Anda telah menghubungkan API dengan cara yang tidak profesional, memodifikasi bot Slack, dan memohon ChatGPT untuk bertindak seperti rekan tim.
Namun tanpa konteks yang sebenarnya, AI hanya menebak-nebak. Sistem ini akan bermasalah saat alat Anda berubah dan menghasilkan hasil yang tidak akurat saat data Anda tidak terpetakan dengan jelas atau tidak dapat diakses.
Protokol Konteks Model (MCP) mengubah hal itu. Ia menciptakan bahasa bersama antara model Anda dan infrastruktur Anda: terstruktur, kontekstual, dan dirancang untuk skalabilitas. MCP memungkinkan Anda menghentikan pengiriman AI yang tampak cerdas dan mulai membangun AI yang benar-benar cerdas.
Dalam posting blog ini, kita akan memahami MCP secara detail dan cara mengimplementasikannya. Selain itu, kita juga akan menjelajahi bagaimana ClickUp dapat menjadi alternatif untuk protokol MCP. Mari kita mulai! ๐ค
Apa Itu Protokol Konteks Model?
Protokol konteks model adalah kerangka kerja atau pedoman yang digunakan untuk mendefinisikan, mengorganisir, dan berkomunikasi mengenai elemen-elemen kunci/konteks (prompt, riwayat percakapan, status alat, metadata pengguna, dll.) kepada model bahasa besar (LLMs).
Ini menjelaskan faktor eksternal yang memengaruhi model, seperti:
- Siapa yang akan menggunakan model (pemangku kepentingan)
- Mengapa model ini dibuat (tujuan)
- Di mana dan bagaimana protokol ini akan diterapkan (kasus penggunaan, lingkungan)
- Apa saja batasan yang ada (teknis, etis, waktu, dll.)
- Apa saja asumsi yang dibuat tentang konteks dunia nyata?
Secara sederhana, MCP menyiapkan lingkungan agar model dapat beroperasi secara efektif dan memastikan bahwa model tersebut secara teknis solid, relevan, dan dapat digunakan dalam skenario yang dituju.
Komponen utama MCP meliputi:
- Kriteria validasi: Menjelaskan bagaimana model akan diuji atau dievaluasi untuk akurasi dan kegunaannya
- Tujuan: Menjelaskan dengan jelas apa yang dimaksudkan model untuk mewakili atau memecahkan
- Ruang Lingkup: Menentukan batas-batas model, seperti apa yang termasuk dan apa yang dikecualikan
- Konsep dan variabel utama: Mengidentifikasi komponen, entitas, atau variabel utama yang ditangani oleh model
- Hubungan dan asumsi: Menjelaskan bagaimana konsep-konsep berinteraksi dan asumsi apa yang mendasari model
- Struktur: Menjelaskan format model (misalnya, diagram, persamaan matematika, simulasi)
MCP vs. LangChain
LangChain adalah kerangka kerja yang ramah pengembang untuk membangun aplikasi yang menggunakan agen LLM. MCP, di sisi lain, adalah protokol yang mengstandarkan cara konteks diserahkan ke model di seluruh sistem.
LangChain membantu Anda membangun, dan MCP membantu sistem berkomunikasi satu sama lain. Mari kita pahami perbedaan antara keduanya dengan lebih baik.
| Fitur | LangChain | Model MCP |
| Fokus | Pengembangan aplikasi dengan LLMs | Standarisasi konteks LLM dan interaksi alat |
| Alat | Rantai, agen, memori, pengambil data | Protokol untuk LLMs untuk mengakses alat, data, dan konteks |
| Skalabilitas | Modular, dapat diskalakan melalui komponen | Dibangun untuk implementasi skala besar dan lintas agen |
| Kasus penggunaan | Chatbot, sistem generasi yang diperkuat dengan penelusuran (RAG), otomatisasi tugas | Orkestrasi AI perusahaan, sistem multi-model |
| Interoperabilitas | Terbatas pada alat ekosistem | Tinggi, memungkinkan pergantian model dan alat |
Ingin melihat seperti apa otomatisasi berbasis MCP dalam praktiknya?
Simak panduan ClickUp tentang otomatisasi alur kerja AI yang menunjukkan bagaimana tim-tim berbeda, mulai dari pemasaran hingga teknik, mengatur alur kerja dinamis dan kompleks yang memanfaatkan keunggulan interaksi real-time dari protokol konteks model.
