MCP
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (w skrócie: MCP) – protokół komunikacyjny służący do wymiany danych kontekstowych między modelami obliczeniowymi, systemami analizy danych oraz środowiskami wykonawczymi. MCP został zaprojektowany z myślą o nowoczesnych zastosowaniach związanych z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym, systemami rozproszonymi i automatyzacją procesów.
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.