วิธีการนำโปรโตคอลบริบทของโมเดลมาใช้ในกระบวนการทำงานของคุณ

คุณเคยใช้เทปพันสายไฟกับ API, ดัดแปลงบอท Slack และอ้อนวอนให้ ChatGPT ทำตัวเหมือนเพื่อนร่วมทีม

แต่หากไม่มีบริบทที่แท้จริง AI ก็แค่เดาไปเรื่อย มันจะล้มเหลวเมื่อเครื่องมือของคุณเปลี่ยน และจะสร้างภาพลวงตาเมื่อข้อมูลของคุณไม่ได้รับการจัดแผนที่อย่างชัดเจนหรือเข้าถึงไม่ได้

โปรโตคอลบริบทของโมเดล (MCP) เปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น มันสร้างภาษาที่ใช้ร่วมกันระหว่างโมเดลของคุณกับระบบของคุณ: มีโครงสร้าง, มีบริบท, และสร้างมาเพื่อขยายขนาด MCP ช่วยให้คุณสามารถหยุดการส่งมอบ AI ที่ ทำตัวฉลาด และเริ่มสร้าง AI ที่ ฉลาดจริง

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะทำความเข้าใจเกี่ยวกับ MCP อย่างละเอียดและวิธีการนำไปใช้ นอกจากนี้ เราจะสำรวจว่า ClickUp สามารถใช้เป็นทางเลือกแทนโปรโตคอล MCP ได้อย่างไร มาเริ่มกันเลย! 🤖

อะไรคือโปรโตคอลบริบทแบบจำลอง?

มันระบุปัจจัยภายนอกที่มีอิทธิพลต่อแบบจำลอง เช่น:

ในแง่ที่ง่ายที่สุด มันเป็นการวางรากฐานให้โมเดลสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และทำให้แน่ใจว่ามันมีความถูกต้องทางเทคนิค มีความเกี่ยวข้อง และสามารถใช้ได้ในสถานการณ์ที่มันถูกสร้างขึ้นมาเพื่อ

MCP กับ LangChain

LangChain เป็นเฟรมเวิร์กที่เป็นมิตรกับนักพัฒนาสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ตัวแทน LLM ในทางกลับกัน MCP เป็นโปรโตคอลที่มาตรฐานวิธีการส่งมอบบริบทไปยังโมเดลต่างๆ ในระบบต่างๆ

LangChain ช่วยคุณสร้าง และ MCP ช่วยให้ระบบสื่อสารกัน. มาทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสองสิ่งนี้ให้ดีขึ้น.

MCP เทียบกับ RAG

RAG และ MCP ต่างก็เสริมความสามารถของ LLM ด้วยความรู้จากภายนอก แต่แตกต่างกันในด้านเวลาและวิธีการปฏิสัมพันธ์

ในขณะที่ RAG ค้นหาข้อมูลก่อนที่โมเดลจะสร้างคำตอบ MCP ช่วยให้โมเดลสามารถขอข้อมูลหรือเรียกใช้เครื่องมือระหว่างการสร้างผ่านอินเทอร์เฟซมาตรฐาน มาเปรียบเทียบทั้งสองกัน

หากคุณกำลังสร้างระบบไฮบริดของ RAG + MCP ให้เริ่มต้นด้วยระบบจัดการความรู้ที่สะอาดภายใน ClickUp

คุณสามารถใช้เทมเพลตฐานความรู้ของ ClickUpเพื่อจัดระเบียบเนื้อหาของคุณได้อย่างสม่ำเสมอ สิ่งนี้ช่วยให้ตัวแทน AI ของคุณดึงข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัยโดยไม่ต้องค้นหาผ่านข้อมูลที่ยุ่งเหยิง

รับเทมเพลตฟรี

MCP เทียบกับตัวแทน AI

ในขณะที่ MCP เป็นอินเทอร์เฟซตัวแทน AI หลากหลายประเภททำหน้าที่เป็นผู้ดำเนินการ

โมเดล MCP มาตรฐานวิธีการที่ตัวแทนเข้าถึงเครื่องมือ ข้อมูล และบริบท ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมต่อสากล ตัวแทน AI ใช้การเข้าถึงนั้นในการตัดสินใจ ดำเนินการ และทำงานอย่างอิสระ

❗️การมีตัวแทน AI ที่เข้าใจงานทั้งหมดของคุณเป็นอย่างไร? ดูได้ที่นี่ 👇🏼

ทำไมบริบทจึงมีความสำคัญในแบบจำลอง AI

สำหรับระบบ AI สมัยใหม่ บริบทถือเป็นพื้นฐานสำคัญ บริบทช่วยให้โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์สามารถ ตีความเจตนาของผู้ใช้ ชี้แจงข้อมูลนำเข้า และ ส่งมอบผลลัพธ์ ที่ ถูกต้อง ตรงประเด็น และ นำไปใช้ได้จริง หากขาดบริบท โมเดลจะแสดงอาการเพี้ยน เข้าใจคำสั่งผิด และสร้างผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ

ในโลกแห่งความเป็นจริง บริบทมาจากแหล่งที่หลากหลาย: บันทึก CRM, ประวัติ Git, บันทึกการแชท, ผลลัพธ์ API และอื่นๆ อีกมากมาย

ก่อน MCP การผสานข้อมูลนี้เข้ากับกระบวนการทำงานของ AI หมายถึงการเขียนตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละระบบ [ซึ่งเป็นวิธีการที่กระจัดกระจาย มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาด และไม่สามารถขยายขนาดได้]

MCP แก้ไขปัญหานี้โดยเปิดใช้งาน วิธีการที่มีโครงสร้างและอ่านได้ด้วยเครื่อง สำหรับโมเดล AI ในการเข้าถึงข้อมูลเชิงบริบท ไม่ว่าจะเป็นประวัติการป้อนข้อมูลของผู้ใช้, สแนปช็อตของโค้ด, ข้อมูลธุรกิจ หรือฟังก์ชันการทำงานของเครื่องมือ

การเข้าถึงที่เป็นมาตรฐานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการคิดอย่างมีเหตุผลเชิงตัวแทน ช่วยให้ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์สามารถวางแผนและดำเนินการอย่างชาญฉลาดด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องและทันเวลา

นอกจากนี้ เมื่อมีการแบ่งปันบริบทอย่างมีประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพของ AI จะดีขึ้นในทุกด้าน:

โปรโตคอลบริบทแบบจำลองทำงานอย่างไร?

MCP ทำงานบนสถาปัตยกรรมแบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งแอปพลิเคชัน AI (ไคลเอนต์) จะร้องขอเครื่องมือ ข้อมูล หรือการดำเนินการจากระบบภายนอก (เซิร์ฟเวอร์) ต่อไปนี้คือรายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ MCP ในทางปฏิบัติ ⚒️

🧩 การสร้างการเชื่อมต่อ

เมื่อแอปพลิเคชัน AI (เช่น Claude หรือ Cursor) เริ่มทำงาน มันจะ เริ่มต้น MCP clients ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP หนึ่งหรือมากกว่า เหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้สามารถแทนสิ่งใดก็ได้ตั้งแต่ API ของสภาพอากาศไปจนถึงเครื่องมือภายในเช่นระบบ CRM

👀 ค้นพบเครื่องมือและความสามารถ

เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ลูกค้าจะ ดำเนินการค้นหาความสามารถ โดยสอบถามเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่องว่า: คุณมีเครื่องมือ ทรัพยากร หรือคำแนะนำอะไรบ้างที่คุณให้บริการ?

เซิร์ฟเวอร์ ตอบกลับด้วยรายการความสามารถของมัน ซึ่งได้ลงทะเบียนไว้และพร้อมให้แบบจำลอง AI ใช้เมื่อจำเป็น

🧠 การระบุความจำเป็นในการใช้บริบทภายนอก

เมื่อผู้ใช้ให้ข้อมูล (เช่น สภาพอากาศในชิคาโกเป็นอย่างไร?) โมเดล AI จะ วิเคราะห์คำขอ และตระหนักว่าต้องการข้อมูลภายนอกแบบเรียลไทม์ซึ่งไม่มีอยู่ในชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน

โมเดลเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม จากความสามารถของ MCP ที่มีอยู่ เช่น บริการสภาพอากาศ และลูกค้าเตรียมคำขอสำหรับเซิร์ฟเวอร์นั้น

✅ ดำเนินการและจัดการการตอบสนอง

ลูกค้า ส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยระบุ:

เซิร์ฟเวอร์ MCP ประมวลผลคำขอ, ดำเนินการตามที่ต้องการ (เช่น การดึงข้อมูลสภาพอากาศ), และ ส่งคืนผลลัพธ์ในรูปแบบที่เครื่องสามารถอ่านได้. ลูกค้า AI ผสานข้อมูลที่ส่งคืนนี้.

