VN

MCP so với gRPC: Cách các đại lý AI và LLM kết nối với công cụ và dữ liệu.

#Công cụ AI
2025-10-28 12:3712 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung
Đặt câu hỏi

Video này thảo luận về những thách thức mà các tác nhân AI được trang bị bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) phải đối mặt khi kết nối với các dịch vụ bên ngoài như đặt chuyến bay, kiểm tra hàng tồn kho và cơ sở dữ liệu. Nó giới thiệu hai giao thức: Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), được tạo ra để các tác nhân AI truy cập vào các công cụ và dữ liệu, và gRPC, một khung làm việc phổ biến để kết nối các dịch vụ vi mô, nổi bật về hiệu suất nhưng không được thiết kế với AI trong tâm trí. Video nổi bật các tính năng bản địa AI của MCP, chẳng hạn như khám phá runtime và khả năng cho các LLM lấy dữ liệu bên ngoài một cách động, so sánh với khả năng tuần tự nhị phân và truyền dữ liệu của gRPC. Trong khi MCP cho phép khám phá và sử dụng các công cụ một cách trực quan, gRPC cung cấp tốc độ nhưng đòi hỏi các lớp bổ sung cho việc dịch AI. Cuối cùng, video gợi ý rằng khi các hệ thống AI phát triển, MCP sẽ đóng vai trò như một giao diện khám phá, trong khi gRPC sẽ được sử dụng để xử lý các yêu cầu có lưu lượng cao.

Thông tin quan trọng

  • Các đại lý AI được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) gặp phải thách thức trong việc giao tiếp với các dịch vụ bên ngoài để thực hiện các nhiệm vụ như đặt chuyến bay hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu.
  • MCP (Mô hình Ngữ cảnh Giao thức), được giới thiệu bởi Anthropic vào cuối năm 2024, được thiết kế đặc biệt cho các tác nhân AI để kết nối các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) với các công cụ và dữ liệu.
  • gRPC (Google Remote Procedure Call) là một framework RPC nổi tiếng để kết nối các microservices nhưng không được thiết kế ban đầu cho các ứng dụng AI.
  • Cả hai giao thức đều giải quyết những thách thức liên quan đến giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), mà không thể lưu trữ tất cả thông tin cần thiết cùng một lúc.
  • MCP cho phép các LLM truy vấn các hệ thống bên ngoài một cách động thay vì cố gắng đưa tất cả dữ liệu vào một cửa sổ ngữ cảnh.
  • MCP bao gồm các thực thể như công cụ, tài nguyên và các gợi ý với mô tả ngôn ngữ tự nhiên để dễ dàng hiểu bởi LLMs.
  • Trong MCP, khả năng khám phá được tích hợp vào giao thức, cho phép các tác nhân AI nhanh chóng hiểu rõ các khả năng có sẵn.
  • gRPC cung cấp các tính năng như tuần tự hóa nhị phân hiệu quả, truyền phát hai chiều và hiệu suất nhanh hơn, nhưng cung cấp thông tin cấu trúc thay vì ngữ cảnh ngữ nghĩa cần thiết cho LLMs.
  • Một lớp bộ chuyển đổi thường cần thiết trong các triển khai gRPC để chuyển đổi các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành các cuộc gọi RPC cụ thể cho các tác nhân AI.
  • MCP sử dụng JSON-RPC 2.0 để giao tiếp, điều này dễ đọc cho con người, trong khi gRPC sử dụng protocol buffers cho giao tiếp nhị phân, dẫn đến việc phân tích tin nhắn nhanh hơn.
  • MCP là lựa chọn tốt nhất cho việc khám phá AI, trong khi gRPC nổi bật về tốc độ và hiệu suất cho các tác vụ có khối lượng lớn.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Các đại lý AI và các giao thức giao tiếp

Các tác nhân AI, được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), cần có giao tiếp hiệu quả với các dịch vụ bên ngoài cho các nhiệm vụ như đặt vé máy bay và kiểm tra hàng tồn kho. Cuộc thảo luận tập trung vào hai giao thức - Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) và Gọi Thủ tục Từ xa của Google (gRPC) - và vai trò của chúng trong việc cải thiện khả năng AI tác động.

Mô hình Giao thức Ngữ cảnh (MCP)

Được giới thiệu bởi Anthropic, MCP được thiết kế cho các tác nhân AI giúp kết nối giữa các LLM và các công cụ cũng như dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp các phần tử cơ bản như công cụ, tài nguyên và gợi ý, cho phép truy vấn động và phát hiện khả năng trong thời gian thực.

gRPC (Cuộc gọi thủ tục từ xa của Google)

gRPC là một khuôn khổ RPC nhanh chóng và đáng tin cậy, tổ chức giao tiếp giữa các microservices. Nó sử dụng các bộ đệm giao thức để tuần tự hóa nhị phân hiệu quả và truyền trực tiếp theo thời gian thực. Tuy nhiên, nó thiếu ngữ cảnh ngữ nghĩa cần thiết cho LLMs, điều này thường yêu cầu một lớp dịch AI bổ sung.

