สำรวจ Model Control Protocol: เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ MCP
Model Context Protocol (MCP) บทนำ Model Context Protocol (MCP) คือเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดมาตรฐานและปรับปรุงวิธีการที่โมเดล AI และเครื่องมือต่างๆ สื่อสารกัน มันแสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนาความสามารถในการทำงานร่วมกันของ AI ช่วยให้การโต้ตอบระหว่างส่วนประกอบ AI ต่างๆ ในระบบมีความเป็นระบบ มีความสอดคล้อง และเชื่อถือได้มากขึ้น เอกสารนี้ให้คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ MCP ส่วนประกอบ การนำไปใช้งาน และความสำคัญในระบบนิเวศ AI Model Context Protocol คืออะไร โดยพื้นฐานแล้ว Model Context Protocol คือโปรโตคอลการสื่อสารที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งช่วยกำหนดวิธีการแบ่งปันบริบทระหว่างโมเดล AI เครื่องมือ และระบบที่รวมเข้าด้วยกัน โดยจะให้วิธีการที่เป็นระบบในการแลกเปลี่ยนข้อมูลเกี่ยวกับ: ความสามารถของโมเดล AI ฟังก์ชันและเครื่องมือที่โมเดลเหล่านี้สามารถใช้งานได้ บริบทและข้อจำกัดของการโต้ตอบเฉพาะ ข้อมูลเมตาเกี่ยวกับคำขอและการตอบกลับ MCP มีเป้าหมายที่จะแก้ปัญหาหลายประการในการรวมระบบ AI โดยการสร้างภาษากลางเพื่อให้ส่วนประกอบต่างๆ สามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่วนประกอบหลักของ MCP 1. การกำหนด Schema MCP กำหนด schemas สำหรับข้อความประเภทต่างๆ ที่สามารถแลกเปลี่ยนระหว่างส่วนประกอบได้ โดย schemas เหล่านี้มักจะรวมถึง: คำอธิบายเครื่องมือ: คำจำกัดความที่เป็นระบบของฟังก์ชันที่มีอยู่ พารามิเตอร์ อินพุต/เอาต์พุตที่คาดหวัง และข้อจำกัดในการใช้งาน Context Packets: ข้อมูลเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของการสนทนาหรืองาน รวมถึงประวัติ ความชอบของผู้ใช้ และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม Capability Advertisements: การประกาศจากโมเดลเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาสามารถและไม่สามารถทำได้ ช่วยให้ระบบสามารถกำหนดเส้นทางคำขอได้อย่างเหมาะสม รูปแบบคำขอ/การตอบกลับ: รูปแบบที่เป็นมาตรฐานสำหรับการส่งคำขอไปยังโมเดลและเครื่องมือ และรับการตอบกลับ 2....