AI系统可以利用这些数据。
MCP协议的核心在于提供一个统一的通信标准，使得AI应用能够与各类数据源建立双向连接，实现数据的无缝访问和交互。这种设计使得MCP像一个“万能钥匙”，可以打开通往不同数据源的大门，而无需每次都为AI编写专门的代码。- 标准化的数据访问：MCP通过提供一个通用接口，简化了与不同数据源的连接。开发者可以用统一的方式连接不同数据源，如Google Drive、Slack、GitHub等，而不需要为每个数据源单独开发连接器。
- 双向安全连接：MCP支持在AI应用和数据源之间建立安全的双向通信通道。这不仅确保了数据的隐私性，也保证了交互的完整性。
- 上下文感知能力：MCP使得AI能够从数据源中获取更全面的上下文信息，从而生成更精准、相关的响应。
- 模块化与可扩展性：MCP架构灵活，允许开发者自行扩展MCP，添加更多的数据源支持，从而实现更广泛的应用场景。
- 开源与社区支持：MCP是一个开源标准，任何开发者都可以参与进来，贡献代码或创建新的连接器。Anthropic提供了开发工具包、开源服务器库和快速入门指南，让开发者可以轻松构建自己的MCP应用。
- 多场景应用支持：MCP支持多种业务和开发环境，包括企业数据管理、开发工具集成和文档协作等，让AI更智能地分析和生成内容。
通过这些功能，MCP协议为AI系统与数据源之间的连接提供了一个高效、安全且标准化的解决方案，极大地简化了AI集成的复杂性，并推动了AI技术的进一步发展。MCP协议的核心价值之一在于为大模型数据集成提供了统一标准。在MCP出现之前，业界主要依赖RAG和微调等方案，以及各类Agent应用来实现数据集成，这些方案比较零散，缺乏统一标准。MCP通过提供一个统一接口，支持连接各种资源，从本地文件系统（如SQLite）到远程工具（如Slack、GitHub
API）都能轻松接入。这意味着LLM应用不需要为每种数据源编写特定的代码，大大简化了数据访问的复杂性。MCP不仅能够访问数据，还支持工具和API调用，增强AI助手的功能。内建的安全机制确保数据隐私不受威胁，提供丰富的操作能力和安全保障。这种多功能支持使得AI系统能够更加全面和准确地访问数据，推动系统从孤立走向协同。MCP让AI工具如Claude Desktop能无缝连接数据源并执行任务，大大提高工作效率。例如，通过MCP，AI能在5分钟内完成配置数据库、创建代码仓库或处理搜索引擎任务等操作。这种提升AI实用性的能力，使得AI系统在医疗、教育、金融等多个垂直领域中发挥关键作用。MCP的推出意味着开发者无需再编写复杂的集成代码，从而大大提升了开发效率和应用的灵活性。MCP允许开发者将数据源暴露为MCP服务器，或者创建能够连接这些服务器的AI应用，这种双向连接框架减少了维护碎片化代码的需求，并显著加快了数据检索速度。随着这个开源协议的推广，未来大模型的数据集成可能都会采用这个标准接口，从而降低开发门槛，提高生产力。MCP的推出标志着AI领域在数据互联互通方面迈出重要一步。其开放性有助于建立一个更加可持续的技术生态系统，推动AI行业的标准化进程。MCP作为一个开放协议，支持多种模型的集成，但在实际应用中，依赖于大模型公司的现象可能会强化其市场主导地位。这一潜在问题需要在未来的发展中加以重视和解决。随着开源模型的持续发展和本地化部署的普及，MCP有望逐步实现任务分布化，促进生态系统的多元化和去中心化发展。04 Anthropic公司在AI大模型领域的独特性Anthropic是一家致力于提高AI模型安全性的初创公司。它的团队成员包括来自OpenAI的前核心研发人员，他们对AI技术有着深刻的理解和丰富的经验。Anthropic将AI伦理和安全性放在了公司发展的核心位置，愿景是成为AI安全研究的领军企业，并提出了“宪法AI”的概念，强调实现价值观对齐。他们发布了负责任扩展策略（Responsible Scaling Policy，RSP），旨在管理开发功能日益强大的AI系统，降低灾难性风险。RSP定义了AI安全等级(ASL)，专注于灾难性风险，即人工智能模型直接造成大规模破坏的风险。“宪法AI（Constitutional AI）”是一种训练方法，通过为AI模型设定一系列原则来引导其行为，类似于为模型提供明确的“价值观”。