Van egy AI-ügynöke, amely API-kat tud hívni, dokumentumokat tud letölteni, és akár munkafolyamatokat is elindíthat. De minden alkalommal, amikor méretezi a rendszert, valami elromlik. 🫨
Ha már járt itt, akkor szüksége van egy tisztább, strukturáltabb módszerre az ügynökök viselkedésének kezeléséhez. Az MCP-kliens itt kulcsszerepet játszik.
Ebben az útmutatóban részletesen bemutatjuk, mik ezek és hogyan működnek. Emellett megnézzük, hogyan kezeli a ClickUp az ügynöki munkafolyamatokat, minden felesleges keret nélkül. Kezdjük!
Mi az MCP-kliens?
A Model Context Protocol (MCP) egy nyílt keretrendszer, amely lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy biztonságosan kommunikáljanak a vállalati rendszerekkel. Megkönnyíti a memóriát, a kontextusérzékeny gondolkodást és a koordinációt az elosztott eszközök és szolgáltatások között.
Az MCP-kliens egy kritikus komponens ebben az architektúrában, amely beágyazva van olyan AI-alkalmazásokba, mint a Claude Desktop app vagy az egyedi ügynökkeretrendszerek. Egy egy-egy állapotú kapcsolatot hoz létre egy MCP-kiszolgálóval, kezelve a kommunikációt az AI-modell és a külső rendszerek között.
Az MCP AI infrastruktúrában kritikus szerepet játszik az alábbiak révén:
- Protokollverziók és képességek egyeztetése a szerverekkel
- JSON-RPC (JavaScript Object Notation-Remote Procedure Call) üzenetátvitel kezelése
- Eszközök és API-k felfedezése és meghívása
- Vállalati erőforrásokhoz való hozzáférés biztonságos környezetben
- Promptok és opcionális funkciók kezelése, például root menedzsment és mintavétel
MCP-kliens típusok:
- Egyszerű eszközhasználó kliensek: Alapvető kliensek chatbotokhoz vagy AI-khoz, amelyek egyszerű, egyértelmű feladatokat végeznek, például számológép vagy időjárás-eszköz hívását.
- Agentikus keretrendszer-kliens: Fejlettebb kliens mesterséges intelligencia-ügynökök számára, amely eszközhívások sorozatát kezeli komplex, több lépésből álló célok elérése érdekében (pl. utazás tervezése repülő- és szállodai eszközök hívásával).
- Alkalmazásba beágyazott kliensek: Egy adott alkalmazásba (például CRM) beépített kliensek, amelyek lehetővé teszik az AI asszisztens számára, hogy természetes nyelv használatával vezérelje az alkalmazás funkcióit.
- Orchestrator kliensek: Magas szintű kliensek, amelyek központi csomópontként működnek, feladatokat delegálnak különböző eszközszervereknek, vagy több AI-ügynököt koordinálnak komplex munkafolyamatok végrehajtása érdekében.
💡 Profi tipp: Szeretné látni, hogyan alakítják át az AI-ügynökök a valós munkafolyamatokat? Tanulja meg, hogyan építheti meg saját AI-ügynökét a ClickUp-ban – kódolási ismeretek nélkül.
Az MCP-kliens alapvető jellemzői
Az MCP-kliens az AI-ügynökök és a vállalati rendszerek közötti működési híd szerepét tölti be, lehetővé téve a kontextusban gazdag AI-interakciókat, a valós idejű döntéshozatalt és a dinamikus feladatvégzést. Az alábbiakban bemutatjuk a képességeiket meghatározó alapvető jellemzőket:
- Kapcsolatok létrehozása: Egy-egy konkrét MCP-kiszolgáló kóddal egy-egy állapotfüggő munkamenetet tart fenn, biztosítva az elszigetelt és biztonságos interakciókat.
- Tárgyal a protokollról és a képességekről: Részt vesz a kezdeti kézfogási folyamatokban, hogy összehangolja a protokoll verzióit és a kölcsönösen támogatott funkciókat, biztosítva a kompatibilitást és az optimális működést.
