agents

A mesterséges intelligencia (AI) rendszerek akkor válnak igazán hasznossá, ha képesek külső adatokkal, szolgáltatásokkal és eszközökkel együttműködni. Eddig ezt jellemzően API-k (Application Programming Interface) segítségével oldottuk meg. Ezekhez pedig ügynökökön keresztül csatlakozott az LLM. Ez a multi-agent megközelítés nagyon nagy rugalmasságot adott. Minden specifikus feladatra létrehozhattunk egy-egy dedikált ügynököt (időjárás, EUR árfolyam, forgalmi adatok, stb), majd ezeket közösen használva összetett és lélegzetelállító mutatványokra voltunk képesek.

Azonban, amikor ezek használatát előtérbe helyezzük egy komplex megoldás során, olyan korlátokba ütközünk, amelyek lassítják vagy gátolják a hatékonyságot. Ezen megoldások ugyanis nem túlságosan skálázhatók és egy-egy új ügynök bevezetése időigényes lehet, hiszen egyedileg kell illesztenünk a rendszerbe.

2024 végén azonban az Anthropic bemutatta a Model Context Protocolt (MCP), amely új szabványként forradalmasítja, hogyan adhatunk kontextust a nagy nyelvi modelleknek (LLM-ek).

Mi az MCP koncepciója?

Az MCP egy nyílt szabvány, amely egységesíti az LLM-ekhez érkező kontextus és eszközök integrációját. Úgy kell elképzelni, mint az USB-C portot a laptopodon:

• Függetlenül attól, hogy monitort, külső merevlemezt vagy töltőt csatlakoztatsz, a csatlakozás módja szabványos.
• Nem számít, ki gyártotta az eszközt, minden működik ugyanazzal a csatlakozóval.

Az MCP pontosan ezt biztosítja az AI alkalmazások, LLM-ek és külső adatforrások között.

Egyszerű hasonlat:

Képzeld el, hogy különböző szakemberek ülnek egy tárgyalóasztalnál – például egy informatikus, egy mérnök, egy értékesítő és egy jogász. Mindannyian más területen profik, de amikor együtt dolgoznak egy problémán, közösen cserélnek információt, hogy teljes képet kapjanak. Az MCP pontosan ezt teszi az AI modellekkel: összekapcsolja őket egy közös „tárgyalóasztalon” keresztül, így együtt tudnak dolgozni anélkül, hogy előre ismerniük kéne egymást.

Miért jó ez nekem?

Az MCP nem csak a fejlesztőknek, hanem a hétköznapi felhasználóknak is előnyös lehet. A mesterséges intelligencia jelenleg sokszor „dobozolt” megoldásként működik: egy-egy alkalmazás egy konkrét dologra jó (tartalomgyártás, zeneírás, képfeldolgozás, stb.), de ha összetettebb kérdésed van, könnyen elakad vagy összezavarodik.

Az MCP előnyei neked, mint felhasználónak:

1. Sokkal okosabb asszisztensek
   Olyan AI-t használhatsz majd, ami egyszerre ért a joghoz, egészséghez, utazáshoz, technológiához – mindenhez a saját szakértőjén keresztül, mégis egységes válaszokat ad.
2. Kevesebb félreértés, pontosabb válaszok
   A modellek megosztják egymással a rólad szóló fontos kontextust (természetesen adatvédelmi szabályok betartásával), így nem kell ugyanazt elmagyaráznod többször.
3. Testreszabott élmény, valódi személyre szabás
   Nem általános válaszokat kapsz, hanem a te helyzetedre szabott megoldásokat, mivel az AI csapatmunka révén jobban átlátja az összképet.
4. Gyorsabb, hatékonyabb ügyintézés
   Képzeld el, hogy egy ügyfélszolgálati AI azonnal megérti a kérdésed, és az adott terület szakértő AI-jától szerzi be a választ – emberi várakozás nélkül.

Az MCP azért jó neked, mert a jövő AI rendszerei érthetőbben, gyorsabban és személyre szabottabban segítenek majd, mintha egy profi ügyintéző csapat dolgozna érted a háttérben.

Mire használható az MCP?

1. Vállalati asszisztensek
   Egy chatbot, ami egyszerre ért a HR-hez, IT-hoz és jogi kérdésekhez, különböző modellek bevonásával, de zökkenőmentesen válaszol.
2. Egészségügyi diagnosztika
   Különböző AI modellek (pl. képfelismerő, szövegelemző) közösen állítják fel a diagnózist anélkül, hogy bonyolult integrációra lenne szükség.
3. Kreatív tartalomgyártás
   Író, képszerkesztő és videószerkesztő AI modellek együttesen készítenek multimédiás anyagokat, mintha egy csapat dolgozna rajta.
4. Ipari automatizálás
   Különböző szenzoradatokat elemző modellek valós időben megosztják egymással az információt, optimalizálva a gyártási folyamatokat.

Hogyan működik az MCP?

