USB-C อินเตอร์เฟซในโลก AI: Protocolo Contexto ของแบบจำลอง (MCP) คืออะไร? การตีความโปรโตคอลบริบททั่วไปของผู้ช่วย AI

ผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังฉลาดมากขึ้นเรื่อยๆ แต่คุณเคยคิดไหม: ทำไมมันถึงไม่สามารถอ่านเอกสารของคุณ, ท่องอีเมลของคุณ หรือเยี่ยมชมฐานข้อมูลของบริษัทเพื่อให้คำตอบที่ตรงกับความต้องการได้? สาเหตุคือโมเดล AI ในปัจจุบันมักถูกจำกัดอยู่ในแพลตฟอร์มของตนเอง ไม่สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือที่แตกต่างกันได้อย่างสะดวกสบาย Model Context Protocol (MCP) จึงเป็นมาตรฐานเปิดใหม่ที่เกิดขึ้นมาเพื่อแก้ไขปัญหานี้.

พูดง่ายๆ ว่า MCP เปรียบเสมือน "อินเทอร์เฟซทั่วไป" ที่สร้างขึ้นสำหรับผู้ช่วย AI ซึ่งช่วยให้โมเดล AI ต่างๆ สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลและบริการภายนอกที่คุณต้องการได้อย่างปลอดภัยและแบบสองทาง ต่อไปนี้เราจะนำเสนอการนิยาม ฟังก์ชัน และแนวคิดการออกแบบของ MCP ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และใช้การเปรียบเปรยและตัวอย่างเพื่ออธิบายว่ามันทำงานอย่างไร นอกจากนี้เรายังจะแบ่งปันปฏิกิริยาเบื้องต้นจากวงการวิชาการและชุมชนการพัฒนาต่อ MCP การอภิปรายเกี่ยวกับความท้าทายและข้อจำกัดที่ MCP เผชิญ รวมถึงการมองไปข้างหน้าเกี่ยวกับศักยภาพและบทบาทของ MCP ในการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอนาคต.

ที่มาและเป้าหมายของ MCP: เพื่อสร้างสะพานข้อมูลสําหรับ AI

ด้วยการนำผู้ช่วย AI มาใช้กันอย่างแพร่หลาย ทุกภาคส่วนได้ลงทุนทรัพยากรจำนวนมากเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของโมเดล แต่ความแตกต่างระหว่างโมเดลกับข้อมูลกลับกลายเป็นอุปสรรคใหญ่.

ในปัจจุบันทุกครั้งที่เราหวังว่า AI จะเรียนรู้แหล่งข้อมูลใหม่ (เช่น ฐานข้อมูลใหม่ เอกสารบนคลาวด์ ระบบภายในของบริษัท) มักจะต้องสร้างโซลูชันการบูรณาการที่กำหนดเองสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม AI และแต่ละเครื่องมือ

ไม่เพียงแต่การพัฒนาที่ยุ่งยากและยากต่อการบำรุงรักษา แต่ยังนำไปสู่สิ่งที่เรียกว่า "ปัญหาการรวม M×N": หากมีโมเดลที่แตกต่างกัน M แบบและเครื่องมือที่แตกต่างกัน N แบบ ทฤษฎีแล้วต้องการการรวมแยก M×N แบบ ซึ่งแทบจะไม่สามารถขยายตามความต้องการได้ วิธีการที่แตกแยกนี้ดูเหมือนจะกลับไปสู่ยุคที่คอมพิวเตอร์ยังไม่ได้มาตรฐาน ทุกครั้งที่เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ใหม่ต้องติดตั้งไดรเวอร์และอินเตอร์เฟซเฉพาะ ทำให้ไม่สะดวกอย่างยิ่ง.

MCP มีจุดมุ่งหมายในการทำลายอุปสรรคนี้ โดยจัดเตรียมมาตรฐานที่เป็นสากลและเปิดกว้างเพื่อเชื่อมต่อระบบ AI กับแหล่งข้อมูลต่างๆ บริษัท Anthropic จะเปิดตัว MCP ในเดือนพฤศจิกายน 2024 โดยหวังว่าผู้พัฒนาจะไม่ต้องพัฒน "ปลั๊ก" สำหรับแต่ละแหล่งข้อมูลอีกต่อไป แต่สามารถสื่อสารข้อมูลทั้งหมดได้ด้วยโปรโตคอลมาตรฐานเดียว

มีคนเปรียบเทียบมันอย่างมีจินตนาการว่าเป็น "USB-C อินเตอร์เฟซ" ของโลก AI: เช่นเดียวกับที่ USB-C ได้มาตรฐานการเชื่อมต่ออุปกรณ์, MCP จะให้ "ภาษา" ที่เป็นเอกภาพแก่โมเดล AI เพื่อเข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือจากภายนอก โดยผ่านอินเตอร์เฟซร่วมนี้ โมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุดจะสามารถข้ามข้อจำกัดของเกาะข้อมูล, เข้าถึงข้อมูลบริบทที่ต้องการ, และสร้างคำตอบที่มีความเกี่ยวข้องและมีประโยชน์มากขึ้น.

MCP ทำงานอย่างไร? เครื่องมือและข้อมูลของ "ล่าม" ทั่วไป

เพื่อทำให้ลดอุปสรรคด้านเทคโนโลยี MCP จึงนำโครงสร้าง Client-Server (ผู้ใช้-เซิร์ฟเวอร์) ที่เข้าใจง่ายมาใช้.

