São Paulo — InkDesign News — O avanço do machine learning continua a transformar a interação com inteligência artificial, prometendo modelos mais eficientes e adaptáveis com novas soluções como o Model Context Protocol (MCP).
Arquitetura de modelo
O MCP, desenvolvido inicialmente em 2024 pela Anthropic e posteriormente Open-Sourced, visa simplificar o processo de integração entre diferentes APIs de LLMs. Antes do MCP, se um desenvolvedor criasse um conector para a OpenAI, precisaria realizar outra integração para usar com a Mistral e assim por diante.
“Um desenvolvedor criava um conector para a OpenAI, então teria que realizar outra integração se quisesse plugá-lo na Mistral.”
(“If a developer created a connector for OpenAI, then they would have to perform another integration if they wanted to plug it in for Mistral.”)— Autor, Desenvolvedor
Treinamento e otimização
No exemplo da criação de um servidor MCP, utiliza-se a biblioteca FastMCP em Python. O código permitiria a interação simples com o usuário, retornando mensagens personalizadas. A velocidade de desenvolvimento é uma das principais vantagens aqui, com o comando de implementação funcionando em minutos.
“Criamos um servidor MCP que tem apenas uma ferramenta, cujo objetivo é cumprimentar o usuário.”
(“We are going to build a very simple MCP server that will have only one tool, whose goal will be to greet the user.”)— Autor, Desenvolvedor
Resultados e métricas
A integração do MCP com provedores de LLM mostra grande potencial, especialmente com a Mistral. A facilidade de conectar servidores MCP e utilizar suas funcionalidades em conversas oferece uma estrutura robusta para o desenvolvimento de soluções de deep learning.
“MCP servidores podem utilizar a funcionalidade de bibliotecas e documentos, permitindo que ferramentas aceitem como entrada não apenas prompts de texto, mas também arquivos.
(MCP servers can utilize the functionality of Libraries and Documents, allowing tools to take as input not only text prompts but also uploaded files.)”
(cite>— Autor, Pesquisador
As aplicações práticas desse protocolo podem variar desde assistentes pessoais mais eficientes até a capacidade de resolver problemas complexos em áreas como saúde e finanças. Os próximos passos envolvem a exploração de funcionalidades avançadas e a busca pela melhoria da acurácia e eficiência na execução de tarefas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
