MCP szybko zyskuje popularność, ponieważ rozwiązuje długotrwały problem: jak sprawić, by sztuczna inteligencja była rzeczywiście użyteczna w codziennej pracy. W tym przewodniku omówimy , jak działa MCP, dlaczego ma znaczenie i jak można go wykorzystać do usprawnienia procesów opartych na sztucznej inteligencji. Przyjrzymy się również jego ograniczeniom oraz narzędziom takim jak tl;dv wypełniają luki. 

Zacznijmy!

Spis treści

Czym jest MCP w sztucznej inteligencji?

Model Context Protocol (MCP) to fantazyjna nazwa dla czegoś dość prostego: jest to sposób, w jaki modele sztucznej inteligencji komunikują się i współdziałają z aplikacjami i narzędziami użytkownika. Można to traktować jako uniwersalny adapter dla sztucznej inteligencji. Podobnie jak USB jest standardową metodą podłączania sprzętu, MCP szybko staje się standardową metodą łączenia oprogramowania z modelami LLM.

Sztuczna inteligencja staje się z każdym dniem coraz inteligentniejsza, ale nadal ma poważny problem: większość modeli jest uwięziona we własnych małych światach. Nie potrafią one łatwo współdziałać z informacjami w czasie rzeczywistym z aplikacji takich jak Google Drive, Kalendarz czy Zoom. Tutaj z pomocą przychodziprotokół Model Context Protocol (MCP). Opracowany przez Anthropic, MCP to nowy sposób bezpiecznego łączenia się sztucznej inteligencji z narzędziami zewnętrznymi, dzięki czemu staje się ona bardziej użyteczna, dynamiczna i aktualna.

Jednym ze sposobów spojrzenia na to jest wyobrażenie sobie, że za każdym razem, gdy sztuczna inteligencja łączy się z nowym narzędziem, musi pracować w nowym języku. To sprawia, że protokół Model Context Protocol staje się nowym standardem „tłumaczenia” różnych narzędzi. Innymi słowy, sztuczna inteligencja nie potrzebuje już niestandardowych integracji dla każdego narzędzia. Po prostu wykorzystuje MCP jako warstwę dostępu do potrzebnych informacji z niezbędnego narzędzia. 

Niezależnie od tego, czy chodzi o podsumowanie wiadomości e-mail, pobieranie odpowiednich dokumentów z Dysku Googlelub automatyzując analizę spotkań, MCP umożliwia wykorzystanie sztucznej inteligencji w istniejących procesach roboczych bez narażania bezpieczeństwa i prywatności.

Przed wprowadzeniem MCP modele AI mogły działać wyłącznie na podstawie danych, na których zostały przeszkolone, co oznaczało, że często nie miały pojęcia, co dzieje się w prawdziwym świecie, np. co znajduje się na Twoim dysku Google Drive lub czy rozpoczęło się Twoje Zoom .

Dzięki MCP modele AI mogą teraz bezpiecznie uzyskiwać dostęp do informacji w czasie rzeczywistym z zewnętrznych źródeł. To tak, jakby dać AI klucz do ulubionych narzędzi, takich jak kalendarz, aplikacje do przesyłania wiadomości lub pamięć w chmurze, bez obaw o wycieki danych lub kwestie prywatności.

To przełomowe rozwiązanie dla firm. Coraz więcej rozwiązań AI dla przedsiębiorstw wykorzystuje MCP, ponieważ upraszcza ono proces integracji AI z codziennymi narzędziami. Na przykład sztuczna inteligencja może pobierać dane z systemu CRM, analizować je, a następnie wykorzystywać je do wysyłania spersonalizowanych rekomendacji lub alertów. To tak, jakby mieć super wydajnego, zawsze gotowego do działania asystenta, którego nie trzeba szkolić do każdego najmniejszego zadania. Zamiast tego po prostu wie, jak podłączyć się do systemów, z których już korzystasz.

Dlaczego Anthropic MCP?

Model Context Protocol został opracowany przez Anthropic, firmę zajmującą się badaniami nad sztuczną inteligencją, która stworzyła Claude, jeden z wiodących obecnie modeli sztucznej inteligencji. Cel? Sprawienie, aby sztuczna inteligencja była inteligentniejsza, bardziej użyteczna i bezpieczniejsza podczas pracy z danymi ze świata rzeczywistego.

Stary sposób był chaotyczny, nieefektywny, a czasem nawet niebezpieczny. MCP ułatwia sztucznej inteligencji dostęp do informacji zewnętrznych i korzystanie z nich w czasie rzeczywistym w sposób znormalizowany.

Dlaczego MCP zyskuje popularność w przedsiębiorstwach?

Jak można sobie wyobrazić, przedsiębiorstwa są bardzo zainteresowane tą technologią. Dzięki niej modele sztucznej inteligencji stają się znacznie bardziej praktyczne w rzeczywistych zastosowaniach. Firmy chcą sztucznej inteligencji, którą można podłączyć do istniejących narzędzi, takich jak systemy CRM, pamięć w chmurze lub aplikacje kalendarza, bez konieczności każdorazowego dostosowywania integracji. MCP umożliwia takie połączenie w bezpieczny i znormalizowany sposób.

W rzeczywistości wiele firm już stosuje MCP do zadań takich jak automatyzacja raportów, analiza danych klientów i organizacja przepływu pracy zespołów. Zamiast tworzyć skomplikowane i kosztowne integracje, mogą teraz korzystać z MCP, aby uczynić swoją sztuczną inteligencję inteligentniejszą i bardziej użyteczną, oszczędzając zarówno czas, jak i pieniądze.

Bezpieczna i uproszczona integracja

Prawdziwą zaletą MCP jest bezpieczeństwo. Gdy modele AI pracują z wrażliwymi danymi, niezwykle ważne jest, aby wszystko było chronione. MCP zapewnia bezpieczną interakcję modeli AI z narzędziami zewnętrznymi, dzięki czemu żadne dane nie są niepotrzebnie ujawniane. Wykorzystuje szyfrowanie i inne środki bezpieczeństwa, aby zapewnić, że podczas uzyskiwania dostępu do danych AI korzysta tylko z tych, które są niezbędne do wykonania zadania. Bez wycieków, bez zagrożeń dla prywatności — po prostu inteligentniejsza AI działająca w bezpiecznym środowisku.

Krótko mówiąc, MCP ułatwia sztucznej inteligencji interakcję z otaczającym ją światem, pomaga firmom zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącymi procesami pracy i zapewnia bezpieczeństwo wszystkich elementów. Wyobraź sobie, że każde z Twoich zewnętrznych narzędzi jest pokojem w dużym domu: MCP to klucz główny, który otwierawszystkie drzwi. Bez niego musiałbyś stworzyć osobny klucz do każdego pokoju.

Jeśli wolisz posłuchać wyjaśnienia MCP przez eksperta, zapraszamy:

Jakie są główne elementy protokołu kontekstowego modelu?

Skoro już wiemy, czym jest MCP, przejdźmy do głównych elementów, które składają się na jego działanie. Elementy te współpracują ze sobą, zapewniając zarówno wydajność, jak i bezpieczeństwo MCP, umożliwiając modelom AI płynną i wydajną interakcję z rzeczywistym światem.

Oto zestawienie kluczowych elementów, które sprawiają, że MCP jest tak skuteczny:

  1. Standaryzowana komunikacja
  2. Bezpieczeństwo i uwierzytelnianie
  3. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym
  4. Kompatybilność z wieloma platformami
  5. Możliwość dostosowania

Przyjrzyjmy się teraz nieco dokładniej każdemu z tych elementów.