Hạn chế của cửa sổ ngữ cảnh trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) gặp phải những hạn chế do cửa sổ ngữ cảnh của chúng, điều này hạn chế lượng thông tin mà chúng có thể ghi nhớ. MCP cho phép những mô hình này truy vấn các hệ thống bên ngoài để lấy dữ liệu trong thời gian thực, vượt qua những ràng buộc của các tập dữ liệu lớn hoặc cơ sở dữ liệu.

Khả năng thích ứng của các tác nhân AI

MCP thúc đẩy khả năng thích ứng trong các tác nhân AI, cho phép chúng tận dụng các công cụ và khả năng mới mà không cần phải đào tạo lại. Sự linh hoạt này khác biệt với gRPC, thường yêu cầu kiến thức cụ thể về các chi tiết dịch vụ.

Luồng giao tiếp trong MCP và gRPC

Quá trình giao tiếp cho MCP và gRPC khác nhau một cách cơ bản. MCP sử dụng JSON-RPC cho các kết nối, cho phép tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, trong khi gRPC sử dụng HTTP/2 với các giao thức buffers, cung cấp khả năng giao tiếp nhị phân nhanh hơn nhưng yêu cầu một bộ chuyển đổi cho các ý định thân thiện với AI.

Cơ chế Khám Phá

MCP tích hợp việc khám phá vào giao thức của nó, cho phép các tác nhân AI truy cập các công cụ và tài nguyên có sẵn một cách linh hoạt. Ngược lại, gRPC chỉ cung cấp thông tin cấu trúc, cần có một lớp bộ chuyển đổi để có thể hiểu và sử dụng rộng rãi hơn.

So sánh Hiệu suất và Hiệu quả

MCP được thiết kế cho AI, cung cấp sự rõ ràng ngữ nghĩa, trong khi gRPC vượt trội về tốc độ và khả năng mở rộng. Sự lựa chọn giữa hai giao thức này sẽ phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng khi các tác nhân AI phát triển từ các chatbot đơn giản thành các hệ thống sản xuất mạnh mẽ.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

MCP là gì?

MCP, hay Giao thức Ngữ cảnh Mô hình, là một giao thức được phát triển đặc biệt bởi Anthropic vào cuối năm 2024 để các tác nhân AI kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các công cụ và dữ liệu.

gRPC và MCP khác nhau như thế nào?

gRPC là một khuôn khổ gọi thủ tục từ xa mang lại tốc độ và độ tin cậy nhưng không được thiết kế với sự chú ý đến AI. Nó cần một lớp dịch thuật AI bổ sung, trong khi MCP được xây dựng đặc biệt cho AI, cung cấp ngữ cảnh ngữ nghĩa và khả năng phát hiện trong thời gian chạy.

Các hạn chế của LLMs là gì?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) về cơ bản bị giới hạn bởi cửa sổ ngữ cảnh và dữ liệu đào tạo mà chúng đã được tiếp xúc. Chúng không thể giữ toàn bộ cơ sở dữ liệu khách hàng hoặc các luồng dữ liệu thời gian thực trực tiếp trong ngữ cảnh của mình.

Các tác nhân AI vượt qua các giới hạn của LLM như thế nào?

Các tác nhân AI có thể truy vấn hệ thống bên ngoài theo yêu cầu để lấy thông tin cụ thể, nâng cao khả năng của chúng mà không làm quá tải cửa sổ ngữ cảnh của mình.

Các thành phần chính của giao thức MCP là gì?

MCP cung cấp ba nguyên tắc chính: công cụ (các chức năng như 'lấy thời tiết'), tài nguyên (dữ liệu như lược đồ cơ sở dữ liệu), và gợi ý (mẫu tương tác), tất cả đều có mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên dành cho LLMs.

Lưu đồ truyền thông trong MCP trông như thế nào?

Trong MCP, quy trình bắt đầu với một ứng dụng máy chủ kết nối với một khách hàng MCP, sau đó tương tác với một máy chủ MCP kết nối với các dịch vụ bên ngoài, với kết quả được trả về qua cùng một đường đi.

gRPC xử lý các yêu cầu như thế nào?

gRPC sử dụng HTTP/2 để giao tiếp, cho phép phát streaming hai chiều và đa dạng hóa, điều này cho phép nhiều yêu cầu được xử lý đồng thời.

Cơ chế phát hiện trong MCP là gì?

MCP có khả năng phát hiện tích hợp, cho phép khách hàng kết nối với máy chủ MCP và ngay lập tức gọi các lệnh như tool/list hoặc resources/list để hiểu các khả năng có sẵn theo cách ngữ nghĩa.

Tại sao các nhà phát triển cần một lớp dịch thuật AI cho gRPC?

Các nhà phát triển cần một lớp dịch thuật AI vì gRPC cung cấp thông tin cấu trúc thông qua định nghĩa protobuf hơn là ngữ cảnh ngữ nghĩa, điều này yêu cầu một bước bổ sung để chuyển đổi ý định ngôn ngữ tự nhiên thành các cuộc gọi RPC cụ thể.

Hiệu quả của MCP và gRPC so với nhau như thế nào?

MCP sử dụng JSON-RPC 2.0 với các thông điệp dựa trên văn bản, điều này giúp dễ đọc hơn nhưng thường dài dòng hơn. Ngược lại, gRPC sử dụng các bộ đệm giao thức nhị phân, nhanh hơn và nhỏ hơn nhưng ít dễ đọc hơn cho con người.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: