שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהו שרת MCP בעולם ה-AI ומה הוא משפר?
MCP הוא חיבור שהופך את הצ'טבוט מסתם בינה להתייעצות טקסטואלית ל"בעלת ידיים ועיניים", כלומר כזו שיכולה למצוא דברים בעולם האמיתי (אינטרנט) ולבצע עבורנו משימות מורכבות ברחבי הרשת.
כלומר, שרת MCP מיועד לשדרג מנועי AI או LLMs משלב הצ'אט ולאפשר להם שליטה בכלים חיצוניים - על המחשב שלנו. הוא מכוון להתחבר בשמנו כמשתמשים, לכלים ותכנים מהעולם הפרטי שלנו, במחשב או בענן ולעשות עליהם פעולות AI מדהימות ומגוונות.
MCP, ראשי התיבות של Model Context Protocol, הוא פרוטוקול שיצרה בנובמבר 2024 חברת אנתרופיק, המפתחת של מנוע השפה המצוין Claude. הפרוטוקול אומץ על ידי חברות רבות, כולל המתחרות הגדולות של אנתרופיק, דוגמת OpenAI, מפתחת ChatGPT.
באמצעות MCP, הצ'טבוט יכול להיכנס למתכונים שבגוגל דרייב, למשל, לשלוף אותם משם באופן חכם למשימה שמטילים עליו ולהכין עוגה.
כלומר, פרוטוקול ה-MCP מאפשר את החיבור של ה-LLM אל המשאב, במקרה הזה המאגר שבגוגל דרייב ובמקרים אחרים למאגרים אחרים, למחשב הפרטי או למחשבי הארגון שלנו.
עבור משתמשים מן השורה, השימוש ב-MCP הוא בדרך כלל שקוף לחלוטין. כלומר, הם לא מודעים לקיומו כשהם מפעילים סוכן AI או עוזר אישי, המבצעים דברים עבורם.
זה גם לא מעניין את המשתמש שהחיבור לדברים שה-LLM עושה מתבצעים באמצעות הפרוטוקול הזה. מי שיודעים את זה הם המתכנתים שמשתמשים בו כדי לבנות מוצרים חדשים שבהם היכולות שלו נחוצות.
מהצד המסחרי, MCP יכול להאיץ מאוד את קצב פיתוח המוצרים מבוססי ה-LLM. הכוונה היא לא רק לצ'אטים, אלא גם למוצרים רבים אחרים. למשל, מוצרי אבטחה שונים שיכולים להציע התערבות בזמן אמת בגלל פעילות חשודה של משתמשים ושימושים שונים במערכות לוגיסטיות. במערכות כאלה התחברות הייתה בעבר אתגר משמעותי בחיבור של LLM שמפעיל או קורא למשאבים והאתגר הזה נעשה קל יותר כשיש פרוטקול כזה.
הנמכת הרף לחיבור בין LLM לבין משאבים שונים פתחה את הדלת למוצרים חדשים שהחלו להיווצר במהירות ואפשרו גישה לשירותי אונליין שונים ברשת.
הרעיון הוא בעצם שניתן לגרום ל- AI לא רק לשוחח איתנו ולענות על שאלות או לצ'טט ולייצר טקסטים וקוד, אלא ממש לייצר ולפעול עם תוכנות במחשב, להשתמש בהן ובכך לסייע לנו בביצוע פעולות מורכבות, להחליף אותנו בביצוע של משימות עבודה משעממות ובגדול - לשדרג את התפקוד שלנו, מבלי שיגזול יותר זמן.
שרת mCP או mCPAI הוא בעצם פרוטוקול הקשר של מודל בינה מלאכותית (model context protocol). אפשר לחשוב על זה כמערכת פלאג-אין אוניברסלית ל-AI שמאפשרת לו לפעול בעולם החיצון, עם גישה לתוכנות, כלים, אתרים, קבצים, מסדי נתונים ועוד.
דוגמאות? - עם MCP יש לנו כלי שמאפשר פתאום ל-AI לעשות פעולות כמו שליחת מיילים או הודעות לווטסאפ, לקודד בתוכנה שאנחנו רגילים, לשלוט בכלי אוטומציה חיצוניים או להעלות פוסט לפייסבוק, ציוץ לטוויטר וכדומה.
