โปรโตคอลบริบทแบบจำลอง (MCP)

# บทนำ

โปรโตคอลบริบทแบบจำลอง (Model Context Protocol: MCP) คือกรอบการทำงานที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดมาตรฐานและปรับปรุงวิธีการที่โมเดล AI และเครื่องมือสื่อสารกัน โดยแสดงถึงขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาการทำงานร่วมกันของ AI ทำให้เกิดการโต้ตอบที่มีโครงสร้าง สอดคล้องกัน และเชื่อถือได้มากขึ้นระหว่างส่วนประกอบ AI ที่แตกต่างกันในระบบ เอกสารนี้ให้คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ MCP ส่วนประกอบ การใช้งาน และความสำคัญในระบบนิเวศ AI

# โปรโตคอลบริบทแบบจำลองคืออะไร

โดยแก่นแท้แล้ว โปรโตคอลบริบทแบบจำลองคือโปรโตคอลการสื่อสารที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งช่วยกำหนดวิธีการแบ่งปันบริบทระหว่างโมเดล AI เครื่องมือ และระบบที่รวมเข้าด้วยกัน โดยมีวิธีการที่เป็นโครงสร้างในการแลกเปลี่ยนข้อมูลเกี่ยวกับ:

• ความสามารถของโมเดล AI
• ฟังก์ชันและเครื่องมือที่มีให้สำหรับโมเดลเหล่านี้
• บริบทและข้อจำกัดของการโต้ตอบเฉพาะ
• ข้อมูลเมตาเกี่ยวกับคำขอและการตอบสนอง

MCP มีเป้าหมายที่จะแก้ปัญหาหลายประการในการรวมระบบ AI โดยการสร้างภาษาทั่วไปเพื่อให้ส่วนประกอบต่างๆ สามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ

# ส่วนประกอบสำคัญของ MCP

# 1. คำจำกัดความของ Schema

MCP กำหนด Schema สำหรับข้อความประเภทต่างๆ ที่สามารถแลกเปลี่ยนระหว่างส่วนประกอบได้ โดยทั่วไป Schema เหล่านี้ประกอบด้วย:

• คำอธิบายเครื่องมือ: คำจำกัดความที่มีโครงสร้างของฟังก์ชันที่มีอยู่ พารามิเตอร์ อินพุต/เอาต์พุตที่คาดหวัง และข้อจำกัดในการใช้งาน
• แพ็กเก็ตบริบท: ข้อมูลเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของการสนทนาหรืองาน รวมถึงประวัติ ความชอบของผู้ใช้ และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม
• การโฆษณาความสามารถ: การประกาศจากโมเดลเกี่ยวกับสิ่งที่ทำได้และทำไม่ได้ ช่วยให้ระบบกำหนดเส้นทางคำขอได้อย่างเหมาะสม
• รูปแบบคำขอ/การตอบสนอง: รูปแบบมาตรฐานสำหรับการส่งคำขอไปยังโมเดลและเครื่องมือ และรับการตอบสนอง

# 2. กรอบข้อมูลเมตา

MCP ประกอบด้วยระบบข้อมูลเมตาที่สมบูรณ์ซึ่งให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนแต่ละครั้ง เช่น:

• การประทับเวลาและตัวระบุคำขอ
• ข้อมูลการตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาต
• เมตริกการใช้ทรัพยากร
• คะแนนความน่าเชื่อถือและการประมาณค่าความไม่แน่นอน
• ข้อมูลแหล่งที่มา (สิ่งที่สร้างเอาต์พุตเฉพาะ)

# 3. การจัดการสถานะ

โปรโตคอลนี้มีกลไกสำหรับการบำรุงรักษาและอัปเดตสถานะในการโต้ตอบหลายครั้ง ทำให้สามารถ:

• ความต่อเนื่องในการสนทนาหลายรอบ
• การรักษาสภาพแวดล้อมเมื่อสลับระหว่างเครื่องมือหรือโมเดลต่างๆ
• การอัปเดตบริบทที่ใช้ร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องถ่ายโอนข้อมูลซ้ำซ้อน

# 4. อินเทอร์เฟซการเรียกใช้ฟังก์ชัน

ส่วนประกอบสำคัญของ MCP คือแนวทางที่เป็นมาตรฐานในการเรียกใช้ฟังก์ชัน ช่วยให้โมเดลสามารถ:

• ค้นหาฟังก์ชันที่มีอยู่
• ทำความเข้าใจวิธีการเรียกใช้ฟังก์ชันเหล่านี้อย่างถูกต้อง
• ประมวลผลผลลัพธ์ที่ส่งคืนโดยฟังก์ชัน
• เชื่อมโยงการเรียกใช้ฟังก์ชันหลายรายการเข้าด้วยกันในลำดับที่สอดคล้องกัน

# การใช้งาน MCP

# สำหรับผู้ให้บริการโมเดล

ผู้ให้บริการโมเดล AI ใช้ MCP โดย:

1. สนับสนุนรูปแบบคำขอและการตอบสนองที่เป็นมาตรฐาน
2. ใช้งานกลไกการโฆษณาความสามารถ
3. จัดการแพ็กเก็ตบริบทอย่างถูกต้อง
4. สนับสนุนอินเทอร์เฟซการเรียกใช้ฟังก์ชัน
5. สร้างข้อมูลเมตาที่เหมาะสม

# สำหรับนักพัฒนาเครื่องมือ

นักพัฒนาที่สร้างเครื่องมือที่โต้ตอบกับโมเดล AI ใช้ MCP โดย:

1. กำหนดเครื่องมือของตนโดยใช้ Schema ที่เป็นมาตรฐาน
2. ประมวลผลคำขอในรูปแบบที่คาดหวัง
3. ส่งคืนผลลัพธ์ด้วยข้อมูลเมตาที่เหมาะสม
4. สนับสนุนการรักษาสภาพแวดล้อม

# สำหรับผู้รวมระบบ

ผู้ที่สร้างระบบที่รวมโมเดล AI และเครื่องมือหลายรายการใช้ MCP เพื่อ:

1. กำหนดเส้นทางคำขอไปยังโมเดลที่เหมาะสมตามความสามารถ
2. จัดการบริบทในการโต้ตอบหลายครั้ง
3. จัดการการตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาต
4. ตรวจสอบและบันทึกการโต้ตอบเพื่อการวิเคราะห์และการแก้ไขข้อบกพร่อง

# ประโยชน์ของ MCP

# การทำงานร่วมกัน

ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของ MCP คือการปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างส่วนประกอบ AI ที่แตกต่างกัน โมเดลและเครื่องมือจากผู้ให้บริการที่แตกต่างกันสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นเมื่อทั้งหมดพูดภาษาเดียวกัน

# ความน่าเชื่อถือ

โดยการกำหนดมาตรฐานการโต้ตอบ MCP ช่วยลดโอกาสที่จะเกิดความเข้าใจผิดระหว่างส่วนประกอบ ซึ่งนำไปสู่พฤติกรรมของระบบที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

# ประสิทธิภาพ

คุณสมบัติการจัดการบริบทของ MCP ช่วยลดการถ่ายโอนข้อมูลซ้ำซ้อน ทำให้ระบบ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นทั้งในด้านเวลาในการประมวลผลและการใช้โทเค็น

# ความปลอดภัย

โปรโตคอลนี้มีข้อกำหนดสำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ การอนุญาต และการตรวจสอบข้อมูล ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัยของระบบ AI

# ความสามารถในการขยาย

MCP ได้รับการออกแบบมาให้สามารถขยายได้ ทำให้สามารถเพิ่มความสามารถ เครื่องมือ และประเภทข้อมูลเมตาใหม่ๆ ได้เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาขึ้น

# MCP ในทางปฏิบัติ: กรณีการใช้งานทั่วไป

# เอเจนต์หลายเครื่องมือ

เอเจนต์ AI ที่ต้องการใช้เครื่องมือหลายอย่างเพื่อให้บรรลุงานที่ซับซ้อนจะได้รับประโยชน์จากอินเทอร์เฟซการเรียกใช้ฟังก์ชันที่เป็นมาตรฐานและการจัดการบริบทของ MCP

# ระบบ AI ที่ทำงานร่วมกัน

ระบบที่โมเดล AI หลายรายการต้องทำงานร่วมกัน โดยแต่ละรายการจัดการด้านต่างๆ ของงาน ใช้ MCP เพื่อประสานงานกิจกรรมของตน

# เกตเวย์ API สำหรับ AI

บริการที่ให้การเข้าถึงแบบรวมศูนย์ไปยังโมเดล AI หลายรายการใช้ MCP เพื่อกำหนดมาตรฐานวิธีการที่ไคลเอนต์โต้ตอบกับโมเดลเหล่านี้

# กรอบการพัฒนา

กรอบการทำงานสำหรับสร้างแอปพลิเคชัน AI รวม MCP เพื่อให้นักพัฒนามีวิธีที่สอดคล้องกันในการรวมความสามารถ AI ต่างๆ