1. Standaryzowana komunikacja

Sercem MCP jest możliwość standaryzacji sposobu komunikacji modeli AI z zewnętrznymi narzędziami i platformami.

  • Bez MCP modele AI wymagałyby niestandardowego kodowania dla każdej integracji.
  • Dzięki MCP powstaje uniwersalny język, który działa w różnych interfejsach API, bazach danych i platformach.

Oznacza to, że model AI może łatwo łączyć się z dowolnym narzędziem, z którego często korzystasz, i pobierać z niego dane, niezależnie od tego, czy jest to Google Drive, Zoom, Salesforce, czy coś zupełnie innego. Ta znormalizowana komunikacja sprawia, że programiści nie muszą za każdym razem wymyślać koła na nowo, gdy chcą, aby ich AI współpracowała z nową aplikacją.

2. Bezpieczeństwo i uwierzytelnianie

Protokół Model Context Protocol został opracowany z myślą o bezpieczeństwie, zapewniając modelom AI bezpieczną interakcję z danymi wrażliwymi. Wykorzystuje protokoły takie jak OAuth do uwierzytelniania i zapewnienia, że tylko upoważnieni użytkownicy lub aplikacje mają dostęp do określonych danych.

OAuth można traktować jako cyfrowy odpowiednik identyfikatora bezpieczeństwa. Zanim model AI będzie mógł pobrać dane, musi udowodnić, że ma do tego prawo. Dzięki temu dane są bezpieczne, a jednocześnie sztuczna inteligencja może pobierać istotne informacje z zewnętrznych narzędzi.

3. Przetwarzanie w czasie rzeczywistym

Jedną z największych zalet MCP jest możliwość przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że gdy potrzebujesz danych z narzędzia (np. Kalendarza Google do planowania), model AI nie musi czekać na nieaktualne informacje. Zamiast tego MCP pozwala AI na natychmiastowe pobieranie i przetwarzanie danych kontekstowych, dzięki czemu wyniki są zawsze aktualne.

Niezależnie od tego, czy chodzi o pobieranie najnowszych notatek z dokumentu Google Doc, czy podsumowywanie ostatniego Zoom , MCP zapewnia, że sztuczna inteligencja zawsze pracuje w oparciu o najbardziej aktualne dostępne informacje.

4. Kompatybilność z wieloma platformami

Magia MCP polega na jego zdolności do działania na wielu platformach. Niezależnie od tego, czy korzystasz z Google Workspace, Slack, Zoom, czy nawet z czegoś takiego jak Microsoft Teams, Model Context Protocol zapewnia płynną integrację sztucznej inteligencji ze wszystkimi tymi narzędziami.

Niezależnie od tego, gdzie znajdują się Twoje dane, MCP umożliwia modelowi AI ich pobranie i wykorzystanie. Ta wieloplatformowa kompatybilność oznacza, że AI może bez dodatkowych problemów współpracować ze wszystkimi najczęściej używanymi narzędziami. Wyobraź sobie asystenta AI, który jest zawsze aktywny i pomaga Ci zarządzać wszystkimi aplikacjami, nie tracąc ani chwili.

5. Możliwość dostosowania

Wreszcie, MCP zostało stworzone z myślą o dostosowywaniu do różnych zastosowań. Niezależnie od tego, czy tworzysz automatyczny przepływ pracy dla swojego zespołu marketingowego, czy spersonalizowanego asystenta AI dla swojej firmy, MCP jest na tyle elastyczne, że można je dostosować do różnych zadań automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji.

Dzięki temu idealnie nadaje się zarówno do zastosowań na małą skalę, jak i do większych rozwiązań na poziomie przedsiębiorstwa, które wymagają sztucznej inteligencji do obsługi złożonych przepływów pracy w wielu różnych systemach. Krótko mówiąc, MCP to w pełni konfigurowalna warstwa, która umożliwia bezpieczne połączenie sztucznej inteligencji z dowolnym narzędziem w czasie rzeczywistym. Jest to kolejny wielki przełom w zakresie przepływów pracy agentów.

Jak działa MCP?

W porządku, przejdźmy do szczegółów dotyczących działania MCP. Postaram się nie przeciążać Państwa umysłów. Rozpoczniemy od przepływu żądań/odpowiedzi, a następnie przejdziemy do przykładu z życia wziętego, aby uzyskać jaśniejszy obraz sytuacji.

Przepływ żądań/odpowiedzi: co to jest?

Przepływ żądań/odpowiedzi stanowi podstawę protokołu Model Context Protocol. Jest to trybik w maszynie, element sprawiający, że wszystko działa. Oto jak to działa w praktyce:

  1. Model AI wysyła żądanie
  2. MCP przekierowuje żądanie do narzędzia
  3. Narzędzie wysyła odpowiedź
  4. MCP dostarcza dane do sztucznej inteligencji

Przyjrzyjmy się temu bliżej.

1. Model AI wysyła żądanie

Wyobraź sobie, że pracujesz nad swoim kalendarzem i potrzebujesz pomocy sztucznej inteligencji, aby sprawdzić swój harmonogram. Sztuczna inteligencja wysyła prośbę, coś w rodzaju małej notatki z pytaniem: „Hej, czy możesz pobrać moje wydarzenia z kalendarza na dzisiaj?”.

W tym miejscu do akcji wkracza MCP. Działa on zgodnie ze standardowym protokołem, aby zapewnić, że sztuczna inteligencja może komunikować się z narzędziem kalendarza w sposób zrozumiały dla tego narzędzia.

2. MCP przekierowuje żądanie do narzędzia.

MCP działa jak cyfrowy pośrednik, przyjmując żądania sztucznej inteligencji i przekazując je do narzędzia w odpowiednim formacie. Dba o to, aby sztuczna inteligencja zadawała właściwe pytania, a narzędzie kalendarza je odbierało. W tym miejscu odbywa się komunikacja API; MCP zapewnia, że model sztucznej inteligencji posługuje się właściwym „językiem” w stosunku do narzędzi, dzięki czemu wszystko jest zsynchronizowane.

3. Narzędzie wysyła odpowiedź

Narzędzie kalendarza (lub inna aplikacja, z której korzystasz) sprawdza swoje dane, wyszukuje odpowiednie wydarzenia (np. spotkanie o godz. 14:00) i wysyła informacje z powrotem do MCP. Jest to etap odpowiedzi, w którym narzędzie kalendarza dostarcza żądane dane.

4. MCP dostarcza dane do sztucznej inteligencji

Gdy protokół Model Context Protocol otrzyma odpowiedź, przekazuje informacje z powrotem do sztucznej inteligencji. W tym momencie sztuczna inteligencja dysponuje potrzebnymi danymi (Twoim harmonogramem na dany dzień) i może je przetworzyć zgodnie z zaprogramowanym sposobem działania. W tym przypadku może wyświetlić Ci małe przypomnienie lub nawet zasugerować przygotowanie się do spotkania o godz. 14:00.

Cały proces przebiega niezwykle szybko i odbywa się za kulisami, zapewniając płynną komunikację między sztuczną inteligencją a narzędziami zewnętrznymi. Zasadniczo MCP pełni rolę tłumacza i koordynatora, który dba o sprawny przebieg wszystkich procesów.