สามารถมองว่า MCP เป็น "ล่าม" ที่ประสานกลาง: หนึ่งด้านคือแอพพลิเคชัน AI (Client, ผู้ใช้) เช่น แชทบอท, โปรแกรมแก้ไขอัจฉริยะ หรือซอฟต์แวร์ใดๆ ที่ต้องการความช่วยเหลือจาก AI; อีกด้านคือข้อมูลหรือบริการ (Server, เซิร์ฟเวอร์) เช่น ฐานข้อมูลของบริษัท, คลาวด์ไดรฟ์, บริการอีเมล หรือเครื่องมือภายนอกใดๆ.

นักพัฒนาสามารถเขียนเซิร์ฟเวอร์ MCP (โปรแกรมขนาดเล็ก) สำหรับแหล่งข้อมูลเฉพาะ เพื่อให้สามารถนำเสนอข้อมูลหรือฟังก์ชันนั้นในรูปแบบมาตรฐานได้; ในขณะเดียวกัน ลูกค้า MCP ที่รวมอยู่ในแอปพลิเคชัน AI สามารถสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ตามโปรโตคอลได้.

ความน่าสนใจของการออกแบบนี้คือ: โมเดล AI เองไม่จำเป็นต้องเรียกใช้ API หรือฐานข้อมูลต่างๆ โดยตรง เพียงแค่ส่งคำขอผ่านทาง MCP ไคลเอนต์ เซิร์ฟเวอร์ MCP จะทำหน้าที่เป็นตัวกลาง แปลง "เจตนา" ของ AI เป็นการดำเนินการเฉพาะที่ตรงกับบริการที่เกี่ยวข้อง หลังจากดำเนินการเสร็จแล้วจะส่งผลลัพธ์กลับไปยัง AI ทั้งกระบวนการสำหรับผู้ใช้จึงเป็นธรรมชาติอย่างมาก พวกเขาเพียงแค่ต้องใช้ภาษาทุกวันในการสั่งงานกับผู้ช่วย AI ส่วนรายละเอียดการสื่อสารที่เหลือทั้งหมดจะถูกจัดการโดย MCP ในเบื้องหลัง.

ยกตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงเพื่ออธิบาย: สมมติว่าคุณต้องการให้ผู้ช่วย AI ช่วยคุณจัดการอีเมล Gmail ก่อนอื่นคุณสามารถติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Gmail และผ่านกระบวนการอนุญาต OAuth มาตรฐานเพื่อให้เซิร์ฟเวอร์นั้นเข้าถึงบัญชี Gmail ของคุณได้

หลังจากนั้น เมื่อคุณสนทนากับ AI ผู้ช่วย คุณสามารถถามว่า "ช่วยเช็คอีเมลที่ยังไม่ได้อ่านเกี่ยวกับรายงานประจำไตรมาสที่เจ้านายส่งมาให้หน่อยได้ไหม?" โมเดล AI จะรับรู้ว่านี่เป็นงานค้นหาอีเมล ดังนั้นจึงใช้โปรโตคอล MCP เพื่อส่งคำขอค้นหาไปยังเซิร์ฟเวอร์ Gmail เซิร์ฟเวอร์ MCP จะใช้ข้อมูลรับรองที่เก็บไว้ก่อนหน้านี้ เพื่อเข้าถึง Gmail API ค้นหาอีเมล และส่งผลลัพธ์กลับมาให้ AI จากนั้น AI จะจัดระเบียบข้อมูลและตอบคุณด้วยสรุปอีเมลที่ค้นพบในภาษาธรรมชาติ เช่นเดียวกัน หากคุณพูดว่า "กรุณาลบอีเมลการตลาดทั้งหมดจากสัปดาห์ที่แล้ว" AI จะส่งคำสั่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ผ่าน MCP เพื่อทำการลบอีเมล.

ในกระบวนการทั้งหมด คุณไม่จำเป็นต้องเปิด Gmail โดยตรง แต่สามารถทำภารกิจในการตรวจสอบอีเมลและลบอีเมลได้เพียงแค่สนทนากับ AI นี่คือประสบการณ์ที่ทรงพลังที่ MCP นำมา: ผู้ช่วย AI ได้เชื่อมต่อการดำเนินงานของแอปพลิเคชันประจำวันผ่าน "สะพานบริบท" โดยตรง.

เป็นมูลค่าการกล่าวขวัญว่า MCP รองรับการโต้ตอบแบบสองทางไม่เพียง แต่ AI สามารถ "อ่าน" ข้อมูลภายนอกแต่ยังดําเนินการภายนอกผ่านเครื่องมือ (เช่นการเพิ่มกิจกรรมในปฏิทินการส่งอีเมล ฯลฯ ) มันเหมือนกับ AI ที่ไม่เพียง แต่ได้รับ "หนังสือ" ของข้อมูล แต่ยังเป็นชุดของ "กล่องเครื่องมือ" ที่ใช้งานได้ ด้วย MCP AI สามารถตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติในเวลาที่เหมาะสมในการใช้เครื่องมือเพื่อทํางานให้เสร็จสมบูรณ์เช่นการเรียกใช้เครื่องมือสืบค้นฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติเพื่อรับข้อมูลเมื่อตอบคําถามของโปรแกรม การบํารุงรักษาบริบทที่ยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ AI สามารถสลับไปมาระหว่างเครื่องมือและชุดข้อมูลต่างๆ ในขณะที่ยังคงจดจําบริบท ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

MCP มี 4 คุณสมบัติหลัก

MCP เป็นที่สนใจเนื่องจากรวมแนวคิดการออกแบบหลายประการ เช่น การเปิดกว้าง มาตรฐาน และโมดูลาร์ ซึ่งทำให้ AI มีปฏิสัมพันธ์กับโลกภายนอกได้ดียิ่งขึ้น นี่คือคุณสมบัติสำคัญบางประการของ MCP:

มาตรฐานเปิด: MCP เป็นข้อกำหนดโปรโตคอลที่เผยแพร่ในรูปแบบ Open Source ใครก็สามารถดูรายละเอียดข้อกำหนดและนำไปใช้งานได้ ความเปิดกว้างนี้หมายความว่าไม่เป็นของผู้จำหน่ายรายใดรายหนึ่ง ลดความเสี่ยงจากการผูกพันกับแพลตฟอร์มเฉพาะ นักพัฒนาสามารถมั่นใจในการลงทุนทรัพยากรให้กับ MCP ได้ เพราะเมื่อมีการนำไปใช้ ในอนาคตแม้ว่าจะเปลี่ยนผู้ให้บริการ AI หรือโมเดล โมเดลใหม่ที่นำเข้าก็สามารถใช้ MCP interface เดิมได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง MCP เพิ่มความเข้ากันได้ระหว่างโมเดลจากแบรนด์ต่างๆ หลีกเลี่ยงการล็อกผู้จำหน่าย และนำเสนอความยืดหยุ่นมากขึ้น.

การพัฒนาเพียงครั้งเดียว ใช้งานได้หลายฝ่าย: ในอดีต ผู้พัฒนาที่สร้างปลั๊กอินหรือการรวมสำหรับโมเดล AI บางตัวไม่สามารถนำไปใช้ได้โดยตรงกับโมเดลอื่น; แต่ด้วย MCP ตัวเชื่อมข้อมูลเดียวกันสามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้ในเครื่องมือ AI หลายตัว ตัวอย่างเช่น คุณไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมการรวม Google Drive สำหรับ ChatGPT ของ OpenAI และ Claude ของ Anthropic แยกกัน เพียงแค่ให้ "เซิร์ฟเวอร์ Google Drive" ที่ปฏิบัติตามมาตรฐาน MCP เท่านั้น ทั้งสองก็สามารถเชื่อมต่อและใช้งานได้ นี่ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการพัฒนาและบำรุงรักษา แต่ยังทำให้ระบบนิเวศของเครื่องมือ AI เติบโตอย่างรุ่งเรือง: ชุมชนสามารถแชร์โมดูลการรวม MCP ต่างๆ และเมื่อมีการเปิดตัวโมเดลใหม่ก็สามารถใช้เครื่องมือที่มีอยู่ได้ทันที.

บริบทและเครื่องมือ: MCP หรือที่เรียกว่า Model Context Protocol ครอบคลุมรูปแบบต่างๆ ของการให้ข้อมูลโดยใช้ AI ช่วย ตามข้อกําหนดเซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถให้ "(primitive) ดั้งเดิม" สามประเภทสําหรับ AI ที่จะใช้: หนึ่งคือ "พร้อมท์" (พร้อมท์) ซึ่งสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นคําสั่งหรือเทมเพลตที่ตั้งไว้ล่วงหน้าเพื่อเป็นแนวทางหรือ จํากัด พฤติกรรมของ AI ประการที่สองคือ "ทรัพยากร" ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างเช่นเนื้อหาไฟล์ตารางข้อมูล ฯลฯ ซึ่งสามารถใช้เป็นบริบทของการป้อนข้อมูล AI ได้โดยตรง สุดท้ายมี "เครื่องมือ" ซึ่งเป็นฟังก์ชันหรือการกระทําที่สามารถดําเนินการได้เช่นการสืบค้นฐานข้อมูลและการส่งอีเมลตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ในทํานองเดียวกันมีการกําหนดดั้งเดิมสองแบบในฝั่งไคลเอ็นต์ AI: "รูท" และ "การสุ่มตัวอย่าง" รูทให้จุดเข้าใช้งานของเซิร์ฟเวอร์ไปยังระบบไฟล์ของไคลเอ็นต์ (ตัวอย่างเช่นอนุญาตให้เซิร์ฟเวอร์อ่านและเขียนไปยังไฟล์ในเครื่องของผู้ใช้) ในขณะที่การสุ่มตัวอย่างช่วยให้เซิร์ฟเวอร์สามารถขอการสร้างข้อความเพิ่มเติมจาก AI สําหรับพฤติกรรม "การวนซ้ําด้วยตนเองของโมเดล" ขั้นสูง แม้ว่ารายละเอียดทางเทคนิคเหล่านี้ไม่ต้องการให้ผู้ใช้ทั่วไปเจาะลึก แต่การออกแบบนี้แสดงให้เห็นถึงการคิดแบบแยกส่วนของ MCP: การแยกองค์ประกอบที่จําเป็นสําหรับ AI ในการโต้ตอบกับโลกภายนอกออกเป็นประเภทต่างๆ เพื่อการขยายและการเพิ่มประสิทธิภาพในอนาคต ตัวอย่างเช่นทีม Anthropic พบว่าการแบ่งแนวคิดดั้งเดิมของ "การใช้เครื่องมือ" ออกเป็นประเภทต่างๆเช่น Prompt และ Resource ช่วยให้ AI แยกแยะความแตกต่างอย่างชัดเจนระหว่างความตั้งใจที่แตกต่างกันและใช้ข้อมูลตามบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยและการอนุญาต: สถาปัตยกรรมของ MCP พิจารณาความปลอดภัยของข้อมูลและการควบคุมการอนุญาตอย่างเต็มที่ เซิร์ฟเวอร์ MCP ทั้งหมดมักจะต้องได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ (เช่น ตัวอย่าง Gmail ด้านบนเพื่อรับโทเค็นผ่าน OAuth) เมื่อเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ในข้อกําหนด MCP เวอร์ชันใหม่ได้มีการนํากระบวนการรับรองความถูกต้องมาตรฐานตาม OAuth 2.1 มาใช้เป็นส่วนหนึ่งของโปรโตคอลเพื่อให้แน่ใจว่าการสื่อสารระหว่างไคลเอ็นต์และเซิร์ฟเวอร์ได้รับการรับรองความถูกต้องและได้รับอนุญาตอย่างถูกต้อง นอกจากนี้สําหรับการดําเนินการที่มีเดิมพันสูงบางอย่าง MCP แนะนําให้รักษากลไกการกลั่นกรองแบบ human-in-loop นั่นคือให้โอกาสผู้ใช้ในการยืนยันหรือปฏิเสธเมื่อ AI พยายามดําเนินการที่สําคัญ แนวคิดการออกแบบเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าทีม MCP ให้ความสําคัญกับความปลอดภัยและต้องการขยายขีดความสามารถของ AI ในขณะที่หลีกเลี่ยงการแนะนําจุดเสี่ยงใหม่ ๆ มากเกินไป