MCP vs. RAG
RAG dan MCP keduanya meningkatkan kemampuan LLMs dengan pengetahuan eksternal, tetapi berbeda dalam hal waktu dan interaksi.
Sementara RAG mengambil informasi sebelum model menghasilkan respons, MCP memungkinkan model untuk meminta data atau memicu alat selama proses generasi melalui antarmuka standar. Mari bandingkan keduanya.
| Fitur | RAG | MCP |
| Fokus | Mendapatkan informasi relevan secara pra-muat untuk pembangkitan respons | Interaksi alat/data secara real-time dan dalam proses |
| Mekanisme | Mendapatkan data eksternal terlebih dahulu, kemudian menghasilkan | Minta konteks selama proses generasi |
| Terbaik untuk | Basis pengetahuan statis atau semi-terstruktur, sistem tanya jawab (QA) | Alat real-time, API, dan basis data yang terintegrasi dengan alat |
| Batasan | Terbatas oleh waktu pengambilan data dan jendela konteks | Latency dari hop protokol |
| Integrasi | Ya, hasil RAG dapat diintegrasikan ke dalam lapisan konteks MCP | Ya, MCP dapat mengintegrasikan RAG untuk alur kerja yang lebih kaya |
Jika Anda sedang membangun kombinasi RAG + MCP, mulailah dengan sistem manajemen pengetahuan yang bersih di dalam ClickUp.
Anda dapat menggunakan Template Basis Pengetahuan ClickUp untuk mengorganisir konten Anda secara konsisten. Hal ini membantu agen AI Anda mengakses informasi yang akurat dan terkini tanpa harus menggali melalui data yang berantakan.
MCP vs. agen AI
Meskipun MCP berfungsi sebagai antarmuka, berbagai jenis agen AI bertindak sebagai aktor.
Model MCP mengstandarkan cara agen mengakses alat, data, dan konteks, bertindak seperti konektor universal. Agen AI menggunakan akses tersebut untuk mengambil keputusan, melakukan tugas, dan bertindak secara otonom.
| Fitur | MCP | Agen AI |
| Peran | Antarmuka standar untuk akses alat/data | Sistem otonom yang melakukan tugas-tugas |
| Fungsi | Berfungsi sebagai jembatan antara model dan sistem eksternal | Menggunakan server MCP untuk mengakses konteks, alat, dan mengambil keputusan |
| Kasus penggunaan | Menghubungkan sistem AI, basis data, API, dan kalkulator | Menulis kode, merangkum data, mengelola alur kerja |
| Ketergantungan | Lapisan protokol independen | Sering mengandalkan MCP untuk akses alat yang dinamis |
| Hubungan | Memungkinkan fungsi yang didorong oleh konteks | Menjalankan tugas menggunakan konteks dan kemampuan yang disediakan oleh MCP |
โ๏ธBagaimana jika Anda memiliki agen AI yang memahami semua pekerjaan Anda? Lihat di sini. ๐๐ผ
โ๏ธ Bonus: Butuh bantuan untuk menentukan kapan menggunakan RAG, MCP, atau kombinasi keduanya? Perbandingan mendalam antara RAG vs. MCP vs. Agen AI ini menjelaskan semuanya dengan diagram dan contoh.
Mengapa Konteks Penting dalam Model AI
Bagi sistem AI modern, konteks merupakan fondasi yang penting. Konteks memungkinkan model AI generatif untuk memahami niat pengguna, memperjelas masukan, dan menghasilkan hasil yang akurat, relevan, dan dapat ditindaklanjuti. Tanpa konteks, model AI dapat menghasilkan output yang tidak akurat, salah memahami perintah, dan menghasilkan hasil yang tidak dapat diandalkan.
Di dunia nyata, konteks berasal dari berbagai sumber: catatan CRM, riwayat Git, log obrolan, output API, dan lainnya.
Sebelum MCP, mengintegrasikan data ini ke dalam alur kerja AI berarti harus membuat konektor khusus untuk setiap sistem [pendekatan yang terfragmentasi, rentan kesalahan, dan tidak skalabel].
MCP mengatasi hal ini dengan menyediakan cara yang terstruktur dan dapat dibaca oleh mesin bagi model AI untuk mengakses informasi kontekstual, baik itu riwayat masukan pengguna, potongan kode, data bisnis, atau fungsi alat.