Przykład z życia wzięty: sztuczna inteligencja podsumowująca wnioski ze spotkania

Spójrzmy na to z perspektywy prawdziwego przykładu. Wyobraź sobie, że jest godzina 17:00 i właśnie skończyłeś Zoom , które było pełne pomysłów i zadań do wykonania. Jesteś zajęty, Twój mózg jest wyczerpany, a teraz musisz przejrzeć notatki ze spotkania. W tym momencie pojawiają się agenci AI do spotkań i MCP!

  1. AI żąda danych Zoom
    AI, z niewielką pomocą MCP, żąda od Zoom nagrania spotkania i transkrypcji. W tym momencie wkracza MCP i dba o to, aby żądanie zostało bezpiecznie przesłane przez API Zoom.

  2. MCP pobiera dane i przekazuje je do sztucznej inteligencji
    Gdy sztuczna inteligencja otrzyma dane ze spotkania, może rozpocząć ich analizę. Być może zawiera ona listę działań do wykonania, kilka pytań i spostrzeżenia przekazane przez zespół. Sztuczna inteligencja podsumowuje wszystkie te informacje, podkreśla kluczowe punkty i porządkuje je w łatwo przyswajalnej formie.

  3. AI odpowiada podsumowaniem i kolejnymi krokami
    Zamiast przeglądać strony notatek ze spotkania, sztuczna inteligencja oparta na protokole Model Context Protocol dostarcza szybki, podsumowujący raport wraz z podpowiedziami dotyczącymi kolejnych kroków. Może nawet zapytać: „Czy chcesz, abym zaplanował kolejne spotkania w oparciu o te działania?”, i voila— Twoje spotkanie zamienia się w praktyczną, uporządkowaną listę bez żadnego wysiłku z Twojej strony.

W tym przykładzie MCP pełniło rolę łącznika między Zoom a sztuczną inteligencją, umożliwiając sztucznej inteligencji nie tylko pobieranie danych dotyczących spotkań, ale także ich podsumowywanie i przedstawianie w sposób pomocny i natychmiast przydatny.

W jaki sposób MCP zapewnia bezpieczną interakcję między modelami sztucznej inteligencji a narzędziami zewnętrznymi?

Podczas przekazywania poufnych informacji lub proszenia sztucznej inteligencji o interakcję z zewnętrznymi narzędziami kluczowe znaczenie ma bezpieczeństwo. Nikt nie chce, aby jego dane krążyły w cyberprzestrzeni bez ochrony! Na szczęście dla Ciebie MCP zostało stworzone z wykorzystaniem silnych zabezpieczeń, które zapewniają bezpieczeństwo i ochronę wszystkich danych.

Przyjrzyjmy się, w jaki sposób protokół Model Context Protocol zapewnia bezpieczeństwo interakcji z AI, chroniąc jednocześnie prywatność i integralność danych. Omówimy następujące kwestie:

  • Mechanizmy uwierzytelniania
  • Ochrona danych osobowych
  • Zgodność z normami bezpieczeństwa
  • Przykład: w jaki sposób MCP zabezpiecza dostęp sztucznej inteligencji do narzędzi biznesowych, takich jak Google Drive

Mechanizmy uwierzytelniania: OAuth, tokeny API i dostęp oparty na rolach

Po pierwsze, skąd MCP wie, że to naprawdę Ty (lub Twoja sztuczna inteligencja) próbujesz uzyskać dostęp do określonego narzędzia? Tutaj właśnie pojawia się uwierzytelnianie. Wyobraź sobie, że jest to przepustka VIP, która zapewnia dostęp do ekskluzywnych obszarów.

  • OAuth: OAuth można porównać do cyfrowego portiera sprawdzającego Twoje dane uwierzytelniające. Zapewnia on, że sztuczna inteligencja może bezpiecznie łączyć się z zewnętrznymi platformami (takimi jak Google Drive, Zoom lub Slack) bez konieczności przechowywania poufnych haseł. OAuth umożliwia sztucznej inteligencji żądanie pozwolenia na dostęp do określonych danych.

  • Tokeny API: Tokeny API są jak tajne klucze, które dają Twojej sztucznej inteligencji pozwolenie na komunikację z określonymi aplikacjami. Tokeny te są specyficzne dla każdego narzędzia i zapewniają dostęp tylko do potrzebnych informacji, dzięki czemu nic nie dostaje się tam, gdzie nie powinno.

  • Dostęp oparty na rolach: Jeśli kiedykolwiek miałeś przepustkę z pełnym dostępem do imprezy VIP, zrozumiesz, na czym polega dostęp oparty na rolach. Nie każdy potrzebuje takiego samego poziomu dostępu do narzędzi lub danych. MCP zapewnia, że modele AI mają dostęp tylko do tych danych, do których są uprawnione, podobnie jak osoba z identyfikatorem VIP ma dostęp do obszaru za kulisami, ale nie do kuchni.

Ochrona danych: w jaki sposób MCP ogranicza nieuprawniony dostęp do danych użytkowników

Jeśli chodzi o dane użytkowników, prywatność jest najwyższym priorytetem. Architektura MCP gwarantuje, że tylko odpowiednie osoby (lub sztuczna inteligencja) mają dostęp do potrzebnych danych, a wszystko inne pozostaje zablokowane. Wyobraź sobie, że jesteś na imprezie, a przy każdych drzwiach stoi bramkarz, który pilnuje, aby nikt nie wszedł do pomieszczeń, do których nie powinien.

Model Context Protocol działa podobnie, egzekwując ścisłe uprawnienia dotyczące tego, kto może uzyskać dostęp do określonych typów danych. Na przykład, jeśli sztuczna inteligencja musi pobrać wydarzenia z kalendarza, MCP zapewni, że będzie mogła pobrać tylko te informacje (a nie e-maile lub prywatne notatki), chyba że zostanie to wyraźnie dozwolone. Dzięki temu dane są bezpieczne i chronione przed niepożądanym dostępem osób postronnych.

Zgodność z normami bezpieczeństwa: certyfikaty GDPR, SOC2, ISO

MCP nie opiera się wyłącznie na najlepszych praktykach, ale również przestrzega ustalonych standardów bezpieczeństwa, aby zapewnić zgodność z wymogami branżowymi i chronić dane użytkowników w sposób zgodny z prawem i przepisami. Niektóre z głównych standardów obejmują:

  • RODO (ogólne rozporządzenie o ochronie danych): Jest to surowy zestaw zasad Unii Europejskiej mający na celu ochronę prywatności użytkowników. MCP dba o to, aby wszelkie dane osobowe udostępniane zewnętrznym narzędziom były przetwarzane z należytą starannością i zgodnie z tymi zasadami. Dzięki temu Twoja prywatność jest chroniona bez względu na to, gdzie się znajdujesz.

  • SOC2: Jeśli korzystasz z narzędzi klasy korporacyjnej, upewnij się, że są one zgodne ze standardami SOC2, które koncentrują się na zabezpieczaniu wrażliwych danych i ochronie prywatności klientów. MCP Anthropicgwarantuje zgodność z tymi wytycznymi, aby zapewnić maksymalne bezpieczeństwo wszystkich interakcji między sztuczną inteligencją a narzędziami.

  • Certyfikaty ISO: Certyfikaty ISO można traktować jako odznaczenia honorowe dla firm, które spełniają wysokie standardy bezpieczeństwa i jakości. MCP gwarantuje, że każde narzędzie, z którym się łączy, jest zgodne z tymi certyfikatami, zapewniając bezpieczeństwo danych niezależnie od okoliczności.

Przykład: Jak MCP zabezpiecza dostęp sztucznej inteligencji do narzędzi korporacyjnych, takich jak Google Drive

Załóżmy, że prowadzisz firmę, a Twój model AI potrzebuje dostępu do Twojego dysku Google Drive, aby pobrać dokumenty na spotkanie. Oto, w jaki sposób protokół Model Context Protocol zapewnia bezpieczeństwo tego procesu:

  1. Uwierzytelnianie za pomocą OAuth: Kiedy sztuczna inteligencja próbuje uzyskać dostęp do Dysku Google, MCP upewnia się, że jest ona autoryzowana, korzystając z OAuth. Sztuczna inteligencja prosi Dysk Google o pozwolenie, a jeśli zostanie autoryzowana (na przykład za pośrednictwem konta Google), otrzymuje zgodę na kontynuowanie.

  2. Dostęp oparty na rolach: Nawet jeśli sztuczna inteligencja ma dostęp, MCP gwarantuje, że będzie mogła przeglądać tylko te pliki, na które wyraziłeś zgodę. Nie będzie ona mogła uzyskać dostępu do Twoich osobistych folderów ani pobierać poufnych raportów finansowych. Otrzyma dostęp tylko do plików niezbędnych do wykonania danego zadania.

  3. Szyfrowanie danych i prywatność: Ponieważ sztuczna inteligencja komunikuje się z Google Drive, MCP zapewnia szyfrowanie wszystkich przesyłanych danych. Oznacza to, że nawet jeśli ktoś przechwyciłby dane, nie byłyby one czytelne bez klucza deszyfrującego.

  4. Zgodność z przepisami: Model Context Protocol gwarantuje zgodność z przepisami RODO i najnowszymi standardami bezpieczeństwa, co oznacza, że poufne dokumenty biznesowe są w bezpiecznych rękach.

Krótko mówiąc, zabezpieczenia MCP są jak forteca chroniąca dane podczas ich przesyłania między sztuczną inteligencją a narzędziami zewnętrznymi. Gwarantują one, że przetwarzane są wyłącznie autoryzowane żądania, dane są szyfrowane i prywatne, a cała interakcja przebiega zgodnie ze standardami bezpieczeństwa, aby wszystko odbywało się zgodnie z zasadami. 

Jakie są zalety MCP?

MCP to nie tylko kolejny fantazyjny akronim związany ze sztuczną inteligencją, taki jak agentic RAG, ale także przełomowe rozwiązanie zmieniające sposób interakcji sztucznej inteligencji z narzędziami, z których korzystamy na co dzień. Zamiast modeli sztucznej inteligencji działających w próżni, zgadujących, co jest istotne, lub opierających się na nieaktualnych informacjach, MCP pozwala im połączyć się z rzeczywistym światem i pracować mądrzej, a nie ciężej. Przyjrzyjmy się, dlaczego jest to tak ważne. Omówimy następujące kwestie:

  • Bezbłędna integracja sztucznej inteligencji
  • Efektywność czasowa
  • Ulepszona świadomość kontekstowa sztucznej inteligencji
  • Skalowalność

Zacznijmy!

Bezbłędna integracja sztucznej inteligencji: w jaki sposób protokół kontekstowy modelu poprawia integrację sztucznej inteligencji?

Czy kiedykolwiek marzyłeś, aby Twoja sztuczna inteligencja po prostu wykonywała zadania, zamiast zmuszać Cię do kopiowania i wklejania informacji między aplikacjami? Właśnie to umożliwia MCP. Pozwala modelom sztucznej inteligencji, takim jak GPT-4 lub Claude, na płynną interakcję z zewnętrznymi aplikacjami, takimi jak Kalendarz Google, Slack, Zoom i inne.

Wyobraź sobie na przykład, że prosisz swojego asystenta AI:
„Hej, podsumuj wszystkie moje spotkania z zeszłego tygodnia i wyciągnij wnioski dotyczące dalszych działań”.

Bez MCP Twój asystent AI miałby trudności. Byłby uzależniony od ograniczonego kontekstu, który mu podasz. Dzięki MCP może jednak połączyć się z Twoim kalendarzem, pobrać transkrypcje spotkań i automatycznie je podsumować. Dzięki temu AI z pasywnego chatbota staje się w pełni funkcjonalnym narzędziem zwiększającym produktywność.

Jeśli więc zastanawiasz się, w jaki sposób protokół Model Context Protocol Anthropicusprawnia integrację sztucznej inteligencji, możesz to sobie wyobrazić w następujący sposób: MCP umożliwia sztucznej inteligencji pobieranie danych ze wszystkich zewnętrznych narzędzi, tak jakby to robiłeś Ty. A wszystko to odbywa się w sposób autonomiczny. 

Efektywność czasowa: automatyzacja nudnych zadań

Jeśli ciągle toniesz w mailach, raportach lub konfliktach terminów, MCP może Ci pomóc. Dzięki bezpośredniej interakcji sztucznej inteligencji z Twoimi aplikacjami, może ona:

  • Podsumuj wiadomości e-mail, zanim je otworzysz.
  • Automatyczne wypełnianie raportów danymi w czasie rzeczywistym.
  • Przeglądaj powiadomienia i wyświetlaj tylko te, które są dla Ciebie ważne.
  • Synchronizuj harmonogramy na różnych platformach, aby uniknąć podwójnych rezerwacji.

Krótko mówiąc, MCP ogranicza ilość rutynowych zadań, pozwalając Ci skupić się na ważniejszych sprawach. Potraktuj to jako osobistego asystenta AI, który nie tylko rozumie Twoje prośby, ale także dysponuje narzędziami, aby je realizować.

Ulepszona świadomość kontekstowa sztucznej inteligencji: koniec z domysłami

Większość modeli sztucznej inteligencji ma problem z pamięcią. Nie wiedzą one tak naprawdę, co dzieje się w Twoim świecie, dopóki im tego nie powiesz. Opierają się na poprzednich rozmowach, co oznacza, że ciągle zapominają różne rzeczy lub korzystają z nieaktualnych informacji.

MCP rozwiązuje ten problem, umożliwiając dostęp do danych w czasie rzeczywistym. Zamiast polegać na statycznej pamięci, sztuczna inteligencja może:

  • Sprawdź w kalendarzu nadchodzące wydarzenia.
  • Przeszukaj Dysk Google w poszukiwaniu najnowszych raportów.
  • Pobieraj wiadomości Slack dotyczące aktualizacji zespołu.
  • Pobierz transkrypcje spotkań, aby uzyskać natychmiastowe podsumowania.
  • I wiele, wiele więcej.

Dzięki temu interakcje z AI są znacznie bardziej użyteczne. Zamiast za każdym razem dostarczać jej informacje ogólne, AI może natychmiast pobrać potrzebne dane.

Skalowalność: działa zarówno dla osób prywatnych, jak i przedsiębiorstw

Model Context Protocol to niezwykle elastyczny protokół. Nie myśl, że jest przeznaczony wyłącznie dla wielkich korporacji. Niezależnie od tego, czy jesteś freelancerem, czy firmą z listy Fortune 500, protokół ten można skalować zgodnie z Twoimi potrzebami.

Dla użytkowników indywidualnych MCP może:

  • Zautomatyzuj przypomnienia, planowanie i osobiste listy zadań.

  • Śledź osobiste notatki na różnych platformach.

  • Podsumuj wiadomości i e-maile, aby nie tracić czasu na ich przeglądanie.