- Kétirányú kommunikáció kezelése: Kezelése a JSON-RPC üzenetek útválasztásának, beleértve a kéréseket, válaszokat és értesítéseket, a gazdaalkalmazás és a csatlakoztatott kliens-szerver architektúra között.
- Eszközök felkutatása és végrehajtása: Azonosítja a szerver által elérhető MCP-eszközöket, és megkönnyíti azok meghívását, lehetővé téve az AI-ügynökök számára olyan műveletek végrehajtását, mint az adatok lekérése vagy a feladatok végrehajtása.
- Erőforrások elérésére és kezelésére: Interakcióba lép a szerver által biztosított különböző erőforrásokkal, például fájlokkal vagy adatbázisokkal, lehetővé téve az AI-ügynökök számára, hogy külső adatokat építsenek be működésükbe.
- Elsőbbséget ad a biztonságnak és a hozzáférés-vezérlésnek: Helyi elsőbbségű megközelítést alkalmaz, amelynek keretében a szerverek helyileg futnak, kivéve, ha kifejezetten engedélyezik a távoli használatot. Ez biztosítja a felhasználók ellenőrzését az adatok és a műveletek felett. Az MCP-szerverek tesztelésére szolgáló hitelesítési adatok biztonságosan kezelhetők, például a szerverfolyamatnak átadott virtuális környezeti változók segítségével.
MCP kliens vs. API magyarázat
Az MCP-kliens és az API egyaránt elengedhetetlen a szoftverek közötti interakcióhoz, de eltérő célokat szolgálnak. Az MCP-kliens alapvetően egy speciális komponens, amelyet mesterséges intelligencia-ügynökök külső eszközökkel való interakciójára terveztek, míg az API egy szélesebb körű szabályrendszer, amely lehetővé teszi különböző szoftveralkalmazások egymás közötti kommunikációját.
Az MCP kliens támogatja a futásidejű felderítést, lehetővé téve az AI számára, hogy megkérdezze, milyen eszközök állnak rendelkezésre. Másrészt az API általában statikus dokumentációra támaszkodik, amelyet a fejlesztőknek el kell olvasniuk, hogy megértsék, hogyan kell vele együttműködni.
Az MCP-kliens használati esetei
Az alábbiakban konkrét munkafolyamat-automatizálási példák szemléltetik az MCP-kliens képességeit:
🤖 Többügynökös koordináció
Komplex munkafolyamatokban gyakran több AI-ügynöknek kell együttműködnie, amelyek mindegyike különálló alfeladatokat lát el. Az MCP-kliens ezt egységes protokoll biztosításával teszi lehetővé a kontextus megosztásához és az eszközökhöz való hozzáféréshez.
Minden ügynök függetlenül működik, aszinkron módon kommunikál strukturált feladatokon keresztül az MCP kliensen keresztül, biztosítva a hatékony és koordinált problémamegoldást.
📌 Példa: Egy vállalati IT-támogatási rendszer több AI-ügynököt használ a felhasználók problémáinak megoldására, például: „A laptopom nem indul el az utolsó szoftverfrissítés óta.”
- Ha a visszaállítás sikertelen, a Device Replacement Agent (eszközcsere-ügynök) kezdeményezi a hardver cseréjét.
- A Hardverdiagnosztikai ügynök ellenőrzi az eszköz fizikai alkatrészeit.
- Ha a hardver működőképes, a Software Rollback Agent értékelni fogja a legutóbbi frissítéseket.
🧠 Érdekesség: Claude 4 Opus 24 órán át játszott a Pokémon Reddel , és mindent megjegyezett. Az MCP-t használta a haladás nyomon követésére, a lépések megtervezésére és a kezdetektől a végéig való következetesség fenntartására.