Akses standar ini sangat penting untuk penalaran agen, memungkinkan agen AI merencanakan dan bertindak secara cerdas dengan data real-time yang relevan.
Selain itu, ketika konteks dibagikan secara efektif, kinerja AI meningkat secara keseluruhan:
- Respons yang lebih relevan dalam bahasa, kode, dan tugas multimodal
- Lebih sedikit halusinasi dan kesalahan, berkat pemantauan data secara real-time
- Memori dan alur yang lebih baik dalam percakapan panjang atau tugas kompleks
- Integrasi yang disederhanakan dengan alat-alat, dengan agen dapat menggunakan kembali data dan tindakan melalui antarmuka standar
Berikut adalah contoh bagaimana AI ClickUp mengatasi kesenjangan konteks ini, tanpa Anda perlu menangani alur kerja MCP yang rumit atau pemrograman. Kami sudah mengatasinya!
๐ก Tips Pro: Untuk mendalami lebih lanjut, pelajari cara menggunakan agen berbasis pengetahuan dalam AI untuk mengambil dan menggunakan data dinamis.
Bagaimana Cara Kerja Protokol Konteks Model?
MCP mengikuti arsitektur klien-server, di mana aplikasi AI (klien) meminta alat, data, atau tindakan dari sistem eksternal (server). Berikut ini adalah penjelasan rinci tentang bagaimana MCP bekerja dalam praktiknya. โ๏ธ
๐งฉ Membangun koneksi
Saat aplikasi AI (seperti Claude atau Cursor) dimulai, ia menginisialisasi klien MCP yang terhubung ke satu atau lebih server MCP. Acara yang dikirim oleh server ini dapat mewakili apa saja, mulai dari API cuaca hingga alat internal seperti sistem CRM.
๐ง Fakta Menarik: Beberapa server MCP memungkinkan agen untuk melihat saldo token, memeriksa NFT, atau bahkan memicu kontrak pintar di lebih dari 30 jaringan blockchain.
๐ Menjelajahi alat dan kemampuan
Setelah terhubung, klien melakukan penemuan kemampuan, dengan menanyakan kepada setiap server: Apa alat, sumber daya, atau prompt yang Anda sediakan?
Server menanggapi dengan daftar kemampuannya, yang terdaftar dan tersedia untuk digunakan oleh model AI saat diperlukan.
๐ฎ Wawasan ClickUp: 13% responden survei kami ingin menggunakan AI untuk mengambil keputusan sulit dan menyelesaikan masalah kompleks. Namun, hanya 28% yang mengatakan mereka menggunakan AI secara rutin di tempat kerja.
Alasan mungkin: Masalah keamanan! Pengguna mungkin tidak ingin berbagi data pengambilan keputusan sensitif dengan AI eksternal. ClickUp mengatasi hal ini dengan membawa pemecahan masalah berbasis AI langsung ke ruang kerja aman Anda. Dari SOC 2 hingga standar ISO, ClickUp mematuhi standar keamanan data tertinggi dan membantu Anda menggunakan teknologi AI generatif secara aman di seluruh ruang kerja Anda.
๐ง Mengidentifikasi kebutuhan akan konteks eksternal
Ketika pengguna memberikan masukan (misalnya, Apa cuaca di Chicago?), model AI menganalisis permintaan dan menyadari bahwa hal itu memerlukan data eksternal real-time yang tidak tersedia dalam set data pelatihan.
Model memilih alat yang sesuai dari kemampuan MCP yang tersedia, seperti layanan cuaca, dan klien menyiapkan permintaan untuk server tersebut.
๐ Tahukah Anda? MCP terinspirasi dari Language Server Protocol (LSP), memperluas konsep tersebut ke alur kerja AI otonom. Pendekatan ini memungkinkan agen AI untuk secara dinamis menemukan dan menghubungkan alat, meningkatkan fleksibilitas dan skalabilitas dalam lingkungan pengembangan sistem AI.
โ Melaksanakan dan menangani respons
Klien mengirim permintaan ke server MCP, dengan spesifikasi:
- Alat untuk memanggil
- Parameter (misalnya, lokasi, tanggal)
Server MCP memproses permintaan, melakukan tindakan yang diperlukan (seperti mengambil data cuaca), dan mengembalikan hasil dalam format yang dapat dibaca mesin. Klien AI mengintegrasikan informasi yang dikembalikan ini.
