Összeragasztotta az API-kat, meghamisította a Slack botokat, és könyörgött a ChatGPT-nek, hogy viselkedjen úgy, mint egy csapattárs.
De valódi kontextus nélkül az AI csak találgat. Meghibásodik, ha az eszközei megváltoznak, és hallucinál, ha az adatok nem egyértelműen vannak feltérképezve vagy hozzáférhetők.
A modellkontextus-protokoll (MCP) ezt megváltoztatja. Megosztott nyelvet hoz létre a modell és a stack között: strukturált, kontextusfüggő és méretezhető. Az MCP lehetővé teszi, hogy abbahagyja az intelligensen viselkedő AI szállítását, és elkezdjen intelligens AI-t építeni.
Ebben a blogbejegyzésben részletesen megismerjük az MCP-t és annak megvalósítását. Ezenkívül megvizsgáljuk, hogy a ClickUp hogyan szolgál alternatívaként az MCP protokollokhoz. Kezdjük! 🤖
Mi az a modellkontextus-protokoll?
A modellkontextus-protokoll egy keretrendszer vagy irányelv, amelyet a kulcsfontosságú elemek/kontextus (parancsok, beszélgetési előzmények, eszközállapotok, felhasználói metaadatok stb.) meghatározására, strukturálására és nagy nyelvi modelleknek (LLM-ek) történő közlésére használnak.
A modellre ható külső tényezőket vázolja fel, mint például:
- Ki fogja használni a modellt (érdekelt felek)
- Miért hozzák létre a modellt (célok)
- Hol és hogyan alkalmazható (használati esetek, környezetek)
- Milyen korlátozások léteznek (technikai, etikai, időbeli stb.)?
- Milyen feltételezések vannak a valós kontextusról?
Egyszerűen fogalmazva: ez teremt meg a modell hatékony működésének feltételeit, és biztosítja, hogy az technikailag kifogástalan, releváns és használható legyen az adott helyzetben.
Az MCP legfontosabb elemei:
- Érvényesítési kritériumok: Ismertesse, hogyan fogják tesztelni vagy értékelni a modell pontosságát és hasznosságát.
- Cél: Egyértelműen megfogalmazza, hogy a modell mit hivatott ábrázolni vagy megoldani.
- Hatály: Meghatározza a modell határait, például azt, hogy mi tartozik bele és mi nem.
- Főbb fogalmak és változók: Meghatározza a modell által kezelt főbb összetevőket, entitásokat vagy változókat.
- Kapcsolatok és feltételezések: Elmagyarázza, hogyan hatnak egymásra a fogalmak, és milyen feltételezések alapozzák meg a modellt.
- Szerkezet: Leírja a modell formátumát (pl. diagram, matematikai egyenletek, szimulációk).
MCP vs. LangChain
A LangChain egy fejlesztőbarát keretrendszer LLM-ügynököket használó alkalmazások készítéséhez. Az MCP viszont egy protokoll, amely szabványosítja a kontextus rendszerek közötti továbbítását a modelleknek.
A LangChain segít a felépítésben, az MCP pedig a rendszerek közötti kommunikációban. Nézzük meg közelebbről a kettő közötti különbségeket.
| Funkció | LangChain | MCP modellek |
| Fókusz | Alkalmazásfejlesztés LLM-ekkel | Az LLM kontextus és az eszközök közötti interakciók szabványosítása |
| Eszközök | Láncok, ügynökök, memória, visszakeresők | Protokoll az LLM-ek számára az eszközökhöz, adatokhoz és kontextushoz való hozzáféréshez |
| Skálázhatóság | Moduláris, komponensekkel skálázható | Nagyméretű, több ügynököt érintő telepítésekhez készült |
| Használati esetek | Csevegőrobotok, visszakereséssel kiegészített generációs (RAG) rendszerek, feladat-automatizálás | Vállalati AI-koordináció, multimodális rendszerek |
| Interoperabilitás | Az ökoszisztéma eszközeire korlátozva | Magas, lehetővé teszi a modellek és eszközök váltását |
Szeretné látni, hogyan működnek a valós MCP-alapú automatizálások a gyakorlatban?
Olvassa el a ClickUp útmutatóját az AI munkafolyamat-automatizálásról, amely bemutatja, hogyan állítanak be különböző csapatok, a marketingtől a mérnöki munkáig, dinamikus, komplex munkafolyamatokat, amelyek tükrözik a modellkontextus-protokoll valós idejű interakciós erősségeit.
MCP vs. RAG
A RAG és az MCP egyaránt külső ismeretekkel bővíti az LLM-eket, de időzítésük és interakciójuk eltérő.
