Anthropic merilis Model Context Protocol sebagai open source

• MCP (Model Context Protocol) adalah standar baru untuk menghubungkan asisten AI ke sistem data seperti repositori konten, alat bisnis, dan lingkungan pengembangan, dengan tujuan menghasilkan respons yang lebih baik
• Seiring asisten AI menjadi arus utama, industri telah banyak berinvestasi pada kemampuan model sehingga menghasilkan kemajuan pesat dalam penalaran dan kualitas. Namun, karena terisolasi dari data, bahkan model yang paling canggih pun terjebak dalam silo informasi dan sistem lama. Setiap sumber data baru memerlukan implementasi khusus sehingga sulit memperluas sistem yang terhubung
• MCP menyelesaikan masalah ini. MCP adalah protokol tunggal untuk mengintegrasikan sumber data dan sistem AI, menyederhanakan proses integrasi yang terfragmentasi dan memberikan konektivitas yang lebih andal

Model Context Protocol (MCP)

• MCP adalah standar terbuka yang mendukung pembangunan koneksi dua arah yang aman antara sumber data dan alat AI
• Arsitekturnya sederhana, dan pengembang dapat mengekspos data melalui server MCP atau membangun klien MCP untuk terhubung ke server tersebut
• Komponen utama
  • Spesifikasi dan SDK MCP
  • Dukungan server MCP lokal di aplikasi desktop Claude
  • Repositori server MCP open source: menyediakan server MCP yang mendukung sumber data seperti Google Drive, Slack, GitHub, dan Postgres
  • Claude 3.5 Sonnet mendukung pembangunan implementasi server MCP dengan cepat, serta membantu perusahaan dan individu menghubungkan dataset mereka dengan alat AI secara cepat
  • Berbagai perusahaan seperti Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, dan Sourcegraph mengadopsi MCP untuk mendukung pencarian informasi dan perluasan kemampuan agen AI
• Keunggulan
  • Pengembang dapat menggunakan protokol standar tanpa perlu memelihara konektor terpisah untuk setiap sumber data
  • Sistem AI dapat mempertahankan konteks di antara berbagai alat dan dataset, sehingga memungkinkan pembangunan arsitektur yang lebih berkelanjutan

Memulai

• Pengembang dapat mulai membangun dan menguji konektor MCP mulai hari ini
• Pelanggan Claude for Work dapat menguji server MCP secara lokal untuk terhubung dengan sistem internal dan dataset mereka
• Alat pengembang untuk menerapkan server MCP produksi jarak jauh akan segera tersedia

[GN⁺]

Opini Hacker News

• Saya memahami gambaran besarnya setelah mengumpulkan informasi dari Twitter, Reddit, dan dokumentasi. Ada panduan mulai cepat untuk pemula

  • Tautan panduan mulai cepat

• Saya telah bekerja bersama @jspahrsummers di Anthropic selama beberapa bulan dan siap menjawab pertanyaan

• Di bagian "Protocol Handshake", saya memerlukan informasi lebih rinci tentang proses mengubah bahasa alami menjadi kueri database. Jika kueri yang tidak efisien atau salah memengaruhi database, saya ingin tahu apakah ini bisa dikustomisasi. Diperlukan cara untuk memastikan data sensitif tidak dikembalikan oleh kueri

• Senang melihat upaya standardisasi didorong; banyak orang menulis integrasi mereka sendiri sehingga fragmentasi dan duplikasi sangat tinggi. Saya sedang membangun terminal coding agent dan berencana menghubungkannya dengan layanan eksternal. Saya menghargai integrasi mcp dari Anthropic

• Jika standardisasi terwujud, itu akan sangat membantu industri

• Ringkasan video 2 menit dari Matt Pocock bermanfaat

  • Tautan video

• Saya menyukai ide menyediakan antarmuka integrasi untuk semua LLM, tetapi sulit memahami mengapa ini hanya untuk lokal. Akan lebih menarik jika aplikasi web bisa terhubung ke github sehingga Claude dapat mengakses repositori kode. Saat ini sepertinya hanya bisa dilakukan pada sistem file lokal. Saat membangun aplikasi berbasis LLM, saya penasaran apakah ini bisa digunakan sebagai pengganti pendekatan menyuntikkan data ke prompt dengan RAG. Menurut saya, untuk saat ini kasus penggunaan dengan data tertentu masih sangat terbatas

• Saya penasaran apakah akan ada API khusus LLM, dan apakah ini juga berguna untuk integrasi API umum antar situs web

• Saya penasaran tentang asimetri antara antarmuka prompt dan sampling. Saya tidak mengerti perbedaan antara cara klien mengambil prompt dari server lalu menjalankannya, dan cara pada antarmuka sampling server menyajikan permintaan completion kepada klien. Ada kemungkinan kelas kemampuan MCP akan berkembang

• Saya tidak mempercayai solusi open source yang bukan dari pemain utama. Jika tidak diterbitkan bersama pemain besar lainnya, insentif yang menyimpang terlalu besar