Anthropic 現在輕鬆將數據連接到 AI 聊天機器人
「Anthropic 解決了 LLM 應用的核心挑戰——將它們與你的數據連接起來，」Anthropic 的開發者關係負責人 Alex Albert 如此表示。
Anthropic 最近開放源代碼了其新的標準——模型上下文協議（MCP），旨在將 AI 助手與數據庫連接。這些數據庫包括商業工具和開發環境。這一舉措的目的是幫助前沿的 AI 模型通過數據整合提供更好和更相關的回應。
Alex Albert 在社交媒體 X 上宣布了這一更新，他說：「不再需要為每個數據源構建自定義集成。MCP 提供了一個協議，可以將所有數據源連接起來。」
介紹模型上下文協議（MCP）
這是一個我們在 Anthropic 開發的開放標準，解決了 LLM 應用的一個核心挑戰——將它們與你的數據連接起來。
不再需要為每個數據源構建自定義集成。MCP 提供了一個協議，可以將所有數據源連接起來。
這是如何運作的？
MCP 提供了一個通用框架，用於在 AI 應用和數據源之間建立安全的連接。開發者可以通過 MCP 服務器公開他們的數據，或構建連接到這些服務器的 AI 應用程序（MCP 客戶端）。
這簡化了開發過程，取代了需要自定義集成的複雜性，使用標準協議來進行連接。
Block 和 Apollo 已經將 MCP 整合到他們的系統中。開發工具公司如 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 也正在與 MCP 合作，以提升他們的平台。
根據 Block 的首席技術官 Dhanji Prasanna 的說法，像 MCP 這樣的開放技術是將 AI 與現實應用相連接的橋樑，確保創新是可獲得的、透明的，並根植於合作之中。
社區合作
MCP 還提供各種工具來簡化開發，包括帶有軟件開發工具包（SDK）的規範、Claude 桌面應用程序中的本地服務器支持，以及 MCP 服務器的開源庫。
根據官方部落格，Claude 3.5 Sonnet 還簡化了 MCP 服務器實現的創建，幫助組織快速將關鍵數據集連接到 AI 工具。
Anthropic 為流行平台提供了預構建的 MCP 服務器，包括 Google Drive、Slack、GitHub、Git 和 Puppeteer，為開發者提供了現成的起始點。
Datasette 開源項目的創始人 Simon Willison 也在 Bluesky 上宣布了這一更新，稱之為「一個試圖為 LLM 工具創建標準協議的嘗試」。
這些資源旨在使數據與 AI 系統的整合變得更加可及和高效，支持廣泛的使用案例。
Anthropic 聲稱 MCP 是一個合作和開源項目，開發者被邀請構建和測試 MCP 連接器，並提供預構建的 MCP 服務器和快速入門指南等資源。
該公司表示，MCP 促進了一個生態系統，使 AI 系統能夠在各種工具和數據集之間保持上下文，推動了更可持續的架構。
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這篇文章展示了 Anthropic 在 AI 數據整合方面的最新進展，尤其是推出的 MCP 協議，對於開發者而言無疑是一個重要的工具。這種標準化方法不僅能減少開發過程中的重複性工作，還能提升整體效率，讓開發者能夠更專注於創新。
不過，這也引發了對於數據隱私和安全的思考。隨著越來越多的數據被整合進 AI 系統，如何確保這些數據的安全性和用戶的隱私將是未來需要重點關注的問題。這不僅是技術上的挑戰，也是法律和倫理上的挑戰。
總的來說，MCP 的推出標誌著 AI 技術進一步走向成熟，並為未來的應用場景鋪平了道路。然而，開發者和企業在享受這些技術帶來的便利時，也必須保持警覺，確保在推進技術創新的同時，數據安全和用戶隱私不被忽視。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