Míg a RAG a modell válaszának generálása előtt lekérdezi az információkat, az MCP lehetővé teszi a modell számára, hogy generálás közben szabványosított felületen keresztül adatokat kérjen vagy eszközöket indítson el. Hasonlítsuk össze a kettőt!
| Funkció | RAG | MCP |
| Fókusz | A válasz generálásához szükséges releváns információk előzetes letöltése | Valós idejű, folyamat közbeni eszköz/adat interakció |
| Mechanizmus | Először a külső adatokat tölti be, majd generálja | Kér kontextust generálás közben |
| Legalkalmasabb | Statikus vagy félig strukturált tudásbázisok, minőségbiztosítási rendszerek | Valós idejű eszközök, API-k, eszközbe integrált adatbázisok |
| Korlátozás | Korlátozott a visszakeresési idő és a kontextusablak | A protokoll ugrásokból származó késleltetés |
| Integráció | Igen, a RAG eredmények beágyazhatók az MCP kontextusrétegekbe. | Igen, a RAG-ot be tudja ágyazni az MCP-be a gazdagabb folyamatok érdekében. |
Ha RAG + MCP hibridet épít, kezdje egy tiszta tudásmenedzsment rendszerrel a ClickUp-on belül.
A ClickUp tudásbázis-sablonját alkalmazhatja a tartalom következetes szervezéséhez. Ez segít az AI-ügynököknek pontos, naprakész információkat előhívni anélkül, hogy a rendetlenségben kellene turkálniuk.
MCP vs. AI ügynökök
Míg az MCP az interfész, addig különböző típusú AI-ügynökök működnek szereplőként.
Az MCP modellek egységesítik az ügynökök eszközökhöz, adatokhoz és kontextushoz való hozzáférését, univerzális csatlakozóként működve. Az AI ügynökök ezt a hozzáférést használják döntések meghozatalához, feladatok elvégzéséhez és önálló cselekvéshez.
| Funkció | MCP | AI ügynökök |
| Szerep | Szabványos interfész eszközökhöz/adatokhoz való hozzáféréshez | Feladatokat végző autonóm rendszerek |
| Funkció | Hídként működik a modellek és a külső rendszerek között. | MCP-kiszolgálókat használ a kontextushoz és eszközökhöz való hozzáféréshez, valamint a döntéshozatalhoz. |
| Használati eset | AI-rendszerek, adatbázisok, API-k, számológépek összekapcsolása | Kódírás, adatok összefoglalása, munkafolyamatok kezelése |
| Függőség | Független protokollréteg | Gyakran támaszkodik az MCP-re a dinamikus eszközhozzáférés érdekében. |
| Kapcsolat | Kontextusvezérelt funkcionalitás engedélyezése | A feladatok végrehajtása az MCP által biztosított kontextus és képességek felhasználásával történik. |
❗️Hogyan néz ki egy olyan AI-ügynök, aki megérti az összes munkáját? Nézze meg itt. 👇🏼
⚙️ Bónusz: Segítségre van szüksége annak eldöntéséhez, hogy mikor érdemes RAG-ot, MCP-t vagy mindkettőt használni? Ez a részletes összehasonlítás a RAG, az MCP és az AI ügynökök között diagramokkal és példákkal szemlélteti a különbségeket .
Miért fontos a kontextus az AI-modellekben?
A modern AI rendszerek számára a kontextus alapvető fontosságú. A kontextus lehetővé teszi a generatív AI modellek számára, hogy értelmezzék a felhasználói szándékot, tisztázzák a beviteleket és pontos, releváns és megvalósítható eredményeket szolgáltassanak. Enélkül a modellek téves következtetéseket vonnak le, félreértik a parancsokat és megbízhatatlan eredményeket generálnak.
A valós világban a kontextus különböző forrásokból származik: CRM-rekordok, Git-előzmények, csevegési naplófájlok, API-kimenetek és még sok más.
Az MCP bevezetése előtt ezeknek az adatoknak az AI munkafolyamatokba való integrálása azt jelentette, hogy minden rendszerhez egyedi csatlakozókat kellett írni [ez egy fragmentált, hibalehetőségekkel teli és nem skálázható megközelítés volt].
Az MCP ezt úgy oldja meg, hogy strukturált, géppel olvasható módot biztosít az AI-modellek számára a kontextusinformációk eléréséhez, legyen szó felhasználói beviteli előzményekről, kódrészletekről, üzleti adatokról vagy eszközfunkciókról.
Ez a szabványosított hozzáférés elengedhetetlen az ügynöki gondolkodáshoz, mivel lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy valós idejű, releváns adatok alapján intelligensen tervezzenek és cselekedjenek.