Model kemudian menghasilkan respons berdasarkan data baru dan prompt asli.
Ambil informasi dari ruang kerja Anda menggunakan ClickUp Brain
๐ Bonus: Kenalkan Brain MAX, asisten desktop AI mandiri dari ClickUp yang menghemat waktu Anda dalam membangun alur kerja MCP kustom dari awal. Alih-alih menggabungkan puluhan alat dan integrasi, Brain MAX sudah siap pakai dan terintegrasi, menyatukan semua pekerjaan, aplikasi, dan model AI Anda dalam satu platform yang kuat.
Dengan integrasi ruang kerja yang mendalam, konversi suara ke teks untuk produktivitas tanpa tangan, dan respons yang sangat relevan dan spesifik peran, Brain MAX memberikan Anda kendali, otomatisasi, dan kecerdasan yang Anda harapkan dari solusi yang dibangun khususโtanpa perlu pengaturan atau pemeliharaan. Ini adalah semua yang Anda butuhkan untuk mengelola, mengotomatisasi, dan mempercepat pekerjaan Anda, langsung dari desktop Anda!
Tantangan Umum dalam Pengelolaan Konteks pada AI
Mengelola konteks dalam sistem AI sangat penting namun jauh dari sederhana.
Sebagian besar model AI, terlepas dari arsitektur atau alat yang digunakan, menghadapi serangkaian hambatan umum yang membatasi kemampuannya untuk berlogika dengan akurat dan konsisten. Hambatan-hambatan tersebut meliputi:
- Batasan token dan jendela konteks yang singkat membatasi jumlah informasi relevan yang dapat dipertimbangkan oleh AI sekaligus, seringkali menyebabkan respons yang tidak lengkap atau dangkal
- Sumber data yang terfragmentasi membuat sulit untuk mengumpulkan konteks yang tepat, terutama ketika informasi tersebar di berbagai basis data, aplikasi, dan format
- Kekurangan memori jangka panjang antar sesi memaksa pengguna untuk mengulang informasi, mengganggu kelancaran dalam tugas multi-langkah
- Ambiguitas dalam masukan pengguna, terutama dalam percakapan multi-putaran, dapat membingungkan AI tanpa konteks historis yang jelas
- Latency dan biaya menjadi perhatian saat mengambil data pelatihan real-time atau konteks dari sistem eksternal
- Tidak ada cara standar untuk berbagi atau mempertahankan konteks di antara alat dan tim seringkali menyebabkan duplikasi, ketidakkonsistenan, dan kolaborasi yang terbatas
Masalah-masalah ini menunjukkan kebutuhan akan manajemen konteks yang terstandarisasi dan efisien, sesuatu yang menjadi tujuan protokol MCP.
๐ Tahukah Anda? Alih-alih mengirim perintah secara langsung, modul berlangganan ke aliran data yang relevan. Artinya, kaki robot mungkin hanya mendengarkan pembaruan keseimbangan secara pasif dan bertindak hanya saat diperlukan.
Model Context Protocol dalam Aksi
MCP memudahkan integrasi berbagai sumber informasi, memastikan AI memberikan respons yang akurat dan sesuai konteks.
Berikut adalah beberapa contoh praktis yang menunjukkan bagaimana MCP dapat diterapkan dalam berbagai skenario. ๐
1. Asisten AI yang didukung oleh kecerdasan buatan
Salah satu aplikasi AI copilot yang paling banyak digunakan adalah GitHub Copilot, asisten AI yang membantu pengembang menulis dan mendebug kode.
Ketika seorang pengembang sedang menulis fungsi, Copilot memerlukan akses ke:
- Riwayat kode: AI mengambil konteks kode saat ini untuk menyarankan penyelesaian kode yang relevan
- Perpustakaan eksternal: Copilot memeriksa versi terbaru dari perpustakaan atau kerangka kerja, memastikan bahwa kode kompatibel dengan versi terbaru
- Data real-time: Jika pengembang meminta pembaruan tentang konvensi penulisan kode atau praktik penanganan kesalahan, Copilot akan mengambil dokumentasi terbaru
๐ง Fakta Menarik: MCP Guardian bertindak seperti penjaga keamanan untuk penggunaan alat AI. Ia memeriksa identitas, memblokir permintaan mencurigakan, dan mencatat semuanya. Karena akses terbuka ke alat = kekacauan keamanan.