🤖 Memória-továbbfejlesztett ügynökök az ügyfélszolgálat számára
A hagyományos mesterséges intelligencia ügynökök gyakran nem tudják megőrizni a kontextust hosszabb interakciók során. Az MCP-kliens ezt úgy oldja meg, hogy lehetővé teszi az ügynökök számára a kontextusinformációk tárolását és visszakeresését a munkamenetek között.
A legtöbb esetben az MCP-támogatás lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy hozzáférjenek és integrálják a különböző forrásokból, például adatbázisokból vagy dokumentumokból származó információkat, javítva ezzel a válaszok relevanciáját és pontosságát.
📌 Példa: Egy légitársaság integrált memóriarendszerrel rendelkező mesterséges intelligencia ügynököket alkalmaz az ügyfélszolgálat fejlesztése érdekében. Amikor egy gyakori utas járatváltoztatást kér, az ügynök:
- Hozzáférés az entitás memóriához, hogy kezelje az olyan konkrét részleteket, mint a törzsutasok száma.
- Visszahívja a hosszú távú memóriából a korábbi interakciókat és preferenciákat.
- Rövid távú memóriát használ a kontextus fenntartásához a jelenlegi munkamenet során.
⚙️ Bónusz: A dokumentumok memóriájára és visszakeresésére támaszkodó ügynökök esetében a RAG vs. MCP vs. AI ügynökök közvetlen összehasonlítást kínálnak arról, hogy a memóriával működő ügynökök hogyan különböznek a hagyományos megközelítésektől.
🤖 Autonóm feladatkezelők
A különböző típusú AI-ügynökök, például a vezérigazgatóként vagy projektmenedzserként működő ügynökök, különféle eszközökhöz és adatokhoz kell hozzáférjenek ahhoz, hogy hatékonyan megtervezhessék, végrehajthassák és figyelemmel kísérhessék a feladatokat.
Az MCP-kliens egy egységes módszert biztosít ezeknek az ügynököknek a naptárakhoz, projektmenedzsment eszközökhöz, kommunikációs platformokhoz és egyebekhez való csatlakozásra egy interaktív csevegőfelület segítségével.
📌 Példa: Egy technológiai vállalat mesterséges intelligencia ügynököt alkalmaz a projektmenedzsment feladatok felügyeletére. Az ügynök:
- Összefoglalja a csapat kommunikációját és az előrehaladási jelentéseket.
- Figyelemmel kíséri a projekt ütemtervét és mérföldköveit
- A munkaterhelés és a szakértelem alapján feladatokat oszt a csapat tagjai között.
🚀 ClickUp előnye: Használja az AI-t a feladatok automatikus prioritásba sorolásához a valós kontextus alapján, például jelölje meg egy hibát sürgősnek, ha az ügyfél frusztráltnak tűnik. Kevesebb időt töltsön a rendezéssel, többet a megoldással.
Hogyan működnek az MCP-kliens programok a gyakorlatban?
Az MCP-kliens protokollvezérelt híd a nagy nyelvi modell (LLM) alkalmazások és a vállalati rendszerek között. Ezek a kliensek strukturált kommunikációs végpontok, amelyek lehetővé teszik az AI számára, hogy külső kontextus alapján gondolkodjon és döntéseket hajtson végre nagy léptékben.
Íme, hogyan működnek a háttérben. 👇
1. lépés: Munkamenet inicializálása és képességek egyeztetése
Indításkor az MCP kliens kezdeményez egy kézfogást az MCP szerverrel, hogy létrehozza a munkamenetet. Ez magában foglalja a protokollverziók és képességek cseréjét a kompatibilitás biztosítása érdekében. A kliens elküldi a kérést, és a szerver válaszol a támogatott funkcióival.
Ez a tárgyalás biztosítja, hogy mindkét fél megértse a rendelkezésre álló eszközöket, erőforrásokat és utasításokat, megteremtve ezzel a hatékony kommunikáció feltételeit.