Ráadásul, ha a kontextust hatékonyan megosztják, az AI teljesítménye minden területen javul:
- Relevánsabb válaszok nyelv, kód és multimodális feladatok terén
- Kevesebb hallucináció és hiba a valós idejű adatoknak köszönhetően.
- Jobb memória és folyamatosság hosszú beszélgetések vagy összetett feladatok esetén
- Egyszerűsített integráció az eszközökkel, az ügynökök standard interfészeken keresztül újra felhasználhatják az adatokat és műveleteket.
Íme egy példa arra, hogyan oldja meg a ClickUp mesterséges intelligenciája ezt a kontextusbeli hiányosságot anélkül, hogy Önnek bonyolult MCP-munkafolyamatokkal vagy kódolással kellene foglalkoznia. Mi gondoskodunk róla!
💡 Profi tipp: Ha mélyebbre szeretne ásni, tanulja meg, hogyan lehet a mesterséges intelligenciában tudásalapú ügynököket használni a dinamikus adatok lekérésére és felhasználására.
Hogyan működik a modellkontextus-protokoll?
Az MCP egy kliens-szerver architektúrát követ, ahol a mesterséges intelligencia alkalmazások (kliens) eszközöket, adatokat vagy műveleteket kérnek külső rendszerektől (szerverek). Itt található egy részletes leírás arról, hogyan működik az MCP a gyakorlatban. ⚒️
🧩 Kapcsolat létrehozása
Amikor egy AI-alkalmazás (például Claude vagy Cursor) elindul, inicializálja az MCP-kliens programokat, amelyek egy vagy több MCP-kiszolgálóhoz csatlakoznak. Ezek a kiszolgáló által küldött események bármit jelenthetnek, az időjárási API-tól a CRM-rendszerekhez hasonló belső eszközökig.
🧠 Érdekesség: Egyes MCP-kiszolgálók lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy tokenegyenlegeket olvassanak, NFT-ket ellenőrizzenek, vagy akár intelligens szerződéseket indítsanak el több mint 30 blokklánc-hálózaton.
👀 Eszközök és funkciók felfedezése
A csatlakozás után az ügyfél felfedezi a képességeket, és minden szervertől megkérdezi: Milyen eszközöket, erőforrásokat vagy utasításokat biztosít?
A szerver válaszol a képességeinek listájával, amelyet regisztrálnak és az AI modell rendelkezésére bocsátanak, hogy szükség esetén felhasználhassa.
📮 ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők 13%-a szeretné az AI-t használni a nehéz döntések meghozatalához és a komplex problémák megoldásához. Ugyanakkor csak 28% mondja, hogy rendszeresen használja az AI-t a munkájában.
Lehetséges ok: biztonsági aggályok! A felhasználók nem szeretnék megosztani érzékeny döntéshozatali adataikat egy külső AI-vel. A ClickUp ezt úgy oldja meg, hogy az AI-alapú problémamegoldást közvetlenül a biztonságos munkaterületére hozza. A SOC 2-től az ISO-szabványokig a ClickUp megfelel a legmagasabb adatbiztonsági szabványoknak, és segít a generatív AI-technológia biztonságos használatában a munkaterületén.
🧠 A külső kontextus szükségességének azonosítása
Amikor a felhasználó megad egy bemeneti adatot (pl. Milyen az időjárás Chicagóban?), az AI modell elemzi a kérést és rájön, hogy külső, valós idejű adatokra van szüksége, amelyek nem állnak rendelkezésre a képzési készletében.
A modell kiválasztja a megfelelő eszközt a rendelkezésre álló MCP-képességek közül, például egy időjárási szolgáltatást, és az ügyfél elkészíti a kérését az adott szerverhez.
🔍 Tudta? Az MCP a Language Server Protocol (LSP) protokollból merít ihletet, és kiterjeszti a koncepciót az autonóm AI-munkafolyamatokra. Ez a megközelítés lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy dinamikusan felfedezzék és összekapcsolják az eszközöket, elősegítve ezzel a rugalmasságot és a skálázhatóságot az AI-rendszerfejlesztési környezetekben.
✅ Válaszok végrehajtása és kezelése
Az ügyfél kérelmet küld az MCP szervernek, megadva a következőket:
- A meghívandó eszköz
- Paraméterek (pl. hely, dátum)
Az MCP-kiszolgáló feldolgozza a kérést, elvégzi a szükséges műveletet (például lekérdezi az időjárást), és visszaadja az eredményt géppel olvasható formátumban. Az AI-kliens integrálja ezt a visszaküldött információt.
A modell ezután választ generál az új adatok és az eredeti prompt alapján.