עוד אפשרות היא להתחבר לשירותים שישלימו את יכולות התשובות של מודל בינה. זה יכול לעזור, למשל במקרים של שאלות או צרכים שהידע של הצ'ט לא מספיק בכדי לקבל מענה או תפוקה מספקת, מעודכנת לזמן אמת או אמינה לנושאים קריטיים.
בפשטות, הרעיון הוא שאם יש לנו שרת mCP על המחשב, זה אומר שהבינה המלאכותית שלנו יכולה לבצע משימות מפרכות, יומיומיות או סתם עבודה שחורה במקומנו. לכתוב דו"חות, לתכנן טיול עם Google Maps, לטפל במסרים שקיבלנו, ליצור פלייליסטים ב-Spotify, לשלם חשבונות וכך הלאה.
עם שרתי mCP אתם בעצם נותנים למודל הבינה חיבור לאינטרנט וארגז כלים שלם שמאפשר לו לבצע משימות מורכבות או תובעניות מבחינת זמן. השרתים האלה יכולים לפעול על המחשב שלנו, באופן מקומי, או מול שרתים בענן - אבל עדיין בשליטתנו.
ואגב, מובן שהעניין החדש הזה מגדיל גם את סיכוני האבטחה למוצרים מבוססים LLM. אם עד עתה הסיכון המשמעותי בצ'טבוטים היה להזיות או מידע שגוי, מיס-אינפורמציה, מעתה, כשכלי בינתי מקבל גישה לעשיית דברים בפועל, נפתחים בפניו גם אפשרויות תקיפה חדשות.
דוגמאות לאבטחה משופרת? - דמיינו האקרים או מפתחים שיגרמו ל-LLM לבצע פעולות שונות בקבצים מקומיים, או לגשת למאגרי מידע סגורים ולעשות שם פעולות תוקפניות. MCP מספק לתוקפים אפשרויות והזדמנות חדשות ולכן, סביר שדי מהר יצוצו חברות שיציעות הגנה מכל אלה.
מכל מקום, המהפיכה הטכנולוגית הזו מייצרת שרתי mCP חדשים בקצב מטורף וכל יום נכנסים שחקנים חדשים לזירה.
זהו ה-MCP וכך הוא עובד:
https://youtu.be/5ecTQ5e-pSg
הסבר של שימושי MCP בעולם הבינתי:
https://youtu.be/UG5yHP_Zx-8
יצירת MCP למתכנתים:
https://youtu.be/MC2BwMGFRx4
מה ההבדל בין MCP ל-API?
https://youtu.be/qYChSSP8TTA
הסבר מקיף של MCP (עברית):
https://youtu.be/2jHGFfU8kpM?long=yes&t=60s
והדגמה של בניית סוכני AI עם MCP בלי קוד (עברית):
https://youtu.be/bls2qM9XkGs?long=yes
מהי ריתמה ב-AI ואיך היא מגיעה ל-SI?
מה זה harness במונחים של AI ולמה מגדירים פלטפורמות כמו OpenHuman למשל כ"הרנס"? יש לנו הסבר פשוט למדי.
#מה זה Harness?
דמיינו שיש לכם כלב חכם מאוד - הכלב הוא כמו מודל ה-AI (למשל Claude או GPT). הכלב חכם, אבל לבד הוא לא עושה הרבה. אז אתם שמים עליו רתמה (harness בעברית = רתמה!) ומחברים לרתמה כבישים, מפה, כלי עבודה ואוזניות ואז הכלב יכול לצאת ולעשות משימות אמיתיות בעולם.
זו בדיוק נוסחת הזהב כאן:
AI Agent = Model + Harness
ה-Harness, הרתמה, הוא כל מה שמסביב למודל - לא המוח עצמו, אלא הכלים, הסביבה, והתשתית שמאפשרים לו לפעול ולבצע דברים כמו:
גישה לקבצים ולטרמינל - שיוכל לקרוא ולכתוב קוד
גלישה באינטרנט - שיוכל לחפש מידע
כלים (tools) - כמו כפתורים שהוא יכול ללחוץ עליהם
לולאות - שיוכל לנסות שוב אם משהו נשבר
זיכרון - שיזכור מה עשה קודם.
גם MCP (ראו בתגית "MCP") הוא סוג של ריתמה.
אילו כלים נקראים Harness?
מכלים כמו OpenClaw או Hermes Agent ועד פלטפורמות כמו OpenHands הם רתמות, Harnesses. אבל היכולות הגבוהות שלהם מביאות אותם לרמה שנושקת למה לנקרא Super Intelligence או בקיצור SI.
