Salesforceovo istraživačko odjeljenje za umjetnu inteligenciju predstavilo je otvoreni skup testova MCP-Universe – dosad najopsežniji pokušaj procjene kako veliki jezični modeli (LLM-ovi) surađuju s Model Context Protocol (MCP) poslužiteljima koje poduzeća svakodnevno koriste.
MCP-Universe u praksi
• Šest poslovnih područja: geografska navigacija (Google Maps), upravljanje repozitorijima koda (GitHub), financijska analiza (Yahoo Finance), 3D modeliranje (Blender), automatizacija preglednika (Playwright) i otvoreno web pretraživanje (Google Search i Fetch). • 11 MCP poslužitelja, ukupno 231 zadatak dizajniran kako bi oponašao stvarne procese – od planiranja rute do uređivanja koda i praćenja cijena dionica. • Umjesto popularnog pristupa „LLM-kao-sudac”, istraživači su koristili izvršne evaluatore: provjeru formata, statičke provjere točnosti i dinamičke provjere za podatke koji se stalno mijenjaju, poput cijena letova ili GitHub issuesa.
Rezultati testiranja
Na poligonu su se našli najjači komercijalni i otvoreni modeli s najmanje 120 milijardi parametara – među njima GPT-5, Grok-4, Claude-4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro te GLM-4.5.
• GPT-5 ostvario je najbolji ukupni rezultat i posebno briljirao u financijskoj analizi. • Grok-4 zauzeo je drugo mjesto zahvaljujući vodstvu u automatizaciji preglednika. • Claude-4 Sonnet završio je treći, bez dominacije u ijednoj kategoriji. • Od otvorenih rješenja najbolje se pokazao GLM-4.5.
Unatoč tome, ni jedan model nije položio ni polovicu svih zadataka. Posebno su problematični:
- Dugi konteksti – modeli gube nit ili se ne snalaze pri složenim, višestupanjskim zahtjevima.
- Nepoznati alati – kada se prvi put susretnu s novim MCP poslužiteljem, uspješnost naglo pada.
„Modeli često ne mogu neprimjetno koristiti nepoznate alate ili sustave onako kako se ljudi prilagođavaju u hodu”, upozorio je direktor istraživanja Junnan Li. Po njemu su ključ rješenja platforme koje spajaju podatkovni kontekst, napredno zaključivanje i sigurnosne ograde.
Šira slika
Salesforce je već ljetos objavio MCPEvals, ali taj se set oslanjao na sintetičke zadatke. Novo izdanje vraća testove u stvarni svijet i, prema autorima, „predstavlja nužno mjerilo za područja koja postojeći benchmarki zanemaruju”.
Tvrtka se nada da će MCP-Universe pomoći poduzećima u identifikaciji slabih točaka agenata i alata kako bi mogli doraditi vlastite okvire ili sam MCP. Jedno je jasno: i najnapredniji LLM-ovi još su daleko od besprijekorne radne snage u korporativnim okruženjima.
