AI安全性および研究企業Anthropicは、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。これは、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的としています。
MCPは、AIシステムをデータソースにリンクするための普遍的でオープンな標準を提供し、以前は断片的な統合システムであったものを簡素化します。この統一プロトコルは、AIシステムが重要なデータにアクセスするためのより信頼性が高く効率的な方法を提供します。
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駆動アプリケーションの間に安全で双方向の接続を確立できます。アーキテクチャはシンプルです：開発者はMCPサーバーを介して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の仕様、ソフトウェア開発キット（SDK）、ClaudeデスクトップアプリケーションのローカルMCPサーバーのサポート、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サーバーの実装を迅速に構築するのに優れており、組織や個人が自分の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。開発者が始めるのを支援するために、AnthropicはGoogle Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres、Puppeteerなどの人気のエンタープライズシステム用の事前構築されたMCPサーバーを提供しています。
MCPを使用することで、開発者は各データソースのため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システムは異なるツールやデータセットを通じてコンテキストを保持できるようになり、現在の断片的なアプローチを置き換えるより持続可能なアーキテクチャに向かっています。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）の紹介
Anthropicで取り組んできたオープンスタンダードで、LLMアプリケーションのコア課題を解決します - データに接続すること。
すべてのデータソースに対してカスタム統合を構築する必要はありません。MCPはそれらすべてを接続するための1つのプロトコルを提供します：pic.twitter.com/kYsivQyPDq
— Alex Albert (@alexalbert__) 2024年11月25日
MCPを始めるにはどうすればよいですか？
開発者は今、MCPコネクタの構築とテストを開始できます。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する能力を持ち、Claudeが内部システムやデータセットに接続できるようになります。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します。
始めるために、ユーザーはClaudeデスクトップアプリケーションを通じて事前構築されたMCPサーバーをインストールし、最初のMCPサーバーをセットアップするためのクイックスタートガイドに従い、コネクタや実装を含むオープンソースリポジトリに貢献することが奨励されています。
Anthropicは、元OpenAIのメンバーによって設立されたAIスタートアップで、一般的なAIシステムや大規模言語モデル（LLM）の開発に焦点を当てています。過去1年間の多大な投資支援により、同社はAI製品の開発とローンチを資金提供することができました。最近、AnthropicはアップグレードされたClaude 3.5 Sonnetを紹介し、Claude 3.5 Haikuという新しいモデルを発表し、コンピュータ使用のための新しいベータ機能を展開しました。
AnthropicがAIモデルによって生成される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したという投稿は、Metaverse Postで最初に公開されました。