Conectando IA ao mundo real: Entendendo o Modelo de Contexto Protocolo (MCP) por Antrópico

Se você está curioso sobre como os sistemas de IA como Claude ou ChatGPT se conectam a ferramentas externas e fontes de dados – e por que o MCP é importante – este blog é para você. Vamos dividi -lo em termos simples. O que é MCP? MCP significa Model Context Protocol. É um padrão de código aberto divulgado pela Anthropic em novembro de 2024. Pense no MCP como uma porta USB-C para a IA. Assim como o USB-C permite conectar dispositivos diferentes ao seu computador com o mesmo cabo, o MCP permite que os sistemas AI se conectem a diferentes ferramentas, bancos de dados ou aplicativos por meio de um protocolo comum. Por que não importa mais conectores personalizados: anteriormente, os desenvolvedores tiveram que criar uma integração separada para todos os pares de ferramentas da IA. O MCP elimina essa necessidade, fornecendo uma interface padrão. Evita “Problema MXN”: com muitos modelos de IA (M) e muitas ferramentas (n), as combinações crescem exponencialmente. O MCP simplifica as interações padronizando como elas se conectam. Promove a interoperabilidade: diferentes plataformas de IA – claude, chatgpt, gêmeos, etc. – podem falar o mesmo idioma para acessar os serviços com segurança. Como funciona (em termos simples) MCP usa uma arquitetura cliente-servidor: o cliente MCP faz parte do sistema de IA (por exemplo, Claude, Claude Code ou outros aplicativos de IA). O servidor MCP envolve uma ferramenta ou fonte de dados (como Github, Google Drive, Sentry ou um banco de dados personalizado). Eles conversam usando o JSON-RPC 2.0, um padrão de comunicação leve. Essa configuração permite que a IA: descubra quais recursos uma ferramenta possui. Envie solicitações e obtenha respostas estruturadas. Mantenha -se conectado em diferentes ferramentas, mantendo o contexto. Componentes e antropia do ecossistema lançaram o MCP com vários componentes de suporte: especificação e documentação: define como os clientes e servidores se comunicam. SDKS: Disponível em Python, TypeScript, C#, Java, Kotlin, Go e muito mais. Servidores pré-criados: para plataformas populares como Google Drive, Slack, Github, Postgres, Stripe, Pupleteer, etc. Ferramentas: inclui utilitários como o Inspetor MCP para depurar, testar e conectar essas integrações. Use casos em ação: conecte o Claude diretamente ao Github para criar repositórios ou abrir solicitações de tração sem código personalizado. No código Claude, vincule -se a servidores MCP remotos como Sentry ou Linear para buscar erros, gerenciar tarefas ou procurar contexto do projeto. A Microsoft está adicionando MCP ao Windows, permitindo que os agentes de IA interajam com o sistema operacional e aplicativos com segurança-descritas como o “USB-C dos aplicativos AI”. Considerações de segurança, enquanto o MCP oferece flexibilidade e energia, ele também apresenta riscos de segurança: vulnerabilidades: os LLMs podem ser levados a executar comandos maliciosos ou acessar dados sensíveis via servidores MCP. Estratégias de mitigação: implemente autenticação, limitação de taxa e registro. Audite servidores MCP antes da implantação com ferramentas como o MCPSAFETYSCANNER. Use camadas de firewall como o MCP Guardian para controlar o acesso. Aconselhamento do setor: implante com cautela e revise as implicações de privacidade de dados. Resumo Tópico Tópico Pontos -chave O que um protocolo aberto da Anthrópica conectar LLMS com ferramentas externas. Por que resolve a explosão do trabalho de integração personalizada, melhora a interoperabilidade. Como o modelo cliente-servidor usando JSON-RPC; Suporta vários SDKs e ferramentas. Exemplos Integração do Github, fluxos de trabalho de código Claude, suporte inicial ao Windows MCP. Riscos As preocupações de segurança abordadas pelas ferramentas de auditoria e estruturas de proteção. Pensamentos finais O protocolo de contexto de modelo do Anthropic está abrindo caminho para assistentes de IA ricos em contexto, ricos em contexto, que podem operar em diferentes sistemas com facilidade. Mas, à medida que seu uso cresce, garantir que a implantação segura e responsável se torne igualmente importante. Olhando para o futuro, se você está construindo ferramentas ou agentes movidos a IA, o MCP oferece um caminho padronizado e escalável-não deixe de combiná-lo com fortes práticas de segurança. Connect & Share I’m Faham – atualmente mergulhando profundamente na IA e na segurança enquanto perseguia meu mestrado na Universidade de Buffalo. Através desta série, estou compartilhando o que aprendo ao criar aplicativos de IA do mundo real. Se você achar isso útil ou tiver alguma dúvida, vamos nos conectar no LinkedIn e X (anteriormente Twitter).

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