ปฏิกิริยาเบื้องต้นจากวงการวิชาการและชุมชนการพัฒนา

หลังจากที่ MCP เปิดตัว ก็ได้กระตุ้นให้เกิดการอภิปรายอย่างร้อนแรงในวงการเทคโนโลยีและชุมชนการพัฒนา อุตสาหกรรมมีความคาดหวังและสนับสนุนมาตรฐานที่เปิดนี้อย่างแพร่หลาย.

ตัวอย่างเช่น Sam Altman CEO ของ OpenAI ได้ประกาศในโพสต์เมื่อเดือนมีนาคม 2025 ว่า OpenAI จะเพิ่มการสนับสนุนมาตรฐาน Anthropic MCP ในผลิตภัณฑ์ของตน ซึ่งหมายความว่า ChatGPT ผู้ช่วยที่ได้รับความนิยมจะสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลต่างๆ ผ่าน MCP ในอนาคต แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการร่วมมือกันในการส่งเสริมมาตรฐานร่วมระหว่างสองห้องปฏิบัติการ AI เขากล่าวว่า "ทุกคนชอบ MCP เรามีความยินดีที่ได้เพิ่มการสนับสนุนสำหรับมันในผลิตภัณฑ์ทั้งหมด"

ในความเป็นจริง OpenAI ได้รวม MCP เข้ากับชุดพัฒนา Agents และมีแผนที่จะสนับสนุนในแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป ChatGPT และ API การตอบกลับในเร็ว ๆ นี้ การแสดงออกเช่นนี้ถือเป็นจุดสำคัญในระบบนิเวศ MCP.

ไม่เพียง แต่ บริษัท ชั้นนําเท่านั้นที่กังวล แต่ชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ยังตอบสนองต่อ MCP อย่างกระตือรือร้น ในฟอรัมเทคโนโลยี Hacker News กระทู้นี้ดึงดูดความคิดเห็นหลายร้อยรายการในช่วงเวลาสั้น ๆ นักพัฒนาหลายคนมองว่า MCP เป็น "ในที่สุดก็ปรากฏอินเทอร์เฟซปลั๊กอินเครื่องมือ LLM ที่ได้มาตรฐาน" โดยเชื่อว่าไม่ได้นําคุณสมบัติใหม่มาไว้ในตัวมันเอง แต่ผ่านอินเทอร์เฟซแบบรวมศูนย์คาดว่าจะลดการทํางานของการคิดค้นวงล้อใหม่ได้อย่างมาก ชาวเน็ตบางคนสรุปอย่างชัดเจน: "ในระยะสั้น MCP กําลังพยายามใช้กลไกการเรียกเครื่องมือ / ฟังก์ชันแบบเก่าเพื่อเสียบอินเทอร์เฟซปลั๊กอินสากลที่ได้มาตรฐานสําหรับ LLM" มันไม่ได้เกี่ยวกับการแนะนําความสามารถใหม่ ๆ แต่เกี่ยวกับการแก้ปัญหาการรวมของ N×M เพื่อให้สามารถพัฒนาและใช้เครื่องมือได้มากขึ้น" มุมมองนี้ชี้ให้เห็นถึงคุณค่าหลักของ MCP: การสร้างมาตรฐานมากกว่านวัตกรรมที่ใช้งานได้จริง แต่การสร้างมาตรฐานเองนั้นช่วยเพิ่มระบบนิเวศได้อย่างมาก

ในขณะเดียวกันนักพัฒนาบางคนก็ตั้งคําถามและข้อเสนอแนะในระยะแรก ตัวอย่างเช่นบางคนบ่นว่าคําจํากัดความของคําว่า "(context) ตามบริบท" ในเอกสารทางการนั้นไม่ชัดเจนเพียงพอและเป็นที่พึงปรารถนาที่จะเห็นตัวอย่างที่เป็นประโยชน์มากขึ้นเพื่อทําความเข้าใจว่า MCP สามารถทําอะไรได้บ้าง วิศวกรของ Anthropic ยังตอบสนองในเชิงบวกในระหว่างการอภิปรายโดยอธิบายว่า "ส่วนสําคัญของ MCP คือการนําสิ่งที่คุณสนใจมาสู่แอปพลิเคชัน LLM ใด ๆ กับไคลเอนต์ MCP คุณสามารถจัดเตรียมโครงสร้างฐานข้อมูลให้กับตัวแบบเป็นทรัพยากร (เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้ตลอดเวลาในการสนทนา) หรือคุณสามารถจัดเตรียมเครื่องมือในการสอบถามฐานข้อมูลได้ สิ่งนี้ทําให้โมเดลสามารถตัดสินใจได้เองว่าจะใช้เครื่องมือเพื่อตอบคําถามเมื่อใด" ด้วยคําอธิบายนี้นักพัฒนาหลายคนมีความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับประโยชน์ของ MCP โดยรวมแล้วชุมชนมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับ MCP อย่างระมัดระวังโดยเชื่อว่ามีศักยภาพที่จะกลายเป็นตัวหารร่วมของอุตสาหกรรมแม้ว่าจะต้องใช้เวลาในการดูวุฒิภาวะและผลประโยชน์ที่แท้จริง

