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新智元的報道
編輯:編輯部 member
【新智元導(dǎo)讀】AI智能體領(lǐng)域Type-C來了!Manus及其開源復(fù)現(xiàn)誕生,一夜之間將MCP推上風(fēng)口,工具調(diào)用或訪問外部數(shù)據(jù),只需一個協(xié)議即可。
上周,智能體迎來了里程碑式的一周。
從Manus及其開源復(fù)現(xiàn),到Opera的瀏覽器操作AI智能體、AI工作伴侶Archer,再到多種個人項(xiàng)目,將Agent推向了熱議的風(fēng)口。
在處理往往需要十幾甚至幾十分鐘的復(fù)雜任務(wù)時,涉及3個核心能力:
其中,第二趴是讓智能體「動起來」的關(guān)鍵,真正與現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行交互。
舉個例子,當(dāng)前最火的開源復(fù)現(xiàn)OWL在查找倫敦今日放映的電影時,AI智能體主動調(diào)用Chrome搜索工具后,精準(zhǔn)返回影院的實(shí)時信息。
而最火的開源項(xiàng)目OpenManus,在查找Karpathy個人信息主頁信息時,也是基于強(qiáng)大的工具使用能力。
這些案例生動地證明了,工具調(diào)用或訪問外部數(shù)據(jù),能讓智能體跳出空想的局限,進(jìn)化出會做事的能力。
作為最強(qiáng)的標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議,MCP僅用一天時間就在硅谷迅速走紅,家喻戶曉。
對于圈外的人來說,MCP可能尚不為人知,但其本質(zhì)則是智能體系統(tǒng)的一種擴(kuò)展方式。
一次搭建就能替代1億次配置工作,效率大幅提升。
在去年11月,Anthropic首次提出模型上下文協(xié)議(MCP),賦予Claude模型超級能力,讓AI與工作流深度集成。
其主要優(yōu)勢如下:
用通俗的話講,MCP就像是專為AI應(yīng)用設(shè)計的通用接口,就像我們?nèi)粘J褂玫腢SB-C接口一樣。
正如USB-C接口簡化了不同設(shè)備與計算機(jī)的連接方式,MCP簡化了AI模型與數(shù)據(jù)、工具和服務(wù)之間的交互方式。
通過MCP,AI助手不僅能夠「讀懂」代碼,還能「理解」團(tuán)隊(duì)討論、涉及文檔等外部信息,提供更加精準(zhǔn)的回答。
MCP是一種標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議,用于連接AI智能體與外部工具和數(shù)據(jù)源。
相比之下,傳統(tǒng)方法中,若要讓AI助手與外部工具進(jìn)行交互,必須編寫代碼并調(diào)用API,這意味著每一種具體的連接都需要預(yù)先編程,效率低下且耗時費(fèi)力。
更具挑戰(zhàn)性的是,每個AI助手與每個外部工具之間都需要獨(dú)立配置。假設(shè)擁有1000個AI助手和1000個外部工具,按照理論計算,需要編寫1000×1000=100萬條獨(dú)立的連接代碼,工作量之大堪稱天文數(shù)字。
比如說:API就像是是一扇扇門,每扇門都有自己獨(dú)特的鑰匙和使用規(guī)則。
傳統(tǒng)API要求開發(fā)人員為每個服務(wù)或數(shù)據(jù)源編寫定制化的集成代碼。
而MCP的出現(xiàn),就像在為AI助手和外部系統(tǒng)打造了一套通用的「標(biāo)準(zhǔn)語言」,堪稱智能體生態(tài)的一次「標(biāo)準(zhǔn)化革命」。
一旦某個AI助手實(shí)現(xiàn)了MCP協(xié)議,它就能通過這個協(xié)議無縫連接到成千上萬的外部工具,無需為每種連接單獨(dú)編寫代碼。
同樣,外部工具(比如郵件、天氣應(yīng)用等)也只需搭建一次MCP服務(wù)器,之后所有支持MCP的AI助手都可以直接與之交互。
比如說:假設(shè)有1萬個AI助手和1萬個外部工具。在MCP模式下,每方只需實(shí)現(xiàn)一次協(xié)議,總共只需2萬次配置。
而按照傳統(tǒng)編碼方式,每種AI助手與每種外部工具都要單獨(dú)對接,那將是1萬×1萬=1億次配置!
這直接使配置效率提升了不止一個數(shù)量級。
MCP的靈活性也非常突出,它既可以部署在云端,也可以在本地設(shè)備上運(yùn)行,適應(yīng)性極強(qiáng)。
可以說,MCP就像一座高效橋梁,為AI助手和外部系統(tǒng)之間架起了連接,取代了過去需要技術(shù)人員一橋一橋人工搭建的低效方式。
什么是MCP?
