A Google is csatlakozott az Anthropic által kijelölt irányvonalhoz.
A DeepMind is követi az OpenAI példáját, és az MI-startupok által elterjedt szabványokat alkalmazza a modellek és adatok összekapcsolására.
Egy újabb versenytárs lép színre az Anthropic oldalán, ezúttal az általa kifejlesztett Model Context Protocol (MCP) szabvány támogatásával. Pár héttel az OpenAI lépése után a Google is csatlakozott ehhez a trendhez. Demis Hassabis, a Google DeepMind vezetője, tegnap jelentette be az X közösségi platformon, hogy a Gemini modellek és az SDK is integrálja az MCP-t. Míg március végén Sam Altman már az elérhető megoldásokról beszélhetett (hiszen az Agents SDK-ban már akkor is ott volt a protokoll), Hassabis sajnos nem osztotta meg, hogy az ügyfelek mikor kezdenek el élni a rendszer nyújtotta előnyökkel.
Úgy tűnik, az Anthropic valami nagyon fontosat fedezett fel az MCP-vel a mesterséges intelligencia üzleti hasznosításához. Már egy sor kisebb-nagyobb MI-cég - a két fenti mellett például a Block, az Apollo, a Replit, a Codeium vagy a Sourcegraph - jelentette be a támogatását.
Friss hús, mint egy újonnan feltalált mesterséges intelligencia.
A Model Context Protocolt az Anthropic 2024 végén vezette be, és népszerűségének titka a rugalmasságában rejlik, amely lehetővé teszi az adatokhoz való könnyed hozzáférést. E protokoll fő célja, hogy egy univerzális interfészként hidat építsen a különböző modellek és külső adatforrások, valamint eszközök között. Biztonságos hozzáférést kínál MI-asszisztenseknek olyan repositorykban, üzleti alkalmazásokban és fejlesztői környezetekben tárolt adatokhoz, így elkerülhető, hogy minden egyes forráshoz külön-külön konnektort kelljen létrehozni.
Mivel elméletileg bármilyen nyelvi modellhez, különféle adathalmazokhoz és eszközökhöz képes kétirányú kapcsolatot létrehozni, ezért sokan az MI rendszerek univerzális csatlakozójának, az USB-C-nek tekintik ezt a megoldást.
Nyilvánvaló, hogy egyre többen látnak lehetőséget az MCP támogatásában. Az MI-vállalatok számára folyamatosan növekvő nyomás nehezedik a profittermelés terén, és a protokoll talán közelebb hozza a technológiát ahhoz, hogy valós üzleti környezetben is hatékonyan működjön. Míg az általános chatbotok képesek fenntartani a figyelmet, az üzleti alkalmazásokban szükség van olyan válaszokra, amelyek pontosabbak, biztonságosabbak és relevánsabbak, mint amit a hagyományos megoldások kínálnak. Ehhez sokféle egyedi adatforrás integrációjára van szükség, és az MCP lehetőséget nyújt arra, hogy ez a folyamat zökkenőmentesen megvalósulhasson. Ennek eredményeként egy chatbot képes lesz sokkal gazdagabb kontextust építeni, amely segíti a válaszok finomítását és a relevancia növelését.
