Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
2025-й можно без сомнения назвать годом Model Context Protocol (MCP) в индустрии искусственного интеллекта. После публикации протокола компанией Anthropic его поддержали крупные игроки рынка, и мы увидели взрывной рост его внедрения. Использование новых решений часто сопряжено с рисками информационной безопасности. В настоящее время уже определились популярные способы компрометации практических реализаций протокола. Расмотрим, на что обратить внимание при встраивании MCP-компонентов в ландшафт систем искусственного интеллекта. MCP — это открытый протокол, который позволяет организовать контролируемые взаимодействия ИИ со сторонними инструментами и информационными системами через унифицированный API. Фактически, это клиент-серверная технология, в которой MCP-сервер выполняет роль прокси между источниками данных, инструментами работы с ними и ИИ-моделью. Упрощенно схема потоков данных выглядит так: #IMAGE_233695# 1. Пользователь отправляет промт в LLM, которая обучена на предмет доступных источников данных и инструментов их обработки. 2. LLM определяет необходимый источник данных или инструмент и обращается к соответствующему MCP-клиенту, который в свою очередь делает запрос на MCP-сервер. 3. MCP-сервер направляет запрос к источнику данных или в инструмент. 4. MCP-сервер получает ответ на свой запрос. 5. MCP-сервер передает ответ через MCP-клиент в LLM. 6. LLM анализирует ответ. 7. LLM возвращает результаты анализа пользователю. Роль пользователя, который взаимодействует с LLM ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.
