MCP
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (w skrócie: MCP) – protokół komunikacyjny służący do wymiany danych między Modelem AI (LLM), a zewnętrznymi serwerami, które nadają modelowi sprawczosci. Dzięki MCP model sztucznej inteligencji może wykonac działania na zewnętrz (np. wysłać maila, pobrac prognoze pogody, zakupic bilet litniczy).
Cel
Celem protokołu MCP jest zapewnienie jednolitego sposobu przekazywania kontekstu – takich jak metadane, parametry wejściowe, historia decyzji czy stan środowiska – pomiędzy niezależnymi komponentami systemów opartych na modelach. Ułatwia to integrację wielu modeli i algorytmów w ramach jednego spójnego systemu.
Zastosowanie
MCP znajduje zastosowanie m.in. w:
- hybrydowych systemach decyzyjnych,
- środowiskach symulacyjnych i treningowych,
- systemach multi-agentowych,
- systemach monitorowania i analizy danych w czasie rzeczywistym,
- architekturach typu mikrousługi.
Cechy charakterystyczne
- **Modularność** – umożliwia rozszerzanie o dodatkowe formaty kontekstu i kanały komunikacji.
- **Niezależność technologiczna** – może być implementowany w różnych językach i środowiskach.
- **Obsługa wersjonowania modeli** – pozwala na zachowanie kompatybilności pomiędzy komponentami rozwijanymi niezależnie.
- **Bezpieczeństwo** – możliwa integracja z mechanizmami autoryzacji i szyfrowania transmisji.
Przykład zastosowania
W systemie AI wspierającym decyzje medyczne, MCP może służyć do przekazywania kontekstu klinicznego (np. historia pacjenta, bieżące objawy) między modułem przetwarzania języka naturalnego a modelem diagnostycznym.