כמו OpenClaw או Hermes Agent המוכרות, גם OpenHuman היא בדיוק כזו - פלטפורמת Harness בקוד-פתוח לסוכני AI. כמוהן, היא לא המודל (ניתן לחבר אליהן מודלים כמו Claude, GPT, DeepSeek - או כל אחד אחר שנרצה).
הכלי OpenHuman בדוגמה הזו הוא הרתמה שעוטפת את המודל ונותנת לו ידיים ורגליים: גישה לקוד, לטרמינל, לדפדפן, ולמשימות מורכבות. ואגב, שם יצרו הברקה של Mascot, בעברית "קמע", דמות קטנה וצהובה שמייצגת את הרתמה, מגיבה ומדברת עם המשתמש ואפילו מייצגת אותו בפגישות אונליין.
#בשורה התחתונה
המודל AI הוא המוח, החושב ומייצר תשובות וה-Harness הוא הגוף והידיים שמבצעים, בודקים, מנסים שוב ומבצעים משימות. אלה הכלים שהופכים לעוזרי AI מודרניים מהסוג שיכול לבצע משימות בכל פעם שאנחנו דורשים או משימות מתוזמנות המבוצעות אחת לזמן קבוע, או בודק כל הזמן ומבמע כשצריך.
פלטפורמות כמו OpenHands או OpenHuman משמשות כרתמה מוכנה ופתוחה שאפשר לחבר לכל מודל.
כשאנשים בתחום אומרים "harness engineering", הם מתכוונים לתכנון החכם של רתמות כאלה - תכנון שבונה סוכן שיעבוד באופן אמין ויעיל בפרודקשן (בתוצאה) ולא רק בצ'אט.
הנה הסבר של הכלי:
https://youtu.be/D2txoztuE9Q
השוואה מול הרמס:
https://youtu.be/RFS9tExWkZA
מתי לאמץ אותו?
https://youtu.be/6YuaP7saRy0
דוגמה:
https://youtu.be/Moy0xNYPn34?long=yes
השוואה בין כמה סייעני AI כאלו:
https://youtu.be/4xDTGazlYHM?long=yes
ומקרי שימוש בכלים כמו OpenHuman:
https://youtu.be/MM14Av7lRNs?long=yes
MCP
MCP הוא חיבור שהופך את הצ'טבוט מסתם בינה להתייעצות טקסטואלית ל"בעלת ידיים ועיניים", כלומר כזו שיכולה למצוא דברים בעולם האמיתי (אינטרנט) ולבצע עבורנו משימות מורכבות ברחבי הרשת.
כלומר, שרת MCP מיועד לשדרג מנועי AI או LLMs משלב הצ'אט ולאפשר להם שליטה בכלים חיצוניים - על המחשב שלנו. הוא מכוון להתחבר בשמנו כמשתמשים, לכלים ותכנים מהעולם הפרטי שלנו, במחשב או בענן ולעשות עליהם פעולות AI מדהימות ומגוונות.
MCP, ראשי התיבות של Model Context Protocol, הוא פרוטוקול שיצרה בנובמבר 2024 חברת אנתרופיק, המפתחת של מנוע השפה המצוין Claude. הפרוטוקול אומץ על ידי חברות רבות, כולל המתחרות הגדולות של אנתרופיק, דוגמת OpenAI, מפתחת ChatGPT.
באמצעות MCP, הצ'טבוט יכול להיכנס למתכונים שבגוגל דרייב, למשל, לשלוף אותם משם באופן חכם למשימה שמטילים עליו ולהכין עוגה.
כלומר, פרוטוקול ה-MCP מאפשר את החיבור של ה-LLM אל המשאב, במקרה הזה המאגר שבגוגל דרייב ובמקרים אחרים למאגרים אחרים, למחשב הפרטי או למחשבי הארגון שלנו.
עבור משתמשים מן השורה, השימוש ב-MCP הוא בדרך כלל שקוף לחלוטין. כלומר, הם לא מודעים לקיומו כשהם מפעילים סוכן AI או עוזר אישי, המבצעים דברים עבורם.
זה גם לא מעניין את המשתמש שהחיבור לדברים שה-LLM עושה מתבצעים באמצעות הפרוטוקול הזה. מי שיודעים את זה הם המתכנתים שמשתמשים בו כדי לבנות מוצרים חדשים שבהם היכולות שלו נחוצות.