正如前面所述,MCP(Model Context Protocol)是一種新型的開放協(xié)議,其主要目標(biāo)是為大型語言模型(LLM)提供一種標(biāo)準(zhǔn)化的上下文信息傳遞機(jī)制,從而實(shí)現(xiàn)AI智能體與外部數(shù)據(jù)及工具的有效結(jié)合。
相較于傳統(tǒng)的API而言,MCP的主要區(qū)別在于:
其中,實(shí)時雙向通信的具體機(jī)制如下:
不過,如果在某些應(yīng)用場景中需要嚴(yán)格的交互模式和精確的控制,并且對不確定性有一定的容忍度,那么傳統(tǒng)API可能更適合。
MCP則提供了更為靈活、動態(tài)的能力,特別適合那些需要高度適應(yīng)性和對上下文理解能力的場景,但對高度受控、確定性的應(yīng)用場景可能并不太適合。
在以下情況下,推薦優(yōu)先使用傳統(tǒng)API:
MCP采用了客戶端-服務(wù)器式的簡單架構(gòu):
將MCP比作一座橋梁更為貼切:它本身并不負(fù)責(zé)處理復(fù)雜的邏輯,而是起到協(xié)調(diào)AI模型與各類工具之間數(shù)據(jù)和指令流動的作用。
具體來說,服務(wù)就是與API進(jìn)行交互操作的東西。它可以在遠(yuǎn)程服務(wù)器上運(yùn)行(例如,在云上),或者在你的本地系統(tǒng)上運(yùn)行。
它包含了所有系統(tǒng)上需要與之交互進(jìn)而采取行動的代碼,比如發(fā)送Slack消息、創(chuàng)建文件等等。
如下圖所示,可以通過MCP服務(wù),調(diào)用GitHub API在倉庫里創(chuàng)建代碼文件。
MCP客戶端負(fù)責(zé)與服務(wù)器進(jìn)行通信。客戶端的一個非??岬奶攸c(diǎn)是可以同時與多個服務(wù)器進(jìn)行交互。
所以你可以設(shè)置專門的服務(wù)器來處理GitHub交互和Slack交互,然后將它們接入同一個客戶端。
最重要的,協(xié)議是使一切運(yùn)作的關(guān)鍵。可以將它視為一種永遠(yuǎn)不會改變的通用語言,MCP服務(wù)器和MCP客戶端都能使用。
它就像USB接口一樣,用于將MCP客戶端連接到MCP服務(wù)器。
USB接口讓手機(jī)連接到筆記本電腦,MCP協(xié)議讓你可以將第三方API連接到桌面應(yīng)用程序。
針對各種類型的MCP客戶端,Total TypeScript的作者M(jìn)att Pocock還進(jìn)行了一波對比。
可以看到,Claude Desktop和Continue支持資源、提示、工具,功能很全面。5ire和BeeAI Framework就比較有限,工具支持還可以,但其他方面基本不行。Cline也支持資源和工具,但不支持提示。Cursor和Emacs Mcp主要支持工具,其他功能都不行,適合簡單工具操作。
小編帶大家了解MCP服務(wù)器在實(shí)際應(yīng)用中的重要性。在實(shí)際應(yīng)用中,MCP客戶端(例如,client.py中的Python腳本)需要與管理各種特定工具(如Gmail、Slack或日歷應(yīng)用)的MCP服務(wù)器進(jìn)行交互。通過標(biāo)準(zhǔn)化流程,大大降低了開發(fā)復(fù)雜度,使開發(fā)人員能夠快速實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的交互功能。
以下是常見的應(yīng)用場景:
1. 行程規(guī)劃助手
2. 高級IDE(智能代碼編輯器)
3. 復(fù)雜數(shù)據(jù)分析
MCP集成流程:
MCP用例需求激增后,開發(fā)團(tuán)隊(duì)需要設(shè)計并實(shí)現(xiàn)MCP集成流程。這一流程需要確保不同工具之間能夠無縫對接和交互。
MCP用例爆發(fā):
大模型的興起后,為職業(yè)轉(zhuǎn)型提供了新的方向。如今,已經(jīng)有大佬建議,開發(fā)者們趕快去構(gòu)建商業(yè)化MCP服務(wù)器吧。
Total TypeScript的開發(fā)者M(jìn)att Pocock僅用28行代碼就開發(fā)出了一個MCP服務(wù)器,展現(xiàn)了其簡潔高效的設(shè)計理念。
通過Cursor與MCP的無縫配合,用戶即可迅速構(gòu)建出所需的功能,整個過程無需任何人工干預(yù)。
對于碼農(nóng)群體而言,這一工具的出現(xiàn)無疑是一次效率的極致提升。AI不僅能輔助編寫代碼,還能自動完成從需求分析到功能上線的全部流程,極大地降低了開發(fā)門檻。
客戶只需通過Slack平臺發(fā)送功能需求,Cursor系統(tǒng)會自動生成相應(yīng)的功能模塊,并自動生成Pull Request,確保項(xiàng)目進(jìn)展透明高效。
最近,前Meta研究員、CopilotKit創(chuàng)始人Atai Barkai開源了一個名為Open MCP Client的新項(xiàng)目。
該開源項(xiàng)目使得任何開發(fā)者都能輕松與MCP服務(wù)器實(shí)現(xiàn)直接交互,從而實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜的智能功能。
只需通過Composio獲取一個簡單的URL,開發(fā)者即可在自己的應(yīng)用中無縫集成MCP的能力,無需從零開始開發(fā)。
項(xiàng)目地址:https://open-mcp-client.vercel.app/
Agno的開發(fā)者Ashpreet Bedi推出了一個通用MCP智能體UAgl,該工具能夠輕松連接和管理多個MCP服務(wù)器,極大提升了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。
開發(fā)者Will Brown還開源了MCP Test Client,該工具可以在開發(fā)過程中充當(dāng)雙重角色:對Claude模型而言,它能夠充當(dāng)客戶端;對被測試的服務(wù)器而言,則可以充當(dāng)服務(wù)器角色,從而實(shí)現(xiàn)更全面的功能測試。
參考文獻(xiàn):
我們已經(jīng)深入探討了MCP和API模型之間的上下文協(xié)議和協(xié)議上下文,詳細(xì)解釋了這些概念之間的差異以及它們?nèi)绾蜗嗷プ饔谩?/p>
我們分享了個人博客文章,深入探討了Silverman在DevOps領(lǐng)域的角色及其在云原生發(fā)展中的重要性。
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