2. Asisten virtual
Asisten virtual seperti Google Assistant atau Amazon Alexa bergantung pada konteks untuk memberikan respons yang bermakna. Misalnya:
- Percakapan sebelumnya: Google Assistant mengingat pertanyaan sebelumnya, seperti preferensi perjalanan Anda, dan menyesuaikan responsnya sesuai dengan itu saat Anda menanyakan tentang opsi penerbangan atau pemesanan hotel
- Alat eksternal: Mengakses API pihak ketiga (misalnya, agregator penerbangan seperti Skyscanner) untuk informasi real-time tentang penerbangan yang tersedia
๐ Baca Juga: Cara Menggunakan Chain of Thought Prompting (Dengan Contoh)
3. Sistem manajemen pengetahuan
Alat manajemen data berbasis AI, seperti IBM Watson, membantu organisasi mengakses informasi kritis dari basis data besar atau repositori dokumen:
- Kontekstual pencarian: IBM Watson menggunakan model MCP untuk menganalisis kueri pencarian sebelumnya dan menyesuaikan hasil berdasarkan preferensi pengguna dan riwayat pencarian
- Repositori eksternal: Watson dapat mengakses repositori eksternal (misalnya, basis pengetahuan, makalah penelitian, atau dokumen perusahaan) untuk mendapatkan informasi yang paling akurat dan relevan
- Rekomendasi yang dipersonalisasi: Berdasarkan interaksi pengguna, Watson dapat menyarankan dokumen, FAQ, atau materi pelatihan yang relevan dan disesuaikan dengan peran pengguna atau proyek yang sedang dijalankan
Organisir, saring, dan cari informasi di seluruh pengetahuan perusahaan Anda dengan ClickUp Enterprise Search
๐ช Keunggulan ClickUp: Bangun basis pengetahuan yang terverifikasi dan terstruktur di ClickUp Docs dan tampilkan melalui ClickUp Knowledge Management sebagai sumber konteks untuk MCP Gateway Anda. Perkaya Docs dengan konten dan media yang kaya untuk mendapatkan rekomendasi AI yang akurat dan personal dari sumber terpusat.
4. Kesehatan
Di bidang kesehatan, platform seperti Babylon Health menyediakan konsultasi virtual dengan pasien. Sistem AI ini sangat bergantung pada konteks:
- Riwayat pasien: AI memerlukan akses ke catatan medis pasien, gejala, dan konsultasi sebelumnya untuk mengambil keputusan yang terinformasi
- Data medis eksternal: Dapat mengambil data medis real-time (misalnya, penelitian terbaru tentang gejala atau pengobatan) untuk memberikan saran kesehatan yang lebih akurat
- Respons dinamis: Jika gejala pasien berubah, AI menggunakan MCP untuk memperbarui basis pengetahuan dan menyesuaikan saran pengobatan sesuai dengan perubahan tersebut
๐ Tahukah Anda? Sebagian besar MCP tidak dirancang dengan mempertimbangkan keamanan, sehingga rentan dalam skenario di mana simulasi atau sistem robotik terhubung ke jaringan.
Cara Mengimplementasikan Protokol Konteks Model
Implementasi protokol konteks model memungkinkan aplikasi AI Anda berinteraksi dengan alat, layanan, dan sumber data eksternal secara modular dan terstandarisasi.
Berikut ini panduan langkah demi langkah untuk mengonfigurasinya. ๐
Langkah #1: Tentukan alat, sumber daya, dan pengelola
Mulailah dengan menentukan alat dan sumber daya apa yang akan ditawarkan oleh server MCP Anda:
- Tools adalah tindakan yang dapat dilakukan oleh server (misalnya, memanggil API cuaca, menjalankan kueri SQL)
- Sumber daya adalah data statis atau dinamis (misalnya, dokumen, berkas konfigurasi, basis data)
- Untuk setiap alat, tentukan: Skema input (misalnya, bidang yang wajib diisi seperti kota, kueri, dll.) Format output (misalnya, JSON-RPC terstruktur) Metode pengumpulan data yang sesuai untuk mengumpulkan input
- Skema input (misalnya, bidang yang wajib diisi seperti kota, kueri, dll.)