จากนั้น โมเดลจะสร้างคำตอบ โดยอิงจากทั้งข้อมูลใหม่และข้อความเริ่มต้น

ดึงข้อมูลจากพื้นที่ทำงานของคุณโดยใช้ ClickUp Brain

ความท้าทายทั่วไปในการจัดการบริบทใน AI

การจัดการบริบทในระบบปัญญาประดิษฐ์เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง แต่ยังไม่ใช่งานที่ง่ายเลย

โมเดล AI ส่วนใหญ่ ไม่ว่าจะเป็นสถาปัตยกรรมหรือเครื่องมือใด ๆ มักเผชิญกับอุปสรรคที่พบได้ทั่วไป ซึ่งจำกัดความสามารถในการคิดวิเคราะห์อย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ อุปสรรคเหล่านี้ประกอบด้วย:

ปัญหาเหล่านี้เผยให้เห็นถึงความจำเป็นในการจัดการบริบทที่มีมาตรฐานและมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งที่โปรโตคอล MCP มุ่งแก้ไข

การใช้งานโปรโตคอลบริบทแบบจำลอง

MCP ช่วยให้การผสานข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เป็นเรื่องง่าย ทำให้ AI สามารถให้คำตอบที่แม่นยำและเหมาะสมกับบริบทได้

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างเชิงปฏิบัติบางประการที่แสดงให้เห็นว่า MCP สามารถนำไปใช้ในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างไร 👇

1. ผู้ช่วยอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI

หนึ่งในแอปพลิเคชันที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดของ AI คอมพาทเนอร์คือ GitHub Copilot ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ที่ช่วยนักพัฒนาเขียนและแก้ไขโค้ด

เมื่อผู้พัฒนาเขียนฟังก์ชัน Copilot จำเป็นต้องเข้าถึง:

2. ผู้ช่วยเสมือน

ผู้ช่วยเสมือนจริง เช่น Google Assistant หรือ Amazon Alexa อาศัยบริบทเพื่อให้คำตอบที่มีความหมาย ตัวอย่างเช่น:

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วย ClickUp Brain

3. ระบบการจัดการความรู้

เครื่องมือจัดการข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น IBM Watson ช่วยให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลสำคัญจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่หรือคลังเอกสาร:

จัดระเบียบ, กรอง, และค้นหาความรู้ทั่วทั้งบริษัทของคุณด้วยClickUp Enterprise Search

4. การดูแลสุขภาพ

ในวงการสาธารณสุข แพลตฟอร์มเช่น Babylon Health ให้บริการปรึกษาออนไลน์กับผู้ป่วย ระบบ AI เหล่านี้พึ่งพาบริบทอย่างมาก:

วิธีการนำโปรโตคอลบริบทแบบจำลองไปปฏิบัติ

การนำโปรโตคอลบริบทของโมเดลมาใช้ช่วยให้แอปพลิเคชัน AI ของคุณสามารถโต้ตอบกับเครื่องมือ บริการ และแหล่งข้อมูลภายนอกในรูปแบบที่เป็นโมดูลและมาตรฐานได้

นี่คือคู่มือขั้นตอนต่อขั้นตอนเพื่อตั้งค่า 📋

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดเครื่องมือ ทรัพยากร และผู้รับผิดชอบ

เริ่มต้นด้วยการตัดสินใจว่าเครื่องมือและทรัพยากรใดบ้างที่เซิร์ฟเวอร์ MCP ของคุณจะให้บริการ:

จากนั้นให้ดำเนินการ ตัวจัดการ ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่ประมวลผลคำขอเครื่องมือที่เข้ามาจากไคลเอนต์:

ขั้นตอนที่ 2: สร้างหรือกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP

ใช้เฟรมเวิร์กเช่น FastAPI, Flask, หรือ Express เพื่อเปิดเผยเครื่องมือและทรัพยากรของคุณเป็นจุดสิ้นสุด HTTP หรือบริการ WebSocket

สิ่งสำคัญที่ควรทำคือ:

ขั้นตอนที่ 3: ตั้งค่าไคลเอนต์ MCP

MCP client เป็นส่วนหนึ่งของระบบ AI ของคุณ (เช่น Claude, Cursor หรือเอเจนต์ที่คุณสร้างเอง) ที่สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ของคุณ

เมื่อเริ่มต้นระบบ ลูกค้าจะเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ MCP และดึงความสามารถที่มีอยู่ (เครื่องมือ/ทรัพยากร) ผ่านจุดสิ้นสุด /capabilities จากนั้นจะลงทะเบียนเครื่องมือเหล่านี้เพื่อการใช้งานภายใน เพื่อให้โมเดลสามารถตัดสินใจเลือกเครื่องมือที่จะเรียกใช้ในระหว่างเซสชัน

ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบด้วยไคลเอนต์ที่รองรับ MCP

ก่อนที่จะเริ่มใช้งานจริง ให้ทดสอบเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลของคุณด้วยไคลเอนต์ AI จริง:

สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการผสานรวมที่ราบรื่นกับเครื่องมือทางธุรกิจและป้องกันข้อผิดพลาดขณะทำงานในสภาพแวดล้อมการผลิต

ขั้นตอนที่ 5: เพิ่มความปลอดภัย, การอนุญาต, และการสังเกตการณ์

เพื่อปกป้องเครื่องมือหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน:

ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถสร้างระบบ AI ที่ทรงพลังและยืดหยุ่น ซึ่งสามารถขยายการเข้าถึงบริบทได้อย่างสะอาด โดยไม่ต้องเสียเวลาในการเขียนการผสานรวมแบบกำหนดเองสำหรับทุกเครื่องมือหรือกรณีการใช้งาน

ข้อจำกัดของแบบจำลอง MCP

แม้ว่าโปรโตคอลบริบทของโมเดลจะช่วยแก้ปัญหาการแบ่งปันบริบทที่สำคัญได้ แต่ก็มาพร้อมกับข้อแลกเปลี่ยนของตัวเอง:

วิธีที่ ClickUp AI ทำหน้าที่เป็นทางเลือกแทนโปรโตคอลบริบทของโมเดล

โปรโตคอลบริบทของโมเดลให้วิธีการที่มีโครงสร้างสำหรับระบบ AI ในการดึงบริบทภายนอกผ่านการเรียกใช้มาตรฐาน อย่างไรก็ตาม การสร้างและบำรุงรักษาระบบเหล่านี้อาจมีความซับซ้อน โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันเป็นทีม

ClickUp ใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป โดยฝังบริบทไว้โดยตรงในพื้นที่ทำงานของคุณ ซึ่งเป็นจุดที่งานเกิดขึ้นจริง สิ่งนี้ทำให้ ClickUp เป็นทั้งชั้นเสริมและระบบตัวแทนที่ผสานรวมอย่างลึกซึ้ง ซึ่งได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับทีม

มาทำความเข้าใจเรื่องนี้ให้ดียิ่งขึ้นกันเถอะ 📝

การสร้างหน่วยความจำในพื้นที่ทำงาน

หัวใจสำคัญของความสามารถด้าน AI ของ ClickUp คือClickUp Brain ซึ่งเป็นเครื่องมือที่รับรู้บริบทและทำหน้าที่เป็นระบบหน่วยความจำในตัว

ไม่เหมือนกับ MCP แบบดั้งเดิมที่พึ่งพาประวัติคำสั่งที่ตื้นหรือฐานข้อมูลภายนอก Brain เข้าใจโครงสร้างของพื้นที่ทำงานของคุณและจดจำข้อมูลสำคัญข้ามงาน ความคิดเห็น ไทม์ไลน์ และเอกสารได้ มันสามารถ:

การทำให้คำตอบ การมอบหมายงาน และการดำเนินการเป็นอัตโนมัติ

ในขณะที่การใช้งาน MCP ต้องการการปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่อง ClickUp ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์อัตโนมัติสำหรับงาน นำการตัดสินใจและการดำเนินการมาอยู่ในระบบเดียวกัน

ด้วยClickUp Automations คุณสามารถกระตุ้นการดำเนินการตามเหตุการณ์ เงื่อนไข และตรรกะได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ ClickUp Brainเพื่อสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับการป้อนข้อมูลที่กำหนดเองด้วยภาษาธรรมชาติ ทำให้การสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้ง่ายขึ้น

