Valul inteligenței artificiale (IA) remodelează diverse industrii cu o forță fără precedent, integrarea sa profundă și aplicarea pe scară largă devenind o tendință ireversibilă. Atât Web2, cât și Web3 au așteptări ridicate de la MCP. Totuși, AI a evoluat de la "omniscient" într-o simplă fereastră de dialog la "omnipotentă" care poate gestiona diverse probleme, ceea ce necesită îmbunătățirea capabilităților modelului și o planificare mai puternică, dar, mai important, este necesar să se învețe AI cum să folosească stabil instrumentele la care are acces. Totuși, atunci când modelele de IA, în special modelele mari de limbaj (LLM-uri), încearcă să interacționeze cu lumea exterioară — surse vaste de date, seturi diverse de instrumente și sisteme complexe — apare o provocare fundamentală: cum să se stabilească o punte de comunicare standardizată, sigură și de încredere? Lipsa unor standarde unificate nu doar că duce la o eficiență scăzută a dezvoltării, ci prezintă și riscuri semnificative în ceea ce privește confidențialitatea datelor, securitatea operațională și verificabilitatea rezultatelor. În acest context a luat naștere Protocolul Model de Context (MCP) propus de Anthropic. Nu este nevoie să se dezvolte o legătură separată între model și furnizorul extern de servicii. Prin interfața unificată a industriei, modelele și furnizorii de servicii trebuie doar să accepte standardul protocolului, astfel încât aplicațiile din diferite ecosisteme și modele cu arhitecturi diferite să poată fi conectate direct, iar informația și inteligența să circule liber, fără restricții. Aceasta conturează un nou model pentru interoperabilitatea AI. Deși plugin-urile au creat un ecosistem relativ liber de unelte pentru noi, ele rămân încă un instrument închis în cadrul sistemului OpenAI, cu praguri ridicate de recenzie, iar stilul de documentare al plugin-ului nu este uniform, așa că va exista în continuare instabilitate la utilizare. În acest scop, Anthropic a deschis în sursă protocolul MCP în noiembrie 2024, oferind o interfață unificată cu lumea reală externă pentru modele de limbaj mari de la diferiți producători și structuri din industrie, astfel încât toate aplicațiile să aibă oportunitatea de a deveni parte a unui sistem inteligent mai larg. MCP standardizează interacțiunea dintre modele și unelte, folosind o arhitectură client-server. Serverul MCP expune un set de interfețe pentru unelte și oferă o descriere unificată pe care clienții MCP o pot interoga și apela uneltele disponibile la rulare. Avantajul său este că simplifică considerabil costul integrării între modele și unelte și, teoretic, este nevoie de o singură adaptare a protocolului MCP pentru a folosi orice instrument compatibil. Cel mai mare avantaj al MCP este că reduce semnificativ volumul de muncă al conexiunilor de sistem: în trecut, dacă serviciile M se conectau la N surse de date, trebuiau dezvoltate un total de interfețe M×N, dar prin protocolul MCP, erau necesare doar conexiuni M+N pentru a construi un serviciu complet și stabil. De aceea ecosistemul MCP este recunoscut și accesibil rapid la un număr mare de servicii.