- Format output (misalnya, JSON-RPC terstruktur)
- Metode pengumpulan data yang tepat untuk mengumpulkan masukan
- Skema input (misalnya, bidang yang wajib diisi seperti kota, kueri, dll.)
- Format output (misalnya, JSON-RPC terstruktur)
- Metode pengumpulan data yang tepat untuk mengumpulkan masukan
Kemudian implementasikan handler. Ini adalah fungsi yang memproses permintaan alat yang masuk dari klien:
- Validasi masukan untuk memastikan mereka mengikuti format yang diharapkan
- Jalankan logika inti (misalnya, mengambil data dari API, memproses data)
- Format dan kembalikan output agar dapat digunakan oleh klien
๐ Contoh: Alat ringkasan dokumen mungkin memverifikasi jenis file input (misalnya, PDF atau DOCX), mengekstrak teks menggunakan parser file, melewatkan konten melalui model atau layanan ringkasan, dan mengembalikan ringkasan yang ringkas beserta topik utama.
๐ก Tips Pro: Atur pendengar acara (event listeners) yang memicu alat tertentu saat tindakan tertentu terjadi, seperti pengguna mengirimkan input atau pembaruan basis data. Tidak perlu menjalankan alat di latar belakang saat tidak ada aktivitas yang terjadi.
Langkah #2: Bangun atau konfigurasikan server MCP
Gunakan kerangka kerja seperti FastAPI, Flask, atau Express untuk mengekspos alat dan sumber daya Anda sebagai endpoint HTTP atau layanan WebSocket.
Hal yang penting untuk:
- Gunakan struktur endpoint yang konsisten untuk semua alat (misalnya, /invoke/summarize-document)
- Kembalikan respons JSON dengan struktur yang dapat diprediksi sehingga klien dapat mengonsumsinya dengan mudah
- Grupkan kemampuan di bawah endpoint /capabilities sehingga klien dapat menemukan alat yang tersedia
๐ก Tips Pro: Perlakukan konteks seperti kode. Setiap kali Anda mengubah strukturnya, buat versi baru. Gunakan cap waktu atau hash commit sehingga Anda dapat mengembalikan perubahan tanpa kebingungan.
Langkah #3: Konfigurasikan klien MCP
Klien MCP merupakan bagian dari sistem AI Anda (misalnya, Claude, Cursor, atau agen kustom) yang berkomunikasi dengan server Anda.
Saat startup, klien terhubung ke server MCP dan mengambil kemampuan yang tersedia (alat/sumber daya) melalui endpoint /capabilities. Kemudian, klien mendaftarkan alat-alat ini untuk penggunaan internal, sehingga model dapat memutuskan alat mana yang akan dipanggil selama sesi.
๐ก Tips Pro: Sisipkan metadata tak terlihat ke dalam konteks, seperti skor kepercayaan alat atau cap waktu. Alat dapat menggunakan ini untuk membuat keputusan yang lebih cerdas, misalnya, melewati data yang sudah usang atau meningkatkan output yang berasal dari sumber dengan kepercayaan tinggi.
Langkah #4: Uji dengan klien yang kompatibel dengan MCP
Sebelum diluncurkan, uji server MCP jarak jauh Anda dengan klien AI yang sebenarnya:
- Gunakan alat seperti Claude Desktop, yang mendukung MCP secara langsung
- Coba kasus penggunaan umum (misalnya, bertanya kepada Claude tentang cuaca hari ini) untuk memastikan bahwa: Masukan diverifikasi dengan benar Alat yang tepat dipanggil Tanggapan dikembalikan dalam format yang benar
- Masukan diverifikasi dengan benar
- Alat yang tepat telah dipanggil
- Respons dikembalikan dalam format yang benar
- Masukan diverifikasi dengan benar
- Alat yang tepat telah dipanggil
- Respons dikembalikan dalam format yang benar
Hal ini membantu memastikan integrasi yang lancar dengan alat bisnis dan mencegah kesalahan runtime di lingkungan produksi.
Langkah #5: Tambahkan keamanan, izin, dan observabilitas
Untuk melindungi alat atau data sensitif:
- Terapkan prompt izin sebelum mengakses alat kritis atau sumber daya pribadi
- Tambahkan logging, pemantauan, dan pembatasan laju untuk melacak penggunaan dan mendeteksi anomali
- Gunakan ruang lingkup atau peran pengguna untuk membatasi alat apa yang dapat digunakan oleh siapa
- Bangun lapisan memori atau keadaan untuk menyimpan hasil sebelumnya dan menjaga kesinambungan
- Uji coba di bawah beban dan pantau metrik kinerja (latensi, tingkat keberhasilan, dll.)