值得一提的是，MCP ในการเปิดตัวไม่นานก็ดึงดูดกลุ่มผู้ใช้ที่เป็นผู้ใช้ก่อน เช่น บริษัทจ่ายเงิน Block (เดิมชื่อ Square) และแพลตฟอร์มมัลติมีเดีย Apollo ได้รวม MCP เข้ากับระบบภายในแล้ว บริษัทเครื่องมือพัฒนาเช่น Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph ก็ได้ประกาศว่ากำลังร่วมมือกับ MCP เพื่อเพิ่มฟังก์ชัน AI ของแพลตฟอร์มของตน.

CTO ของ Block ยังได้รับการยกย่องจากสาธารณชนว่า "เทคโนโลยีแบบเปิดอย่าง MCP เปรียบเสมือนการสร้างสะพานเชื่อมจาก AI ไปสู่แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ทําให้นวัตกรรมเปิดกว้างและโปร่งใสมากขึ้น และมีรากฐานมาจากการทํางานร่วมกัน" จะเห็นได้ว่าอุตสาหกรรมตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ได้แสดงความสนใจอย่างมากใน MCP และความร่วมมือข้ามโดเมนได้ค่อยๆก่อตัวเป็นแนวโน้ม Mike Krieger เจ้าหน้าที่ผลิตภัณฑ์ Anthropic ยังต้อนรับ OpenAI ในโพสต์ชุมชนโดยเปิดเผยว่า "MCP เป็นมาตรฐานแบบเปิดที่เฟื่องฟูโดยมีการผสานรวมหลายพันรายการและระบบนิเวศยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง" การตอบรับเชิงบวกเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า MCP ได้รับการยอมรับอย่างมากในช่วงแรกของการเปิดตัว

สี่ความท้าทายและข้อจำกัดที่ MCP อาจเผชิญ

แม้ว่า MCP จะมีแนวโน้มที่ดี แต่ยังมีความท้าทายและข้อจำกัดบางประการที่ต้องเอาชนะในการส่งเสริมและการใช้งาน:

ความแพร่หลายและความเข้ากันได้ข้ามรุ่น: เพื่อเพิ่มมูลค่าของ MCP โมเดลและแอปพลิเคชัน AI เพิ่มเติมต้องรองรับมาตรฐาน ในปัจจุบันซีรีส์ Anthropic Claude และผลิตภัณฑ์ OpenAI บางอย่างได้แสดงการสนับสนุนและ Microsoft ยังได้ประกาศเปิดตัวการผสานรวมที่เกี่ยวข้องสําหรับ MCP (เช่นการจัดหาเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่อนุญาตให้ AI ใช้เบราว์เซอร์) อย่างไรก็ตามยังคงต้องรอดูว่าผู้เล่นหลักอื่น ๆ เช่น Google, Meta และโมเดลโอเพ่นซอร์สต่างๆจะเป็นไปตามความเหมาะสมหรือไม่ หากมีความแตกต่างในมาตรฐานในอนาคต (เช่นโปรโตคอลที่แตกต่างกัน) จะเป็นการยากที่จะตระหนักถึงความตั้งใจดั้งเดิมของมาตรฐานแบบเปิดอย่างเต็มที่ ดังนั้นความนิยมของ MCP จึงต้องการฉันทามติของอุตสาหกรรมและอาจกําหนดให้องค์กรมาตรฐานเข้าแทรกแซงและประสานงานเพื่อให้แน่ใจว่าเข้ากันได้อย่างแท้จริงระหว่างโมเดลต่างๆ

ความยากลําบากในการใช้งานและการปรับใช้: สําหรับนักพัฒนาแม้ว่า MCP จะขจัดปัญหาในการเขียนโปรแกรมบูรณาการหลายชุด แต่การใช้งานครั้งแรกยังคงต้องใช้เวลาในการเรียนรู้และพัฒนา การเขียนเซิร์ฟเวอร์ MCP เกี่ยวข้องกับการทําความเข้าใจการสื่อสาร JSON-RPC แนวคิดดั้งเดิมและการเชื่อมต่อกับบริการเป้าหมาย ทีมขนาดเล็กและขนาดกลางบางทีมอาจไม่มีทรัพยากรในการพัฒนาด้วยตนเองสักพัก อย่างไรก็ตามข่าวดีก็คือ Anthropic มี SDK และโค้ดตัวอย่างเช่น Python และ TypeScript อยู่แล้วเพื่อให้นักพัฒนาเริ่มต้นใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ชุมชนยังคงเปิดตัวตัวเชื่อมต่อ MCP ที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งครอบคลุมเครื่องมือทั่วไปเช่น Google Drive, Slack, GitHub เป็นต้น มีแม้กระทั่งบริการคลาวด์ (เช่น Cloudflare) ที่นําเสนอการปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ในคลิกเดียวทําให้กระบวนการตั้งค่า MCP บนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลง่ายขึ้น ดังนั้นเมื่อ toolchain ครบกําหนดเกณฑ์สําหรับการนํา MCP ไปใช้คาดว่าจะค่อยๆลดลง อย่างไรก็ตามในช่วงเปลี่ยนผ่านปัจจุบันองค์กรยังคงต้องชั่งน้ําหนักต้นทุนการพัฒนาความเข้ากันได้ของระบบและปัจจัยอื่น ๆ เมื่อแนะนํา MCP