🔍 Tudta? Az MCP Bridge segítségével több modellkontextus-protokoll szervert is összekapcsolhat egyetlen RESTful API-val. Ez nagyobb rugalmasságot biztosít anélkül, hogy rengeteg különböző integrációra lenne szükség.
2. lépés: Eszközök felfedezése és kontextus biztosítása
A munkamenet létrehozása után az ügyfél lekérdezi a szervert, hogy tools/list és hasonló módszerekkel megkeresse a rendelkezésre álló eszközöket és erőforrásokat. A szerver a képességek listájával válaszol, amely tartalmazza a leírásokat és a bemeneti sémákat is.
Az ügyfél ezeket a képességeket az AI-modellnek is rendelkezésre bocsátja, gyakran a funkcióhívó API-jával kompatibilis formátumba konvertálva azokat. Ez a folyamat az AI-ügynököt kibővített készségekkel ruházza fel, lehetővé téve számára, hogy szélesebb körű feladatokat hajtson végre.
📖 Olvassa el még: A legjobb AI Chrome-bővítmények a termelékenység növeléséhez
3. lépés: Eszköz meghívása és végrehajtása
Amikor az AI-ügynök megállapítja, hogy egy adott eszközre van szükség a felhasználói kérés teljesítéséhez, az ügyfél tools/call kérést küld a szervernek, megadva az eszköz nevét és a szükséges argumentumokat.
A szerver feldolgozza ezt a kérést, kapcsolatba lép az alapul szolgáló külső rendszerrel (pl. API-t hív, adatbázist lekérdez), és végrehajtja a kért műveletet. Az eredményt ezután szabványos formátumban visszaküldi az ügyfélnek.
🔍 Tudta? Az AI adatmegosztás nélkül is képes együttműködni. A szövetségi kontextus-tanulásnak köszönhetően több modell is tanulhat egymástól anélkül, hogy veszélybe sodorná a magánélet védelmét vagy a szabályoknak való megfelelést.
4. lépés: Integráció és válaszgenerálás
Az ügyfél a szerver eredményét visszaintegrálja a mesterséges intelligencia alkalmazás kontextusába. Ez az információ a mesterséges intelligencia modellhez kerül, amelynek alapján az alkalmazás a további válaszokat vagy műveleteket végzi.
Például, ha az AI-ügynök adatokat tölt le egy adatbázisból, akkor ezeket az információkat felhasználhatja a felhasználói lekérdezések pontos megválaszolásához. Ez a zökkenőmentes integráció biztosítja, hogy az AI-ügynök tájékozott és kontextusban releváns válaszokat tudjon adni.
🧠 Érdekesség: A Microsoft az MCP-t „az AI-alkalmazások USB-C-jének” nevezi, mivel lehetővé teszi az AI közvetlen csatlakozását az alkalmazásokhoz, szolgáltatásokhoz és Windows-eszközökhöz egy zökkenőmentes folyamatban.
📮 ClickUp Insight: A munkavállalók 24%-a szerint az ismétlődő feladatok megakadályozzák őket abban, hogy értelmesebb munkát végezzenek, további 24% pedig úgy érzi, hogy képességeiket nem használják ki teljes mértékben. Ez azt jelenti, hogy a munkaerő közel fele érzi úgy, hogy kreativitását gátolják és alulértékelik. 💔
A ClickUp segít visszaterelni a figyelmet a nagy hatással bíró munkákra az egyszerűen beállítható AI-ügynökökkel, amelyek automatizálják az ismétlődő feladatokat a kiváltó események alapján. Például, amikor egy feladatot befejezettként jelölnek meg, a ClickUp AI-ügynöke automatikusan hozzárendelheti a következő lépést, emlékeztetőket küldhet vagy frissítheti a projekt állapotát, így Önnek nem kell manuálisan nyomon követnie a feladatokat.
💫 Valós eredmények: A STANLEY Security a ClickUp testreszabható jelentéskészítő eszközeinek köszönhetően 50%-kal vagy annál is többel csökkentette a jelentések elkészítésére fordított időt, így csapataiknak kevesebb időt kellett a formázással tölteniük, és többet tudtak a prognózisokra koncentrálni.