A ClickUp Brain segítségével információkat szerezhet be a munkaterületéről
💟 Bónusz: Ismerje meg a Brain MAX-ot, a ClickUp önálló AI asztali kiegészítőjét, amely megkíméli Önt attól, hogy saját, egyedi MCP munkafolyamatokat kelljen létrehoznia a semmiből. Ahelyett, hogy tucatnyi eszközt és integrációt kellene összeraknia, a Brain MAX előre összeállított és használatra kész, egyesítve minden munkáját, alkalmazását és AI modelljét egy hatékony platformon.
A mély munkaterület-integráció, a kézmentes termelékenységet biztosító hang-szöveg átalakítás és a releváns, szerepkörspecifikus válaszok révén a Brain MAX biztosítja az egyedi megoldásoktól elvárt ellenőrzést, automatizálást és intelligenciát – beállítás és karbantartás nélkül. Minden, amire szüksége van a munkájának kezeléséhez, automatizálásához és felgyorsításához, közvetlenül az asztali számítógépéről!
Gyakori kihívások a kontextuskezelés terén az AI-ban
A kontextus kezelése az AI-rendszerekben kritikus fontosságú, de egyáltalán nem egyszerű.
A legtöbb AI-modell, függetlenül az architektúrától vagy az eszközöktől, egy sor közös akadályba ütközik, amelyek korlátozzák a pontos és következetes gondolkodás képességét. Ezek az akadályok a következők:
- A tokenkorlátok és a rövid kontextusablakok korlátozzák, hogy az AI egyszerre mennyi releváns információt tud figyelembe venni, ami gyakran hiányos vagy felületes válaszokhoz vezet.
- A fragmentált adatforrások megnehezítik a megfelelő kontextus összegyűjtését, különösen akkor, ha az információk adatbázisok, alkalmazások és formátumok között szétszóródnak.
- A hosszú távú memória hiánya a munkamenetek között arra kényszeríti a felhasználókat, hogy ismételjék az információkat, megszakítva ezzel a több lépésből álló feladatok folytonosságát.
- A felhasználói bevitelek kétértelműsége, különösen a többfordulós beszélgetésekben, zavarba ejtheti az AI-t, ha nincs egyértelmű történelmi kontextus.
- A késleltetés és a költségek problémát jelentenek, amikor valós idejű képzési adatokat vagy kontextust kell lekérni külső rendszerekből.
- Nincs szabványos módszer a kontextus megosztására vagy fenntartására a különböző eszközök és csapatok között, ami gyakran duplikációhoz, inkonzisztenciához és korlátozott együttműködéshez vezet.
Ezek a problémák rámutatnak a szabványosított, hatékony kontextuskezelés szükségességére, amit az MCP protokollok célul tűznek ki.
🔍 Tudta? A modulok nem közvetlenül küldenek parancsokat, hanem feliratkoznak a releváns adatfolyamokra. Ez azt jelenti, hogy egy robotláb passzívan figyelheti az egyensúlyi frissítéseket, és csak akkor lép akcióba, ha szükséges.
A modellkontextus-protokoll működése
Az MCP megkönnyíti a különböző információforrások integrálását, biztosítva, hogy az AI pontos és kontextusnak megfelelő válaszokat adjon.
Az alábbiakban néhány gyakorlati példa bemutatja, hogyan alkalmazható az MCP különböző helyzetekben. 👇
1. AI-alapú másodpilóták
Az AI-copilotok egyik legszélesebb körben használt alkalmazása a GitHub Copilot, egy AI-asszisztens, amely segít a fejlesztőknek a kód írásában és hibakeresésében.
Amikor egy fejlesztő funkciót ír, a Copilotnak hozzáférésre van szüksége a következőhöz:
- Kódelőzmények: Az AI lekérdezi az aktuális kód kontextusát, hogy releváns kódkiegészítéseket javasoljon.
- Külső könyvtárak: A Copilot lekérdezi a könyvtárak vagy keretrendszerek legújabb verzióit, biztosítva, hogy a kód kompatibilis legyen a legújabb verziókkal.
- Valós idejű adatok: Ha a fejlesztő kódolási konvenciók vagy hiba kezelési gyakorlatok frissítését kéri, a Copilot lekérdezi a legfrissebb dokumentációt.
🧠 Érdekesség: Az MCP Guardian úgy működik, mint egy biztonsági őr az AI-eszközök használatában. Ellenőrzi az identitásokat, blokkolja a gyanús kéréseket és mindent naplóz. Mert a nyílt eszközhozzáférés = biztonsági káosz.
2. Virtuális asszisztensek
A virtuális asszisztensek, mint például a Google Assistant vagy az Amazon Alexa, a kontextusra támaszkodnak, hogy értelmes válaszokat adjanak. Például:
- Korábbi beszélgetések: A Google Assistant megjegyzi a korábbi lekérdezéseket, például az utazási preferenciáit, és ennek megfelelően módosítja válaszait, amikor repülési lehetőségekről vagy szállásfoglalásokról kérdez.
- Külső eszközök: Harmadik féltől származó API-kat (pl. repülőjárat-összesítőket, mint a Skyscanner) kérdez meg a rendelkezésre álló járatokról szóló valós idejű információkért.
📖 Olvassa el még: Hogyan használjuk a gondolatlánc-kérdéseket (példákkal)
3. Tudásmenedzsment rendszerek
Az AI-vezérelt adatkezelő eszközök, mint például az IBM Watson, segítenek a szervezeteknek a kritikus információk visszakeresésében hatalmas adatbázisokból vagy dokumentumtárakból:
- Keresési kontextus: Az IBM Watson MCP modelleket használ a korábbi keresési lekérdezések elemzésére és az eredmények felhasználói preferenciák és korábbi keresések alapján történő módosítására.
- Külső adattárak: A Watson külső adattárakat (pl. tudásbázisokat, kutatási cikkeket vagy vállalati dokumentációkat) lekérdezhet a legpontosabb és legrelevánsabb információk visszakeresése érdekében.
- Személyre szabott ajánlások: A felhasználói interakciók alapján a Watson releváns dokumentumokat, GYIK-eket vagy képzési anyagokat javasolhat, amelyek a felhasználó szerepéhez vagy folyamatban lévő projektjeihez igazodnak.
A ClickUp Enterprise Search segítségével rendszerezheti, szűrheti és kereshet a vállalat tudásbázisában
🪄 A ClickUp előnye: Hozzon létre egy ellenőrzött, strukturált tudásbázist a ClickUp Docs-ban, és tegye azt a ClickUp Knowledge Management segítségével elérhetővé az MCP Gateway kontextusforrásaként. Gazdag tartalommal és médiával egészítse ki a Docs-ot, hogy pontos, személyre szabott AI-ajánlásokat kapjon egy központi forrásból.
4. Egészségügy
Az egészségügyi területen olyan platformok, mint a Babylon Health, virtuális konzultációkat biztosítanak a betegek számára. Ezek az AI-rendszerek nagymértékben támaszkodnak a kontextusra:
- A beteg kórtörténete: Az AI-nak hozzáférnie kell a betegek adatait, tüneteit és korábbi konzultációit tartalmazó dokumentumokhoz, hogy megalapozott döntéseket hozhasson.
- Külső orvosi adatok: Valós idejű orvosi adatokat (pl. a tünetekkel vagy kezelésekkel kapcsolatos legújabb kutatásokat) tud lekérni, hogy pontosabb egészségügyi tanácsokat tudjon adni.
- Dinamikus válaszok: Ha a beteg tünetei változnak, az AI az MCP segítségével frissíti tudásbázisát, és ennek megfelelően módosítja a kezelési javaslatokat.
🔍 Tudta? A legtöbb MCP-t nem a biztonság szem előtt tartásával tervezték, ezért azok sebezhetőek olyan helyzetekben, ahol szimulációk vagy robotrendszerek hálózatba vannak kötve.
Hogyan valósítsuk meg a modellkontextus-protokollt?
A modellkontextus-protokoll bevezetésével az AI-alkalmazás moduláris, szabványosított módon tud kommunikálni külső eszközökkel, szolgáltatásokkal és adatforrásokkal.
Íme egy lépésről lépésre bemutatott útmutató a beállításhoz. 📋
1. lépés: Határozza meg az eszközöket, erőforrásokat és kezelőket
Először döntse el, hogy az MCP-kiszolgáló milyen eszközöket és erőforrásokat fog kínálni:
- Eszközök: a szerver által végrehajtható műveletek (pl. időjárási API hívása, SQL lekérdezés futtatása)
- Az erőforrások statikus vagy dinamikus adatok (pl. dokumentumok, konfigurációs fájlok, adatbázisok).
- Minden eszköz esetében határozza meg: Bemeneti sémát (pl. kötelező mezők, mint város, lekérdezés stb.) Kimeneti formátumot (pl. strukturált JSON-RPC) A bemeneti adatok gyűjtéséhez megfelelő adatgyűjtési módszert
- Bemeneti sémák (pl. kötelező mezők, mint város, lekérdezés stb.)
- Kimeneti formátum (pl. strukturált JSON-RPC)
- A megfelelő adatgyűjtési módszer a bemeneti adatok összegyűjtéséhez
- Bemeneti sémák (pl. kötelező mezők, mint város, lekérdezés stb.)