ความปลอดภัยและการควบคุมสิทธิ์: การให้อิสระแก่โมเดล AI ในการเรียกข้อมูลภายนอกและเครื่องมือในการปฏิบัติงานมาพร้อมกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่ ประการแรกคือความปลอดภัยของข้อมูลรับรองการเข้าถึง: เซิร์ฟเวอร์ MCP มักจะต้องบันทึกข้อมูลประจําตัวสําหรับบริการต่างๆ (เช่นโทเค็น OAuth) เพื่อดําเนินการในนามของผู้ใช้ หากข้อมูลประจําตัวเหล่านี้ถูกขโมยโดยคนไร้ยางอายผู้โจมตีอาจตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ของตนเองเพื่อปลอมตัวเป็นผู้ใช้จากนั้นเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ทั้งหมดเช่นการอ่านอีเมลทั้งหมดการส่งข้อความและการขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเป็นชุด เนื่องจากการโจมตีนี้ใช้ประโยชน์จากช่องทาง API ที่ถูกต้องจึงอาจข้ามการแจ้งเตือนการเข้าสู่ระบบระยะไกลแบบเดิมโดยไม่มีการตรวจจับ ประการที่สองคือการป้องกันเซิร์ฟเวอร์ MCP เอง: ในฐานะตัวกลางที่รวบรวมคีย์บริการหลายตัวเมื่อเซิร์ฟเวอร์ MCP ถูกบุกรุกผู้โจมตีสามารถเข้าถึงบริการที่เชื่อมต่อทั้งหมดด้วยผลกระทบที่ไม่สามารถจินตนาการได้ สิ่งนี้ได้รับการอธิบายว่าเป็น "การขโมยกุญแจไปยังอาณาจักรทั้งหมดด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว" โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมขององค์กรที่จุดล้มเหลวเพียงจุดเดียวสามารถช่วยให้ผู้โจมตีสามารถขับรถเข้าไปในระบบภายในหลายระบบได้โดยตรง นอกจากนี้ยังมีภัยคุกคามใหม่ของการโจมตีแบบฉีดทันที: ผู้โจมตีอาจหลอกให้ AI ดําเนินการที่เป็นอันตรายโดยไม่ได้ตั้งใจโดยการซ่อนคําแนะนําพิเศษในไฟล์หรือข้อความ ตัวอย่างเช่นอีเมลที่ดูเหมือนธรรมดามีคําสั่งที่ซ่อนอยู่และเมื่อผู้ช่วย AI อ่านเนื้อหาของอีเมลคําสั่งที่ซ่อนอยู่ที่ฝังไว้จะถูกเรียกใช้ทําให้ AI สามารถดําเนินการที่ไม่ได้รับอนุญาตผ่าน MCP (เช่นแอบส่งเอกสารที่เป็นความลับ) เนื่องจากผู้ใช้มักไม่ทราบถึงการมีอยู่ของคําสั่งที่คลุมเครือดังกล่าวขอบเขตความปลอดภัยแบบดั้งเดิมระหว่าง "การอ่านเนื้อหา" และ "การดําเนินการ" จึงเบลอที่นี่ทําให้เกิดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น สุดท้ายสิทธิ์ที่หลากหลายก็เป็นเรื่องที่น่ากังวลเช่นกัน: เพื่อให้ AI มีความยืดหยุ่นในการทํางานที่หลากหลายเซิร์ฟเวอร์ MCP มักจะขออนุญาตในวงกว้าง (เช่นดุลยพินิจในการอ่าน - เขียนข้อความแทนที่จะเป็นเพียงการสืบค้น) เมื่อรวมกับข้อเท็จจริงที่ว่า MCP จัดการการเยี่ยมชมบริการจํานวนมากจากส่วนกลางในกรณีที่มีการละเมิดข้อมูลผู้โจมตีสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ที่ครอบคลุมมากขึ้นหรือแม้แต่ผู้ให้บริการ MCP ที่ถูกกฎหมายอาจใช้ข้อมูลข้ามบริการในทางที่ผิดเพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ที่สมบูรณ์ สรุปแล้ว MCP นําความสะดวกสบายมาให้ในขณะที่ปรับเปลี่ยนรูปแบบการรักษาความปลอดภัยดั้งเดิมทําให้ทั้งนักพัฒนาและผู้ใช้ต้องตระหนักถึงความเสี่ยงมากขึ้น ในกระบวนการส่งเสริม MCP วิธีพัฒนาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยที่ดี (เช่นการควบคุมสิทธิ์โดยละเอียดเพิ่มเติมการป้องกันข้อมูลประจําตัวที่เข้มแข็งกลไกการกํากับดูแลพฤติกรรม AI ฯลฯ ) จะเป็นปัญหาสําคัญ