מהצד המסחרי, MCP יכול להאיץ מאוד את קצב פיתוח המוצרים מבוססי ה-LLM. הכוונה היא לא רק לצ'אטים, אלא גם למוצרים רבים אחרים. למשל, מוצרי אבטחה שונים שיכולים להציע התערבות בזמן אמת בגלל פעילות חשודה של משתמשים ושימושים שונים במערכות לוגיסטיות. במערכות כאלה התחברות הייתה בעבר אתגר משמעותי בחיבור של LLM שמפעיל או קורא למשאבים והאתגר הזה נעשה קל יותר כשיש פרוטקול כזה.
הנמכת הרף לחיבור בין LLM לבין משאבים שונים פתחה את הדלת למוצרים חדשים שהחלו להיווצר במהירות ואפשרו גישה לשירותי אונליין שונים ברשת.
הרעיון הוא בעצם שניתן לגרום ל- AI לא רק לשוחח איתנו ולענות על שאלות או לצ'טט ולייצר טקסטים וקוד, אלא ממש לייצר ולפעול עם תוכנות במחשב, להשתמש בהן ובכך לסייע לנו בביצוע פעולות מורכבות, להחליף אותנו בביצוע של משימות עבודה משעממות ובגדול - לשדרג את התפקוד שלנו, מבלי שיגזול יותר זמן.
שרת mCP או mCPAI הוא בעצם פרוטוקול הקשר של מודל בינה מלאכותית (model context protocol). אפשר לחשוב על זה כמערכת פלאג-אין אוניברסלית ל-AI שמאפשרת לו לפעול בעולם החיצון, עם גישה לתוכנות, כלים, אתרים, קבצים, מסדי נתונים ועוד.
דוגמאות? - עם MCP יש לנו כלי שמאפשר פתאום ל-AI לעשות פעולות כמו שליחת מיילים או הודעות לווטסאפ, לקודד בתוכנה שאנחנו רגילים, לשלוט בכלי אוטומציה חיצוניים או להעלות פוסט לפייסבוק, ציוץ לטוויטר וכדומה.
עוד אפשרות היא להתחבר לשירותים שישלימו את יכולות התשובות של מודל בינה. זה יכול לעזור, למשל במקרים של שאלות או צרכים שהידע של הצ'ט לא מספיק בכדי לקבל מענה או תפוקה מספקת, מעודכנת לזמן אמת או אמינה לנושאים קריטיים.
בפשטות, הרעיון הוא שאם יש לנו שרת mCP על המחשב, זה אומר שהבינה המלאכותית שלנו יכולה לבצע משימות מפרכות, יומיומיות או סתם עבודה שחורה במקומנו. לכתוב דו"חות, לתכנן טיול עם Google Maps, לטפל במסרים שקיבלנו, ליצור פלייליסטים ב-Spotify, לשלם חשבונות וכך הלאה.
עם שרתי mCP אתם בעצם נותנים למודל הבינה חיבור לאינטרנט וארגז כלים שלם שמאפשר לו לבצע משימות מורכבות או תובעניות מבחינת זמן. השרתים האלה יכולים לפעול על המחשב שלנו, באופן מקומי, או מול שרתים בענן - אבל עדיין בשליטתנו.
ואגב, מובן שהעניין החדש הזה מגדיל גם את סיכוני האבטחה למוצרים מבוססים LLM. אם עד עתה הסיכון המשמעותי בצ'טבוטים היה להזיות או מידע שגוי, מיס-אינפורמציה, מעתה, כשכלי בינתי מקבל גישה לעשיית דברים בפועל, נפתחים בפניו גם אפשרויות תקיפה חדשות.
דוגמאות לאבטחה משופרת? - דמיינו האקרים או מפתחים שיגרמו ל-LLM לבצע פעולות שונות בקבצים מקומיים, או לגשת למאגרי מידע סגורים ולעשות שם פעולות תוקפניות. MCP מספק לתוקפים אפשרויות והזדמנות חדשות ולכן, סביר שדי מהר יצוצו חברות שיציעות הגנה מכל אלה.
מכל מקום, המהפיכה הטכנולוגית הזו מייצרת שרתי mCP חדשים בקצב מטורף וכל יום נכנסים שחקנים חדשים לזירה.
