Anthropic が AI モデルによって生成された応答を改善するためのモデル コンテキスト プロトコルを導入
簡単に言えば Anthropic はモデル コンテキスト プロトコルをオープンソース化し、Claude がローカル コンピューター上の任意のリソースに接続し、任意の API またはクラウド サーバーと対話できるようにしました。
AIの安全性と研究会社 人間原理 高度なモデルによって生成される応答の関連性と品質を向上させることを目指して、AIアシスタントをデータが保存されているシステムに接続するために設計された新しい標準であるモデルコンテキストプロトコル(MCP)のオープンソース化を発表しました。
MCP は、AI システムをデータ ソースにリンクするためのユニバーサルなオープン スタンダードを提供し、これまで断片化されていた統合システムを簡素化します。この統合プロトコルにより、AI システムに重要なデータへのアクセスを許可するための、より信頼性が高く合理化された方法が提供されます。
このオープン スタンダードにより、開発者はデータ ソースと AI 搭載アプリケーションの間で安全な双方向接続を確立できます。アーキテクチャは単純で、開発者は MCP サーバー経由でデータを公開するか、これらのサーバーに接続する AI アプリケーション (MCP クライアント) を作成できます。リリースに合わせて、Anthropic はモデル コンテキスト プロトコル仕様、ソフトウェア開発キット (SDK)、Claude Desktop アプリケーションでのローカル MCP サーバーのサポート、および MCP サーバーのオープン ソース リポジトリを導入しました。
Claude 3.5 Sonnet は、MCP サーバー実装を迅速に構築することに優れており、組織と個人の両方が主要なデータセットをさまざまな AI ツールに接続できるようにします。開発者の作業開始を支援するために、Anthropic は、Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteer などの一般的なエンタープライズ システム用に構築済みの MCP サーバーを提供しています。
MCP を使用すると、開発者はデータ ソースごとに個別のコネクタを維持する必要がなくなります。エコシステムが進化するにつれて、AI システムはさまざまなツールやデータセット間でコンテキストを保持できるようになり、現在の断片化されたアプローチに代わる、より持続可能なアーキテクチャへと移行します。
MCP を使い始めるにはどうすればいいですか?
開発者は、MCP コネクタの構築とテストを開始できるようになりました。現在の Claude for Work ユーザーは、MCP サーバーをローカルでテストして、Claude を社内システムやデータセットに接続することができます。近い将来、Anthropic は、より広範な Claude for Work 組織にサービスを提供するために設計されたリモート プロダクション MCP サーバーの展開をサポートする開発者ツールキットをリリースする予定です。
開始するには、ユーザーは Claude Desktop アプリケーションを通じて事前に構築された MCP サーバーをインストールし、クイックスタート ガイドに従って最初の MCP サーバーをセットアップし、コネクタと実装を含むオープン ソース リポジトリに貢献することをお勧めします。
人間原理 の元メンバーによって設立されたAIスタートアップ OpenAIは、汎用AIシステムと大規模言語モデル(LLM)の開発に重点を置いています。過去1年間の多額の投資支援により、同社はAI製品の開発と発売に資金を投入することができました。最近、Anthropic 導入 同社は、アップグレードされた Claude 3.5 Sonnet を発表し、Claude 3.5 Haiku という新しいモデルを発売し、コンピューター使用のための新しいベータ機能を展開しました。
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