Dengan cara ini, Anda dapat membangun sistem AI yang kuat dan fleksibel yang dapat mengakses konteks secara bersih tanpa beban menulis integrasi khusus untuk setiap alat atau kasus penggunaan.
Batasan Model MCP
Meskipun protokol konteks model mengatasi tantangan berbagi konteks yang penting, mereka juga memiliki kelemahan tersendiri:
- Ketergantungan alat: MCP memerlukan server dan alat yang kompatibel. Sistem lama dan antarmuka pemrograman aplikasi (API) non-standar sulit diintegrasikan
- Kompleksitas pengaturan: Pengaturan awal, definisi alat, dan penulisan handler memerlukan upaya teknis, yang menimbulkan kurva pembelajaran bagi tim baru
- Overhead latensi: Setiap panggilan eksternal menyebabkan penundaan respons, terutama saat menghubungkan beberapa alat
- Masalah keamanan: Mengekspos alat dan sumber data meningkatkan area serangan. Kontrol akses yang detail dan pencatatan audit masih belum matang
- Koordinasi multi-server terbatas: Penggabungan konteks antar server tidak mulus, menyebabkan output yang terfragmentasi atau tidak konsisten
Bagaimana ClickUp AI Berfungsi sebagai Alternatif untuk Protokol Konteks Model
Protokol konteks model menyediakan cara terstruktur bagi sistem AI untuk mengakses konteks eksternal melalui panggilan standar. Namun, membangun dan memelihara sistem ini dapat kompleks, terutama dalam lingkungan tim kolaboratif.
ClickUp mengambil pendekatan yang berbeda. Ia mengintegrasikan konteks langsung ke dalam ruang kerja Anda di mana pekerjaan sebenarnya dilakukan. Hal ini menjadikan ClickUp sebagai lapisan peningkatan dan sistem agen yang terintegrasi secara mendalam, yang dioptimalkan untuk tim.
Mari kita pahami ini dengan lebih baik. ๐
Mengintegrasikan memori ke dalam ruang kerja
Di inti kemampuan AI ClickUp terdapat ClickUp Brain, mesin yang sadar konteks yang berfungsi sebagai sistem memori bawaan.
Berbeda dengan MCP tradisional yang bergantung pada riwayat prompt yang dangkal atau basis data eksternal, Brain memahami struktur ruang kerja Anda dan mengingat informasi kritis di seluruh tugas, komentar, garis waktu, dan Dokumen. Ia dapat:
- Identifikasi hambatan berdasarkan penundaan historis dan penghalang
- Jawab pertanyaan spesifik peran seperti โSiapa yang bertanggung jawab atas ini?โ atau โApakah QA telah meninjau ini?โ
- Ubah catatan rapat menjadi tugas terstruktur, lengkap dengan penugasan dan batas waktu
๐ Contoh: Minta Brain untuk 'Ringkas kemajuan kampanye pemasaran Q2,' dan ia akan merujuk pada tugas-tugas terkait, status, dan komentar di seluruh proyek.
Otomatisasi jawaban, penugasan tugas, dan tindakan
Meskipun implementasi MCP memerlukan penyesuaian model secara berkelanjutan, ClickUp, sebagai perangkat lunak otomatisasi tugas, menggabungkan pengambilan keputusan dan eksekusi dalam satu sistem yang sama.
Dengan ClickUp Automations, Anda dapat memicu tindakan berdasarkan peristiwa, kondisi, dan logika tanpa perlu menulis satu baris kode pun. Anda juga dapat menggunakan ClickUp Brain untuk membangun otomatisasi entri data kustom dengan bahasa alami, sehingga lebih mudah untuk membuat alur kerja yang disesuaikan.
Manfaatkan ClickUp Brain untuk membuat pemicu kustom dengan ClickUp Automations
๐ Contoh: Pindahkan tugas ke Dalam Proses saat status berubah, tetapkan pemimpin tim saat ditandai Prioritas Tinggi, dan beri tahu pemilik proyek jika tenggat waktu terlewat.