Dla firm MCP może:

  • Zautomatyzuj przepływ pracy w całych zespołach.

  • Pomóż chatbotom opartym na sztucznej inteligencji uzyskać dostęp do danych klientów na żywo.

  • Zintegruj sztuczną inteligencję z systemami CRM, platformami sprzedażowymi i narzędziami dla przedsiębiorstw bez dodatkowej pracy ręcznej.

Niezależnie od skali, MCP sprawia, że sztuczna inteligencja staje się bardziej funkcjonalna, zamieniając ją w prawdziwego asystenta, a nie tylko generator tekstu.

W jaki sposób MCP poprawia funkcjonalność modeli AI?

MCP nie polega tylko na połączeniu sztucznej inteligencji z zewnętrznymi narzędziami, ale także na zwiększeniu jej możliwości poprzez zapewnienie jej dostępu w czasie rzeczywistym do informacji potrzebnych do podejmowania lepszych decyzji. Zamiast izolowanych modeli sztucznej inteligencji, MCP umożliwia im dynamiczną interakcję z wiadomościami e-mail, spotkaniami, bazami danych i przepływami pracy, dzięki czemu są one znacznie bardziej przydatne w codziennych zadaniach.

Przyjrzyjmy się, w jaki sposób protokół Model Context Protocol przekształca sztuczną inteligencję z inteligentnego asystenta w potężne narzędzie do podejmowania działań. Przyjrzymy się następującym kwestiom:

  • Dodawanie kontekstu w czasie rzeczywistym
  • Automatyzacja złożonych procesów roboczych
  • Spersonalizowana pomoc AI
  • Przykład: Ulepszone dzięki sztucznej inteligencji działania następcze w zakresie sprzedaży z wykorzystaniem MCP

Dodawanie kontekstu w czasie rzeczywistym: sztuczna inteligencja, która naprawdę wie, co się dzieje

Bez MCP większość modeli AI przypomina tego jednego współpracownika, który nigdy nie czyta swoich e-maili, ale nadal udaje, że wie, co się dzieje. Opierają się one na przeszłych rozmowach i nie są w stanie pobierać danych w czasie rzeczywistym z Twoich narzędzi. Co gorsza, często próbują udawać, że wiedzą, o czym mówią.

Jeśli pomyśleć o zespołach sprzedaży, dzięki MCP sztuczna inteligencja pozostaje na bieżąco, pobierając najnowsze raporty sprzedaży, sprawdzając aktualizacje CRM, a nawet analizując ostatnie interakcje z klientami. Dla przedstawiciela handlowego oznacza to:

  • Natychmiastowy dostęp do najnowszych wyników sprzedaży bez konieczności przeglądania pulpitów nawigacyjnych.
  • Generowane przez sztuczną inteligencję przypomnienia dotyczące działań następczych wobec klientów na podstawie aktywności w systemie CRM.
  • Automatyczne szablony wiadomości e-mail oparte na interakcjach z klientami w czasie rzeczywistym.

Wyobraźmy sobie na przykład, że przedstawiciel handlowy ma właśnie rozpocząć Zoom z klientem. Zamiast ręcznie zbierać notatki, protokół Model Context Protocol pozwala sztucznej inteligencji pobrać najnowszą korespondencję e-mailową, historię zakupów i ostatnie dyskusje na Slacku dotyczące klienta – wszystko to jeszcze przed rozpoczęciem spotkania. Efekt? Bardziej świadoma i pewna rozmowa handlowa.

MCP to droga, którą poruszają się agenci AI zajmujący się sprzedażą.

Automatyzacja złożonych procesów: mniej pracy administracyjnej, więcej sfinalizowanych transakcji

Zespoły sprzedaży tracą nawet 72% czasu na zadania administracyjne: rejestrowanie połączeń, aktualizowanie systemów CRM, wysyłanie wiadomości follow-up i organizowanie list potencjalnych klientów. MCP eliminuje większość tych czynności, umożliwiając sztucznej inteligencji automatyczną interakcję z interfejsami API, bazami danych i danymi wprowadzanymi przez użytkowników.

Oto jak to wygląda w praktyce:

  • AI automatycznie rejestruje notatki ze spotkań w systemie CRM (np. HubSpot, Salesforce) po rozmowie handlowej.
  • Sztuczna inteligencja tworzy spersonalizowane wiadomości e-mail z podsumowaniem spotkania na podstawie jego przebiegu.
  • Sztuczna inteligencja aktualizuje etapy transakcji w czasie rzeczywistym, przenosząc potencjalnych klientów przez proces sprzedaży.
  • Sztuczna inteligencja wykrywa transakcje, które utknęły w martwym punkcie, i sugeruje strategie ponownego nawiązania kontaktu.

Na przykład, jeśli transakcja pozostaje w fazie przygotowań bez żadnych działań przez dwa tygodnie, MCP umożliwia sztucznej inteligencji jej oznaczenie, podsumowanie dotychczasowych interakcji i zasugerowanie wysłania wiadomości e-mail z dalszymi informacjami. Wszystko to odbywa się bez udziału przedstawiciela handlowego.

Spersonalizowana pomoc AI: sztuczna inteligencja, która działa tak jak Ty

Każdy sprzedawca ma swój własny styl: niektórzy polegają na wiadomościach e-mail, inni korzystają z prywatnych wiadomości na LinkedIn, a jeszcze inni preferują bezpośrednie rozmowy telefoniczne. Model Context Protocol zapewnia, że sztuczna inteligencja dostosowuje się do indywidualnych procesów pracy, pobierając informacje z narzędzi, z których najczęściej korzystają konkretni przedstawiciele handlowi.

  • Jeśli przedstawiciel handlowy pracuje głównie na LinkedIn, sztuczna inteligencja może analizować interakcje z klientami i sugerować wiadomości dotyczące nawiązania kontaktu.
  • Jeśli wysyłają dużo e-maili, sztuczna inteligencja może automatycznie generować odpowiedzi na podstawie historii wcześniejszej komunikacji.
  • Jeśli polegają na rozmowach telefonicznych, sztuczna inteligencja może transkrybować i streszczać kluczowe punkty, aby ułatwić późniejsze odniesienie się do nich.

To spersonalizowane podejście oznacza, że sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje zadania, ale także usprawnia pracę sprzedawców. Dzięki niej działają oni szybciej, wydajniej i są lepiej poinformowani.

Przykład: Ulepszone dzięki sztucznej inteligencji działania następcze w zakresie sprzedaży z wykorzystaniem MCP

Załóżmy, że przedstawicielka handlowa, Sarah, właśnie zakończyła Zoom z potencjalnym klientem. Zamiast ręcznie sporządzać notatki, aktualizować CRM i pamiętać o podjęciu dalszych działań, MCP automatyzuje cały proces:

  1. AI transkrybuje spotkanie i wyciąga najważniejsze wnioski.

  2. Aktualizuje CRM o najnowsze szczegóły rozmowy.

  3. Sugeruje wysłanie kolejnego e-maila na podstawie omówionych kwestii.

  4. Jeśli klient poprosił o ofertę, sztuczna inteligencja wstępnie ją generuje i planuje przypomnienie.

Teraz, zamiast zajmować się pracami administracyjnymi, Sarah może skupić się na tym, co naprawdę ważne –sfinalizowaniu transakcji.

Ale jest pewien haczyk: Samo MCP nie rozwiązuje wszystkich problemów.

Właśnie tutaj tl;dv luki.

