Вие сте залепили API-та, манипулирали Slack ботове и молили ChatGPT да се държи като член на екипа.
Но без реален контекст изкуственият интелект само предполага. Той се разпада, когато инструментите ви се променят, и халюцинира, когато данните ви не са ясно картографирани или достъпни.
Протоколът за контекст на модела (MCP) променя това. Той създава общ език между вашия модел и вашия стек: структуриран, контекстуален и създаден да се мащабира. MCP ви позволява да спрете да доставяте AI, който се държи умно, и да започнете да създавате AI, който е умен.
В тази публикация в блога ще разберем подробно MCP и как да го приложим. Освен това ще разгледаме как ClickUp служи като алтернатива на MCP протоколите. Да започнем! 🤖
Какво е протокол за контекст на модела?
Протоколът за контекст на модела е рамка или насока, използвана за дефиниране, структуриране и комуникиране на ключовите елементи/контекст (подсказки, история на разговорите, състояния на инструментите, метаданни на потребителите и др. ) към големи езикови модели (LLM).
Той очертава външните фактори, които влияят върху модела, като например:
- Кой ще използва модела (заинтересовани страни)
- Защо се създава моделът (цели)
- Къде и как ще се прилага (случаи на употреба, среди)
- Какви ограничения съществуват (технически, етични, свързани с времето и др.)
- Какви предположения се правят за контекста в реалния свят
С прости думи, той създава условия за ефективната работа на модела и гарантира, че той е технически издържан, уместен и използваем в сценария, за който е създаден.
Ключовите компоненти на MCP включват:
- Критерии за валидиране: Очертава как моделът ще бъде тестван или оценен за точност и полезност.
- Цел: Ясно посочва какво трябва да представлява или решава моделът.
- Обхват: Определя границите на модела, като например какво е включено и какво е изключено.
- Ключови концепции и променливи: Идентифицира основните компоненти, обекти или променливи, които моделът адресира.
- Взаимоотношения и предположения: Обяснява как взаимодействат концепциите и какви предположения стоят в основата на модела.
- Структура: Описва формата на модела (например диаграма, математически уравнения, симулации)
MCP срещу LangChain
LangChain е удобна за разработчиците платформа за създаване на приложения, които използват LLM агенти. MCP, от друга страна, е протокол, който стандартизира начина, по който контекстът се доставя до моделите в различните системи.
LangChain ви помага да изградите, а MCP помага на системите да комуникират помежду си. Нека разберем по-добре разликата между двете.
| Функция | LangChain | MCP модели |
| Фокус | Разработване на приложения с LLM | Стандартизиране на контекста на LLM и взаимодействията между инструментите |
| Инструменти | Вериги, агенти, памет, извличащи устройства | Протокол за LLM за достъп до инструменти, данни и контекст |
| Мащабируемост | Модулен, мащабируем чрез компоненти | Създаден за широкомащабни, междуагентни внедрявания |
| Примери за употреба | Чатботове, системи за генериране с подпомагано извличане (RAG), автоматизация на задачи | Оркестриране на изкуствен интелект в предприятията, мултимоделни системи |
| Оперативна съвместимост | Ограничено до инструменти от екосистемата | Висока, позволява превключване между модели и инструменти |
Искате ли да видите как изглеждат на практика автоматизациите, базирани на MCP?
Разгледайте ръководството на ClickUp за автоматизация на работния процес с изкуствен интелект, което показва как различни екипи, от маркетинг до инженеринг, настройват динамични, сложни работни процеси, които отразяват предимствата на протокола за контекст на модела при взаимодействието в реално време.
MCP срещу RAG
RAG и MCP подобряват LLM с външни знания, но се различават по време и взаимодействие.
Докато RAG извлича информация, преди моделът да генерира отговор, MCP позволява на модела да изисква данни или да задейства инструменти по време на генерирането чрез стандартизиран интерфейс. Нека сравним и двете.
| Функция | RAG | MCP |
| Фокус | Предварително извличане на релевантна информация за генериране на отговор | Взаимодействие между инструменти/данни в реално време и в процес на работа |
| Механизъм | Първо извлича външни данни, след което генерира | Изисква контекст по време на генериране |
| Най-подходящо за | Статични или полуструктурирани бази от знания, системи за контрол на качеството | Инструменти в реално време, API, бази данни, интегрирани в инструменти |
| Ограничение | Ограничено от времето за извличане и контекстуалния прозорец | Забавяне от протоколни скокове |
| Интеграция | Да, резултатите от RAG могат да бъдат вградени в контекстните слоеве на MCP. | Да, той може да обхване RAG в MCP за по-богати потоци. |
Ако създавате хибрид от RAG + MCP, започнете с чиста система за управление на знания в ClickUp.
Можете да приложите шаблона на базата от знания на ClickUp, за да организирате последователно съдържанието си. Това помага на вашите AI агенти да извличат точна и актуална информация, без да се налага да ровят в хаоса.
MCP срещу AI агенти
Докато MCP е интерфейсът, различни видове AI агенти действат като участници.
MCP моделите стандартизират начина, по който агентите получават достъп до инструменти, данни и контекст, действайки като универсален конектор. AI агентите използват този достъп, за да вземат решения, да изпълняват задачи и да действат автономно.
| Функция | MCP | AI агенти |
| Роля | Стандартен интерфейс за достъп до инструменти/данни | Автономни системи, които изпълняват задачи |
| Функция | Действа като мост между моделите и външните системи. | Използва MCP сървъри за достъп до контекст, инструменти и вземане на решения. |
| Пример за употреба | Свързване на AI системи, бази данни, API, калкулатори | Писане на код, обобщаване на данни, управление на работни потоци |
| Зависимост | Независим протоколен слой | Често разчита на MCP за динамичен достъп до инструменти |
| Взаимоотношения | Възможност за функционалност, базирана на контекста | Изпълнява задачи, използвайки контекста и възможностите, предоставени от MCP. |
❗️Как изглежда един AI агент, който разбира цялата ви работа? Вижте тук. 👇🏼
⚙️ Бонус: Нуждаете се от помощ, за да разберете кога да използвате RAG, MCP или комбинация от двете? Това подробно сравнение между RAG, MCP и AI агенти разяснява всичко с диаграми и примери.
Защо контекстът е важен в моделите на изкуствения интелект
За съвременните AI системи контекстът е от основно значение. Контекстът позволява на генеративните AI модели да интерпретират намерението на потребителя, да изясняват входните данни и да предоставят резултати, които са точни, релевантни и приложими. Без него моделите халюцинират, не разбират правилно подсказките и генерират ненадеждни резултати.
В реалния свят контекстът идва от различни източници: CRM записи, Git истории, чат логове, API изходи и др.
Преди MCP интегрирането на тези данни в AI работните процеси означаваше писане на персонализирани конектори за всяка система [фрагментиран, податлив на грешки и нескалируем подход].
MCP решава този проблем, като предоставя структуриран, машинно четим начин за AI моделите да имат достъп до контекстуална информация, независимо дали става въпрос за история на потребителски вход, фрагменти от код, бизнес данни или функционалност на инструменти.
Този стандартизиран достъп е от решаващо значение за агентното разсъждение, като позволява на AI агентите да планират и действат интелигентно с актуални данни в реално време.
Освен това, когато контекстът се споделя ефективно, производителността на изкуствения интелект се подобрява във всички области:
- По-релевантни отговори в езикови, кодови и мултимодални задачи
- По-малко халюцинации и грешки благодарение на данните в реално време.
- По-добра памет и поток при дълги разговори или сложни задачи
- Опростена интеграция с инструменти, като агентите могат да използват повторно данни и действия чрез стандартни интерфейси.
Ето един пример за това как изкуственият интелект на ClickUp решава този проблем с контекста, без да се налага да се занимавате с обширни MCP работни потоци или кодиране. Ние се погрижихме за това!
💡 Съвет от професионалист: За да задълбочите знанията си, научете как да използвате агенти, базирани на знания, в изкуствения интелект, за да извличате и използвате динамични данни.
Как работи протоколът за контекст на модела?
MCP следва архитектура клиент-сървър, при която AI приложенията (клиентите) изискват инструменти, данни или действия от външни системи (сървъри). Ето подробно описание на това как MCP работи на практика. ⚒️
🧩 Установяване на връзка
Когато се стартира AI приложение (като Claude или Cursor), то инициализира MCP клиенти, които се свързват с един или повече MCP сървъри. Тези събития, изпратени от сървъра, могат да представляват всичко – от API за времето до вътрешни инструменти като CRM системи.
🧠 Интересен факт: Някои MCP сървъри позволяват на агентите да четат балансите на токените, да проверяват NFT или дори да задействат смарт договори в над 30 блокчейн мрежи.
👀 Откриване на инструменти и възможности
След като се свърже, клиентът извършва откриване на възможности, като пита всеки сървър: Какви инструменти, ресурси или подсказки предоставяте?
Сървърът отговаря със списък на своите възможности, който се регистрира и се предоставя на AI модела за използване при необходимост.
📮 ClickUp Insight: 13% от участниците в нашето проучване искат да използват AI, за да вземат трудни решения и да решават сложни проблеми. Въпреки това, само 28% казват, че използват AI редовно в работата си.
Възможна причина: опасения за сигурността! Потребителите може да не желаят да споделят чувствителни данни, свързани с вземането на решения, с външен AI. ClickUp решава този проблем, като предоставя AI-базирано решаване на проблеми директно във вашето защитено работно пространство. От SOC 2 до ISO стандарти, ClickUp отговаря на най-високите стандарти за сигурност на данните и ви помага да използвате безопасно генеративната AI технология в цялото си работно пространство.
🧠 Идентифициране на необходимостта от външен контекст
Когато потребител въведе информация (например Как е времето в Чикаго?), AI моделът анализира заявката и осъзнава, че се нуждае от външни данни в реално време, които не са налични в неговия обучителен набор.
Моделът избира подходящ инструмент от наличните MCP възможности, като например метеорологична служба, а клиентът подготвя заявка за този сървър.
🔍 Знаете ли, че... MCP черпи вдъхновение от Language Server Protocol (LSP), разширявайки концепцията до автономни AI работни потоци. Този подход позволява на AI агентите да откриват и свързват инструменти динамично, като по този начин се насърчава гъвкавостта и мащабируемостта в средите за разработка на AI системи.
✅ Изпълнение и обработка на отговори
Клиентът изпраща заявка до MCP сървъра, като посочва:
- Инструментът, който да използвате
- Параметри (например местоположение, дата)
MCP сървърът обработва заявката, извършва необходимата действие (като извличане на информация за времето) и връща резултата в машинно четим формат. AI клиентът интегрира тази върната информация.
След това моделът генерира отговор въз основа както на новите данни, така и на първоначалния подтик.
Извличайте информация от работното си пространство с помощта на ClickUp Brain
💟 Бонус: Запознайте се с Brain MAX, самостоятелния AI десктоп спътник от ClickUp, който ви спестява усилията да създавате свои собствени MCP работни потоци от нулата. Вместо да събирате десетки инструменти и интеграции, Brain MAX е предварително сглобен и готов за работа, обединявайки цялата ви работа, приложения и AI модели в една мощна платформа.
С дълбока интеграция в работната среда, преобразуване на глас в текст за продуктивност без използване на ръце и високорелевантни, специфични за ролята отговори, Brain MAX ви предоставя контрола, автоматизацията и интелигентността, които очаквате от персонализирано решение – без никаква настройка или поддръжка. Това е всичко, от което се нуждаете, за да управлявате, автоматизирате и ускорите работата си, директно от вашия десктоп!
Чести предизвикателства при управлението на контекста в изкуствения интелект
Управлението на контекста в AI системите е от решаващо значение, но далеч не е лесно.
Повечето AI модели, независимо от архитектурата или инструментите, се сблъскват с редица общи препятствия, които ограничават способността им да разсъждават точно и последователно. Тези препятствия включват:
- Ограниченията на токените и късите контекстни прозорци ограничават количеството релевантна информация, която AI може да разгледа наведнъж, което често води до непълни или повърхностни отговори.
- Фрагментираните източници на данни затрудняват събирането на правилния контекст, особено когато информацията е разпръсната в различни бази данни, приложения и формати.
- Липсата на дългосрочна памет между сесиите принуждава потребителите да повтарят информацията, което нарушава непрекъснатостта при многоетапни задачи.
- Неяснотата в потребителските входни данни, особено в разговори с многократни отговори, може да обърка изкуствения интелект без ясен исторически контекст.
- Забавянето и разходите стават проблем при извличането на данни за обучение в реално време или контекст от външни системи.
- Липсата на стандартен начин за споделяне или поддържане на контекста между инструменти и екипи често води до дублиране, несъответствия и ограничено сътрудничество.
Тези проблеми разкриват необходимостта от стандартизирано и ефективно управление на контекста, което е целта на MCP протоколите.
🔍 Знаете ли? Вместо да изпращат команди директно, модулите се абонират за съответните потоци от данни. Това означава, че кракът на робота може просто да слуша пасивно за актуализации на баланса и да се задейства само когато е необходимо.
Протокол за контекста на модела в действие
MCP улеснява интегрирането на различни източници на информация, като гарантира, че изкуственият интелект предлага точни и подходящи за контекста отговори.
По-долу са дадени няколко практични примера, които демонстрират как MCP може да се приложи в различни сценарии. 👇
1. Копилоти, задвижвани от изкуствен интелект
Едно от най-широко използваните приложения на AI copilots е GitHub Copilot, AI асистент, който помага на разработчиците да пишат и отстраняват грешки в кода.
Когато разработчик пише функция, Copilot се нуждае от достъп до:
- История на кода: AI извлича контекста на текущия код, за да предложи подходящи допълнения към кода.
- Външни библиотеки: Copilot проверява най-новите версии на библиотеките или рамките, като гарантира, че кодът е съвместим с най-новите версии.
- Данни в реално време: Ако разработчикът поиска актуализация на конвенцията за кодиране или практиката за обработка на грешки, Copilot извлича най-новата документация.
🧠 Интересен факт: MCP Guardian действа като охранител за използването на AI инструменти. Той проверява самоличността, блокира съмнителни заявки и записва всичко. Защото отвореният достъп до инструменти = хаос в сигурността.
2. Виртуални асистенти
Виртуалните асистенти като Google Assistant или Amazon Alexa разчитат на контекста, за да предоставят смислени отговори. Например:
- Предишни разговори: Google Assistant запомня предишни запитвания, като вашите предпочитания за пътуване, и коригира отговорите си съответно, когато питате за варианти за полети или резервации в хотели.
- Външни инструменти: Запитва API-та на трети страни (например агрегатори на полети като Skyscanner) за информация в реално време за наличните полети.
📖 Прочетете също: Как да използвате веригата от подсказващи мисли (с примери)
3. Системи за управление на знанията
Инструментите за управление на данни, задвижвани от изкуствен интелект, като IBM Watson, помагат на организациите да извличат критична информация от огромни бази данни или хранилища на документи:
- Контекст на търсенето: IBM Watson използва MCP модели, за да анализира предишни търсения и да коригира резултатите въз основа на предпочитанията на потребителя и историческите търсения.
- Външни хранилища: Watson може да прави запитвания към външни хранилища (например бази от знания, научни статии или фирмена документация), за да извлече най-точната и релевантна информация.
- Персонализирани препоръки: Въз основа на взаимодействията на потребителя, Watson може да предложи подходящи документи, често задавани въпроси или обучителни материали, съобразени с ролята на потребителя или текущите проекти.
Организирайте, филтрирайте и търсете в знанията на вашата компания с ClickUp Enterprise Search
🪄 Предимство на ClickUp: Създайте проверена, структурирана база от знания в ClickUp Docs и я покажете чрез ClickUp Knowledge Management като източник на контекст за вашия MCP Gateway. Подобрете Docs с богато съдържание и медии, за да получите точни, персонализирани AI препоръки от централизиран източник.
4. Здравеопазване
В областта на здравеопазването платформи като Babylon Health предоставят виртуални консултации с пациенти. Тези AI системи разчитат в голяма степен на контекста:
- Анамнеза на пациента: Изкуственият интелект трябва да има достъп до медицинските досиета, симптомите и предишните консултации на пациента, за да вземе информирани решения.
- Външни медицински данни: Може да извлича медицински данни в реално време (например най-новите проучвания за симптоми или лечения), за да предлага по-точни съвети за здравето.
