簡單協議如何更改有關AI的一切

OpenAI對競爭對手人為人類製定的標準模型上下文協議（MCP）的採用標誌著AI景觀的重大轉變。這個看似簡單的協議代表了AI與數字世界互動的基本變化。

將AI連接到現實世界

MCP的意義在於它有能力彌合大語言模型（LLM）和外部數據源之間的差距。當前，大多數AI系統受其培訓數據的限制，無需自定義編碼即可訪問外部信息。但是，MCP提供了標準化的通信語言，使AI可以與文件，數據庫和其他軟件無縫互動。作為擬人化的CPO，邁克·克里格（Mike Krieger）恰當地指出，LLMS在連接到現有數據和軟件時最有效，這是MCP直接解決的功能。

克服AI隔離

孤立的AI系統的局限性很大。強大的LLM，例如Anthropic的Claude 3.7十四行詩和OpenAI的GPT-4O，雖然能夠進行複雜的任務，但不能直接訪問沒有定制集成的用戶數據或系統。這不僅僅是不便。它嚴重限制了AI的潛力。 MCP旨在通過啟用標準化連接來解決此“信息筒倉”問題。

標準化：技術命令

在整個歷史上，技術進步通常是由標準化驅動的。 MCP反映了這種模式，旨在為AI創建通用語言，就像USB統一設備連接或HTTP標準化的Web訪問一樣。其客戶端服務器體系結構允許開發人員創建MCP服務器，以揭示數據源，從而使AI客戶端請求信息和操作。真正的創新不是技術本身，而是它引入的標準化。

意外的合作和收斂性演變

Openai和Anthropic之間的合作，採用彼此標準的競爭對手非常出色。這反映了AI行業中的“收斂進化”，兩家公司都獨立地認識到對外部數據訪問的需求。開發人員對MCP的廣泛採用，將其與Google Drive和Slack等服務集成在一起，進一步強調了其價值。

從利基解決方案到行業標準

MCP從單個公司的解決方案到行業標準的旅程突出了網絡效應的力量。它的快速採用反映了TCP/IP和JSON的成功故事，展示了小型創新如何改變整個生態系統。

AI互動的未來

MCP的影響是深遠的。它使AI助手能夠訪問實時信息，與私人數據（具有適當授權）進行交互，並與各種系統集成。這種無縫集成有望將AI從故意的工具轉變為無形的助手，自然會增強我們的能力。 AI和數字世界之間的障礙終於崩潰了。

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