Anthropic推出了一个创新的开源工具，帮助人工智能系统从各种来源获取数据。新模型公司文本协议（MCP）允许人工智能助手连接直接连接数据，提高效率和性能。

　　传统上，开发人员必须为他们希望AI模型使用的每个数据集创建自定义代码。然而，MCP通过提供通用co简化了这一过程跨所有数据源的连接。这意味着开发人员可以将该工具集成到Nce和访问数据的任何地方得益于共享资源、工具和PROM的标准协议分。

　　OpenAI最近为ChatGPT推出了“与应用一起工作”（Work with Apps）功能，而Anthropic的MCP适用于更广泛的人工智能系统和数据集，提供了更大的灵活性。

　　MCP已经被Replit、Codeium和Sourcegraph等公司用于构建人工智能代理来完成用户任务。这一工具有望使不断发展的人工智能行业受益，特别是当我们转向更多自主执行复杂任务的人工智能时。

　　Anthropic的克劳德关系负责人亚历克斯·阿尔伯特解释说，MCP消除了对单独co的需要每个数据源的连接器。开发人员现在可以使用标准化协议，随着生态系统的发展和成熟，将来可以实现更可持续的集成。

　　Model公司的成立Anthropic的文本协议（MCP）为开发者和人工智能行业带来了几个关键的好处：

　　简化数据访问：开发人员不知道我们需要为每个数据源创建自定义代码。MCP允许AI系统轻松地控制使用单一的标准化工具连接到任何数据集，节省时间并降低复杂性。

　　提高效率:使用通用co通过连接所有数据源，人工智能系统可以更快地检索和使用数据，使其更有效地执行任务。

　　提高灵活性：MCP适用于各种人工智能系统和数据集，不像以前的工具只适用于特定的平台或系统。这为开发人员在构建AI应用程序时提供了更多的自由和选择。

　　支持AI增长：MCP旨在通过允许开发人员创建更复杂的AI代理来帮助不断增长的AI行业。这些智能体可以自主完成任务，增加了它们在各个行业中的实用性。

　　持续集成:开发人员现在可以依赖标准化的协议，而不是维护单独的代码每个数据源的连接器。这使得随着行业的发展，扩展和维护人工智能系统变得更加容易，从而确保未来更可持续的增长。

　　简而言之，MCP可以帮助开发人员节省时间，提高AI性能，并轻松实现

　　将人工智能与更广泛的数据源连接起来，同时支持更强大的人工智能系统的未来发展。

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