Korlátozások és szempontok az MCP-kliens használata során
Bár az MCP-kliens hatékony alapot nyújt az ügynökös mesterséges intelligencia rendszerek építéséhez, több fontos korlátozást is figyelembe kell venni. 💭
- Fejlődő protokollszabványok: Az MCP még a szabványosítási életciklusának korai szakaszában van, ami azt jelenti, hogy a protokoll egyes részei, az üzenetformátumok vagy a támogatott funkciók változhatnak.
- Séma-vezérelt komplexitás: Az MCP hatékony használata nagyban függ a szerszámdefiníciók, a prompt formátumok és az erőforrás-szerződések egyértelmű, strukturált JSON-sémáitól. A rosszul definiált sémák törékeny integrációkat vagy a LLM-ügynökök által történő helytelen szerszámhasználatot eredményezhetnek.
- Nem szabványos ügynökök overheadje: Azok az ügynökök, amelyek natívan nem támogatják az MCP protokollt, wrapper rétegekre vagy egyedi adapterekre szorulnak a belső logika és az MCP elvárásai közötti fordításhoz.
🚀 A ClickUp előnye: Míg az MCP-kliens egyedi implementációt és technikai beállítást igényel, a ClickUp segítségével egyetlen sor kód írása nélkül automatizálhatja a rutin munkafolyamatokat. Ez az útmutató a manuális üzleti folyamatok automatizálásáról mutatja meg, hogyan.
Hogyan támogatja a ClickUp az MCP-szerű ügynöki munkafolyamatokat?
Az MCP-kliens hatékony funkciókat kínál, de gyakran manuális kontextusösszekapcsolást és jelentős integrációs munkát igényel, különösen nem szabványos ügynökök esetében.
A ClickUp itt valódi változást hoz.
Ez egy mindenre kiterjedő munkaalkalmazás, amely projektmenedzsmentet, dokumentumokat és csapatkommunikációt egyesít egy platformon, mindezt a következő generációs mesterséges intelligencia automatizálásának és keresésének segítségével.
A ClickUp nem csak a legjobb feladatkezelő szoftver a piacon. Emellett megkíméli Önt az MCP-implementációs platform szükségességétől, mivel az MCP-hez hasonló ügynöki munkafolyamatokat egységesebb és hatékonyabb módon támogatja, operatív többletköltségek nélkül. Nézzük meg közelebbről! 👀
Kontextusérzékeny memória infrastrukturális terhelés nélkül
A legtöbb MCP-beállításhoz vektor tárolók összekapcsolása vagy prompt láncolás szükséges.
A ClickUp Brain megoldja ezt a problémát.
Ez az ügynöki munkafolyamatok neurális magja, amely a memóriát, a kontextust és a következtetéseket közvetlenül a munkaterületébe ágyazza. A hagyományos, sekély prompt ablakokra vagy API-hoz kötött memóriára támaszkodó beállításokkal ellentétben a ClickUp Brain valós időben értelmezi a feladatait, dokumentumait, ütemterveit, megjegyzéseit és függőségeit.
A tartós projektmemória segít felidézni a korábbi frissítéseket, blokkolókat, időnaplókat és a megbízottak tevékenységét. Ha egy feladat a termék-backlogban folyamatosan elmarad, az AI jelölheti azt eskalációra, vagy a korábbi viselkedés alapján javasolhatja az erőforrások áthelyezését.
📌 Példa: Megkérdezheti a ClickUp Brain-t: „Mi a jogi és IT-csapat frissítése az A projektről?” A rendszer átkutatja az összes kapcsolódó feladatot, dokumentumot, megjegyzést és ütemtervet, majd létrehoz egy előrehaladási jelentést a befejezett mérföldkövekkel, a nyitott akadályokkal és a jelzett kockázatokkal.
