עם התקדמות הטכנולוגיה, חיבור בין עוזרי AI למערכות נתונים מתגלה כאחד האתגרים המרכזיים בתעשייה. כעת, עם שני פיתוחים חדשים ומרשימים – פריימוורק הפלאגינים של קלוד והשקת Model Context Protocol (MCP) – נפתחת הדרך לחיבורים חכמים יותר, מאובטחים וגמישים. במאמר זה נסקור את החידושים הללו ואת הפוטנציאל שלהם לעתיד המחשוב הארגוני.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
קלוד, מבית אנטרופיק (Anthropic), מציג גישה חדשנית לעבודה עם כלים חיצוניים. במקום פתרון סגור, החברה בחרה לשחרר פריימוורק בקוד פתוח המאפשר לכל מודל שפה להתממשק עם כלים שונים. השינוי הזה מציע יתרון מהותי: היכולת לפתח יישומים מותאמים אישית לארגונים, תוך שימוש בתשתיות קיימות ובלי תלות בספק יחיד. הרעיון של עוזרי AI המשתמשים בכלים חיצוניים אינו חדש. פלטפורמות כמו ChatGPT הציגו בעבר יכולות פלאגינים שאפשרו למודלים לשלב מידע חיצוני ולהרחיב את היכולות הבסיסיות שלהם (פיצ’ר זה כבר מזמן לא בשימוש והוחלף על ידי פלטפורמת ה-GPTs). עם זאת, הגישה של אנטרופיק (Anthropic) מציעה פרדיגמה חדשה ומתקדמת יותר: במקום מערכות סגורות המסתמכות על תוספים נקודתיים, החברה שואפת ליצור סטנדרט פתוח שמאפשר למודלים להתחבר למקורות נתונים וכלים בצורה רחבה, מאובטחת וחכמה.
Model Context Protocol (MCP) הוא פרוטוקול פתוח חדשני שמציע פתרון לבעיה המורכבת של אינטגרציה בין מודלים למקורות נתונים. הפרוטוקול נועד לספק דרך מאובטחת ופשוטה לחיבור בין מערכות מבוזרות, תוך יצירת תשתית שמבינה את הקשר של הנתונים ומאפשרת הפקת תובנות מדויקות ורלוונטיות.
היתרונות המרכזיים של MCP כוללים:
בעוד הפלאגינים המסורתיים, כמו אלו שהוצגו ב-ChatGPT, היוו כלי שימושי להפעלת יישומים ולשילוב מקורות חיצוניים, MCP מביא עמו שינוי מהותי בגישה. במקום מערכת מוגבלת לתוספים ספציפיים, MCP מציע פתרון שמבטל את מגבלות ה”פלאגינים” ומשלב את ה-AI עם מערכות מורכבות בצורה שקופה ורציפה. בכך, MCP אינו רק כלי טכני, אלא מהווה חזון חדש המחבר בין עוזרי AI לעולם האמיתי. הוא מאפשר לעוזרים חכמים לשלב מידע ממערכות מגוונות ולשמור על הקשר בין נתונים גם כשהם נעים בין סביבות שונות.
אחת ההפתעות הגדולות בפריימוורק של קלוד היא התמיכה בתוכנת דסקטופ שניתן להפעיל על מחשבים מקומיים. פתרון זה מאפשר לארגונים לפתח שרתים פנימיים שמתחברים למערכות שלהם, מבלי לחשוש משיתוף מידע רגיש עם צד שלישי. קלוד אף מתחייבת לסטנדרט אבטחה גבוה ושימוש בנתונים מקומיים בלבד, ללא שליחתם לענן. להלן תכונות מרכזיות שמבדילות אותו:
תמיכה מקומית: תוכנת הדסקטופ של קלוד מאפשרת הפעלת שרתים פנימיים המחוברים למערכות הארגון, מבלי לשלוח נתונים רגישים לענן. הדבר מבטיח שליטה מלאה במידע ושמירה על פרטיות.
