Anthropic ने Model Context Protocol को open source के रूप में जारी किया

 (anthropic.com)
9 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-11-26 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • MCP(Model Context Protocol) एक नया standard है, जिसका उद्देश्य AI assistant को content repository, business tools, और development environment जैसे data systems से जोड़कर बेहतर responses तैयार करना है
  • जैसे-जैसे AI assistant मुख्यधारा में जगह बना रहे हैं, industry ने model capabilities में भारी निवेश किया है, जिससे reasoning और quality में तेज़ प्रगति हुई है। लेकिन data से अलगाव के कारण, सबसे परिष्कृत models भी information silos और legacy systems में फँसे हुए हैं। हर नए data source के लिए custom implementation की ज़रूरत पड़ती है, जिससे connected systems को scale करना कठिन हो जाता है
  • MCP इस समस्या का समाधान करता है। MCP एक single protocol है जो data sources और AI systems को integrate करता है, fragmented integration process को सरल बनाता है और अधिक reliable connectivity प्रदान करता है

Model Context Protocol (MCP)

  • MCP एक open standard है जो data sources और AI tools के बीच सुरक्षित bidirectional connections स्थापित करने में सहायता करता है
  • इसकी architecture सरल है, और developers MCP server के माध्यम से data expose कर सकते हैं या इन servers से जुड़ने के लिए MCP clients बना सकते हैं
  • प्रमुख components
    • MCP specification और SDK
    • Claude desktop app में local MCP server support
    • open source MCP server repository: Google Drive, Slack, GitHub, Postgres आदि data sources को support करने वाले MCP servers उपलब्ध
    • Claude 3.5 Sonnet MCP server implementations को तेज़ी से बनाने में सहायता करता है, जिससे enterprises और individuals अपने datasets को AI tools से जल्दी जोड़ सकते हैं
    • Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph जैसी कई कंपनियाँ MCP अपना रही हैं, ताकि AI agents के information retrieval और functionality expansion को support किया जा सके
  • फायदे
    • Developers को हर data source के लिए अलग connector बनाए रखने की ज़रूरत नहीं होती और वे standard protocol का उपयोग कर सकते हैं
    • AI systems कई tools और datasets के बीच context बनाए रख सकते हैं, जिससे अधिक sustainable architecture बनाई जा सकती है

शुरुआत करें

  • Developers आज से ही MCP connectors बना और test कर सकते हैं
  • Claude for Work ग्राहक local स्तर पर MCP servers को test करके उन्हें internal systems और datasets से जोड़ सकते हैं
  • जल्द ही remote production MCP servers की deployment के लिए developer tools उपलब्ध कराए जाएंगे

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-11-26
Hacker News राय

  • Twitter, Reddit और दस्तावेज़ों के ज़रिए जानकारी इकट्ठा करने के बाद, अब पूरी तस्वीर समझ में आ गई। इसने शुरुआती लोगों के लिए एक quick start guide दी है

  • मैं @jspahrsummers के साथ Anthropic में कई महीनों से इस पर काम कर रहा हूँ, और सवालों के जवाब देने के लिए तैयार हूँ

  • "Protocol Handshake" सेक्शन में natural language को database query में बदलने की प्रक्रिया पर और ज़्यादा जानकारी चाहिए। अगर अक्षम या गलत query database को प्रभावित करे, तो क्या इसे customize किया जा सकता है, यह जानना चाहता हूँ। यह सुनिश्चित करने का तरीका चाहिए कि query में sensitive data वापस न आए

  • standardization को आगे बढ़ते देख कर खुशी है, और बहुत से लोग अपनी खुद की integration लिख रहे हैं, इसलिए fragmentation और दोहराव बहुत ज़्यादा है। मैं एक terminal coding agent बना रहा हूँ और external services के साथ connection की योजना है। Anthropic के mcp integration की सराहना करता हूँ

  • अगर standardization हो जाए, तो इससे industry को बहुत मदद मिलेगी

  • Matt Pocock का 2 मिनट का video overview उपयोगी है

  • सभी LLMs के लिए एक unified interface देने का विचार पसंद है, लेकिन यह केवल local क्यों है, यह समझना मुश्किल है। अगर web app में github से connect करके Claude को code repository तक पहुँच दी जा सके, तो यह और दिलचस्प होगा। अभी यह local file system पर संभव लगता है। LLM-आधारित app बनाते समय, क्या इसे RAG का इस्तेमाल करके data को prompt में inject करने के बजाय इस्तेमाल किया जा सकता है, यह जानना चाहता हूँ। मुझे लगता है कि फिलहाल specific data वाले use cases बहुत सीमित हैं

  • सोच रहा हूँ कि क्या LLM-only API होगा, और क्या यह सामान्य website-to-website API integration के लिए भी उपयोगी होगा

  • prompt और sampling interface की asymmetry को लेकर जिज्ञासा है। client server से prompt लाकर उसे चलाता है, जबकि sampling interface में server client को completion request देता है—इन दोनों में अंतर समझ नहीं आता। MCP के functional classes आगे विकसित हो सकते हैं

  • मैं उन open source solutions पर भरोसा नहीं करता जो major players नहीं हैं। अगर यह दूसरे major players के साथ मिलकर प्रकाशित नहीं किया गया, तो गलत incentives बहुत ज़्यादा हैं