- Динамични отговори: Ако симптомите на пациента се променят, изкуственият интелект използва MCP, за да актуализира базата си от знания и да коригира съответно предложенията за лечение.
🔍 Знаете ли, че... Повечето MCP не са проектирани с оглед на сигурността, което ги прави уязвими в сценарии, в които симулациите или роботизираните системи са свързани в мрежа.
Как да приложите протокол за контекст на модела
Прилагането на протокол за контекст на модела позволява на вашата AI приложение да взаимодейства с външни инструменти, услуги и източници на данни по модулен, стандартизиран начин.
Ето стъпка по стъпка ръководство за настройката. 📋
Стъпка #1: Дефинирайте инструменти, ресурси и обработватели
Започнете, като решите какви инструменти и ресурси ще предлага вашият MCP сървър:
- Инструментите са действия, които сървърът може да изпълнява (например, извикване на API за времето, изпълнение на SQL заявка).
- Ресурсите са статични или динамични данни (например документи, конфигурационни файлове, бази данни).
- За всеки инструмент дефинирайте: Схема на входните данни (например задължителни полета като град, заявка и др.) Формат на изходните данни (например структуриран JSON-RPC) Подходящ метод за събиране на данни за входните данни
- Схема за въвеждане (например задължителни полета като град, заявка и др.)
- Формат на изхода (например структуриран JSON-RPC)
- Подходящ метод за събиране на данни за събиране на входни данни
- Схема за въвеждане (например задължителни полета като град, заявка и др.)
- Формат на изхода (например структуриран JSON-RPC)
- Подходящ метод за събиране на данни за събиране на входни данни
След това имплементирайте хендъри. Това са функции, които обработват входящите заявки за инструменти от клиента:
- Проверете въведените данни, за да се уверите, че отговарят на очаквания формат.
- Изпълнете основната логика (например, извличане на данни от API, обработка на данни)
- Форматирайте и върнете резултатите, за да може клиентът да ги използва.
📌 Пример: Инструментът за обобщаване на документи може да валидира типа на входния файл (например PDF или DOCX), да извлече текста с помощта на файлов парсер, да прекара съдържанието през модел или услуга за обобщаване и да върне кратко обобщение заедно с ключовите теми.
💡 Професионален съвет: Настройте слушатели на събития, които задействат конкретни инструменти, когато се случат определени действия, като например подаване на информация от потребител или актуализиране на база данни. Няма нужда да държите инструментите да работят на заден план, когато нищо не се случва.
Стъпка 2: Изграждане или конфигуриране на MCP сървъра
Използвайте рамка като FastAPI, Flask или Express, за да експонирате вашите инструменти и ресурси като HTTP крайни точки или WebSocket услуги.
Важно е да:
- Следвайте последователна структура на крайните точки за всички инструменти (например /invoke/summarize-document).
- Връщайте JSON отговори с предсказуема структура, така че клиентите да могат лесно да ги използват.
- Групирайте възможностите под крайна точка /capabilities, за да могат клиентите да откриват наличните инструменти.
💡 Професионален съвет: Третирайте контекста като код. Всеки път, когато променяте структурата му, създавайте версия. Използвайте времеви отметки или хеш кодове, за да можете да се върнете назад без проблеми.
Стъпка 3: Настройте MCP клиента
Клиентът MCP е част от вашата AI система (например Claude, Cursor или персонализиран агент), която комуникира с вашия сървър.
При стартиране клиентът се свързва с MCP сървъра и извлича наличните възможности (инструменти/ресурси) чрез крайната точка /capabilities. След това регистрира тези инструменти за вътрешна употреба, така че моделът да може да реши кой инструмент да използва по време на сесията.
💡 Професионален съвет: Вмъкнете невидими метаданни в контекста, като оценки за надеждност на инструмента или времеви отметки. Инструментите могат да използват това, за да вземат по-интелигентни решения, например да пропуснат остарели данни или да подобрят резултатите, които идват от източници с висока надеждност.
Стъпка 4: Тествайте с клиент, съвместим с MCP
Преди да започнете да работите, тествайте отдалечения си MCP сървър с реален AI клиент:
- Използвайте инструмент като Claude Desktop, който поддържа MCP веднага след инсталирането.
