I. MCPの概要
MCPにはいくつかの参考文献があり、ドメインによって意味が異なる。ここでは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に焦点を当てる。これは2024年11月にAnthropicによって導入されたオープンスタンダードなプロトコルで、大規模言語モデル（LLM）と外部データソースやツール間の通信プロトコルを統一し、データのサイロ化を解消し、AIアプリケーションがその可能性をより十分に発揮できるようにするものです。
MCPの機能
- 標準化されたインターフェースAIアプリケーションは、ファイルシステム、データベース、ウェブ検索など、さまざまなデータソースやツールに標準化された方法で接続できるため、開発者はさまざまなプライベート・プロトコルをひとつひとつ適応させる必要がない。
- データ相互作用を可能にするAIモデルがローカルおよびリモートのデータに安全にアクセスして操作し、タスクを実行するために必要な情報を取得し、外部APIへのAIの呼び出しに対応し、AIモデルが外部APIを正しく呼び出して、古いトレーニングデータに基づいて質問に答えたり幻覚を見たりしないようにするための橋渡しをする。
- マルチアプリケーションの統合をサポートClaude Desktop、Zed、Sourcegraph Codyなどの多くのアプリケーションは、MCPに基づ いてさまざまなレベルの機能統合を実現しています。例えば、Claude Desktopは、MCPを通じてローカルのツールやデータソースと深く統合し、ローカルのファイルやデータの添付などをサポートしています。
III.MCPの利点
- 開発効率の向上インテリジェント・ボディ・エージェントの開発プロセスにおいて、MCPは「同じテキストの本、同じトラックの車」のように、共通に合意された仕様として機能し、開発者間のコラボレーション効率を大幅に向上させ、最終的にインテリジェント・ボディ・エージェントの開発効率を高め、これまでに数千のMCPツールが誕生している。
- 柔軟なスイッチングと拡張性LLMアプリケーションは、異なる大規模言語モデリングプロバイダーやベンダー間で柔軟に切り替えることができ、いつでも新しいMCPサーバーに「プラグイン」して機能を拡張し、多様なビジネスニーズに対応することができます。
- データ・セキュリティの保護MCPはクライアント・サーバー・アーキテクチャを採用し、データ伝送時に暗号化などの方法を使用することで、伝送や使用の過程でデータのセキュリティを確保することができ、特に機密データを扱う場合は、信頼性の高い保護メカニズムを提供します。
要約
MCP（Model Context Protocol）は革新的なプロトコルとして、AI分野に多くの変化をもたらした。標準化されたインターフェースを介してAIモデルを外部リソースに接続するという問題を解決し、開発効率を高め、データ相互作用能力を強化し、データセキュリティを保証する。MCPを統合するアプリケーションが増えるにつれ、そのエコシステムは拡大しており、将来的にはより多くの分野で重要な役割を果たし、AI技術のさらなる発展と応用を促進すると期待されている。
V. MCPサーバー
スノーボールAI - MCPサーバー：
住所https://www.xueqiuai.com/mcp-servers
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