Minden LLM modell egy helyen
A ClickUp Brain segítségével különböző AI-modellekhez is hozzáférhet közvetlenül a munkaterületéről. Váltson a ChatGPT, a Claude és a Gemini között. A komplex problémák megoldása még soha nem volt ilyen egyszerű.
Autonóm mesterséges intelligencia ügynökök, akik teljesítik az Ön utasításait
A ClickUp Brain folyamatosan értelmezi és strukturálja a munkaterület adatait, lehetővé téve a ClickUp AI ügynökök számára, hogy minimális felhasználói beavatkozással működjenek. Ezek az ügynökök nem kézzel készített szabályokra vagy külső memóriára támaszkodnak. Ehelyett ugyanazt a kontextuális intelligenciát örökölték, amelyen a ClickUp Brain fut.
Nézzük meg, hogyan működnek ezek a termelékenységet szolgáló mesterséges intelligencia ügynökök, hogy MCP-hez hasonló autonómiát biztosítsanak nagy léptékben:
- A feladat-automatizáló ügynökök kezelik az ismétlődő munkákat, mint például a sprinttervezés vagy a backlog-grooming, és a feladat státusza, a határidők vagy az akadályok alapján indítanak el műveleteket.
- Az adatelemzők feldolgozzák a mutatókat vagy a kampányeredményeket, és a projekthez kapcsolódó adatokat felhasználva betekintést nyernek vagy anomáliákat észlelnek.
- Az ügyfélszolgálati botok megosztott dokumentumokból és feladatfolyamokból nyerik az információkat, hogy gyorsan megoldják a belső vagy ügyfelekkel kapcsolatos kérdéseket.
- A versenytársak monitorozása nyomon követi a külső változásokat, és összeállítja a ClickUp-on belül a cselekvésre alkalmas összefoglalókat, szinkronizálva azokat olyan integrációkkal, mint a Google Alerts vagy a nyilvános adatkészletek.
- A triage ügynökök a beérkező kéréseket vagy beszélgetéseket a releváns feladatokhoz rendelik, biztosítva a nyomon követhetőséget és a visszakereshetőséget.
- A válaszadó ügynökök belső tudásbázisokat, például dokumentumokat, wikiket és SOP-kat használnak olyan kérdések megválaszolásához, mint például: „Mi a termelési hiba eskalációs folyamata?”
Automatizálás az ismétlődő feladatok egyszerűsítésére
A ClickUp Automations tökéletes megoldás az ismétlődő feladatok precíz kezelésére, és a ClickUp Brain-nel párosítva még okosabbá, alkalmazkodóbbá és könnyebben beállíthatóvá válik.
Bár az Autopilot Agents és a ClickUp Automations is logikán alapuló munkafolyamatokat követ, különböző típusú feladatokra lettek kifejlesztve:
- Az Autopilot Agents akkor lép működésbe, amikor a helyzet kontextusérzékeny döntéseket, beszélgetési válaszokat vagy intelligens tartalomgenerálást igényel.
- Az automatizálások a legalkalmasabbak a meghatározott szabályok alapján végzett rutinműveletek kezelésére. Gondoljon például egy feladat állapotának frissítésére vagy egy kollégának való kiosztására, amikor egy feltétel teljesül.
Az AI Automation Builder segítségével nem kell manuálisan összeraknia a komplex munkafolyamatokat. Csak írja le egyszerű nyelven, mit szeretne, például: „Az összes lejárt feladatot rendelje a projektvezetőhöz, és állítsa a státuszt Kockázatosra”, és a ClickUp Brain azonnal létrehozza a munkafolyamatot a megfelelő kiváltó eseményekkel és műveletekkel.
Egy kattintással szerkesztheti vagy közzéteheti.
Használjon olyan változókat, mint feladat létrehozó, megfigyelő vagy kiváltó felhasználó, hogy az automatizálás alkalmazkodjon a valós idejű szerepekhez és a tulajdonjog változásaihoz. Ez különösen hasznos rotációs csapatok vagy ügyfélalapú munkafolyamatok esetén.
