V dnešnom svete umelá inteligencia (AI) a veľké jazykové modely (Large Language Models, LLM) zohrávajú čoraz dôležitejšiu úlohu. Jedným z veľkých problémov je, ako umožniť týmto modelom lepšie pochopenie kontextu a spoluprácu s externými systémami, databázami alebo ďalšími zdrojmi dát.

Tu prichádza na scénu Model Context Protocol (MCP), ktorý je protokolom alebo spôsobom komunikácie medzi AI modelmi a vonkajšími zdrojmi kontextu.

Prečo je MCP dôležitý?

• Veľké modely majú limitovanú kapacitu pamäte a nemôžu uchovávať veľké množstvo informácií na dlhý čas.
• Mnohé úlohy vyžadujú prístup k špecifickým alebo aktuálnym dátam mimo samotného modelu (napr. osobné informácie, firemné databázy, webové stránky).
• MCP umožňuje modelu vyžiadať si tento kontext od externých zdrojov, spracovať ho a potom použiť na lepšie odpovede alebo rozhodnutia.

Ako MCP funguje?

1. Model požiada o kontext – Model odošle žiadosť o relevantné informácie podľa potreby úlohy.
2. Systém MCP sprístupní kontext – Vonkajší systém alebo služba poskytne požadované dáta.
3. Model spracuje kontext – AI model použije tieto dáta spolu s vlastnými znalosťami na vyriešenie úlohy.
4. Výsledok sa vráti používateľovi – Model poskytne výslednú odpoveď alebo akciu.

Architektúra MCP

MCP sa skladá z niekoľkých kľúčových komponentov:

• Model – veľký jazykový model (napr. GPT-4), ktorý spracováva vstupy a generuje odpovede.
• Kontextový server – sprostredkuje prístup k externým dátam a poskytuje ich modelu podľa špecifikácií MCP.
• API (rozhranie) – komunikačný kanál, cez ktorý model a kontextový server komunikujú.
• Zdroje dát – databázy, súbory, webové služby, ktoré obsahujú potrebné informácie pre daný kontext.

Výhody použitia MCP

• Modularita – model nemusí všetko vedieť dopredu, môže si kontext kedykoľvek vyžiadať.
• Aktuálnosť dát – prístup k najnovším informáciám mimo modelu.
• Bezpečnosť – citlivé dáta môžu zostať mimo modelu a prístupné iba cez kontrolovaný kontextový server.
• Lepšia škálovateľnosť – ľahšie rozširovať systém o nové zdroje dát bez nutnosti trénovať model nanovo.

Použitie MCP v praxi

• Virtuálni asistenti, ktorí potrebujú pristupovať k osobným kalendárom alebo emailom.
• Chatboty na zákaznícku podporu, ktoré čerpajú z firemných databáz.
• Personalizované odporúčania na základe používateľských dát.
• Automatizácia procesov, kde model kombinuje generovanie textu s konkrétnymi údajmi z podnikového systému.

1. Prečo je Model Context Protocol (MCP) potrebný?

Problém veľkých jazykových modelov (LLM):

• LLM majú pevne danú veľkosť kontextového okna (napr. GPT-4 má limit cca 8 000 až 32 000 tokenov). To znamená, že model môže spracovať len obmedzené množstvo textu naraz.
• Ľudské aplikácie často potrebujú dynamický a bohatý kontext, ktorý sa mení v čase – napríklad najnovšie správy, osobné údaje používateľa, špecifické firemné informácie.
• Ak by sme chceli vložiť všetky tieto informácie do modelu, bolo by to nepraktické alebo nemožné (dátové množstvo aj bezpečnostné riziká).

Tu vstupuje MCP:

• MCP je protokol umožňujúci modelu interagovať so systémom, ktorý mu na vyžiadanie poskytuje špecifický kontext.
• Namiesto toho, aby mal model všetky dáta “v hlave”, môže si ich sám vyžiadať podľa potreby.