ใช้ ClickUp Brain เพื่อสร้างทริกเกอร์ที่กำหนดเองด้วย ClickUp Automations

สร้างขึ้นบนพื้นฐานนี้ClickUp Autopilot Agentsนำเสนอระดับใหม่ของความเป็นอิสระที่ชาญฉลาด ตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ทำงานบน:

เปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นบริบทที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

ClickUp ในฐานะตัวแทน AI ใช้ข้อมูลพื้นที่ทำงานที่มีอยู่ของคุณเพื่อดำเนินการอย่างชาญฉลาดโดยไม่ต้องตั้งค่า นี่คือวิธีที่คุณสามารถเปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดจากพื้นที่ทำงานของคุณให้เป็นบริบทที่พร้อมสำหรับการดำเนินการ:

ชมการทำงานของฟิลด์ที่กำหนดเองด้วย AI ได้ที่นี่ 👇🏼

อนาคตของโปรโตคอลบริบทของโมเดล

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงเปลี่ยนแปลงจากแชทบอทแบบคงที่ไปสู่ระบบหลายตัวแทนที่มีความยืดหยุ่นมากขึ้น บทบาทของ MCPs จะกลายเป็นศูนย์กลางมากขึ้นเรื่อยๆ ด้วยการสนับสนุนจากบริษัทชั้นนำอย่าง OpenAI และ Anthropic MCPs สัญญาว่าจะสามารถทำงานร่วมกันได้ข้ามระบบที่ซับซ้อน

แต่คำสัญญานั้นมาพร้อมกับคำถามใหญ่ 🙋

สำหรับผู้เริ่มต้น, การนำไปใช้ MCP ส่วนใหญ่ในปัจจุบันอยู่ในระดับการสาธิต, ใช้การขนส่งสตูดิโอพื้นฐาน, ไม่มีการสนับสนุน HTTP, และไม่มีการตรวจสอบสิทธิ์หรือการอนุญาตในตัว. นั่นไม่เหมาะสำหรับการนำไปใช้ในองค์กร. กรณีการใช้งานในโลกจริงต้องการความปลอดภัย, ความสามารถในการสังเกต, ความน่าเชื่อถือ, และการปรับขนาดที่ยืดหยุ่น.

เพื่อลดช่องว่างนี้ แนวคิดของ MCP Mesh ได้เกิดขึ้น มันนำรูปแบบเมชของบริการที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว (เช่นที่ใช้ในไมโครเซอร์วิส) มาใช้กับโครงสร้างพื้นฐานของ MCP MCP Mesh ยังช่วยในการเข้าถึงที่ปลอดภัย การสื่อสาร การจัดการการจราจร ความทนทาน และการค้นพบในหลายเซิร์ฟเวอร์ที่กระจายอยู่

ในขณะเดียวกัน แพลตฟอร์มที่ใช้ AI อย่าง ClickUp แสดงให้เห็นว่าโมเดลบริบทที่ฝังลึกในแอปสามารถเป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงมากขึ้นในสภาพแวดล้อมที่เน้นการทำงานเป็นทีม

ในอนาคต เราอาจได้เห็นสถาปัตยกรรมแบบไฮบริด ซึ่งเป็นการปูทางให้กับตัวแทน AI ที่ทั้งมีความตระหนักรู้และสามารถดำเนินการได้

โปรโตคอลการค้าเพื่อเพิ่มผลผลิตด้วย ClickUp

มาตรฐานโปรโตคอลบริบทของโมเดลกำหนดวิธีการที่ AI สามารถเข้าถึงระบบภายนอกได้ แต่ต้องการการตั้งค่าทางเทคนิคที่ซับซ้อน

แม้ว่า MCP จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ต้องมีการตั้งค่าทางเทคนิค ซึ่งเพิ่มเวลาในการพัฒนา ค่าใช้จ่าย และความท้าทายในการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

ClickUp มอบทางเลือกที่ใช้งานได้จริงด้วย ClickUp Brain และระบบอัตโนมัติที่ผสานอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณ

มันเข้าใจบริบทของงาน ข้อมูลโครงการ และเจตนาของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ สิ่งนี้ทำให้ ClickUp เป็นโซลูชัน low-code ที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับทีมที่ต้องการ AI ที่ปรับขนาดได้และรับรู้บริบทโดยไม่ต้องมีภาระด้านวิศวกรรม

✅สมัครใช้ ClickUpวันนี้!