זהו ה-MCP וכך הוא עובד:
https://youtu.be/5ecTQ5e-pSg
הסבר של שימושי MCP בעולם הבינתי:
https://youtu.be/UG5yHP_Zx-8
יצירת MCP למתכנתים:
https://youtu.be/MC2BwMGFRx4
מה ההבדל בין MCP ל-API?
https://youtu.be/qYChSSP8TTA
הסבר מקיף של MCP (עברית):
https://youtu.be/2jHGFfU8kpM?long=yes&t=60s
והדגמה של בניית סוכני AI עם MCP בלי קוד (עברית):
https://youtu.be/bls2qM9XkGs?long=yes
מה זה harness במונחים של AI ולמה מגדירים פלטפורמות כמו OpenHuman למשל כ"הרנס"? יש לנו הסבר פשוט למדי.
#מה זה Harness?
דמיינו שיש לכם כלב חכם מאוד - הכלב הוא כמו מודל ה-AI (למשל Claude או GPT). הכלב חכם, אבל לבד הוא לא עושה הרבה. אז אתם שמים עליו רתמה (harness בעברית = רתמה!) ומחברים לרתמה כבישים, מפה, כלי עבודה ואוזניות ואז הכלב יכול לצאת ולעשות משימות אמיתיות בעולם.
זו בדיוק נוסחת הזהב כאן:
AI Agent = Model + Harness
ה-Harness, הרתמה, הוא כל מה שמסביב למודל - לא המוח עצמו, אלא הכלים, הסביבה, והתשתית שמאפשרים לו לפעול ולבצע דברים כמו:
גישה לקבצים ולטרמינל - שיוכל לקרוא ולכתוב קוד
גלישה באינטרנט - שיוכל לחפש מידע
כלים (tools) - כמו כפתורים שהוא יכול ללחוץ עליהם
לולאות - שיוכל לנסות שוב אם משהו נשבר
זיכרון - שיזכור מה עשה קודם.
גם MCP (ראו בתגית "MCP") הוא סוג של ריתמה.
אילו כלים נקראים Harness?
מכלים כמו OpenClaw או Hermes Agent ועד פלטפורמות כמו OpenHands הם רתמות, Harnesses. אבל היכולות הגבוהות שלהם מביאות אותם לרמה שנושקת למה לנקרא Super Intelligence או בקיצור SI.
כמו OpenClaw או Hermes Agent המוכרות, גם OpenHuman היא בדיוק כזו - פלטפורמת Harness בקוד-פתוח לסוכני AI. כמוהן, היא לא המודל (ניתן לחבר אליהן מודלים כמו Claude, GPT, DeepSeek - או כל אחד אחר שנרצה).
הכלי OpenHuman בדוגמה הזו הוא הרתמה שעוטפת את המודל ונותנת לו ידיים ורגליים: גישה לקוד, לטרמינל, לדפדפן, ולמשימות מורכבות. ואגב, שם יצרו הברקה של Mascot, בעברית "קמע", דמות קטנה וצהובה שמייצגת את הרתמה, מגיבה ומדברת עם המשתמש ואפילו מייצגת אותו בפגישות אונליין.
#בשורה התחתונה
המודל AI הוא המוח, החושב ומייצר תשובות וה-Harness הוא הגוף והידיים שמבצעים, בודקים, מנסים שוב ומבצעים משימות. אלה הכלים שהופכים לעוזרי AI מודרניים מהסוג שיכול לבצע משימות בכל פעם שאנחנו דורשים או משימות מתוזמנות המבוצעות אחת לזמן קבוע, או בודק כל הזמן ומבמע כשצריך.
פלטפורמות כמו OpenHands או OpenHuman משמשות כרתמה מוכנה ופתוחה שאפשר לחבר לכל מודל.
כשאנשים בתחום אומרים "harness engineering", הם מתכוונים לתכנון החכם של רתמות כאלה - תכנון שבונה סוכן שיעבוד באופן אמין ויעיל בפרודקשן (בתוצאה) ולא רק בצ'אט.
הנה הסבר של הכלי:
https://youtu.be/D2txoztuE9Q
השוואה מול הרמס:
https://youtu.be/RFS9tExWkZA
מתי לאמץ אותו?
https://youtu.be/6YuaP7saRy0
דוגמה:
https://youtu.be/Moy0xNYPn34?long=yes
השוואה בין כמה סייעני AI כאלו:
https://youtu.be/4xDTGazlYHM?long=yes
ומקרי שימוש בכלים כמו OpenHuman:
https://youtu.be/MM14Av7lRNs?long=yes
