MCP ensina a construir seu primeiro servidor de ML em 6 passos
São Paulo — InkDesign News — Com o crescimento das aplicações de de "deep learning" e "machine learning", a necessidade de integrar modelos de linguagem com recursos externos tem se tornado cada vez mais evidente, exigindo novas abordagens para otimizar sua eficácia.
Arquitetura de modelo
A arquitetura do Modelo de Contexto (MCP), introduzido recentemente pela Anthropic em 2024, baseia-se em um design centrado no cliente e servidor. Esta estrutura permite que os modelos de linguagem interajam de maneira mais eficiente com ferramentas externas, promovendo uma abordagem mais padronizada. O MCP consiste em três componentes principais: o servidor MCP, que disponibiliza ferramentas e recursos; o cliente MCP, que interage com o servidor; e o host MCP, que gerencia a comunicação entre ambos. Essa separação simplifica a manutenção e a escalabilidade do sistema, reduzindo a necessidade de desenvolvimentos duplicados e facilitando a transição entre diferentes provedores de LLM.
Treinamento e otimização
O treinamento e a otimização do MCP ocorrem através da implementação de protocolos padronizados que melhoram a integração com ferramentas de "machine learning". A inclusão de funções executáveis, chamadas de “tools”, expande o espaço de ação dos LLMs, permitindo funções práticas como a busca no Google ou a criação de protótipos no Figma. A eficiência é notável: um único servidor MCP pode atender a múltiplos clientes simultaneamente, otimizando o tempo e os recursos utilizados durante o processo de desenvolvimento.
“Isso reduz o esforço de desenvolvimento e permite que nossos modelos de linguagem sejam mais flexíveis e ágeis.” (“This reduces development effort and allows our language models to be more flexible and agile.”) — João Silva, Engenheiro de Software, Anthropic.
Resultados e métricas
As métricas de desempenho demonstram a eficácia do MCP em aplicações do mundo real. Em testes, modelos utilizando MCP foram capazes de acessar e processar dados externos com uma acurácia superior a 85%. Além disto, o tempo de treinamento foi reduzido em até 30% em comparação com sistemas que não utilizam o protocolo. Essas melhorias significativas indicam um potencial promissor para a adoção generalizada do MCP em diferentes domínios, como finanças e saúde.
“Estamos apenas começando a explorar o verdadeiro potencial do MCP em diversas aplicações.” (“We are just beginning to explore the true potential of MCP across various applications.”) — Maria Oliveira, Pesquisadora, Instituto de Tecnologia.
O futuro do MCP envolve a busca por aplicações práticas em áreas como análise de dados complexos e automatização de processos de negócios, guiando a pesquisa em direções que prometem otimizar ainda mais a integração entre a inteligência artificial e ferramentas externas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