- Опитайте типични случаи на употреба (например, питане на Claude за времето днес), за да потвърдите, че: Входните данни са валидирани правилно Използва се правилният инструмент Отговорите се връщат в правилния формат
- Въведените данни се валидират правилно
- Използвайте правилния инструмент
- Отговорите се връщат в правилния формат.
- Въведените данни се валидират правилно
- Използвайте правилния инструмент
- Отговорите се връщат в правилния формат.
Това помага да се осигури безпроблемна интеграция с бизнес инструменти и предотвратява грешки при изпълнението в производството.
Стъпка #5: Добавете безопасност, разрешения и наблюдаемост
За да защитите чувствителни инструменти или данни:
- Прилагайте подкани за разрешение преди достъп до критични инструменти или лични ресурси.
- Добавете регистриране, мониторинг и ограничаване на скоростта, за да проследявате използването и да откривате аномалии.
- Използвайте обхвати или роли на потребители, за да ограничите кои инструменти могат да се използват от кого.
- Създайте слой за памет или състояние, за да съхранявате предишни резултати и да поддържате непрекъснатост.
- Тествайте под натоварване и следете показателите за производителност (латентност, процент на успеваемост и др.).
По този начин можете да изградите мощни, гъвкави AI системи, които мащабират достъпа до контекста по чист начин, без да се налага да пишете персонализирани интеграции за всеки инструмент или случай на употреба.
Ограничения на MCP моделите
Макар протоколите за контекст на моделите да решават ключови предизвикателства при споделянето на контекст, те имат и свои компромиси:
- Зависимост от инструменти: MCP изисква съвместими сървъри и инструменти. Старите системи и нестандартните API са трудни за интегриране.
- Сложност на настройката: Първоначалната настройка, дефинирането на инструменти и писането на хендъри изискват технически усилия, което представлява крива на обучение за новите екипи.
- Забавяне: Всяко външно обаждане води до забавяне на отговора, особено когато се свързват няколко инструмента.
- Проблеми със сигурността: Излагането на инструменти и източници на данни увеличава площта за атаки. Фините контроли на достъпа и регистрирането на одити все още са в начален стадий.
- Ограничена координация между няколко сървъра: Свързването на контекста между сървърите не е безпроблемно, което води до фрагментирани или несъвместими резултати.
Как ClickUp AI служи като алтернатива на протоколите за контекст на моделите
Протоколите за контекст на модела предоставят структуриран начин за AI системите да извличат външен контекст чрез стандартизирани повиквания. Изграждането и поддържането на тези системи обаче може да бъде сложно, особено в среда на съвместна работа в екип.
ClickUp използва различен подход. Той вгражда контекста директно в работното ви пространство, където действително се извършва работата. Това прави ClickUp усъвършенстващ слой и дълбоко интегрирана агентна система, оптимизирана за екипи.
Нека разберем това по-добре. 📝
Вграждане на памет в работната среда
В сърцевината на AI възможностите на ClickUp е ClickUp Brain, контекстно-чувствителен двигател, който действа като вградена паметна система.
За разлика от традиционните MCP, които разчитат на повърхностна история на подсказките или външни бази данни, Brain разбира структурата на вашето работно пространство и запомня критична информация от задачи, коментари, времеви линии и документи. Той може:
- Идентифицирайте пречките въз основа на исторически закъснения и блокиращи фактори.
- Отговорете на специфични за ролята въпроси като „Кой е собственикът?“ или „Проверено ли е от QA?“
- Превърнете бележките от срещите в структурирани задачи, допълнени с възложени задачи и крайни срокове.
📌 Пример: Помолете Brain да „Обобщи напредъка по маркетинговите кампании за второто тримесечие“ и той ще ви предостави информация за свързаните задачи, статуси и коментари по проектите.
Автоматизиране на отговори, задачи и действия
Докато внедряването на MCP изисква непрекъснато настройване на модела, ClickUp, като софтуер за автоматизация на задачите, обединява вземането на решения и изпълнението в една и съща система.
С ClickUp Automations можете да задействате действия въз основа на събития, условия и логика, без да пишете нито една реда код. Можете също да използвате ClickUp Brain, за да създадете персонализирани автоматизации за въвеждане на данни с естествен език, което улеснява създаването на персонализирани работни потоци.