- Kimeneti formátum (pl. strukturált JSON-RPC)
- A megfelelő adatgyűjtési módszer a bemeneti adatok összegyűjtéséhez
Ezután valósítsa meg a kezelőket. Ezek olyan funkciók, amelyek feldolgozzák a kliens által érkező eszközkérelmeket:
- Ellenőrizze a beviteleket, hogy azok megfeleljenek a várt formátumnak.
- Futtassa a központi logikát (pl. adatok lekérése API-ból, adatok feldolgozása).
- Formázza és adja vissza a kimeneteket az ügyfél számára.
📌 Példa: Egy dokumentumösszefoglaló eszköz ellenőrizheti a bemeneti fájltípust (pl. PDF vagy DOCX), kivonhatja a szöveget egy fájlelemző segítségével, átviheti a tartalmat egy összefoglaló modell vagy szolgáltatáson, és visszaküldhet egy tömör összefoglalót a legfontosabb témákkal együtt.
💡 Profi tipp: Állítson be eseményfigyelőket, amelyek bizonyos műveletek, például a felhasználó által beküldött adatok vagy adatbázis-frissítés esetén meghatározott eszközöket indítanak el. Nincs szükség arra, hogy az eszközök a háttérben futjanak, ha semmi nem történik.
2. lépés: Az MCP-kiszolgáló felépítése vagy konfigurálása
Használjon olyan keretrendszert, mint a FastAPI, Flask vagy Express, hogy eszközeit és erőforrásait HTTP végpontokként vagy WebSocket szolgáltatásokként tegye elérhetővé.
Fontos, hogy:
- Kövesse az összes eszköz esetében a következetes végpontszerkezetet (pl. /invoke/summarize-document).
- Adjon vissza JSON-válaszokat előre jelezhető szerkezettel, hogy az ügyfelek könnyen felhasználhassák őket.
- Csoportosítsa a képességeket egy /capabilities végpont alatt, hogy az ügyfelek felfedezhessék a rendelkezésre álló eszközöket.
💡 Profi tipp: Kezelje a kontextust úgy, mint a kódot. Minden alkalommal, amikor megváltoztatja a szerkezetét, készítsen verziót. Használjon időbélyegeket vagy commit hash-eket, hogy zavartalanul visszaállíthassa az eredeti állapotot.
3. lépés: Az MCP kliens beállítása
Az MCP kliens az AI-rendszerének (pl. Claude, Cursor vagy egy egyéni ügynök) része, amely kommunikál a szerverével.
Indításkor az ügyfél csatlakozik az MCP-kiszolgálóhoz, és a /capabilities végponton keresztül lekérdezi a rendelkezésre álló képességeket (eszközöket/erőforrásokat). Ezután ezeket az eszközöket belső használatra regisztrálja, így a modell eldöntheti, melyik eszközt hívja meg egy munkamenet során.
💡 Profi tipp: Láthatatlan metaadatokat illesszünk be a kontextusba, például eszközbiztonsági pontszámokat vagy időbélyegeket. Az eszközök ezeket felhasználva okosabb döntéseket hozhatnak, például kihagyhatják az elavult adatokat, vagy növelhetik a nagy bizalommal rendelkező forrásokból származó kimeneteket.
4. lépés: Tesztelje MCP-kompatibilis klienssel
Az élesítés előtt tesztelje távoli MCP-kiszolgálóját egy valódi AI-klienssel:
- Használjon olyan eszközt, mint a Claude Desktop, amely azonnal támogatja az MCP-t.
- Próbálja ki a tipikus felhasználási eseteket (pl. kérdezze meg Claude-tól a mai időjárást), hogy megbizonyosodjon arról, hogy: A bevitelek helyesen vannak-e validálva A megfelelő eszköz van-e meghívva A válaszok a megfelelő formátumban vannak-e visszaadva
- A bevitelek helyesen vannak validálva
- A megfelelő eszköz meghívása
- A válaszok a megfelelő formátumban kerülnek visszaadásra.
- A bevitelek helyesen vannak validálva
- A megfelelő eszköz meghívása
- A válaszok a megfelelő formátumban kerülnek visszaadásra.
Ez segít biztosítani a zökkenőmentes integrációt az üzleti eszközökkel, és megakadályozza a futási hibákat a termelésben.
5. lépés: Biztonság, jogosultságok és megfigyelhetőség hozzáadása
Az érzékeny eszközök vagy adatok védelme érdekében:
- Alkalmazzon engedélykérő ablakokat, mielőtt hozzáférne kritikus eszközökhöz vagy személyes erőforrásokhoz.
