שרת ה-MCP מיועד לשדרג מנועי AI או LLMs משלב הצ'אט לאפשרות של שליטה בכלים חיצוניים על המחשב שלנו. למעשה, הוא מכוון להתחבר בשמנו כמשתמשים, לכלים ותכנים מהעולם הפרטי שלנו, במחשב או בענן ולעשות עליהם פעולות AI מדהימות ומגוונות.

MCP, ראשי התיבות של Model Context Protocol, הוא פרוטוקול שיצרה בנובמבר 2024 חברת אנתרופיק, המפתחת של מנוע השפה המצוין Claude. הפרוטוקול אומץ על ידי חברות רבות, כולל המתחרות הגדולות אנתרופיק, דוגמת openAI, מפתחת ChatGPT.

באמצעות MCP, הצ'אטבוט יכול להיכנס למתכונים שבגוגל דרייב ולשלוף אותם משם, באופן חכם למשימה שמטילים עליו, למשל להכין עוגה. כלומר, פרוטוקול ה-MCP הוא שמאפשר את החיבור של ה-LLM אל המשאב, במקרה הזה המאגר שבגוגל דרייב ובמקרים אחרים המחשב הפרטי או מחשבי הארגון שלנו.

עבור משתמשים מן השורה, השימוש ב-MCP הוא בדרך כלל שקוף לחלוטין. כלומר, הם לא מודעים לקיומו כשהם מפעילים סוכן AI או עוזר אישי, המבצעים דברים עבורם. זה גם לא מעניין את המשתמש שהחיבור לדברים שה-LLM עושה מתבצעים באמצעות הפרוטוקול הזה. מי שיודעים את זה הם המתכנתים שמשתמשים בו כדי לבנות מוצרים חדשים שבהם היכולות שלו נחוצות.

מהצד המסחרי, MCP יכול להאיץ מאוד את קצב פיתוח המוצרים מבוססי ה-LLM. הכוונה היא לא רק לצ'אטים, אלא גם למוצרים רבים אחרים. למשל, מוצרי אבטחה שונים שיכולים להציע התערבות בזמן אמת בגלל פעילות חשודה של משתמשים ושימושים שונים במערכות לוגיסטיות — במערכות כאלה היה אתגר משמעותי בחיבור של LLM שמפעיל או קורא למשאבים, והאתגר הזה נעשה קל יותר כשיש פרוטקול כזה. הנמכת הרף לחיבור בין LLM לבין משאבים שונים פותחת את הדלת למוצרים חדשים שיכולים להיווצר במהירות.

הרעיון הוא בעצם שניתן לגרום ל- AI לא רק לשוחח איתנו ולענות על שאלות או לצ'טט ולייצר טקסטים וקוד, אלא ממש לייצר ולפעול עם תוכנות במחשב, להשתמש בהן ובכך לסייע לנו בביצוע פעולות מורכבות, להחליף אותנו בביצוע של משימות עבודה משעממות ובגדול - לשדרג את התפקוד שלנו מבלי לגזול יותר זמן.

שרת mCP או mCPAI הוא בעצם פרוטוקול הקשר של מודל בינה מלאכותית (model context protocol). אפשר לחשוב על זה כמערכת פלאג-אין אוניברסלית ל-AI שמאפשרת לו לפעול בעולם החיצון, עם גישה לתוכנות, כלים, אתרים, קבצים, מסדי נתונים ועוד.

עם MCP יש לנו כלי שמאפשר פתאום ל-AI לעשות פעולות כמו שליחת מיילים, הודעות לווטסאפ, קידוד בתוכנה שאנחנו רגילים, שליטה בכלי אוטומציה חיצוניים או להעלות פוסט לפייסבוק, ציוץ לטוויטר וכדומה.

עוד אפשרות היא להתחבר לשירותים שישלימו את יכולות התשובות של מודל בינה. זה יכול לעזור, למשל במקרים של שאלות או צרכים שהידע שלו לא מספיק בכדי לקבל מענה או תפוקה מספקת או ממש טובה.

בפשטות, הרעיון הוא שאם יש לנו שרת mCP על המחשב, זה אומר שהבינה המלאכותית שלנו יכולה לבצע משימות מפרכות, יומיומיות או סתם עבודה שחורה במקומנו. לכתוב דו"חות, לתכנן טיול עם Google Maps, לטפל במסרים שקיבלנו, ליצור פלייליסטים ב-Spotif, לשלם חשבונות וכך הלאה.

עם שרתי mCP אתם בעצם נותנים למודל הבינה חיבור לאינטרנט וארגז כלים שלם שמאפשר לו לבצע משימות מורכבות או תובעניות מבחינת זמן. השרתים האלה יכולים לפעול על המחשב שלנו, באופן מקומי, או מול שרתים בענן - אבל עדיין בשליטתנו.

ואגב, מובן שהעניין החדש הזה מגדיל גם את סיכוני האבטחה למוצרים מבוססים LLM. אם עד עתה הסיכון המשמעותי בצ'טבוטים היה להזיות או מידע שגוי, מיס-אינפורמציה, מעתה, כשכלי בינתי מקבל גישה לעשיית דברים בפועל, נפתחים בפניו גם אפשרויות תקיפה חדשות.

דוגמאות? - דמיינו האקרים או מפתחים שיגרמו ל-LLM לבצע פעולות שונות בקבצים מקומיים, או לגשת למאגרי מידע סגורים ולעשות שם פעולות תוקפניות. MCP מספק לתוקפים אפשרויות והזדמנות חדשות ולכן, סביר שדי מהר יצוצו חברות שיציעות הגנה מכל אלה.

מכל מקום, המהפיכה הטכנולוגית הזו מייצרת שרתי mCP חדשים בקצב מטורף וכל יום נכנסים שחקנים חדשים לזירה.


זהו ה-MCP וכך הוא עובד:

https://youtu.be/5ecTQ5e-pSg


הסבר של שימושי MCP בעולם הבינתי:

https://youtu.be/UG5yHP_Zx-8


יצירת MCP למתכנתים:

https://youtu.be/MC2BwMGFRx4


מה ההבדל בין MCP ל-API?

https://youtu.be/qYChSSP8TTA


והסבר מקיף של MCP (עברית):

https://youtu.be/HMYYJZrOpz0?long=yes