วิวัฒนาการและการกํากับดูแลข้อกําหนด: ในฐานะที่เป็นมาตรฐานที่เกิดขึ้นใหม่รายละเอียดข้อกําหนดของ MCP อาจถูกปรับและอัปเกรดเป็นข้อเสนอแนะจากแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ในความเป็นจริง Anthropic ได้เปิดตัวข้อกําหนด MCP เวอร์ชันอัปเดตในเดือนมีนาคม 2025 โดยแนะนําการปรับปรุงต่างๆเช่นการตรวจสอบสิทธิ์มาตรฐาน OAuth ดังกล่าวการสื่อสารแบบสองทางทันทีคําขอแบทช์และอื่น ๆ เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความเข้ากันได้ ในอนาคตอาจมีการขยายโมดูลการทํางานใหม่เมื่อมีผู้เข้าร่วมมากขึ้น วิธีการประสานงานวิวัฒนาการของบรรทัดฐานในชุมชนเปิดก็เป็นความท้าทายเช่นกัน: จําเป็นต้องมีกลไกการกํากับดูแลที่ชัดเจนเพื่อกําหนดทิศทางของมาตรฐานรักษาความเข้ากันได้ย้อนหลังและตอบสนองความต้องการใหม่ นอกจากนี้องค์กรควรให้ความสนใจกับความสอดคล้องของเวอร์ชันเมื่อใช้ MCP เพื่อให้แน่ใจว่าไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ปฏิบัติตามโปรโตคอลเวอร์ชันเดียวกันมิฉะนั้นการสื่อสารที่ไม่ดีอาจเกิดขึ้น อย่างไรก็ตามวิวัฒนาการของโปรโตคอลมาตรฐานดังกล่าวสามารถอ้างถึงประวัติการพัฒนาของมาตรฐานอินเทอร์เน็ตและค่อยๆปรับปรุงภายใต้ฉันทามติของชุมชน เมื่อ MCP เติบโตขึ้นเรามีโอกาสได้เห็นคณะทํางานเฉพาะหรือองค์กรมาตรฐานเป็นผู้นําในการบํารุงรักษาระยะยาวเพื่อให้มั่นใจว่ามาตรฐานแบบเปิดนี้ตอบสนองประโยชน์ร่วมกันของระบบนิเวศ AI ทั้งหมดเสมอ

ศักยภาพในอนาคตและมุมมองการใช้งานของ MC

มองไปสู่อนาคต โปรโตคอลบริบทโมเดล (MCP) อาจมีบทบาทพื้นฐานที่สำคัญในแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งจะนำมาซึ่งผลกระทบหลายด้าน:

การทํางานร่วมกันหลายโมเดลและ AI แบบแยกส่วน: เมื่อ MCP แพร่หลายเราอาจเห็นโมเดล AI ที่แตกต่างกันทํางานร่วมกันได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น MCP ช่วยให้ผู้ช่วย AI คนหนึ่งใช้บริการที่จัดทําโดยระบบ AI อื่นได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น รูปแบบการสนทนาด้วยข้อความสามารถเรียกใช้ความสามารถของโมเดลการจดจําภาพผ่าน MCP (เพียงแค่ห่อหุ้มส่วนหลังลงในเครื่องมือ MCP) เพื่อเสริมจุดแข็งของกันและกันในโมเดลต่างๆ แอปพลิเคชัน AI ในอนาคตอาจไม่ได้รับการสนับสนุนโดยโมเดลเดียวอีกต่อไป แต่ตัวแทน AI หลายคนที่มีความเชี่ยวชาญต่างกันทํางานร่วมกันผ่านโปรโตคอลมาตรฐาน นี่เป็นเหมือนสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสในวิศวกรรมซอฟต์แวร์: แต่ละบริการ (โมเดล) ทําหน้าที่ของตัวเองสื่อสารและทํางานร่วมกันผ่านอินเทอร์เฟซมาตรฐานและสร้างภาพรวมที่แข็งแกร่งขึ้น

ระบบนิเวศของเครื่องมือที่เฟื่องฟู: MCP ได้สร้าง "สล็อต" ทั่วไปสําหรับเครื่องมือ AI ซึ่งคาดว่าจะก่อให้เกิดระบบนิเวศเครื่องมือของบุคคลที่สามที่เฟื่องฟู ชุมชนนักพัฒนาได้เริ่มมีส่วนร่วมกับตัวเชื่อมต่อ MCP ต่างๆ แล้ว และทันทีที่บริการดิจิทัลใหม่ๆ เกิดขึ้น อาจมีคนพัฒนาโมดูล MCP ที่เกี่ยวข้องในไม่ช้า ในอนาคตผู้ใช้ที่ต้องการผู้ช่วย AI เพื่อสนับสนุนคุณสมบัติใหม่อาจต้องดาวน์โหลดหรือเปิดใช้งานปลั๊กอิน MCP นอกชั้นวางโดยไม่ต้องรอการสนับสนุนการพัฒนาอย่างเป็นทางการจากผู้ขาย AI แบบจําลองทางนิเวศวิทยานี้คล้ายกับ App Store สําหรับสมาร์ทโฟนยกเว้นว่า "แอพ" ที่นี่เป็นเครื่องมือหรือแหล่งข้อมูลสําหรับ AI ที่จะใช้ สําหรับองค์กรพวกเขายังสามารถสร้างไลบรารีเครื่องมือ MCP ภายในของตนเองสําหรับแอปพลิเคชัน AI ที่จะแชร์โดยแผนกต่างๆและค่อยๆสร้างระบบนิเวศ AI ระดับองค์กร ในระยะยาวด้วยการลงทุนของนักพัฒนาจํานวนมากความสมบูรณ์ของระบบนิเวศ MCP จะช่วยปรับปรุงขอบเขตแอปพลิเคชันของผู้ช่วย AI ได้อย่างมากทําให้ AI สามารถรวมเข้ากับสถานการณ์ทางธุรกิจและชีวิตประจําวันที่หลากหลายได้อย่างแท้จริง