这种方法旨在解决对AI系统的透明度、安全性和决策制定的担忧，而不依赖于人类的反馈来评估响应。Anthropic的宪法AI原则包括联合国人权宣言、Apple服务条款的一部分、信任和安全“最佳实践”，以及Anthropic的AI研究实验室原则。这种方法让AI系统的价值更容易理解，也更容易根据需要进行调整。Anthropic的使命在于通过技术创新，推动AI技术的安全性和治理，确保AI技术的发展能够造福人类社会。4.2 Anthropic在AI大模型领域持续创新Anthropic在技术创新上不断突破，吸引了亚马逊、谷歌云、Zoom等巨头企业的投资。Anthropic的产品创新体现在其Claude系列模型上。前不久Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet，这是一个性能卓越的模型，在代理编码任务中的表现超越了所有公开可用的模型。Claude 3.5 Sonnet还获得了革命性的新技能——能够像人类一样操作电脑，这引发了人们对生成式AI的又一轮关注热潮。最近Anthropic开源的模型上下文协议（MCP）是影响深远的又一重大创新。11月22日，美国风险投资公司MenloVentures近日发布了题为《2024年企业生成式人工智能的现状》（2024: The State of
Generative AI in the Enterprise）的报告。MenloVentures在报告中指出，在企业人工智能领域的发展浪潮中，企业正从依赖单一供应商转向采用多种人工智能模型的灵活策略，以满足多样化的业务需求。在这一转变中，OpenAI虽曾以先发优势领先，市场份额却已从50%降至34%。与此同时，Anthropic的Claude
3.5 Sonnet模型推出后，市场份额翻倍至24%，在企业人工智能市场中脱颖而出。Anthropic与企业的合作也在不断深化。数以万计的客户正在通过亚马逊Bedrock使用Anthropic的Claude模型，其中包括辉瑞等大型企业，该公司报告称节省了数千万美元的运营成本。此外，欧洲议会也采用了Claude，为处理210万份官方文件的文件分析系统提供动力。这些合作案例显示了Anthropic在AI大模型领域的实际应用能力和市场影响力。Anthropic在AI大模型领域的独特性不仅体现在其创新的技术方法和对伦理与安全的重视，还体现在其产品创新和对行业标准化的贡献上。通过这些努力，Anthropic正在塑造AI大模型领域的未来，并在行业中确立其领导地位。MCP协议的推出标志着AI领域在数据互联互通方面迈出了重要一步。它不仅解决了AI大模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，还通过统一的客户端-服务器架构，使得LLM应用能够与多种内容存储库、业务工具和开发环境高效对接，显著提升模型的响应质量与相关性。对于开发者而言，MCP协议的开源性质提供了强大的技术支持，促进了技术的共享和协作，降低了开发门槛，提高了生产力。开发者可以通过参与社区，获取丰富的文档和示例代码，快速上手并应用MCP协议，加速技术的迭代和优化。对于企业用户而言，MCP协议意味着更容易部署和集成AI系统，能够更专注于应用开发，而不是重复编写连接器代码。随着企业对AI落地需求的增长，MCP这样的标准化解决方案将扮演越来越重要的角色。Anthropic的愿景是将MCP建设成一个行业开放标准，从而促进各种AI工具之间的互联互通。随着开发者和企业的积极参与，这一协议有望成为构建智能系统的重要基础。MCP协议的推广和应用，预示着Claude正在迈向一个全新的局面，它将不再仅限于文本生成，而是成为了一个真正可以执行、连接和管理多种资源的智能助手。MCP协议的出现为AI系统接入数据源提供了一个新思路，尽管要真正普及还面临不少挑战，但它的意义在于可能帮助简化目前较为混乱的数据接入现状。接下来的关键是看市场的反应，开发者是否会觉得这个方案足够实用，以及其他AI公司会采取什么样的应对策略。![]()
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