📖 Olvassa el még: Hogyan lehet az AI-t felhasználni a feladatok automatizálására?
Interoperabilitás a váltási költségek csökkentése érdekében
A ClickUp integrációk több mint 1000 eszközzel való összekapcsolhatóságot tesznek lehetővé, beleértve a Figma, a Microsoft Teams és a Google Drive alkalmazásokat.
A legjobb ClickUp-integrációk egy része lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy különböző platformokon keresztül hozzáférjenek az adatokhoz és azokat manipulálják, biztosítva ezzel az interoperabilitást és a konzisztens kontextuskezelést, ami az MCP egyik alapelve.
🔍 Tudta? Az AI-ügynökök ma már más AI-ügynököket irányítanak. Az MCP segítségével egy ügynök feladatokkal bízhat meg alügynököket, nyomon követheti azok előrehaladását, és beavatkozhat, ha valami nem a terv szerint alakul.
✨Bónusz: Turbózza fel munkafolyamatát a Brain Max-szal, a ClickUp eddigi legfejlettebb AI-megoldásával! A Brain Max ötvözi a hatékony automatizálást, az intelligens feladatkezelést, a szöveg-beszéd funkciókat és a valós idejű betekintést, hogy Ön okosabban, nem pedig keményebben dolgozhasson. Akár projekteket kezel, csapatával együttműködik, akár napi feladatait optimalizálja, a Brain Max úgy lett kialakítva, hogy termelékenységét új szintre emelje.
Készen áll a munka jövőjének megtapasztalására? Tudjon meg többet a Brain Maxról, és szabadítsa fel csapata teljes potenciálját!
Adjon egy kis szünetet ügyfeleinek a ClickUp segítségével
Ha olyan ügynököket fejleszt, amelyeknek különböző eszközökön keresztül kell gondolkodniuk, emlékezniük és cselekedniük, az MCP-kliens rugalmasságot biztosít az információáramlás pontos megtervezéséhez.
De vannak korlátai is. 👎
A ClickUp erőteljes érveket hoz fel egy olyan alternatíva mellett, amely ügynökhöz hasonló viselkedést mutat, de nem igényel jelentős mérnöki munkát.
A ClickUp Brain segítségével olyan mesterséges intelligenciát kap, amely megérti a kontextust, és olyan automatizálásokat, amelyek kód nélkül kezelik az ismétlődő műveleteket. Az integrációknak köszönhetően az eszközei valóban kommunikálnak egymással. Néha az egyszerűbb rendszerekkel gyorsabban juthat előre.
Regisztráljon a ClickUp-ra, és fedezze fel, milyen az ügynöki termelékenység!
Gyakran ismételt kérdések (GYIK)
Egyszerűen fogalmazva, az MCP-kliens egy mesterséges intelligencia ügynök számára speciális fordítóként és asszisztensként működik, lehetővé téve számára külső eszközök használatát és a valós világból származó információkhoz való hozzáférést.
Az AI-ügynök a „gondolkodó” vagy az „agy”. Ez az a központi intelligencia, amely döntéseket hoz, megérti a célokat, okokat, és eldönti, mit kell tenni. Ez az a rész, amelynek célja van. Az MCP kliens a „kommunikátor” vagy a „száj és fül”. Ez egy speciális eszköz, amelyet az AI ügynök használ a külvilággal való interakcióhoz. Maga nem gondolkodik.
Igen, számos nyílt forráskódú MCP-kliens implementáció áll rendelkezésre. Mivel a Model Context Protocol (MCP) maga is nyílt szabvány, növekedését egy erős nyílt forráskódú ökoszisztéma hajtja. Ezek az implementációk többféle formát ölthetnek, a hivatalos fejlesztői készletektől a közösség által létrehozott, rugalmas eszközhasználatot lehetővé tevő alkalmazásokig.