אבטחת מידע גבוהה: MCP שומר על סטנדרט אבטחה גבוה, ומתחייב לשימוש בנתונים מקומיים בלבד, ללא תלות בשירותי צד שלישי.
סטנדרטיזציה: הפרוטוקול מחליף את הצורך באינטגרציות פרטניות ומספק מבנה אחיד שמפשט פיתוח ואינטגרציה בין כלים ומערכות.
תמיכה גמישה: MCP מתאים הן לעבודה במערכות פנים-ארגוניות והן לשימוש בענן, ומספק פתרון לכל סוגי הארגונים והצרכים.
פתיחות ושיתופיות: הפרוטוקול תומך ביצירת אקוסיסטם שיתופי שבו ניתן לשתף יישומים ולבצע התאמות לצרכים משתנים. הגישה הזו מעודדת חדשנות וחיבור דינמי בין מערכות.
חיבור עוזרי AI למערכות מורכבות: MCP מאפשר למפתחים לחבר בקלות עוזרי AI למגוון מערכות נתונים וכלים, תוך שמירה על הקשר בין הנתונים והבנת ההקשר שלהם.
גישה זו מדגישה את מחויבותה של אנטרופיק לחדשנות שיתופית ומציבה רף חדש לעבודה עם עוזרי AI בסביבה מאובטחת וחכמה. המודל החכם של קלוד יודע לנצל כלים בצורה מיטבית, מה שמבטיח הצלחה טובה יותר בתהליכים אוטומטיים.
בעולם שבו מודלים של AI מתקדמים הופכים לכלי עבודה מרכזיים, החיסרון הגדול שלהם הוא ניתוק ממקורות מידע מבוזרים. פרוטוקול Model Context מציע פתרון לכך: סטנדרט פתוח המאפשר למפתחים ליצור חיבורים דו-כיווניים מאובטחים בין מקורות הנתונים שלהם לכלי AI.
MCP כולל מספר רכיבים מרכזיים:
המעבר למערכת מבוססת פרוטוקול אחיד פותר את הבעיה של שילוב אינטגרציות שונות לכל מקור נתונים. הפרוטוקול מאפשר:
MCP פועל במודל לקוח-שרת שבו אפליקציות מארחות, כמו Claude Desktop או כלי AI אחרים, מתחברות לשרתי MCP המנהלים גישה למשאבים.
Credot: Anthropic.
איך זה עובד?
מודל זה מבטיח גישה פשוטה, מאובטחת וגמישה למקורות נתונים מגוונים.
המודל של MCP זוכה לתמיכה וליישום מצד חברות מובילות בתעשייה, מה שמדגים את הפוטנציאל העצום שלו לשנות את הדרך שבה עוזרי AI פועלים בסביבות ארגוניות. חברות כמו Block ואפולו (Apollo) כבר שילבו את MCP במערכות שלהן, כשהן מנצלות את היכולת של הפרוטוקול ליצור חיבורים חכמים בין נתונים ומודלים. שיתוף הפעולה של Block עם MCP נובע ממחויבותה לפיתוחים בקוד פתוח כדרך להנגיש טכנולוגיות מתקדמות ולהביא לחדשנות המקדמת שיתופיות. דנג’י ר. פרסאנה (Dhanji R. Prasanna), מנהל הטכנולוגיות של Block, תיאר את MCP כ”גשר שמחבר בין ה-AI לעולם האמיתי,” כשהוא מדגיש את השקיפות והפתיחות שהפרוטוקול מביא לעולם הפיתוח.
חברות טכנולוגיה נוספות, כמו Zed, Replit, Codeium ו-Sourcegraph, פועלות לשילוב MCP בפלטפורמות שלהן כדי לשפר את חוויית הפיתוח. דגש מיוחד ניתן על תחום כלי הפיתוח: MCP מאפשר לעוזרי AI להבין את ההקשר סביב משימות תכנות, לנתח מידע מתוך סביבות מורכבות ולהציע פתרונות מדויקים ואפקטיביים יותר. תכונה זו מסייעת למפתחים לכתוב קוד עם פחות ניסיונות חוזרים ולשפר את התוצרים הסופיים.