- Adjon hozzá naplózást, figyelést és sebességkorlátozást a használat nyomon követéséhez és az anomáliák észleléséhez.
- Használjon hatóköröket vagy felhasználói szerepköröket, hogy korlátozza, ki milyen eszközöket használhat.
- Építsen memóriát vagy állapotréteget a korábbi eredmények tárolásához és a folytonosság fenntartásához.
- Tesztelje terhelés alatt és figyelje a teljesítménymutatókat (késleltetés, sikerarány stb.).
Így hatékony, rugalmas AI-rendszereket építhet, amelyek tisztán skálázzák a kontextus-hozzáférést, anélkül, hogy minden eszközhöz vagy felhasználási esethez egyedi integrációkat kellene írnia.
Az MCP-modellek korlátai
Bár a modellkontextus-protokollok megoldják a kontextusmegosztás legfontosabb kihívásait, saját kompromisszumokkal járnak:
- Eszközfüggőség: Az MCP kompatibilis szervereket és eszközöket igényel. A régebbi rendszerek és a nem szabványos API-k nehezen integrálhatók.
- Beállítási komplexitás: A kezdeti beállítás, az eszközök meghatározása és a kezelők írása technikai erőfeszítéseket igényel, ami új csapatok számára tanulási görbét jelent.
- Késleltetési túlterhelés: Minden külső hívás válasz késleltetést okoz, különösen akkor, ha több eszközt kapcsol össze.
- Biztonsági aggályok: Az eszközök és adatforrások nyilvánosságra hozatala növeli a támadások felületét. A finomhangolású hozzáférés-vezérlés és az auditnaplózás még nem érett.
- Korlátozott többszerveres koordináció: A kontextus összeillesztése a szerverek között nem zökkenőmentes, ami fragmentált vagy inkonzisztens eredményekhez vezet.
Hogyan szolgál a ClickUp AI alternatívaként a modellkontextus-protokollokhoz?
A modellkontextus-protokollok strukturált módszert biztosítanak az AI-rendszerek számára a külső kontextus standardizált hívásokon keresztüli lekéréséhez. Ezeknek a rendszereknek a kiépítése és karbantartása azonban bonyolult lehet, különösen együttműködő csapatok környezetében.
A ClickUp más megközelítést alkalmaz. A kontextust közvetlenül a munkaterületébe ágyazza, ahol a munka ténylegesen zajlik. Ezzel a ClickUp egy fejlesztő réteg és egy mélyen integrált, csapatok számára optimalizált ügynöki rendszer.
Nézzük meg ezt részletesebben. 📝
Memória beépítése a munkaterületbe
A ClickUp mesterséges intelligencia képességeinek középpontjában a ClickUp Brain áll, egy kontextusérzékeny motor, amely beépített memóriarendszerként működik.
A hagyományos MCP-ktől eltérően, amelyek sekély prompt-előzményekre vagy külső adatbázisokra támaszkodnak, a Brain megérti a munkaterület struktúráját, és megjegyzi a feladatok, megjegyzések, ütemtervek és dokumentumok kritikus információit. Képes:
- A korábbi késések és akadályok alapján azonosítsa a szűk keresztmetszeteket.
- Válaszoljon szerepkörspecifikus kérdésekre, mint például „Ki a tulajdonosa?” vagy „A minőségbiztosítás már ellenőrizte?”
- Alakítsa a találkozói jegyzeteket strukturált feladatokká, kiegészítve a feladatokkal és a határidőkkel.
📌 Példa: Kérje meg a Brain-t, hogy „összefoglalja a második negyedévi marketingkampányok előrehaladását”, és az hivatkozni fog a kapcsolódó feladatokra, állapotokra és megjegyzésekre a különböző projektekben.
Válaszok, feladatkiosztások és műveletek automatizálása
Míg az MCP implementációja folyamatos modellhangolást igényel, a ClickUp, mint feladat-automatizáló szoftver, a döntéshozatalt és a végrehajtást ugyanazon a rendszeren belül valósítja meg.
A ClickUp Automations segítségével egyetlen sor kód írása nélkül is kiválthat műveleteket események, feltételek és logika alapján. A ClickUp Brain segítségével természetes nyelven is létrehozhat egyedi adatbeviteli automatizálásokat, ami megkönnyíti a személyre szabott munkafolyamatok létrehozását.
Használja a ClickUp Brain szolgáltatást egyedi triggerek létrehozásához a ClickUp Automations segítségével
📌 Példa: A feladatok áthelyezése Folyamatban állapotba, amikor az állapot megváltozik, a csapatvezető kijelölése, ha Magas prioritású jelölés van, és a projekt tulajdonosának értesítése, ha a határidő lejár.
