คุณเคยรู้สึกหรือไม่ว่าโมเดล AI ของคุณฉลาดแต่ขี้ลืม?
มัน:
- ตอบคำถาม
- เขียนโค้ด
- สรุปข้อมูล…แต่พลาดภาพรวมอย่างสิ้นเชิง
ไม่มีความทรงจำเกี่ยวกับการสนทนาในอดีต ไม่ทราบเป้าหมายของโครงการ และไม่มีความสามารถในการปฏิบัติตามคำแนะนำแบบกำหนดเองของคุณ
นักพัฒนาจำนวนมากกว่า 70% ระบุว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่คือการรักษาบริบทที่สอดคล้องกันในแต่ละงาน
นั่นคือจุดที่ Model Context Protocol (MCP) เข้ามามีบทบาท
ในคู่มือง่ายๆ นี้เราจะอธิบาย:
- Anthropic MCP คืออะไร?
- เหตุใดสิ่งนี้จึงมีความสำคัญในพื้นที่ AI ที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็วในปัจจุบัน
- ช่วยให้นักพัฒนาและองค์กรสร้างโมเดลที่คำนึงถึงบริบท ยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องปวดหัวกับปัญหาด้านเทคนิค
ไม่ว่าคุณจะยังใหม่ต่อ AI หรือกำลังทำงานกับผลิตภัณฑ์ใหญ่ตัวใหม่ โพสต์นี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ Claude MCP ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
Claude MCP คืออะไร และเหตุใดจึงอาจเป็นการเคลื่อนไหวด้านพลังที่ถูกประเมินค่าต่ำเกินไปมากที่สุดในด้าน AI
ตอนนี้ผู้คนกำลังทำเรื่องบ้าๆ กับ MCP
นักพัฒนาคนหนึ่งได้ขอให้ Claude สร้างงานศิลป์สามมิติใน Blender โดยใช้เพียงบรรยากาศและคำสั่งเพียงเล็กน้อย
แต่ MCP คืออะไรกันแน่?
MCP เป็นโปรโตคอลแบบเปิดที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่แอปส่งมอบบริบทให้กับ LLM
ลองนึกถึงมันเป็นพอร์ตสากลที่ให้โมเดล AI เชื่อมต่อและเสียบเข้ากับแหล่ง เครื่องมือ หรือแอปใดๆ ก็ได้ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่กำหนดเอง
ก่อน MCP เครื่องมือ AI ทุกตัวจะต้องเขียนโค้ดการเชื่อมต่อแต่ละรายการไปยังแต่ละบริการ ซึ่งยุ่งยาก ต้องใช้แรงงานคน และใช้เวลานาน
ตอนนี้?
ด้วย MCP คุณสามารถเชื่อมโยงตัวแทน เช่น Claude หรือ Windsurf กับ Slack, GitHub หรือแม้แต่ไฟล์ในเครื่องได้ โดยใช้อินเทอร์เฟซมาตรฐานตัวเดียว
ไม่ต้องสร้างตัวเชื่อมต่อ API ใหม่อีกต่อไปสำหรับการรวมระบบทุกครั้ง
ยุค AI ของ Plug and Play มาถึงอย่างเป็นทางการแล้ว
ลองนึกถึงมันเป็นสะพานที่เชื่อมต่อ Claude กับเครื่องมือแบบเรียลไทม์ API ไฟล์ภายในเครื่อง และแหล่งข้อมูลใดๆ ก็ได้ที่คุณต้องการอย่างราบรื่น
แล้ว…คุณสามารถทำอะไรได้จริงบ้าง?
มาดูตัวอย่างจริงกันบ้าง:
- Pietro Schirano สร้างเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อมต่อกับ API ของ EverArt AI ซึ่งช่วยให้ Claude สร้างภาพตามต้องการได้
- Alex Albert หัวหน้าฝ่ายความสัมพันธ์กับ Claude ของบริษัท Anthropic ได้ให้สิทธิการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตแก่ Claude โดยเชื่อมต่อกับ API ของ Brave Search
หากคุณกำลังคิดว่า "เดี๋ยวก่อน ChatGPT ทำสิ่งนั้นกับ Bing และ DALL·E แล้วไม่ใช่เหรอ?" —คุณคิดถูกแล้ว
แต่ตรงนี้เป็นจุดที่ MCP ของ Claude ได้เปรียบ:
เหตุใดจึงเลือก MCP > ส่วนที่เหลือ
ต่างจากการรวมระบบแบบฮาร์ดโค้ดเฉพาะแพลตฟอร์ม MCP เป็นระบบเปิดและยืดหยุ่น
สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งหมายความว่า:
- ไคลเอนต์ = เครื่องมือเช่น Claude Desktop, IDE หรือแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- เซิร์ฟเวอร์ = อะแดปเตอร์น้ำหนักเบาที่เปิดเผยแหล่งข้อมูลของคุณ
แหล่งที่มาเหล่านี้สามารถเป็น:
- ระยะไกล (เช่น API สำหรับ GitHub, Slack เป็นต้น)
- หรือภายในเครื่อง (เช่น ไฟล์ระบบ โฟลเดอร์ และฐานข้อมูลของคุณ)
นั่นคือสิ่งที่ Pietro ทำ เขามอบความสามารถในการสร้างและโต้ตอบกับไฟล์ในเครื่องให้กับ Claude ไม่ใช่แค่อ่านอย่างเดียวอีกต่อไป
สามารถสร้างสิ่งของ จัดเก็บสิ่งของ และทำงานกับสิ่งของเหล่านั้นภายหลังได้
นั่นคือความเป็นอิสระที่จริงจัง
แต่ MCP เป็นเพียงเรื่องของมนุษยชาติเท่านั้นใช่หรือไม่?
Anthropic เปิดตัว MCP แต่อนาคตของมันยังคงไม่ชัดเจน
ถึงแม้ว่าจะวางตำแหน่งเป็นมาตรฐานเปิด แต่ยังไม่ชัดเจนว่าจะยังคงนำโดย Anthropic หรือจะพัฒนาเป็นโปรโตคอลข้ามแพลตฟอร์มที่รับเอาระบบนิเวศ AI อย่างกว้างขวาง
นี่จะเป็นสิ่งสำคัญ
หาก MCP กลายเป็นรูปแบบสากลสำหรับการแบ่งปันบริบท AI ก็สามารถกำหนดรูปแบบการทำงานร่วมกันของโมเดลและเครื่องมือต่างๆ ได้ ไม่ว่าจะเป็นบริษัท คลาวด์ และกรณีการใช้งานต่างๆ
บรรทัดสุดท้าย?
MCP เป็นเกตเวย์บริบทแบบเต็มรูปแบบ ซึ่งเปลี่ยน Claude ให้เป็นผู้ช่วยเชิงปฏิบัติที่สามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ ข้อมูล และเวิร์กโฟลว์ของคุณ โดยไม่ต้องผูกติดกับผู้จัดจำหน่าย
MCP เป็นวิธีใหม่ในการป้อนข้อมูลทุกอย่างที่จำเป็นให้กับโมเดล AI เพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง — ในรูปแบบที่สะอาด ทำซ้ำได้ และยืดหยุ่น
คล้ายกับการเตรียมอาหารกลางวันไปโรงเรียนโดยติดฉลาก:
“แซนวิช = สำหรับมื้อกลางวัน
น้ำผลไม้ = สำหรับการพักผ่อน
แอปเปิ้ล = ของว่าง
ดังนั้นจะไม่มีความสับสนอีกต่อไป — เพียงเท่านี้ MCP ก็ช่วยขจัดความสับสนออกไปจากงาน AI ได้แล้ว
เหตุใดจึงจำเป็นต้องมี MCP? เรื่องราวเบื้องหลังสั้นๆ
ย้อนกลับไปสักนิด
Large Language Models (LLM) เช่น ChatGPT มีความสามารถอย่างยอดเยี่ยมในด้านหนึ่ง นั่นคือการคาดเดาคำถัดไป
แค่นั้นแหละจริงๆ
ตัวอย่างเช่น หากคุณพูดว่า “My Big Fat Greek…” อาจารย์ LLM อาจเดาว่า “งานแต่งงาน” โดยอิงจากข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับการฝึกฝนมา
มันฉลาด—แต่ก็เป็นเพียงในขอบเขตที่แคบมากเท่านั้น
จริงๆ แล้ว LLM นั้นไม่ได้ทำอะไรเลย
พวกเขาไม่สามารถท่องอินเทอร์เน็ต อัพเดตปฏิทิน หรืออ่านอีเมลของคุณได้
พวกเขาเพียงสร้างข้อความ
ดังนั้นขั้นตอนตรรกะถัดไปก็คือ จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราให้เครื่องมือแก่ผู้สำเร็จการศึกษาระดับ LLM?
นี่คือจุดที่สิ่งต่างๆ เริ่มน่าสนใจ
นักพัฒนาเริ่มเชื่อมต่อ LLM เข้ากับเครื่องมือและบริการภายนอก เช่น:
- เครื่องมือค้นหา
- ไคลเอนต์อีเมล์
- ฐานข้อมูล
- API คืออะไร
ลองคิดดูว่ามันเหมือนกับการมอบแขนและขาให้กับแชทบอทของคุณ
ตอนนี้มันสามารถทำสิ่งต่างๆ เช่น:
- ดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ (เช่นเดียวกับที่ Perplexity ทำ)
- การกระตุ้นการดำเนินการผ่าน Zapier
- อัปเดตสเปรดชีตโดยอัตโนมัติเมื่อคุณได้รับอีเมล
ตอนนี้ LLM ไม่ได้แค่พูดคุยกันเท่านั้น
พวกเขากำลังดำเนินการอยู่
แต่…ปัญหามันอยู่ตรงนี้
เครื่องมือทุกอย่างจะพูดภาษาของตัวเอง
API ตัวหนึ่งดูเหมือนเป็นภาษาอังกฤษ อีกตัวดูเหมือนเป็นภาษาสเปน และตัวที่สามก็ดูเหมือนเป็นภาษาญี่ปุ่นเช่นกัน
- คุณต้องเขียนโค้ดจำนวนมากเพื่อเชื่อมทุกอย่างเข้าด้วยกัน
- แก้ไขมัน
- รักษามันเอาไว้
แล้วถ้ามีเพียงหนึ่งบริการเปลี่ยน API ล่ะ?
ทุกสิ่งอาจพังทลายไปได้
นี่คือสาเหตุที่เรายังไม่มีผู้ช่วย AI แบบ Jarvis
ไม่ใช่เพราะ LLM ไม่ทรงพลัง แต่
เพราะการเชื่อมต่อเครื่องมือทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกันเป็นกระบวนการที่ยุ่งยากและเปราะบาง
นั่นคือตอนที่ Model Context Protocol (MCP) เข้ามามีบทบาท
รุ่งอรุณของ Anthropic MCP
นี่คือจุดที่ Model Context Protocol (MCP) เข้ามา
ลองนึกถึงมันเป็นเหมือนตัวแปลสากลระหว่าง LLM ของคุณกับเครื่องมือและบริการภายนอกทั้งหมดที่ต้องใช้ในการทำงาน
แทนที่จะพูดภาษา API ที่แตกต่างกัน 10 ภาษา MCP จะสร้างภาษากลางหนึ่งภาษาขึ้นมา
มันจะอยู่ระหว่าง LLM และเครื่องมือต่างๆ ของคุณ ช่วยให้มั่นใจว่าทั้งสองฝ่ายเข้าใจกัน แม้ว่าจะมีบางอย่างเปลี่ยนแปลงไปในฝั่งหนึ่งก็ตาม
ดังนั้นเมื่อคุณพูดว่า "เฮ้ AI สร้างรายการใหม่ในฐานข้อมูล Supabase ของฉัน" LLM จะรู้ว่าต้องทำอย่างไรเนื่องจาก MCP จัดการเรื่องนี้เอง
ลองคิดดูว่าเหมือนกับสิ่งที่ REST API ได้ทำกับบริการเว็บ นั่นคือการสร้างมาตรฐานทั่วไปที่ทุกคนสามารถปฏิบัติตามได้
ด้วย MCP ในที่สุดนักพัฒนาก็สามารถสร้างผู้ช่วยที่ชาญฉลาดและมีความสามารถมากขึ้นซึ่งจะไม่พังเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง API เพียงครั้งเดียว
มันไม่ใช่เวทมนตร์หรือทฤษฎีที่ซับซ้อนอะไรหรอก มันก็แค่ชั้นที่จำเป็นมากเพื่อสร้างระเบียบให้กับความโกลาหลเท่านั้น
สั้นๆ นะ?
LLM → LLM + เครื่องมือ → LLM + เครื่องมือ + MCP (กาวที่ช่วยให้ทุกอย่างทำงานได้)
เหตุใด MCP จึงสำคัญ?
ยอมรับความจริงกันเถอะ การทำงานกับโมเดล AI ในปัจจุบันรู้สึกเหมือนกับการนำจรวดมาติดเทปกาวแล้วหวังว่ามันจะบินได้
ทุกครั้งที่นักพัฒนาต้องการให้ AI ทำบางสิ่งบางอย่าง เช่น:
- ส่งอีเมล์
- ค้นหาในเว็บไซต์
- ดึงข้อมูลจากสเปรดชีต — พวกเขาต้องเชื่อมโยงเครื่องมือต่างๆ เข้าด้วยกันด้วยตนเองและทำซ้ำบริบทเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่า
นั่นคือจุดที่ MCP เข้ามาช่วยเสมือนลมหายใจแห่งความสดชื่น
คิดว่า MCP เป็นเหมือนบล็อค LEGO สำหรับ AI
แทนที่จะเขียนคำแนะนำยาว ๆ ยุ่ง ๆ ทุกครั้ง...
“เฮ้ AI คุณกำลังตอบลูกค้า โปรดสุภาพ ใช้ข้อมูลนี้ อย่าลืมโทนเสียงด้วย
โอ้ และรวมชื่อผู้ใช้จากที่นี่ด้วย และเครื่องมือที่คุณต้องการอยู่ตรงนั้น…”
ตอนนี้คุณสร้างบล็อกคำแนะนำเล็กๆ ที่สะอาดและสามารถใช้ซ้ำได้
ดังนั้น แทนที่จะประดิษฐ์ล้อขึ้นมาใหม่ทุกครั้ง คุณเพียงแค่เสียบบล็อกที่ถูกต้องเข้าไป
ก่อนและหลัง: ชีวิตที่ไม่มี MCP เทียบกับมี MCP
| ไม่มี MCP | ด้วย MCP |
| ข้อความแจ้งเตือนยาวๆ ยุ่งๆ พร้อมข้อมูลซ้ำๆ กันทุกครั้ง | ข้อความเตือนแบบโมดูลาร์ที่สะอาดโดยใช้บล็อกบริบทที่นำมาใช้ซ้ำได้ |
| เครื่องมือ/API ทุกชิ้นได้รับการบูรณาการด้วยตนเอง โดยมักจะมีรูปแบบที่แตกต่างกัน | เครื่องมือเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซมาตรฐานแบบรวม |
| หาก API อัปเดต ทุกอย่างอาจพังได้ และคุณจะเริ่มแก้ไขข้อบกพร่อง | MCP จัดการการเปลี่ยนแปลงได้อย่างสวยงามยิ่งขึ้น ช่วยลดการแตกหัก |
| เปลี่ยนโทนหรือเป้าหมายหรือเปล่า? คุณต้องเขียนคำเตือนใหม่หลายข้อ | เปลี่ยนครั้งเดียวในเลเยอร์ MCP แล้วอัปเดตทุกที่ |
| นักพัฒนาใช้เวลากับระบบเทปกาวมากกว่าการสร้างฟีเจอร์ใหม่ | นักพัฒนามุ่งเน้นที่ตรรกะและความคิดสร้างสรรค์ ไม่ใช่กาวโค้ด |
| การปรับขนาดเป็นเรื่องน่าหงุดหงิดและเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด | การปรับขนาดทำได้ง่ายกว่า สม่ำเสมอกว่า และยืดหยุ่นกว่า |
| รู้สึกเหมือนเป็นการแก้ปัญหาแบบแฮ็ก | รู้สึกเหมือนเป็นระบบที่สะอาดและปรับขนาดได้ |
ได้มาตรฐาน = ไร้ความเครียด
MCP เป็นภาษาสากลระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือที่ต้องใช้
มันไม่ใช่เรื่องซับซ้อนมาก มันเป็นเพียงสถาปัตยกรรมที่ดี
คิด:
- การพัฒนาที่สะอาดขึ้น (ใช้เทปกาวน้อยลง มีตรรกะมากขึ้น)
- มีข้อบกพร่องน้อยลงเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง API
- การทดลองที่รวดเร็วยิ่งขึ้นและการปรับขนาดที่ง่ายขึ้น
- ก้าวที่แท้จริงในการสร้างผู้ช่วย AI ที่เป็นประโยชน์ ไม่ใช่แค่แชทบอทที่ฟังดูฉลาดเท่านั้น
สิ่งนี้หมายถึงอะไร?
หากคุณต้องการสร้างอะไรบางอย่างเช่น Jarvis จาก Iron Man คุณจะต้องมี AI ที่สามารถเข้าใจบริบทในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์เข้าใจ โดยไม่ต้องทำซ้ำ 10 ครั้งหรือหยุดทุกๆ สองสัปดาห์
MCP เป็นส่วนเชื่อมโยงที่หายไป
ไม่เก๋ไก๋ แค่ฉลาด
มาตรฐานที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ชื่นชอบและ AI ต้องการอย่างยิ่ง
MCP ทำงานอย่างไร
ลองนึกภาพว่าคุณกำลังสอนคนอื่นทำแซนวิชที่คุณชื่นชอบ
แทนที่จะพูดซ้ำทุกครั้ง เช่น:
- จะใช้ขนมปังอะไร
- มายองเนสเท่าไหร่
- ไส้แบบไหนคะ
- ไม่ว่าจะตัดเฉียงหรือไม่ก็ตาม คุณเพียงแค่ยื่นคู่มือการใช้งานเล็กๆ น้อยๆ ให้พวกเขา
แล้วคุณอยากจะเปลี่ยนจากไก่มาเป็นทูน่ามั้ย?
คุณอัปเดตคู่มือเพียงส่วนเดียวเท่านั้น
นั่นคือวิธีที่ MCP ทำงานสำหรับ AI โดยเฉพาะ
ที่มาของภาพ: The New Stack
มาแยกมันออก:
- คุณสร้างชิ้นส่วนบริบทเล็กๆ ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้
คิด:- โทนเสียง: AI ควรฟังดูเป็นมิตรหรือเป็นทางการ?
- ข้อมูลผู้ใช้: ใครถาม? พวกเขาต้องการอะไร?
- เป้าหมาย: เราจะสร้างอีเมล บล็อก หรือเขียนโค้ด?
- ชิ้นส่วนเหล่านี้มีลักษณะเหมือนบล็อคเลโก้
คุณสามารถวางซ้อน สลับ หรือนำกลับมาใช้ใหม่ในงานที่แตกต่างกันได้ - แทนที่จะอัดแน่นข้อมูลทั้งหมดลงในคำสั่งเดียวที่ไม่เป็นระเบียบ AI จะได้รับชุดคำสั่งที่ชัดเจนและมีโครงสร้างชัดเจน ปรับแต่งให้เหมาะสมและเข้าใจง่าย
สั้นๆ นะ?
MCP ช่วยให้คุณสามารถพูดคุยกับ AI ได้อย่างมืออาชีพ โดยไม่ต้องพูดซ้ำ ไม่ทำให้สิ่งต่างๆ เสียหาย และไม่เสียสติทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น
ใครได้รับประโยชน์จาก MCP
MCP ไม่ใช่แค่คำย่อแปลกๆ อีกคำหนึ่ง
เป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริงที่ช่วยเหลือผู้คนจำนวนมาก โดยเฉพาะผู้ที่สร้างอาคารด้วย AI
มาดูกันว่าใครได้ประโยชน์มากที่สุดจากมัน:
- นักพัฒนากำลังสร้างแอป AI:
ก่อนจะมี MCP การบูรณาการ AI เข้ากับเครื่องมือต่างๆ (เช่น API, ฐานข้อมูล หรือไฟล์) มักหมายถึงการเขียนโค้ดแบบกำหนดเองซ้ำแล้วซ้ำเล่า
มันซ้ำซากและน่าหงุดหงิด
ด้วย MCP ในที่สุดก็มีวิธีที่สม่ำเสมอในการเชื่อมต่อโมเดลเช่น Claude เข้ากับเครื่องมือภายนอก โดยไม่จำเป็นต้องคิดค้นใหม่ทุกครั้ง
วิธีนี้ช่วยประหยัดเวลา ลดข้อผิดพลาด และทำให้การพัฒนาสะอาดขึ้นและปรับขนาดได้มากขึ้น
- บริษัทฝึกอบรมหรือปรับแต่งโมเดล:
หากคุณกำลังดำเนินการสร้างโมเดล AI ให้สอดคล้องกับธุรกิจของคุณมากขึ้น เช่น ให้ฟังดูเป็นมืออาชีพ เป็นกันเองมากขึ้น หรือสอดคล้องกับแบรนด์ของคุณ บริบทก็มีความสำคัญ
มาก.
MCP ช่วยทำให้บริบทนั้นเป็นมาตรฐานในทุกกรณีการใช้งาน
แทนที่จะปรับเปลี่ยนทุกคำเตือนด้วยตนเอง ทีมงานสามารถสร้างโมดูลที่นำมาใช้ซ้ำได้ เช่น "โทนเสียง" "ข้อมูลผู้ใช้" หรือ "เป้าหมายของงาน"
ทำให้การปรับแต่งละเอียดง่ายขึ้น และผลลัพธ์น่าเชื่อถือมากขึ้น
- ทีมงานที่สร้างประสบการณ์ AI ที่เป็นส่วนตัว:
จากมุมมองประสบการณ์ผู้ใช้ MCP ถือเป็นตัวเปลี่ยนเกม
ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบอทสำหรับไซต์ขายปลีกหรือผู้ช่วยด้านประสิทธิภาพการทำงาน ผู้ใช้แต่ละรายย่อมต้องการโทนเสียง เป้าหมาย และการตั้งค่าที่แตกต่างกัน
ด้วย MCP ทุกอย่างจะกลายเป็นโมดูลาร์ คุณสามารถสลับไปมาในบริบทเฉพาะผู้ใช้ได้ เช่น บล็อกตัวต่อ โดยไม่ต้องแตะต้องตรรกะหลัก
ซึ่งทำให้ AI รู้สึกเป็นส่วนตัวอย่างแท้จริง โดยไม่มีความซับซ้อนมากเกินไป
ตัวอย่างในชีวิตจริง: จาก “การตั้งค่าด้วยตนเอง” ไปจนถึง “การควบคุมแบบแยกส่วน”
นักพัฒนารายหนึ่งได้แบ่งปันวิธีการสร้าง AI สำหรับแก้ไขโค้ด
ในการตั้งค่าเดิม พวกเขาต้องอัปโหลดไฟล์โค้ดด้วยตนเองและแนะนำโมเดลทีละขั้นตอน
มันช้าและกินโทเค็นไปมาก
จากนั้นพวกเขาก็พยายามใช้ MCP
พวกเขาให้ Claude เข้าถึง GitHub และไฟล์ในเครื่องโดยใช้การกำหนดค่าแบบง่ายๆ
ตอนนี้คล็อดสามารถ:
- อ่านโค้ดได้โดยตรง
- แนะนำการแก้ไข
- Lint โค้ดโดยไม่ต้องทำซ้ำคำสั่งหรืออัปโหลดไฟล์อีกครั้ง
ในคำพูดของพวกเขา "มันเหมือนกับการมอบคีย์บอร์ดและเมาส์ให้กับ Claude"
ทันใดนั้น แทนที่จะเสียเวลากับการแก้ไขบริบทหรือจัดการไฟล์ พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญจริงๆ นั่นก็คือการสร้างประสบการณ์ AI ที่ดีขึ้น
กรณีการใช้งานจริงที่ผู้คนแชร์บนอินเทอร์เน็ต
| กรณีการใช้งาน | เกิดอะไรขึ้น |
| เครื่องมือตรวจสอบโดเมน | Claude กรองคำแนะนำชื่อโดเมนตามความพร้อมใช้งานผ่านเครื่องมือ MCP |
| โปรแกรมแก้ไขโค้ด | ผู้ใช้รายหนึ่งให้ Claude เข้าถึงสภาพแวดล้อมแบบโค้ดเต็มรูปแบบ ซึ่งสามารถอ่าน เขียน และแม้แต่ลินต์โค้ดได้ |
| เครื่องมือสร้างแดชบอร์ด | เชื่อมต่อ Claude เข้ากับ Grafana หลังจากปรับแต่งเล็กน้อย Claude ก็เริ่มสร้างแดชบอร์ดด้วยตัวเอง |
| การเข้าถึง GitHub | ด้วยโทเค็น + MCP Claude จัดการโค้ดภายในรีโพอของ GitHub ที่แท้จริง |
| Google ชีต | แทนที่จะต้องอธิบายด้วยสูตร คุณเพียงแค่พูดสิ่งที่คุณต้องการ และ Claude จะจัดการเรื่องตรรกะนั้นเอง |
สั้นๆ:
ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา นักวิจัย หรือทีมผลิตภัณฑ์ MCP จะช่วยให้คุณสร้าง AI ที่ชาญฉลาดขึ้น รวดเร็วขึ้น และเฉพาะบุคคลมากขึ้น
ไม่ใช่ด้วยการเพิ่มความซับซ้อน แต่ด้วยการจัดระเบียบความวุ่นวายในที่สุด
อินเทอร์เน็ตบอกอะไรเกี่ยวกับ MCP?
กลุ่ม AI กำลังคึกคัก—และมีเหตุผลที่ดี
MCP (Model Context Protocol) มอบพลังพิเศษอันมหาศาลให้กับ Claude และนักพัฒนาก็ชื่นชอบมัน
แต่เหมือนกับทุกสิ่งใหม่ๆ ชีวิตก็ไม่ได้สวยงามเสมอไป
มาแยกมันออกซะ
สิ่งที่ผู้คนชอบเกี่ยวกับ Anthropic MCP
- การบูรณาการมาตรฐาน:
ก่อนหน้านี้: คุณต้องเขียนโค้ดแบบกำหนดเองทุกครั้งที่ต้องการให้ AI ทำงานกับเครื่องมือหรือข้อมูล
ตอนนี้ด้วย MCP: มีมาตรฐานแบบ plug-and-play ในการเชื่อมต่อ Claude เข้ากับทุกสิ่ง ไม่ว่าจะเป็นไฟล์, API, เบราว์เซอร์, ฐานข้อมูล... ไม่ต้องประดิษฐ์สิ่งเดิมๆ ขึ้นมาใหม่อีกต่อไป
- คล็อดได้รับ "มือ":
MCP ช่วยให้ Claude อ่าน เขียน และดำเนินการในเครื่องมือภายนอกได้
ตัวอย่างจริงที่ผู้คนแบ่งปัน:
- Claude กำลังอ่านและแก้ไขโค้ด GitHub
- การอ่านและการเขียนไฟล์ในเครื่อง
- การโต้ตอบกับ Google Drive, ฐานข้อมูล, Slack—มีให้เลือกมากมาย
โดยพื้นฐานแล้ว Claude ไม่ได้แค่พูดคุยอีกต่อไป ตอนนี้มันเหมือนกับว่ามีแขนและคีย์บอร์ด
- ไม่ต้องอัปโหลดด้วยตนเองอีกต่อไป:
แทนที่จะลากและวางไฟล์ลงในแชท Claude สามารถเข้าถึงไฟล์จากระบบของคุณได้โดยตรง
ไม่ต้องอัปโหลด ไม่ต้องมีโทเค็นเพิ่มเติม เพียงแค่เข้าถึงได้ราบรื่นและไร้รอยต่อ
- ประหยัดเวลา (และโทเค็น):
MCP ข้ามขั้นตอนการแก้ปัญหาที่ต้องใช้โทเค็นจำนวนมาก เช่น การอัปโหลดไฟล์ หรือการใช้ "สิ่งประดิษฐ์"
ผลลัพธ์? ตอบสนองได้เร็วขึ้นและใช้โทเค็นน้อยลง
- โอเพ่นซอร์สและขยายได้:
ใครๆ ก็สามารถสร้างบน MCP ได้
คนได้เชื่อมต่อไปแล้วว่า:
- ความคิด
- กราฟาน่า
- GitHub
- โพสเกรสเอสคิวแอล
- Google Maps และอื่นๆ อีกมากมาย
และเนื่องจากเป็นโปรโตคอลแบบเปิด คุณจึงไม่ได้ถูกจำกัดอยู่ในระบบนิเวศของบริษัทใดบริษัทหนึ่ง
- เพิ่มพลังให้กับตัวแทน AI อัตโนมัติ:
ด้วย MCP คล็อดไม่ได้แค่โต้ตอบ แต่ยังสามารถริเริ่มได้อีกด้วย
มันสามารถ:
- รักษาบริบททั่วทั้งเครื่องมือ
- ดำเนินการด้วยตัวเอง
- จัดการงานหลายขั้นตอนเหมือนผู้จัดการโครงการขนาดเล็ก
- เหมือนกับ App Store สำหรับ AI:
บางคนบอกว่ามันเหมือนกับการมอบโทรศัพท์พร้อมการเข้าถึงแอพและอินเทอร์เน็ตให้กับ Claude
คุณพูดสิ่งที่คุณต้องการ และระบบจะรู้ว่าต้องใช้ “เครื่องมือ” (แอป) ใดเบื้องหลัง
สิ่งที่ผู้คนไม่แน่ใจหรือวิพากษ์วิจารณ์
- มันรู้สึกนามธรรมนิดหน่อย:
ผู้ใช้หลายรายบอกว่า MCP เข้าใจยากจนกว่าคุณจะได้ลองใช้ด้วยตัวเองหรือชมการสาธิต
มันทรงพลังแต่อาจไม่เหมาะกับผู้เริ่มต้นเสมอไป
- ความเร็วไม่ได้ดีเสมอไป:
บางคนสังเกตเห็นว่า MCP อาจช้ากว่าเครื่องมืออื่น เช่น ฟังก์ชันของ OpenAI หรือการเรียก HTTP ของ Perplexity
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ API เช่น Brave Search
- ยังไม่เป็นกระแสหลัก:
แม้ว่าจะมีกระแสฮือฮามากมาย แต่ MCP ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย
ผู้คนกำลังรอคอยเครื่องมือจากบุคคลที่สาม ส่วนหน้า และสิ่งต่างๆ ที่สร้างโดยชุมชนเพิ่มเติม
- ทำงานได้ดีที่สุดกับรุ่นไฮเอนด์:
หากคุณใช้ Claude Opus, MCP จะโดดเด่น
แต่กับรุ่นที่เบากว่า ประสบการณ์ที่ได้รับอาจจะจำกัดมากขึ้น
ความคิดสุดท้าย
MCP เปรียบเสมือนการมอบกล่องเครื่องมืออเนกประสงค์ให้กับ Claude และคำแนะนำที่ชัดเจนถึงวิธีใช้งาน
มันไม่ใช่แค่การตอบคำถามอีกต่อไป มันคือการทำงานให้เสร็จ
หากคุณสนใจเครื่องมือ AI หรือการสร้างผู้ช่วยอัจฉริยะ MCP เป็นสิ่งที่ควรจับตามองอย่างแน่นอน
บทสรุป
Model Context Protocol (MCP) อาจฟังดูเหมือนเป็นเพียงคำย่ออีกคำหนึ่งในโลก AI แต่คุณก็คงเห็นแล้วว่ามันเป็นตัวเปลี่ยนเกมจริงๆ
ช่วยขจัดความยุ่งยากในการทำงานกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ทำให้ AI ของคุณฉลาดขึ้น สอดคล้องกันมากขึ้น และใช้งานง่ายขึ้นมาก
ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาเดี่ยวหรือเป็นส่วนหนึ่งของทีม AI ที่กำลังเติบโต Claude MCP ก็จะช่วยให้คุณหยุดทำซ้ำๆ หยุดใช้เครื่องมือแบบเดิมๆ และเริ่มสร้างประสบการณ์จริงที่ปรับขนาดได้
คราวหน้าหาก AI ของคุณลืมภาพรวม หรือเกิดข้อผิดพลาดเมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลง โปรดจำไว้ว่า ไม่ใช่ความผิดของโมเดล แต่เป็นบริบทที่ขาดหายไป
และตอนนี้คุณก็รู้วิธีแก้ไขปัญหานั้นแล้ว
ด้วย Anthropic MCP คุณไม่ได้แค่ให้คำแนะนำเท่านั้น แต่คุณยังมอบคู่มือให้กับ AI ของคุณด้วย
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: