데이터를 AI 챗봇에 연결하는 새로운 방법을 제안하는 Anthropic
인류학 데이터가 있는 시스템에 AI 어시스턴트를 연결하기 위한 새로운 표준이 제안되고 있습니다.
이 표준을 모델 컨텍스트 프로토콜 또는 줄여서 MCP라고 하며, 현재 오픈 소스인 이 표준을 통해 AI 모델이 더 관련성 높은 쿼리 응답을 생성할 수 있다고 Anthropic은 설명합니다.
MCP 앤트로픽의 모델에 국한되지 않고 상용 도구 및 소프트웨어와 같은 소스에서 데이터를 가져와 작업을 완료하고 콘텐츠 저장소 및 애플리케이션 개발 환경에서 데이터를 추출할 수 있습니다.
"AI 비서가 더 널리 채택됨에 따라 업계는 모델링 기능에 상당한 리소스를 투자하여 추론 및 품질에 빠르게 진출하고 있습니다."라고 Anthropic은 말했습니다. 블로그 게시물 는 "그러나 가장 진보된 모델조차도 정보 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 데이터로부터 고립되어 있다는 한계가 있습니다. 각각의 새로운 데이터 소스는 사용자 지정 구현이 필요하기 때문에 진정한 의미의 연결된 시스템을 확장하기가 어렵습니다."
MCP는 개발자가 데이터 소스와 챗봇과 같은 AI 기반 애플리케이션 간에 양방향 연결을 설정할 수 있는 프로토콜을 통해 표면적으로 이 문제를 해결합니다. 개발자는 'MCP 서버'를 통해 데이터를 노출하고 필요에 따라 해당 서버에 연결할 수 있는 'MCP 클라이언트'(예: 애플리케이션 및 워크플로우)를 구축할 수 있습니다.
앤트로픽은 블록과 아폴로를 포함한 기업들이 MCP를 시스템에 통합했으며, 리플리트, 코듐, 그리고 소스그래프 및 기타 개발 도구 회사들이 자사 플랫폼에 MCP 지원을 추가하고 있습니다.
"이제 개발자는 각 데이터 소스에 대해 별도의 커넥터를 유지 관리할 필요 없이 표준 프로토콜을 기반으로 구축할 수 있습니다."라고 Anthropic은 설명합니다. "생태계가 성숙함에 따라 AI 시스템은 도구와 데이터 세트 사이를 이동할 때 컨텍스트를 유지하여 오늘날의 단편적인 통합 접근 방식을 보다 지속 가능한 아키텍처로 대체할 것입니다."
개발자는 이제 Anthropic의 Claude 엔터프라이즈 프로그램 사용자는 MCP 서버를 통해 회사의 클로드 챗봇을 내부 시스템에 연결할 수 있으며, 앤트로픽은 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브와 같은 기업 시스템을 위해 사전 구축된 MCP 서버를 공유해 왔으며, 곧 전체 조직을 지원하기 위한 운영 등급 MCP 서버 배포용 툴킷을 제공할 예정이라고 발표했습니다. 전체 조직을 지원하는 프로덕션급 MCP 서버를 배포하기 위한 툴킷이 곧 출시될 예정입니다.
"우리는 협력적인 오픈 소스 프로젝트이자 생태계로서 MCP를 구축하기 위해 최선을 다하고 있습니다."라고 Anthropic은 썼습니다. "컨텍스트 인식 AI의 미래를 함께 구축하기 위해 [개발자]를 초대합니다."
이론적으로는 MCP가 좋은 아이디어처럼 들립니다. 그러나 특히 고객과 에코시스템 파트너가 더 선호할 수 있는 OpenAI와 같은 경쟁사들 사이에서 광범위한 지지를 얻을 수 있을지는 확실하지 않습니다. 그들(무생물의 경우) 데이터 연결 방법 및 사양은
실제로 OpenAI는 최근 AI 기반 챗봇을 위한 새로운 플랫폼을 만들었습니다. ChatGPT 는 개발자 대상 코드 편집 앱에서 ChatGPT가 코드를 읽을 수 있는 데이터 연결 기능을 도입했으며, 이는 MCP가 주도하는 사용 사례와 유사합니다. 앱으로 작업하기 기능을 다른 유형의 애플리케이션에 적용할 수 있지만, 기반 기술을 오픈소스화하기보다는 긴밀한 파트너와 함께 구현하기로 결정했습니다.
게다가 MCP가 앤트로픽의 주장만큼 유익하고 효율적인지는 아직 지켜봐야 합니다. 예를 들어, 회사는 MCP를 통해 AI 로봇이 "코딩 작업과 관련된 맥락을 더 잘 이해하기 위해 관련 정보를 더 잘 검색"할 수 있다고 말하지만 이 주장을 뒷받침하는 벤치마크는 제공하지 않았습니다.
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