Gdzie kończy się MCP, tl;dv

Model Context Protocol pomaga sztucznej inteligencji uzyskać dostęp do danych sprzedażowych i przetwarzać je, ale nie zarządza przepływem pracy ani nie kontroluje sposobu udostępniania wniosków między zespołami. Zespołom poszukującym wniosków z rozmów podczas spotkań tl;dv niezbędną automatyzację i organizację, rozwiązując problemy, których nie rozwiązują Google Drive, Zoom ani Teams MCP.

  • Inteligentna automatyzacja udostępniania: tl;dv właściwe osoby zobaczą właściwe treści. Nie ma potrzeby ręcznego przeglądania notatek ze spotkań, nagrań lub transkrypcji. Rozwiązanie to może automatycznie wysyłać informacje uzupełniające do określonych zespołów, zapewniając, że cenne spostrzeżenia nie zginą w Slacku lub wątkach e-mailowych.
  • Automatyczne nagrywanie i niestandardowe reguły przechwytywania: działania następcze w sprzedaży oparte na sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, które wykorzystują. tl;dv zespołom dokładnie kontrolować, co jest nagrywane i przechowywane, eliminując niepotrzebny bałagan i zapewniając potężne informacje tam, gdzie jest to istotne.
  • Interfejs użytkownika do codziennego użytku: MCP umożliwia modelom AI pobieranie danych, ale nie zapewnia zespołom łatwego i przyjaznego dla użytkownika sposobu interakcji z tymi informacjami. tl;dv przeszukiwalny, ustrukturyzowany interfejs użytkownika, w którym zespoły sprzedaży mogą przeglądać rozmowy z klientami, śledzić postępy w negocjacjach i natychmiast odzyskiwać kluczowe momenty. Dostępny jest nawet pulpit analityczny rozmówców, na którym kierownicy sprzedaży mogą monitorować stosunek czasu poświęconego na rozmowę do czasu poświęconego na słuchanie przez swoich przedstawicieli handlowych i upewnić się, że trzymają się oni scenariuszy sprzedaży.
  • Płynna integracja i koordynacja: procesy pracy wspomagane sztuczną inteligencją często wymagają współdziałania wielu narzędzi. MCP zajmuje się łącznością, ale tl;dv wszystko przebiega bez zakłóceń. Dzięki koordynacji integracji tl;dv płynną synchronizację działań następczych, notatek i nagrań między platformami CRM, pocztą elektroniczną i wewnętrznymi bazami wiedzy.

Jakie są rzeczywiste zastosowania MCP?

MCP to nie tylko nowatorski pomysł — już teraz zmienia sposób interakcji sztucznej inteligencji z rzeczywistym światem. Umożliwiając modelom sztucznej inteligencji pobieranie danych w czasie rzeczywistym, bezpieczne przetwarzanie ich i automatyzację przepływu pracy, MCP zwiększa wydajność przedsiębiorstw z różnych branż. Oto kilka przykładów jego obecnego zastosowania:

  1. Obsługa klienta
  2. Zarządzanie projektami oparte na sztucznej inteligencji
  3. Aplikacje medyczne
  4. Automatyzacja sprzedaży i CRM

Teraz przeanalizujmy każdy z nich bardziej szczegółowo.

1. Obsługa klienta: inteligentniejsze i szybsze odpowiedzi

Czy kiedykolwiek kontaktowałeś się z obsługą klienta i miałeś wrażenie, że rozmawiasz z robotem? (Spoiler: prawdopodobnie tak było). Dzięki MCP chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą jednak w czasie rzeczywistym pobierać historię klienta, wcześniejsze reklamacje i szczegóły zamówienia. Dzięki temu mogą one oferować spersonalizowane, trafne odpowiedzi zamiast ogólnych, uniwersalnych rozwiązań.

Na przykład, jeśli klient zapyta „Gdzie jest moje zamówienie?”, sztuczna inteligencja oparta na MCP może natychmiast sprawdzić szczegóły wysyłki w Shopify, pobrać informacje o poprzednich interakcjach z Zendesk i wygenerować odpowiedź w stylu:

„Twoja paczka dotrze jutro! Chcesz zmienić adres dostawy? Daj mi znać”.

Efekt? Szybsze wsparcie, mniej sfrustrowanych klientów i mniejsze obciążenie pracą dla pracowników obsługi klienta.

2. Zarządzanie projektami oparte na sztucznej inteligencji: koniec z przekraczaniem terminów

E-maile, wiadomości Slack i tablice Notion mogą zamienić się w kompletny chaos, jeśli nie będą kontrolowane. Model Context Protocol rozwiązuje ten problem, umożliwiając sztucznej inteligencji synchronizację zadań, terminów i aktualizacji postępów na wielu platformach. Jest to siła, która umożliwia agentom AI do zarządzania projektami rzeczywistą interakcję z narzędziami do zarządzania projektami.

Na przykład:

  • Asystent AI pobiera nadchodzące spotkania z Kalendarza Google.

  • Sprawdza odpowiednie dokumenty w Notion

  • Powiadamia członków zespołu w Slacku

  • Sugeruje kolejne kroki na podstawie poprzednich rozmów.

Teraz, zamiast ręcznie śledzić wszystko, zespoły otrzymują automatyczne przypomnienia, listy zadań z priorytetami i aktualizacje projektów w czasie rzeczywistym. Wszystko to bez konieczności kiwnięcia palcem...

3. Zastosowania w służbie zdrowia: sztuczna inteligencja, która naprawdę pomaga lekarzom

W służbie zdrowia MCP pomaga lekarzom i personelowi medycznemu pracować w bardziej efektywny sposób. Wyobraź sobie lekarza przygotowującego się do wizyty pacjenta. Zamiast przeglądać stosy dokumentów, asystent AI oparty na technologii MCP może:

  • Pobieranie dokumentacji pacjentów z elektronicznych systemów opieki zdrowotnej
  • Przeanalizuj wcześniejsze objawy, recepty i wyniki badań
  • Sugeruj potencjalne diagnozy na podstawie baz danych medycznych w czasie rzeczywistym.

Wszystko to przy zachowaniu zgodności z HIPAA, RODO i innymi surowymi przepisami dotyczącymi prywatności.

Oznacza to, że lekarze poświęcają mniej czasu na formalności, a więcej na opiekę nad pacjentami, bez uszczerbku dla bezpieczeństwa.

4. Automatyzacja sprzedaży i CRM: finalizowanie transakcji bez kłopotów

Zespoły sprzedaży tracą co tydzień wiele godzin na zadania administracyjne zamiast na sprzedaż. W rzeczywistości tylko 35,2% czasu przedstawiciela handlowego poświęcone jest na sprzedaż! Ale, jak można się domyślić, MCP to zmienia.

Dzięki MCP sztuczna inteligencja może:

  • Pobierz dane potencjalnych klientów z Salesforce HubSpot
  • Twórz spersonalizowane wiadomości e-mail z podsumowaniem rozmów na podstawie poprzednich rozmów.
  • Generuj raporty sprzedaży w kilka sekund

Na przykład, zamiast ręcznego sprawdzania notatek CRM przez przedstawiciela handlowego, asystent AI mógłby powiedzieć:

„W zeszłym tygodniu rozmawiałeś z Sarah z Acme Corp. Była zainteresowana naszym planem premium. Oto szkic wiadomości e-mail z dalszymi informacjami — mam ją wysłać?”

Efekt? Więcej sfinalizowanych transakcji, mniej pracy administracyjnej i bardziej zadowolone zespoły sprzedaży.

