عندما قدمت Anthropic بروتوكول السياق النموذجي ، وعدوا بتبسيط استخدام الوكلاء. يمكن MCP الذكاء الاصطناعي من فهم الأدوات التي تقع تحت تصرفه: البحث على الويب ، وتحرير الملفات ، وصياغة البريد الإلكتروني على سبيل المثال. بعد عشرة أشهر ، قمنا بتحليل 200 أداة MCP لفهم الفئات التي يستخدمها المطورون بالفعل. ظهرت ثلاثة أنماط استخدام من البيانات: تهيمن أدوات البنية التحتية للتطوير بنسبة 54٪ من جميع الجلسات على الرغم من كونها نصف الخوادم المتاحة فقط. يعد الوصول إلى المحطة الطرفية وإنشاء التعليمات البرمجية والوصول إلى البنية التحتية هي الأكثر شيوعا. أثناء الترميز ، يستفيد المهندسون من القدرة على الدفع إلى GitHub ، وتشغيل التعليمات البرمجية في محطة طرفية ، وتدوير قواعد البيانات. تعمل هذه الأدوات على تبسيط سير العمل وتقليل تبديل السياق. يلتقط استرجاع المعلومات 28٪ من الجلسات باستخدام أدوات أقل ، مما يدل على كفاءة عالية. يعد البحث على الويب وقواعد المعرفة واسترجاع المستندات من اللاعبين الرئيسيين. من المحتمل أن تستخدم هذه الأنظمة في الإنتاج ، نيابة عن المستخدمين ، أكثر من أثناء التطوير. كل شيء آخر بما في ذلك الترفيه والإدارة الشخصية وإنشاء المحتوى ، يقسم ال 18٪ المتبقية. يملأ موصيو الأفلام ومديرو المهام وجداول الفورمولا 1 مجالات محددة. لا يزال اعتماد MCP مبكرا. لا تدعم جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي MCP. من بين أولئك الذين يفعلون ذلك ، يتصدر كلود وكلود كود والمؤشر القائمة (الجناس في الذكاء الاصطناعي). المنتجات التي تركز على المطورين والمستخدمين التقنيين الأوائل هم غالبية المستخدمين. ولكن مع نمو استخدام المستهلك لأدوات الذكاء الاصطناعي واتساع دعم MCP ، يجب أن نتوقع أن نرى تنوعا أكبر بكثير في استخدام الأدوات.