MCP: Mallin kontekstiprotokolla

Määritelmä

Mallin kontekstiprotokolla (MCP) on avoin standardirajapinta, jonka avulla suuret kielimallit (LLM) voivat turvallisesti ja yhdenmukaisesti käyttää ulkoisia tietolähteitä, työkaluja ja ominaisuuksia. Se luo standardoidun viestintäkerroksen tekoälysovellusten ja eri kontekstin tarjoajien välille, toimien AI-järjestelmien “USB-C”:nä.

Keskeiset osat

Arkkitehtuuri

MCP noudattaa asiakas-palvelin-arkkitehtuuria:

• MCP-isännät: Sovellukset, joissa käyttäjät tai tekoälyjärjestelmät toimivat (esim. Claude Desktop, IDE-liitännäiset)
• MCP-asiakkaat: Isäntäsovellusten komponentit, jotka hoitavat viestinnän palvelimien kanssa
• MCP-palvelimet: Kevyet ohjelmat, jotka tarjoavat tiettyjä ominaisuuksia (tiedostojen luku, tietokantayhteydet, API-yhteydet) standardoidun MCP-rajapinnan kautta
• Tietolähteet: Paikalliset tai etäiset tietovarannot, joihin MCP-palvelimet voivat turvallisesti yhdistää

Ytinelementit

MCP määrittelee kolme perusprimiitiä, jotka muodostavat protokollan rakennuspalikat:

1. Resurssit

Resurssit edustavat tietoja ja sisältöä, joita MCP-palvelimet tarjoavat LLM-malleille.

• Ominaisuudet: Sovelluksen hallinnoima, yksilöllisillä URI-tunnisteilla
• Tietotyypit: Teksti (UTF-8-koodattu) tai binaarinen (Base64-koodattu)
• Löytömenetelmät: Suora listaus tai dynaamisiin pyyntöihin perustuvat mallipohjat
• Toiminnot: Sisällön lukeminen, päivitysten vastaanotto

Esimerkki: MCP-palvelin tarjoaa lokitiedoston resurssina URI:lla file:///logs/app.log

2. Kehotteet

Kehotteet ovat ennalta määriteltyjä mallipohjia tai työnkulkuja, joita palvelimet tarjoavat ohjatakseen LLM-mallien vuorovaikutusta.

• Ominaisuudet: Käyttäjän käynnistämä, usein näkyvissä kauttakomentoina
• Rakenne: Yksilöllinen nimi, kuvaus, valinnaiset argumentit
• Ominaisuudet: Hyväksyy mukautusargumentteja, sisältää resurssikontekstin, mahdollistaa monivaiheiset vuorovaikutukset
• Toiminnot: Löytyvät listauksella, suoritetaan pyynnöstä

Esimerkki: Git commit -viestigeneraattori, joka ottaa syötteenä koodimuutokset

3. Työkalut

Työkalut tarjoavat suoritettavia toimintoja, joita LLM-mallit voivat kutsua (yleensä käyttäjän hyväksynnällä) suorittaakseen toimintoja.

• Ominaisuudet: Mallin hallinnoima, vaatii tarkasti määritellyt syöttöskeemat
• Annotaatiot: Sisältää vihjeitä toiminnasta (vain luku, tuhoava, idempotentti, avoin maailma)
• Turvaominaisuudet: Syötteen validointi, käyttöoikeudet, selkeät käyttäjävaroitukset
• Toiminnot: Löytyvät listauksella, suoritetaan parametreilla

Esimerkki: Laskintyökalu, joka suorittaa matemaattisia laskutoimituksia mallin syötteillä

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Merkitys ja hyödyt

Kehittäjille

• Standardoitu integraatio: Yhdistä tekoälysovellukset erilaisiin tietolähteisiin ilman tapauskohtaista räätälöintiä
• Tietoturvan parhaat käytännöt: Sisäänrakennetut ohjeet luottamuksellisen tiedon turvalliseen esittämiseen
• Yksinkertaistettu arkkitehtuuri: Selkeä erottelu tekoälymallien ja niiden kontekstilähteiden välillä

Käyttäjille ja organisaatioille

• Joustavuus: Helpompi vaihtaa eri LLM-tarjoajien tai isäntäsovellusten välillä
• Yhteentoimivuus: Vähentää toimittajalukkoa standardoiduilla rajapinnoilla
• Laajennetut ominaisuudet: Tekoälyjärjestelmät saavat käyttöönsä monipuolisempaa tietoa ja toimintoja

Toteutusesimerkkejä

Tiedostoresurssipalvelin

// Palvelin, joka tarjoaa yhden lokitiedoston resurssina
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { resources: {} } });

// Listaa saatavilla olevat resurssit
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
  return {
    resources: [
      {
        uri: "file:///logs/app.log",
        name: "Sovelluksen lokit",
        mimeType: "text/plain"
      }
    ]
  };
});

// Tarjoa resurssin sisältö
server.setRequestHandler(ReadResourceRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.uri === "file:///logs/app.log") {
    const logContents = await readLogFile();
    return {
      contents: [{
        uri: request.params.uri,
        mimeType: "text/plain",
        text: logContents
      }]
    };
  }
  throw new Error("Resurssia ei löytynyt");
});

Laskintyökalupalvelin

const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { tools: {} } });

// Listaa saatavilla olevat työkalut
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [{
      name: "calculate_sum",
      description: "Laske kahden luvun summa",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          a: { type: "number", description: "Ensimmäinen luku" },
          b: { type: "number", description: "Toinen luku" }
        },
        required: ["a", "b"]
      },
      annotations: {
        title: "Summa",
        readOnlyHint: true,
        openWorldHint: false
      }
    }]
  };
});

// Käsittele työkalun suoritus
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "calculate_sum") {
    try {
      const { a, b } = request.params.arguments;
      if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
         throw new Error("Virheellinen syöte: 'a' ja 'b' on oltava lukuja.");
      }
      const sum = a + b;
      return {
        content: [{ type: "text", text: String(sum) }]
      };
    } catch (error: any) {
      return {
        isError: true,
        content: [{ type: "text", text: `Virhe summan laskennassa: ${error.message}` }]
      };
    }
  }
  throw new Error("Työkalua ei löytynyt");
});

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

Liittyvät käsitteet

• LLM-toimintokutsut: Mallin kontekstiprotokolla tarjoaa standardoidun tavan LLM-mallien toimintojen kutsumiseen
• AI-agentit: MCP tarjoaa rakenteistetun tavan agenttipohjaisille tekoälyjärjestelmille käyttää työkaluja ja tietoa
• AI-liitännäiset: MCP-palvelimia voidaan ajatella “liitännäisinä”, jotka laajentavat tekoälyn ominaisuuksia selainlaajennusten tapaan

Tulevaisuuden suuntia

• Yritysten tekoälyintegraatio: Yritysten tietovarastojen, työkalujen ja työnkulkujen yhdistäminen
• Monimuotoinen tekoäly: Standardoitu pääsy erilaisiin tietotyyppeihin tekstin lisäksi
• Yhteistyöhön perustuvat tekoälyjärjestelmät: Mahdollistaa tekoälyavustajien yhteistyön yhteisten protokollien kautta