๐ Baca Juga: Panduan Otomatisasi di ClickUp (Dengan Contoh Kasus Penggunaan)
Berbasis pada fondasi ini, ClickUp Autopilot Agents memperkenalkan tingkat otonomi cerdas yang baru. Agen AI ini beroperasi pada:
- Pemicu (misalnya, pembaruan tugas, mention dalam obrolan)
- Kondisi (misalnya, pesan mengandung urgent)
- Aksi (misalnya, merangkum sebuah thread, menugaskan tugas, mengirim notifikasi)
- Alat (misalnya, posting di saluran, memperbarui bidang)
- Pengetahuan (misalnya, dokumen internal, tugas, formulir, dan riwayat obrolan)
Mengubah informasi menjadi konteks yang dapat ditindaklanjuti
ClickUp, sebagai agen AI, menggunakan data ruang kerja Anda yang sudah ada untuk bertindak lebih cerdas tanpa perlu pengaturan. Berikut cara mengubah semua informasi dari ruang kerja Anda menjadi konteks yang siap digunakan:
- Tugas dan Subtugas: Tetapkan tindak lanjut, buat ringkasan, atau sesuaikan prioritas di dalam Tugas ClickUp. AI mengambil data dari penugas, tanggal jatuh tempo, dan komentar secara langsung
- Dokumen dan Wiki: Minta AI untuk merujuk pada pengetahuan tim, merangkum dokumentasi, atau mengekstrak poin-poin penting selama perencanaan menggunakan Dokumen
- Fields Kustom: Gunakan tag, kategori, atau skor Anda sendiri untuk mempersonalisasi respons. AI menginterpretasikan metadata Anda untuk menyesuaikan output dengan bahasa tim Anda
- Komentar dan Obrolan: Lanjutkan percakapan di berbagai thread atau buat tindakan berdasarkan diskusi
Lihat fitur Bidang Kustom Bertenaga AI beraksi di sini. ๐๐ผ
Masa Depan Protokol Konteks Model
Seiring dengan perkembangan AI dari chatbot statis menjadi sistem multi-agen dinamis, peran MCP akan semakin penting. Didukung oleh perusahaan besar seperti OpenAI dan Anthropic, MCP menjanjikan interoperabilitas di antara sistem yang kompleks.
Namun, janji tersebut disertai dengan pertanyaan besar. ๐
Untuk permulaan, kebanyakan implementasi MCP saat ini masih berada pada tingkat demo, menggunakan transportasi studio dasar, tidak mendukung HTTP, dan tidak menyediakan otentikasi atau otorisasi bawaan. Hal ini tidak memadai untuk adopsi di lingkungan enterprise. Kasus penggunaan di dunia nyata membutuhkan keamanan, keteramatan, keandalan, dan skalabilitas yang fleksibel.
Untuk mengatasi kesenjangan ini, konsep MCP Mesh telah muncul. Konsep ini menerapkan pola layanan mesh yang teruji (seperti yang digunakan dalam microservices) pada infrastruktur MCP. MCP Mesh juga membantu dalam akses aman, komunikasi, pengelolaan lalu lintas, ketahanan, dan penemuan di antara server-server terdistribusi.
Pada saat yang sama, platform berbasis AI seperti ClickUp menunjukkan bahwa model konteks yang terintegrasi secara mendalam dalam aplikasi dapat menawarkan alternatif yang lebih praktis dalam lingkungan yang berorientasi pada tim.
Ke depannya, kita mungkin akan melihat arsitektur hibrida, yang membuka jalan bagi agen AI yang tidak hanya sadar tetapi juga dapat bertindak.
Tukar Protokol untuk Produktivitas dengan ClickUp
Protokol konteks model (MCP) mengstandarkan cara AI mengakses sistem eksternal, tetapi memerlukan pengaturan teknis yang kompleks.
Meskipun kuat, MCP memerlukan pengaturan teknis, yang meningkatkan waktu pengembangan, biaya, dan tantangan pemeliharaan berkelanjutan.
ClickUp menawarkan alternatif praktis dengan ClickUp Brain dan Automations yang terintegrasi langsung ke dalam ruang kerja Anda.
ClickUp secara otomatis memahami konteks tugas, data proyek, dan niat pengguna. Hal ini menjadikan ClickUp solusi low-code yang ideal bagi tim yang menginginkan AI yang skalabel dan sadar konteks tanpa beban pengembangan teknis.
โ Daftar ke ClickUp hari ini!