Използвайте ClickUp Brain, за да създадете персонализирани тригери с ClickUp Automations
📌 Пример: Преместете задачите в В процес, когато статуса се промени, назначете ръководител на екипа, когато са маркирани като Висока приоритетност, и уведомете собственика на проекта, ако крайният срок е пропуснат.
📖 Прочетете също: Ръководство за автоматизации в ClickUp (с примери за употреба)
Въз основа на това, ClickUp Autopilot Agents въвежда ново ниво на интелигентна автономност. Тези агенти, задвижвани от изкуствен интелект, работят на:
- Тригери (напр. актуализации на задачи, споменавания в чата)
- Условия (например, съобщението включва спешно)
- Действия (например обобщаване на тема, възлагане на задача, изпращане на уведомление)
- Инструменти (например публикуване в канали, актуализиране на полета)
- Знания (например вътрешни документи, задачи, формуляри и история на чата)
Превръщане на информацията в контекст, подлежащ на действие
ClickUp, като AI агент, използва съществуващите данни от работното ви пространство, за да действа по-умно без настройка. Ето как можете да превърнете цялата тази информация от работното си пространство в контекст, готов за действие:
- Задачи и подзадачи: Възлагайте последващи действия, генерирайте обобщения или коригирайте приоритетите в ClickUp Tasks. AI извлича информация директно от възложителите, крайните срокове и коментарите.
- Документи и уикита: Помолете AI да се позовава на знанията на екипа, да обобщава документацията или да извлича ключови моменти по време на планирането, като използва Docs.
- Потребителски полета: Използвайте свои собствени етикети, категории или оценки, за да персонализирате отговорите. AI интерпретира вашите метаданни, за да адаптира резултатите към езика на вашия екип.
- Коментари и чат: Продължете разговорите в различни теми или генерирайте действия въз основа на дискусиите.
Гледайте как работят персонализираните полета, задвижвани от изкуствен интелект, тук. 👇🏼
Бъдещето на протоколите за контекст на моделите
С прехода на изкуствения интелект от статични чатботове към динамични системи с множество агенти, ролята на MCP ще става все по-важна. Подкрепени от големи имена като OpenAI и Anthropic, MCP обещават оперативна съвместимост между сложни системи.
Но това обещание е свързано с големи въпроси. 🙋
За начало, повечето MCP имплементации днес са на демо ниво, използват основен студиен транспорт, нямат HTTP поддръжка и не предлагат вградена автентификация или оторизация. Това е пречка за внедряването им в предприятията. Реалните случаи на употреба изискват сигурност, наблюдаемост, надеждност и гъвкаво мащабиране.
За да се преодолее тази празнина, се появи концепцията за MCP Mesh. Тя прилага доказани модели на сервизна мрежа (като тези, използвани в микроуслугите) към инфраструктурата на MCP. MCP Mesh помага и за сигурен достъп, комуникация, управление на трафика, устойчивост и откриване на множество разпределени сървъри.
В същото време платформи, задвижвани от изкуствен интелект, като ClickUp, демонстрират, че дълбоко вградените контекстни модели в приложенията могат да предложат по-практична алтернатива в среда, ориентирана към екипната работа.
В бъдеще може да видим хибридни архитектури, които да проправят пътя за AI агенти, които са едновременно осведомени и способни да действат.
Търговски протоколи за производителност с ClickUp
Протоколът за контекст на модела стандартизира начина, по който изкуственият интелект може да получи достъп до външни системи, но изисква сложна техническа настройка.
Въпреки че е мощен, MCP изисква техническа настройка, което увеличава времето за разработка, разходите и предизвикателствата, свързани с текущата поддръжка.
ClickUp предлага практична алтернатива с ClickUp Brain и Automations, вградени директно във вашето работно пространство.
Той автоматично разбира контекста на задачите, данните за проекта и намеренията на потребителите. Това прави ClickUp идеално решение с ниско ниво на кодиране за екипи, които искат мащабируема, контекстно-ориентирана изкуствена интелигентност без инженерни разходи.
✅ Регистрирайте се в ClickUp още днес!