รูปแบบใหม่ของการทํางานร่วมกันตามมาตรฐาน: ประวัติศาสตร์บอกเราว่ามาตรฐานที่เหมือนกันมักจะนําไปสู่นวัตกรรมที่ระเบิดได้เช่นเดียวกับที่อินเทอร์เน็ตเชื่อมต่อด้วยโปรโตคอลเช่น TCP / IP, HTTP และอื่น ๆ ในฐานะที่เป็นหนึ่งในโปรโตคอลหลักในยุค AI MCP มีศักยภาพในการส่งเสริมความร่วมมือและความเหมือนกันในอุตสาหกรรมในการเชื่อมต่อเครื่องมือ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Anthropic ใช้แนวทางการทํางานร่วมกันแบบโอเพนซอร์สเพื่อส่งเสริม MCP และสนับสนุนให้นักพัฒนาทํางานร่วมกันเพื่อปรับปรุงโปรโตคอล ในอนาคตเราอาจเห็น บริษัท และสถาบันวิจัยมีส่วนร่วมในการพัฒนามาตรฐาน MCP มากขึ้นเพื่อให้ดียิ่งขึ้น ในขณะเดียวกันการสร้างมาตรฐานจะช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่ทีมสตาร์ทอัพเพื่อเข้าสู่ตลาดเครื่องมือ AI: สตาร์ทอัพสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างเครื่องมือสร้างสรรค์ได้เนื่องจากผ่าน MCP ผลิตภัณฑ์ของพวกเขาสามารถเรียกใช้ได้โดยผู้ช่วย AI ต่างๆแทนที่จะต้องปรับตัวให้เข้ากับหลายแพลตฟอร์ม สิ่งนี้จะเร่งการเบ่งบานของเครื่องมือ AI สร้างวงกลมคุณธรรม

ก้าวกระโดดในความสามารถของผู้ช่วย AI: โดยทั่วไป MCP จะนํามาซึ่งการอัปเกรดความสามารถผู้ช่วย AI ผู้ช่วย AI ในอนาคตจะสามารถเข้าถึงทรัพยากรดิจิทัลทั้งหมดที่ผู้ใช้มีอยู่แล้ว" ตั้งแต่อุปกรณ์ส่วนตัวไปจนถึงบริการคลาวด์ตั้งแต่ซอฟต์แวร์สํานักงานไปจนถึงเครื่องมือพัฒนา ซึ่งหมายความว่า AI สามารถเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันของผู้ใช้ข้อมูลในมือและให้ความช่วยเหลือที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยวิเคราะห์ธุรกิจสามารถเชื่อมต่อกับระบบการเงิน ปฏิทิน และอีเมลได้ในเวลาเดียวกัน และสังเคราะห์ข้อมูลเพื่อแจ้งเตือนคุณในเชิงรุกถึงการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญ หรือนอกเหนือจากการอ่านฐานโค้ดแล้ว AI การเขียนโปรแกรมของนักพัฒนายังสามารถเข้าถึงเครื่องมือการจัดการโครงการและบันทึกสตริงการสนทนากลายเป็นพันธมิตรอัจฉริยะที่เข้าใจบริบทการพัฒนาทั้งหมดอย่างแท้จริง ผู้ช่วย AI หลายรูปแบบและอเนกประสงค์จะไม่เพียงแค่แชทเพื่อตอบคําถามอีกต่อไป แต่สามารถทํางานที่ซับซ้อนและเชื่อมต่อบริการต่างๆกลายเป็นผู้ช่วยที่ขาดไม่ได้ในการทํางานและชีวิตของเรา

โดยสรุปแล้ว Model Context Protocol (MCP) ในฐานะที่เป็นมาตรฐานเปิดที่เกิดขึ้นใหม่ กำลังสร้างสะพานเชื่อมระหว่างโมเดล AI กับโลกภายนอก มันทำให้เราเห็นแนวโน้มหนึ่งว่า ผู้ช่วย AI จะออกจากเกาะที่โดดเดี่ยวไปสู่ระบบนิเวศที่เชื่อมต่อกันแน่นแฟ้น แน่นอนว่าการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้ไม่เคยเกิดขึ้นในทันทีทันใด MCP ยังคงต้องใช้เวลาในการตรวจสอบความเสถียรและความปลอดภัย และทุกฝ่ายจำเป็นต้องร่วมมือกันกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด อย่างไรก็ตาม สิ่งที่แน่นอนคือ การมาตรฐาน化 และการทำงานร่วมกัน เป็นหนึ่งในทิศทางที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของการพัฒนา AI ในไม่ช้า เมื่อเราใช้ผู้ช่วย AI เพื่อทำงานที่ซับซ้อนต่างๆ เราอาจจะไม่สังเกตเห็นการมีอยู่ของ MCP—เหมือนกับที่เราไม่จำเป็นต้องเข้าใจว่า HTTP ทำงานอย่างไรเมื่อตอนที่เราใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน แต่ก็คือโปรโตคอลที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังนี้ที่สร้างและสนับสนุนความเจริญรุ่งเรืองของทั้งระบบนิเวศ แนวคิดที่ MCP แทนที่ จะผลักดันให้ AI ผสานเข้ากับชีวิตดิจิทัลของมนุษย์ได้อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น และเปิดบทใหม่สำหรับการใช้งานปัญญาประดิษฐ์.

บทความนี้ USB-C อินเทอร์เฟซของโลก AI: Protokol บริบทของโมเดล (MCP) คืออะไร? การตีความโปรโตคอลบริบททั่วไปของผู้ช่วย AI ปรากฏครั้งแรกใน Chain News ABMedia.