Jak można zastosować MCP podczas spotkań?

Spotkania są niezbędne, ale bądźmy szczerzy: nikt ich nie lubi. Zbyt często tracimy najważniejsze informacje, zapominamy o zadaniach do wykonania, a ktoś zawsze musi przesiadywać nad nagraniem, aby sporządzić notatki.

Przedstawiamy MCP-powered AI, najlepszego asystenta spotkań. Dzięki integracji z platformami takimi jak Zoom, Google Meet i Microsoft Teams, MCP pomaga AI zautomatyzować sporządzanie notatek, wyodrębniać kluczowe informacje, a nawet analizować nastroje podczas spotkań.

W jaki sposób MCP zmienia spotkania wideo?

Model Context Protocol pełni rolę pomostu między modelami sztucznej inteligencji a platformami konferencyjnymi, umożliwiając sztucznej inteligencji:

  • Transkrybuj i streszczaj dyskusje, aby nie musieć ponownie oglądać całego nagrania.
  • Wyodrębnij działania i automatycznie przypisuj zadania.
  • Podkreśl kluczowe decyzje, aby nie przegapić ważnych punktów.
  • Analizuj ton i nastroje, aby ocenić morale i zaangażowanie zespołu.

Koniec z gorączkowym szukaniem notatek po spotkaniu. Sztuczna inteligencja zajmuje się rutynowymi zadaniami, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na dyskusji.

Ale przejdźmy do szczegółów. Przyjrzyjmy się konkretnym przypadkom użycia MCP na poszczególnych platformach i zobaczmy, na jakim etapie jesteśmy. Omówimy:

  • MCP dla Zoom
  • MCP dla Google Meet
  • MCP dla MS Teams

MCP dla Zoom

Dzięki MCP dla Zoom sztuczna inteligencja automatycznie transkrybuje Zoom w czasie rzeczywistym, wyróżnia decyzje i działania w przejrzystych punktach, a nawet może automatycznie wysyłać kolejne kroki do Slacka, Notion lub menedżera zadań.

Krótko mówiąc, MCP pozwala uzyskać więcej korzyści z wirtualnych spotkań poprzez automatyzację ręcznych procesów roboczych. Jak wspomniano wcześniej, MCP ma trudności z ułatwieniem korzystania z niego osobom nieposiadającym wiedzy technicznej. Dobrze jest mówić, że MCP może to zrobić i MCP może tamto zrobić, ale w rzeczywistości potrzebny jest łatwy w obsłudze interfejs, dzięki któremu można kontynuować codzienną pracę, a automatyzacja zajmie się resztą.

Jeśli korzystasz tylko z MCP, potrzebujesz wiedzy, aby go skonfigurować. tl;dv o krok do przodu, wykorzystując agenty AI, które poruszają się po autostradzie MCP w Twoim imieniu. Jaka jest różnica? Zamiast zastanawiać się, jak zautomatyzować przepływ pracy za pomocą zaawansowanego technologicznie MCP, możesz skorzystać z intuicyjnego interfejsu, który wykona za Ciebie najtrudniejsze zadania. Wystarczy podłączyć kalendarz, a każda Zoom zostanie nagrana, przepisana, podsumowana i wysłana pocztą elektroniczną do każdego uczestnika. Jak za dotknięciem czarodziejskiej różdżki.

MCP dla Google Meet

Podobnie jak w przypadku Zoom, sztuczna inteligencja nasłuchuje rozmów i automatycznie wyodrębnia kolejne kroki. Podsumowania spotkań można zapisywać bezpośrednio w Google Docs lub Notion, a kolejne działania w kalendarzu są planowane na podstawie punktów dyskusji. 

Ponownie, jeszcze bardziej ułatwia to korzystanie z tl;dv, łatwej w użyciu skórki dla MCP, która ułatwia dostosowywanie przepływów pracy. Możesz nawet zaplanować cykliczne raporty. Załóżmy, że chcesz otrzymywać raport obejmujący wszystkie wzmianki o konkurencji wewszystkich rozmowach telefonicznych Twojego zespołu z ostatnich dwóch tygodni. Sztuczna inteligencja tl;dvprzeanalizuje transkrypcje wszystkich rozmów telefonicznych Twojego zespołu i stworzy zgrabne podsumowanie wraz z oznaczeniami czasowymi, dzięki czemu łatwo znajdziesz to, czego szukasz.

MCP dla MS Teams

To samo gówno, tylko inna marka. Sztuczna inteligencja analizuje ton i zaangażowanie podczas rozmów, wykrywa, czy spotkanie ma charakter współpracy, czy jest jednostronne, i dostarcza informacji na temat trendów nastrojów w zespole w czasie. 

Jednym ze sposobów, w jaki mogłoby to działać, jest sytuacja, w której po serii spotkań kierownictwa sztuczna inteligencja zauważa spadek poziomu zaangażowania i zgłasza to do weryfikacji. Pomogłoby to menedżerom dostosować swoje podejście.

Podobnie jak Zoom Google Meet, tl;dv również kompatybilny z MS Teams, co jeszcze bardziej ułatwia użytkownikom rozpoczęcie korzystania z protokołu Model Context Protocol podczas spotkań. Co więcej, tl;dv z ponad 5000 innych narzędzi, co oznacza, że można automatyzować przepływy pracy według własnego uznania.

Jak połączyć MCP z Dyskiem Google

Google Drive to prawdziwa kopalnia dokumentów, raportów i notatek, ale znalezienie odpowiedniego pliku w odpowiednim momencie może przypominać cyfrowe poszukiwanie skarbów. W tym miejscu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja oparta na MCP, która przekształca Google Drive w inteligentną, umożliwiającą wyszukiwanie i zautomatyzowaną przestrzeń roboczą.

Dzięki integracji MCP z Google Drive modele AI mogą wyszukiwać, podsumowywać, kategoryzować, a nawet zarządzać uprawnieniami do plików — wszystko to za pomocą poleceń w języku naturalnym. Ale jak właściwie połączyć MCP z Google Drive i skonfigurować własny serwer MCP Google Workspace?

Krok po kroku: integracja MCP z Google Drive

Integracja MCP z Google Drive wymaga wykonania czterech prostych kroków. Nie zajmuje to dużo czasu, a po zakończeniu będziesz mógł na zawsze zautomatyzować żmudne zadania związane z Google Drive.

Cztery kroki to:

  1. Włącz API Dysku Google
  2. Niech MCP i Google Drive „rozmawiają” ze sobą
  3. Powiedz sztucznej inteligencji, co może robić
  4. Pozwól sztucznej inteligencji działać (automatyzacja!)

Krok 1: Włącz interfejs API Google Drive

Wyobraź sobie, że Google Drive to duża biblioteka, a sztuczna inteligencja chce pomóc Ci uporządkować Twoje książki. Najpierw jednak potrzebuje karty bibliotecznej, aby uzyskać do niej dostęp.

  1. Przejdź do Google Cloud Console (strona ustawień usług Google).
  2. Znajdź Google Drive API i włącz je (spowoduje to, że Google Drive zezwoli na pomoc ze strony sztucznej inteligencji).
  3. Uzyskaj specjalny klucz (poświadczenia API), który potwierdza, że AI ma uprawnienia dostępu.

Krok 2: Pozwól MCP i Google Drive „komunikować się” ze sobą

Teraz, gdy sztuczna inteligencja ma kartę biblioteczną, musi wiedzieć, co robić w bibliotece.