Az MCP alapja az a képesség, hogy a modellek metaadatokat és kontextus információkat tudnak egységes formátumban megosztani egymással. Ehhez az alábbi elemek szükségesek:

1. Context Token-ek: Olyan kis egységek, amelyek tartalmazzák az adott modell által értelmezett kontextust, pl. felhasználói szándék, előzmények, fontos paraméterek.
2. Protokoll szabványok: Meghatározzák, hogy a modellek hogyan kérnek és adnak vissza kontextust. Ez biztosítja az egységes „nyelvet”.
3. Memória és állapotkezelés: Lehetővé teszi, hogy a modellek ne csak egyszeri választ adjanak, hanem hosszabb távon is „emlékezzenek” az együttműködésre.
4. Routing és orchestration: Az MCP irányítja, hogy melyik modell mikor és milyen formában kapcsolódjon be a munkafolyamatba.

Architektúra

• MCP Host: mint a laptop az USB-C esetében
• MCP Client: minden kliens JSON-RPC 2.0 kapcsolaton keresztül kommunikál MCP szerverekkel
• MCP Server: képességeket biztosít (pl. adatbázis elérés, kód repository, e-mail szerver)

Alapelemek (primitívek)

1. Tools: Eszközök vagy műveletek, amelyeket az AI meghívhat (pl. időjárás lekérdezés, naptár esemény létrehozás).
2. Resources: Csak olvasható adatok, fájlok, adatbázis rekordok.
3. Prompt templates: Előre definiált prompt sablonok.

Az MCP kliens felfedezheti a szerver képességeit futásidőben, így az AI alkalmazások automatikusan alkalmazkodnak az elérhető funkciókhoz.

Miért újdonság az MCP?

Korábban a modellek integrálása bonyolult, eseti fejlesztést igénylő feladat volt. Minden új modell beillesztéséhez külön interfészeket, adatstruktúrákat kellett készíteni. Az MCP ezt szabványosítja, így a modellek bármikor „plug and play” módon csatlakoztathatók egy közös kontextushoz.

Olyan, mintha az eddig különböző nyelveken beszélő AI modellek hirtelen megtanulnának egy univerzális tárgyalási nyelvet.

Miért lesz hasznos a jövőben?

• Gyorsabb fejlesztés: Új modellek integrálása percek alatt megvalósítható lesz, nem hetek vagy hónapok alatt.
• Skálázható rendszerek: Egyre komplexebb feladatokra állíthatók össze AI csapatok, anélkül, hogy a rendszerek kezelhetetlenné válnának.
• Költséghatékonyság: Egységes protokoll miatt csökken a fejlesztési és üzemeltetési költség.
• Valódi AI csapatmunka: Az MCP segítségével nemcsak egy „nagy” modell lesz okos, hanem több kisebb modell együttműködése hoz létre intelligens megoldásokat.

Miben más, mint a Multi-Agent megközelítés?

A Multi-Agent rendszerek is több AI modellt használnak, de általában szoros szabályok és előre definiált interakciók mentén működnek. Ezek gyakran zárt rendszerek, ahol minden ügynök (agent) pontosan tudja, hogy milyen másik ügynökkel és hogyan kell kommunikálnia.

Az MCP ezzel szemben rugalmas és nyitott:

• Nincs szükség előre meghatározott kapcsolatokra.
• Bármilyen modell képes csatlakozni, ha érti a protokollt.
• A kommunikáció dinamikusan, kontextus alapján történik, nem előre programozott folyamatok szerint.

Ez olyan, mintha a Multi-Agent rendszer egy összehangolt kórus lenne, míg az MCP inkább egy improvizációs zenekar, ahol bárki beszállhat a közös játékba, ha ismeri az alapokat.

MCP és API: Hasonlóságok és különbségek

Mindkettő kliens-szerver architektúrára épül, elrejti a háttérrendszer bonyolultságát, és leegyszerűsíti az integrációt.
De az MCP kifejezetten AI ügynökök számára készült.

Nem az API-k helyett

Fontos megérteni, hogy az MCP gyakran hagyományos API-kat használ a háttérben. Az MCP szerverek lényegében „burkolják” az API-kat, és egy AI-barát interfészt biztosítanak.
Például egy MCP szerver a GitHub REST API-t használja a háttérben, de az AI ügynökök számára szabványosított, könnyen kezelhető formában érhető el.

Összegzés

Az MCP forradalmasíthatja, hogyan építjük fel a mesterséges intelligencia rendszereket. Egyszerűbbé, gyorsabbá és hatékonyabbá teszi a modellek közti együttműködést, miközben a rugalmasságot is megőrzi. Ez a nyitott, univerzális megközelítés lehet a kulcs ahhoz, hogy az AI valóban intelligens, csapatjátékos módjára segítse a mindennapi életünket.

Az MCP nem váltja le az API-kat, hanem egy intelligens csatlakozási réteget biztosít, amely leegyszerűsíti az AI rendszerek integrációját. Olyan, mint az USB-C az eszközök világában: egységesít, gyorsít és szabványosít.

Nem váltja meg a világot, de pont azt teszi könnyebbé, ami eddig bonyolult volt: a modellek és rendszerek közti szabványos, skálázható kommunikációt. 🚀