Hatékonyabb AI-eszközkapcsolatok a Model Context Protocol (MCP) kódvégrehajtással
Az AI-ügynökök és külső rendszerek integrációja mindig is kihívást jelentett a fejlesztők számára. A Model Context Protocol (MCP) egy nyílt szabvány, amely forradalmasítja ezt a területet azáltal, hogy egységes protokollt kínál az AI-ügynökök és különféle eszközök, adatbázisok összekapcsolására. 2024 novemberi indulása óta a MCP gyors terjedésnek indult: több ezer MCP szerver, támogatás a legnépszerűbb programozási nyelvekhez és széles körű iparági elfogadottság jellemzi. Ugyanakkor a csatlakoztatott eszközök számának növekedésével új kihívások is felmerültek, amelyekre a kódvégrehajtás bevezetése jelenthet hatékony megoldást.
A MCP és a jelenlegi kihívások
A hagyományos MCP-alapú integrációk során az AI-ügynökök előre betöltik az összes eszköz definícióját, amelyeket használhatnak. Ez a megközelítés azonban gyorsan megnöveli a modell által feldolgozandó adatmennyiséget, azaz a tokenek számát, ami lassítja a válaszadást és jelentősen növeli a költségeket. Például, ha egy ügynök több ezer eszközhöz kapcsolódik, akár több százezer token feldolgozására is szükség lehet a kérés feldolgozása előtt.
Emellett a köztes eredmények, azaz az egyes eszközhívásokból visszakapott adatok is tovább növelik a tokenfelhasználást. Egy tipikus példa erre, amikor az AI-ügynök egy Google Drive dokumentumot kér le, majd annak teljes tartalmát beilleszti egy Salesforce rekordba. Ilyenkor a hosszú szöveg kétszer kerül be a modell kontextusába, ami akár tízezres nagyságrendű extra tokenfelhasználással járhat.
Kódvégrehajtás: az MCP hatékonyságának kulcsa
A kódvégrehajtás lehetőségeinek kihasználásával az AI-ügynökök nem közvetlenül hívják meg az MCP eszközöket, hanem azokhoz egy programozási felületet (API-t) használnak. Ez azt jelenti, hogy az ügynökök csak az adott feladathoz szükséges eszközdefiníciókat töltik be, a nagy adatfeldolgozást pedig már a kódvégrehajtó környezetben végzik el, mielőtt az eredmény visszakerülne a modellhez.
Ez a megközelítés jelentősen csökkenti a tokenfelhasználást: egy példa szerint a teljes tokenmennyiség akár 98,7%-kal is csökkenhet, a 150 000 token helyett mindössze 2 000 tokenre van szükség. Ez nemcsak költséget takarít meg, de gyorsabb válaszidőt és hatékonyabb feldolgozást is eredményez.
Gyakorlati megoldások és előnyök
Az egyik megvalósítási mód, hogy az MCP szervereket fájlrendszerként kezeljük, ahol minden eszköz egy-egy fájl. Például a Google Drive „getDocument” funkciója külön TypeScript fájlban van definiálva, amely egy adott interfészen keresztül hívható meg. Az AI-ügynök így csak az adott feladathoz szükséges eszközöket tölti be, és a nagy méretű adatokat – például egy több ezer soros táblázatot – már kódon belül szűri vagy dolgozza fel, mielőtt az eredményt a modellhez továbbítaná.
Ez a módszer lehetővé teszi a hatékonyabb vezérlés megvalósítását is, például ciklusok, feltételek és hibakezelés kód alapú megoldását, ami gyorsabb és megbízhatóbb működést biztosít az AI-ügynökök számára. Emellett a kódvégrehajtás segíti az adatvédelem javítását is: az érzékeny információk nem kerülnek közvetlenül a modell kontextusába, hanem csak a végrehajtó környezeten belül kezelődnek, csökkentve az adatbiztonsági kockázatokat.
Állapotmegőrzés és újrafelhasználható képességek
A kódvégrehajtási környezet lehetőséget ad az állapot megőrzésére is. Az AI-ügynökök képesek például köztes eredményeket fájlokba menteni, így akár megszakítás után is folytathatják a munkát a korábbi állapotból. Emellett az újrafelhasználható „képességek” (Skills) fejlesztése is könnyebbé válik, amelyek előre elkészített, strukturált funkciókként szolgálnak a feladatok gyorsabb és hatékonyabb végrehajtásához.
Összegzés
A Model Context Protocol alapvető eszköz az AI-ügynökök és külső rendszerek összekapcsolásában, azonban a növekvő eszközök és adatmennyiség kezelése jelentős hatékonysági problémákat okozhat. A kódvégrehajtás bevezetése lehetővé teszi, hogy az AI-ügynökök csak a szükséges eszközöket töltsék be, az adatok feldolgozását pedig hatékonyabban és biztonságosabban végezzék el. Ez a megközelítés nemcsak költség- és időmegtakarítást eredményez, hanem új lehetőségeket is nyit az állapotkezelés, adatvédelem és összetett üzleti logika megvalósítása terén.
A fejlesztőket arra ösztönzik, hogy saját tapasztalataikat és megoldásaikat osszák meg a MCP közösséggel, ezzel hozzájárulva a protokoll további fejlődéséhez és elterjedéséhez.