2. Ako MCP funguje? Krok za krokom

• Žiadosť modelu: Model deteguje potrebu externého kontextu — napríklad chce vedieť stav objednávky, posledné správy alebo detaily o konkrétnom produkte.
• Poslanie požiadavky: Model cez MCP protokol odošle požiadavku na kontextový server. Táto požiadavka môže obsahovať otázku alebo parametre, ktoré definujú, čo presne model potrebuje.
• Kontextový server: Tento server vie pristupovať k rôznym dátovým zdrojom – databázy, API, dokumenty, webové stránky, alebo aj vlastné firemné systémy.
• Príprava a odoslanie odpovede: Kontextový server spracuje požiadavku, získava požadované dáta a posiela ich späť modelu v štruktúrovanej forme.
• Spracovanie modelom: Model použije získaný kontext na dokončenie svojej úlohy — napríklad na odpoveď na otázku alebo vytvorenie konkrétnej akcie.
• Výstup: Model potom vráti finálnu odpoveď alebo vykoná požadovanú akciu pre používateľa.

3. Architektúra MCP – kľúčové komponenty a ich úlohy

a) Model (napr. GPT-4)

• Je to hlavný AI jazykový model, ktorý spracováva vstupy a generuje výstupy.
• Nevie sám o sebe pristupovať k vonkajším zdrojom, pretože je „uzavretý“ vo svojom kontextovom okne.
• MCP mu umožňuje dynamicky rozšíriť jeho „vedomosti“ o externý kontext.

b) Kontextový server (Context Provider)

• Je sprostredkovateľ, ktorý dokáže pristupovať k rôznym zdrojom dát a databázam.
• Na základe požiadavky modelu pripraví relevantný kontext.
• Môže obsahovať rôzne integrácie – napríklad CRM systémy, dokumentové úložiská, interné API.

c) API rozhranie (komunikácia)

• Slúži na výmenu správ medzi modelom a kontextovým serverom.
• Zabezpečuje, že požiadavky a odpovede majú štruktúrovaný formát (napr. JSON).
• Protokol definuje, aké typy dát sa môžu odosielať a ako sa interpretujú.

d) Zdroje dát

• Reálne úložiská informácií, ku ktorým sa pristupuje.
• Môžu to byť databázy, cloudové služby, interné systémy, web scrappery a iné.
• Systém môže byť rozšíriteľný, čo znamená, že možno ľahko pridať nové zdroje podľa potrieb.

4. Výhody použitia MCP

• Dynamický a aktuálny kontext: Model môže pracovať s najnovšími informáciami bez nutnosti ich uloženia v samotnom modeli.
• Zníženie nárokov na kapacitu modelu: Model nemusí „pamätať“ všetko, čo znižuje jeho nároky na veľkosť a rýchlosť.
• Bezpečnosť a súkromie: Citlivé údaje môžu zostať mimo modelu a prístupné len cez kontrolovaný kanál.
• Modularita a škálovateľnosť: Rôzne systémy môžu byť integrované do kontextového servera bez nutnosti meniť model.
• Lepšia personalizácia: Model môže získať presné údaje o konkrétnom používateľovi, čím sa zvýši kvalita odpovedí.

5. Príklady použitia MCP v praxi

• Virtuálni asistenti: Napríklad digitálny asistent, ktorý pristupuje k tvojmu kalendáru, emailom alebo poznámkam, aby ti mohol dať presnejšie rady.
• Chatboty zákazníckej podpory: Chatbot môže vyhľadávať v databáze objednávok, faktúr či technickej podpory, aby poskytol relevantnú odpoveď.
• Firemné aplikácie: Model môže využívať špecifické dáta firmy na generovanie správ, analýz alebo odporúčaní.
• Personalizované marketingové nástroje: Prístup k používateľským preferenciám umožní presnejšie cielenie reklám a ponúk.
• Automatizácia procesov: Model môže kombinovať svoje generovanie textu s dátami z podnikového ERP alebo CRM systému a vykonávať komplexné workflow.

6. Záver – prečo MCP mení spôsob práce s AI

MCP predstavuje most medzi „uzavretým“ AI modelom a rozmanitými zdrojmi informácií mimo neho. Vďaka MCP môžu byť AI systémy flexibilnejšie, bezpečnejšie a presnejšie, čo otvára dvere novým možnostiam v oblasti personalizácie, automatizácie a inteligentného spracovania dát.