Почему хаос интеграции данных в LLM-приложениях мешает масштабированию AI-агентов? Model Context Protocol от Anthropic решает три критические проблемы: стандартизацию взаимодействия моделей с окружением, четкое разделение управления компонентами и упрощение интеграции источников данных.Узнайте, как MCP позволяет разным командам работать над единой системой, не мешая друг другу, и почему это важно для будущего агентных AI-систем. Читать далее
Model Context Protocol (MCP) — это унифицированный протокол взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. Spring AI предоставляет очень простой декларативный подход для добавления любых инструментов в контекст LLM с помощью MCP. Мы рассмотрим несколько простых примеров по созданию MCP-клиента и MCP-сервера. Читать далее
Скорее всего, за последние месяцы вы уже сталкивались с аббревиатурой MCP (Model Context Protocol). Что это такое — просто очередной API или действительно что‑то стоящее внимания? В этом материале мы разберёмся, что такое MCP, почему благодаря нему LLM становятся мощнее,…
Model Context Protocol — это новый протокол от Anthropic, созданный для общения между AI интерфейсом и реальным сервером. Позволяет AI понимать и управлять сервисами аля Google Drive, PostgreSQL, Todoist и многими другими без ручного программирования и затрат на интеграциюКак TCP/IP, USB и REST — MCP создаёт единый…