# สถานะปัจจุบันและทิศทางในอนาคต

MCP เป็นมาตรฐานที่กำลังพัฒนา โดยมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องในหลายด้าน:

# การใช้งานปัจจุบัน

ผู้ให้บริการ AI รายใหญ่หลายรายได้ใช้งาน MCP เวอร์ชันต่างๆ หรือโปรโตคอลที่เข้ากันได้สำหรับโมเดลและเครื่องมือของตน แม้ว่าอาจมีความแตกต่างในการใช้งานเฉพาะ

# ความพยายามในการกำหนดมาตรฐาน

มีความพยายามอย่างต่อเนื่องในการกำหนดให้ MCP เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม โดยมีข้อมูลจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ในระบบนิเวศ AI

# ส่วนขยายที่เกิดขึ้นใหม่

โปรโตคอลยังคงพัฒนาต่อไป โดยมีการพัฒนาส่วนขยายสำหรับโดเมนเฉพาะทาง เช่น:

• การโต้ตอบแบบ Multimodal (การจัดการข้อความ รูปภาพ เสียง ฯลฯ)
• ระบบเรียลไทม์ที่มีข้อกำหนดด้านเวลาแฝงเฉพาะ
• เครื่องมือเฉพาะโดเมนสำหรับด้านต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ หรือการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

# ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

# การกำหนดเวอร์ชันและความเข้ากันได้

เมื่อ MCP พัฒนาขึ้น การจัดการเวอร์ชันและการรับประกันความเข้ากันได้แบบย้อนหลังถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ

# ค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพ

โครงสร้างและข้อมูลเมตาเพิ่มเติมในการสื่อสาร MCP อาจทำให้เกิดค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพ ซึ่งต้องสมดุลกับผลประโยชน์

# รูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกัน

การใช้งาน MCP ที่แตกต่างกันอาจมีความแตกต่างเล็กน้อยที่อาจทำให้เกิดปัญหาในการทำงานร่วมกัน

# ผลกระทบด้านความปลอดภัย

ความสามารถสำหรับโมเดลในการเรียกใช้ฟังก์ชันทำให้เกิดข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งต้องได้รับการแก้ไขอย่างรอบคอบ

# บทสรุป

โปรโตคอลบริบทแบบจำลองแสดงถึงขั้นตอนสำคัญสู่ระบบนิเวศ AI ที่เป็นผู้ใหญ่และทำงานร่วมกันได้มากขึ้น โดยการจัดหาวิธีการที่เป็นมาตรฐานสำหรับส่วนประกอบ AI ในการสื่อสาร ทำให้สามารถพัฒนา AI ที่ซับซ้อน เชื่อถือได้ และมีประโยชน์มากขึ้น ในขณะที่โปรโตคอลยังคงพัฒนาและได้รับการยอมรับ มีแนวโน้มว่าจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการกำหนดวิธีการรวมความสามารถ AI เข้ากับแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ

MCP แสดงให้เห็นว่าสาขา AI กำลังก้าวข้ามโมเดลแต่ละรายการไปสู่ระบบนิเวศของส่วนประกอบที่เชื่อมต่อถึงกัน ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนให้เห็นถึงวิวัฒนาการของโดเมนเทคโนโลยีอื่นๆ ที่โปรโตคอลที่เป็นมาตรฐาน (เช่น HTTP สำหรับเว็บ) ปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ โดยการเปิดใช้งานการสื่อสารที่เชื่อถือได้ระหว่างระบบต่างๆ

สำหรับนักพัฒนา ผู้รวมระบบ และนักวิจัย AI การทำความเข้าใจ MCP และการใช้งานให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับวิธีการสร้างระบบ AI สมัยใหม่และวิธีการพัฒนาในอนาคต

# แหล่งข้อมูลสำหรับการเรียนรู้เพิ่มเติม

• เอกสารอย่างเป็นทางการจากผู้ให้บริการ AI ที่ใช้งานระบบที่เข้ากันได้กับ MCP
• การใช้งานโอเพนซอร์สของไลบรารีและเครื่องมือ MCP
• เอกสารทางเทคนิคที่อธิบายหลักการออกแบบเบื้องหลัง MCP
• ฟอรัมชุมชนและกลุ่มสนทนาที่เน้นการทำงานร่วมกันของ AI

ในขณะที่ภูมิทัศน์ AI ยังคงพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว การรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับการพัฒนาในโปรโตคอลเช่น MCP จะมีความสำคัญสำหรับทุกคนที่ทำงานเพื่อสร้างหรือรวมความสามารถ AI เข้ากับระบบของตน