Letting AI Interface with your App with MCP — Kent C Dodds (Рубрика AI)

Посмотрел интересное выступление с World's Fair AI конференции от Kent C. Dodds, веб-разработчика, преподавателя и предпринимателя из Юты. Он является создателем нескольких образовательных платформ: EpicWeb.dev, EpicAI.pro, EpicReact.dev и TestingJavaScript.com. Он активно участвует в сообществе разработчиков как автор сотен популярных npm-пакетов с открытым исходным кодом, инструктор на платформах egghead.io и Frontend Masters, Microsoft MVP и спикер на многочисленных конференциях. Ранее работал в крупных компаниях, включая PayPal, где представлял компанию в комитете TC-39, ответственном за стандартизацию JavaScript.

Ниже представлены ключевые идеи выступления 1. Эволюция пользовательского взаимодействия Kent начинает с тезиса о том, что мы входим в новую эру пользовательского взаимодействия, где каждый получит своего собственного "Джарвиса" — AI-помощника, способного выполнять реальные задачи. Он демонстрирует отрывок из фильма "Железный человек", где Тони Старк взаимодействует с Джарвисом, анализируя возможности этого AI-помощника: компиляция баз данных, генерация пользовательского интерфейса, доступ к публичным записям, анализ данных и создание планов действий.

2. Три фазы развития AI-помощников Kent выделяет три этапа эволюции AI-технологий: - Фаза 1 - она началась примерно 3 года назад с появления ChatGPT с возможностью отвечать на вопросы, но требующее ручного ввода контекста и копирования результатов. - Фаза 2 - потом хост-приложения начали предоставлять AI доступ к дополнительному контексту через интеграции (поисковые системы, календари, Slack и т.д.), но эти интеграции оставались ограниченными возможностями разработчиков крупных компаний.

• Фаза 3 - эта фаза началась с появления Model Context Protocol (MCP), стандартного протокола, который позволяет AI-помощникам взаимодействовать с любыми системами и сервисами.

3. Model Context Protocol MCP - это открытый стандарт, разработанный компанией Anthropic в ноябре 2024 года. Протокол решает фундаментальную проблему интеграций: вместо необходимости создавать отдельные коннекторы для каждой комбинации AI-приложения и источника данных, MCP предоставляет универсальный интерфейс. Архитектура MCP включает три компонента:

4. Демка ассистента Kent демонстрирует работу MCP на примере создания записи в журнале в Claude Desktop с использованием трех MCP-серверов:

• Locationator — для определения текущего местоположения
• Сервер погоды — для получения актуальных погодных условий
• EpicMe — для аутентификации и работы с журналом Демонстрация показывает, как AI может динамически использовать различные сервисы, аутентифицироваться через OAuth 2.1, создавать и управлять данными, а также форматировать ответы в удобном для пользователя виде.

Если суммаризировать, то Кент считает, что MCP представляет собой фундаментальный сдвиг в взаимодействии пользователей с технологиями. Пользователи больше не будут ограничены браузерным интерфейсом и сложными поисковыми запросами — они смогут естественным образом формулировать задачи, а AI будет не только понимать намерения, но и выполнять конкретные действия. Эта трансформация означает переход от парадигмы "поиска информации" к парадигме "выполнения задач". Вместо того чтобы учить пользователей формулировать правильные поисковые запросы, технология адаптируется к естественному способу человеческого общения. По мнению автора, мы находимся всего в одном качественном пользовательском интерфейсе от реализации мечты о персональном Джарвисе для каждого пользователя.

#AI #Software #Architecture #Metrics #Engineering #ML #Agents