מעבר לכך, MCP מתפקד כפתרון מרכזי עבור חברות שמעוניינות ליצור סביבות עבודה חכמות ודינמיות. במקום להסתמך על אינטגרציות פרטניות שדורשות תחזוקה נפרדת, MCP מאפשר לחברות להתבסס על סטנדרט אחיד, מה שמפחית את מורכבות הפיתוח ומקל על סקיילינג של מערכות גדולות. שיתוף פעולה זה מדגיש את החזון של MCP: יצירת מערכות עוצמתיות ושיתופיות יותר, תוך התאמתן לצרכים המשתנים של ארגונים ומפתחים בעולם טכנולוגי מתפתח.
גישה זו לא רק משפרת את תהליכי העבודה, אלא גם מספקת בסיס לאקו-סיסטם רחב ופתוח, שבו חדשנות יכולה להתפתח מתוך שיתוף פעולה בין ארגונים, קהילות קוד פתוח ומפתחי AI ברחבי העולם.
השימוש ב-MCP קל במיוחד, בזכות הכלים הידידותיים שמוצעים למפתחים. בין הכלים המרכזיים נמצאים:
מפרט MCP ו-SDKs: חבילת הפיתוח מאפשרת חיבור קל ומהיר למקורות נתונים, וניתן למצוא אותה במאגר הקוד הפתוח של הפרוטוקול כאן.
תמיכה בשרתים מקומיים: אפליקציית הדסקטופ של קלוד מאפשרת התקנת שרתי MCP מקומיים, המספקים גישה ישירה למידע. להורדת האפליקציה, בקרו באתר Claude AI.
מאגר שרתים בקוד פתוח: מאגר זה כולל שרתים מובנים לחיבור למערכות פופולריות כמו Google Drive ו-Slack, והוא זמין למפתחים כאן.
רוצים לראות את זה בלייב?
בסרטון הבא אביץ מסביר על MCP וסוקר את הפיצ’ר החדש. האם אנטרופיק סוף סוף עושים קצת סדר ב-RAG ומאפשרים לקלוד וקבל גישה לידה מהעולם החיצון?
בסרטון נוסף אביץ מסביר ומדגים עבודה עם Model Context Protocol וגם סקירה ושילוב של פיצ’ר הסגנונות החדש של קלוד.
למרות הפשטות שבשימוש הראשוני, הפוטנציאל האמיתי של MCP טמון בעתיד. ככל שהמערכת תתפתח ותתמוך בכלים ובאינטגרציות נוספות, האפשרויות החדשות שייפתחו עבור מפתחים וארגונים יהיו חסרות גבולות. MCP מציע לא רק פתרון טכני, אלא גם חזון לעתיד שבו עוזרי AI מתממשקים בקלות וביעילות למקורות מידע, מבלי להתפשר על אבטחה או גמישות. עם השקת MCP, נראה כי אנו צועדים לעידן חדש שבו AI לא רק מבצע משימות אלא גם מבין את ההקשר שלהן. פיתוחים אלו מדגישים את החשיבות של פתיחות, אבטחה וגמישות בפיתוח מערכות מבוססות בינה מלאכותית. ניתן רק לחלום מה העתיד הזה צופן – שצף של יישומים חדשניים שיעשו שימוש בתשתיות אלה, ויפתחו את הדלת לחדשנות בלתי פוסקת.
בואו ללמוד איתנו בינה מלאכותית בקורס המקיף, העשיר והמבוקש בשוק. הצטרפו לאלפים הרבים שכבר עברו את הקורסים והסדנאות שלנו. פרטים והרשמה באתר.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
תוצאות נוספות...
תוצאות נוספות...