📖 Olvassa el még: Útmutató az automatizáláshoz a ClickUp-ban (használati példákkal)
Erre az alapra építve a ClickUp Autopilot Agents új szintű intelligens autonómiát vezet be. Ezek az AI-alapú ügynökök a következőképpen működnek:
- Kiváltó események (pl. feladatfrissítések, csevegésben való említések)
- Feltételek (pl. az üzenet tartalmazza a sürgős szót)
- Műveletek (pl. szál összefoglalása, feladat hozzárendelése, értesítés küldése)
- Eszközök (pl. csatornákba való posztolás, mezők frissítése)
- Tudás (pl. belső dokumentumok, feladatok, űrlapok és csevegési előzmények)
Az információk hasznosítható kontextussá alakítása
A ClickUp, mint mesterséges intelligencia ügynök, a meglévő munkaterületi adatait használja fel, hogy beállítás nélkül is okosabban működjön. Így alakíthatja munkaterületének összes információját cselekvésre kész kontextussá:
- Feladatok és alfeladatok: Kövesse nyomon a feladatokat, készítsen összefoglalókat vagy módosítsa a prioritásokat a ClickUp Tasks alkalmazásban. Az AI közvetlenül a megbízottak, a határidők és a megjegyzések alapján dolgozik.
- Dokumentumok és wikik: Kérje meg az AI-t, hogy hivatkozzon a csapat tudására, foglalja össze a dokumentációt, vagy vonja ki a legfontosabb pontokat a tervezés során a Docs segítségével.
- Egyéni mezők: Használja saját címkéit, kategóriáit vagy pontszámait a válaszok személyre szabásához. Az AI értelmezi a metaadatokat, hogy a kimenetet a csapata nyelvéhez igazítsa.
- Megjegyzések és csevegés: Folytassa a beszélgetéseket a szálak között, vagy hozzon létre műveleteket a megbeszélések alapján.
Nézze meg itt az AI-alapú egyéni mezők működését. 👇🏼
A modellkontextus-protokollok jövője
Ahogy az AI továbbra is a statikus chatbotokról a dinamikus, többügynökös rendszerekre vált át, az MCP-k szerepe egyre központiabbá válik. Az OpenAI és az Anthropic olyan nagy nevek támogatásával az MCP-k komplex rendszerek közötti interoperabilitást ígérnek.
De ez az ígéret nagy kérdéseket vet fel. 🙋
Először is, a mai MCP-megvalósítások többsége demo-szintű, alapvető stúdiótranszportot használ, nem támogatja a HTTP-t, és nem kínál beépített hitelesítést vagy engedélyezést. Ez nem alkalmas vállalati bevezetésre. A valós felhasználási esetek biztonságot, megfigyelhetőséget, megbízhatóságot és rugalmas méretezhetőséget igényelnek.
Ezt a hiányosságot hivatott pótolni az MCP Mesh koncepció. Ez bevált szolgáltatás-hálózati mintákat (például a mikroszolgáltatásokban használtakat) alkalmaz az MCP-infrastruktúrára. Az MCP Mesh emellett biztonságos hozzáférést, kommunikációt, forgalomirányítást, rugalmasságot és több elosztott szerveren történő felderítést is biztosít.
Ugyanakkor az AI-alapú platformok, mint például a ClickUp, bizonyítják, hogy a mélyen beágyazott, alkalmazáson belüli kontextusmodellek praktikusabb alternatívát kínálhatnak a csapatközpontú környezetekben.
A jövőben hibrid architektúrák jelenhetnek meg, amelyek utat nyitnak a tudatos és cselekvőképes AI-ügynököknek.
Kereskedelmi protokollok a termelékenység érdekében a ClickUp segítségével
A modellkontextus-protokoll szabványosítja, hogy az AI hogyan férhet hozzá külső rendszerekhez, de komplex technikai beállítást igényel.
Az MCP ugyan hatékony, de technikai beállítást igényel, ami megnöveli a fejlesztési időt, a költségeket és a folyamatos karbantartási kihívásokat.
A ClickUp praktikus alternatívát kínál a ClickUp Brain és az Automations funkciókkal, amelyek közvetlenül a munkaterületébe vannak beépítve.
Automatikusan megérti a feladat kontextusát, a projekt adatait és a felhasználói szándékot. Ez teszi a ClickUp-ot ideális alacsony kódszintű megoldássá azoknak a csapatoknak, amelyek skálázható, kontextustudatos AI-t szeretnének mérnöki ráfordítások nélkül.
✅ Regisztráljon még ma a ClickUp-ra!