  1. Podaj MCP (komunikatorowi Twojej sztucznej inteligencji) tajny klucz z kroku 1, aby mógł się zalogować.
  2. Poinformuj MCP, który model sztucznej inteligencji (Claude, GPT-4 itp.) będzie wykonywał najtrudniejsze zadania.

Pomyśl o tym jak o wyborze bibliotekarza. Chcesz szybkiego (GPT-4) czy bardzo szczegółowego (Claude)?

Krok 3: Poinformuj sztuczną inteligencję, co może robić

Nie chcesz, aby sztuczna inteligencja miała dostęp do wszystkich danych w Twoim Dysku Google, prawda? Dotyczy to zarówno kont biznesowych, jak i osobistych. Dlatego warto ustalić kilka podstawowych zasad.

  1. Zdecyduj, czy sztuczna inteligencja może tylko przeglądać pliki (tylko do odczytu), edytować je lub przenosić (pełna kontrola).
  2. Zabezpiecz prywatne lub poufne pliki, aby sztuczna inteligencja nie miała do nich przypadkowego dostępu.

To tak, jakby dać bibliotekarzowi dostęp do niektórych książek, ale te supertajne trzymać w zamkniętej szafce.

Krok 4: Pozwól sztucznej inteligencji działać (automatyzacja!)

Teraz sztuczna inteligencja może automatycznie organizować, podsumowywać i przeszukiwać Twoje dane w Google Drive!

  1. Poproś sztuczną inteligencję o wyszukanie określonych plików, gdy o to poprosisz.
  2. Niech sztuczna inteligencja podsumowuje długie raporty w krótkich notatkach.
  3. Niech sztuczna inteligencja sortuje Twoje dokumenty do odpowiednich folderów, dzięki czemu nigdy niczego nie zgubisz.

To tak, jakbyś zatrudnił superinteligentnego asystenta, który sprząta bałagan na Twoim biurku, znajduje potrzebne dokumenty, a nawet sporządza dla Ciebie streszczenia długich dokumentów. Od tej pory nie musisz już nic robić. MCP może uzyskać dostęp do Twojego Dysku Google, jeśli czegoś potrzebujesz, lub jeśli jest to konieczne do wykonania innego zadania, zrobi to bez przeszkadzania Ci. Taka jest moc skonfigurowania własnego serwera MCP Google Workspace.

W jaki sposób sztuczna inteligencja automatyzuje Google Drive za pomocą MCP?

Po połączeniu technologii MCP i AI Google Drive staje się niezwykle wydajnym cyfrowym asystentem. Model Context Protocol może obsługiwać wyszukiwanie, organizację, tworzenie podsumowań, a nawet udostępnianie plików, podczas gdy Ty śpisz. Oto cztery sposoby, w jakie może on zautomatyzować przepływ pracy:

  1. Wyszukiwanie dokumentów w języku naturalnym
  2. Inteligentna kategoryzacja plików
  3. Podsumowania przesłanych plików oparte na sztucznej inteligencji
  4. Zarządzanie udostępnianiem plików i uprawnieniami za pomocą sztucznej inteligencji

Przyjrzyjmy się każdemu z nich bardziej szczegółowo.

1. Wyszukiwanie dokumentów w języku naturalnym

Zapomnij o niekończącym się przewijaniu lub próbach zapamiętania dziwnych nazw plików. Dzięki MCP możesz przeszukiwać Dysk Google tak, jakbyś pytał o to ludzkiego asystenta.

Jeśli powiesz:„Znajdź raport sprzedaży za ostatni kwartał”.
MCP wykona następujące czynności:

  • Natychmiast przeszukuje Dysk Google w poszukiwaniu dokumentów związanych z „raportem sprzedaży” + „ostatnim kwartałem”.
  • Znajduje najbardziej odpowiedni plik — nawet jeśli nazwa nie jest dokładnie taka sama.
  • Podsumowuje najważniejsze informacje w kilka sekund, dzięki czemu nie musisz otwierać i czytać wszystkiego.

Co więcej, MCP może odpowiedzieć na konkretne pytania dotyczące dokumentu. Zapytaj: „Jakie produkty osiągnęły najlepsze wyniki w ostatnim kwartale?”, a MCP wyodrębni odpowiedź z raportu!

2. Inteligentna kategoryzacja plików

Pożegnaj się z przeciąganiem i upuszczaniem plików do folderów lub zapominaniem, gdzie coś się znajduje. MCP automatycznie sortuje i oznacza dokumenty na podstawie ich zawartości.

Weźmy następujący przykład: przesyłasz umowę, MCP ją odczytuje i analizuje, a następnie natychmiast przenosi do folderu „Umowy” i dodaje tagi, takie jak „Prawo, Umowa z dostawcą, 2024”. Dzięki temu będzie można ją ponownie znaleźć w przyszłości.

Sztuczna inteligencja może również organizować pliki w inny sposób:

  • Notatki ze spotkań grupowych według projektu lub działu.

  • Tagi zawierają nazwiska kandydatów, stanowiska i etapy rozmów kwalifikacyjnych.

  • Automatycznie sortuj paragony do kategorii „Wydatki”, a faktury do kategorii „Płatności wymagalne”.

W późniejszym czasie, gdy będziesz pracować nad czymś innym, MCP może nawet zasugerować powiązane dokumenty. Jeśli na przykład otworzysz plan rozwoju produktu, może on polecić Ci wcześniejsze dokumenty strategiczne lub odpowiednie wiadomości e-mail.

3. Podsumowania przesłanych plików oparte na sztucznej inteligencji

Masz 50-stronicowy plik PDF, ale nie masz czasu, aby go przeczytać? MCP działa jak Twoja osobista maszyna TL;DR. W mgnieniu oka podsumowuje treść i przedstawia ogólny zarys, podkreślając najważniejsze fragmenty.

MCP można podsumować na wiele różnych sposobów:

  • Zamień długi zapis spotkania na praktyczne punkty do działania.

  • Podsumuj raporty finansowe w przystępny sposób, przedstawiając wyniki w formie przejrzystego zestawienia.

  • Wyciągnij najważniejsze informacje z umowy prawnej (kluczowe klauzule, zobowiązania, terminy odnowienia).

4. Zarządzanie udostępnianiem plików i uprawnieniami za pomocą sztucznej inteligencji

Masz dość ręcznego zarządzania tym, kto ma dostęp do poszczególnych plików? MCP automatyzuje udostępnianie plików w oparciu o role zespołów i zasady dostępu.

Wyobraź sobie, że aktualizowana jest mapa drogowa nowego produktu. MCP automatycznie przypisuje dostęp:

  • Zespół marketingowy:Może edytować slajdy.
  • Przywództwo: dostęp tylko do odczytu w celu przeglądania postępów.
  • Użytkownicy zewnętrzni:Brak dostępu, chyba że zostanie wyraźnie zatwierdzony.

MCP może również kontrolować dostęp w inny sposób, np. zapobiegając udostępnianiu poufnych plików kadrowych poza działem lub zapewniając, że tylko zespoły prawne mają dostęp do poufnych umów. Podsumowując, jest to świetny sposób na uporządkowanie plików i uprawnień.

Kolejną zaletą protokołu Model Context Protocol jest to, że sztuczna inteligencja może śledzić i kontrolować logi dostępu, dzięki czemu zawsze wiadomo, kto przeglądał lub edytował dokument.

Jak połączyć MCP z Kalendarzem Google

Dzięki MCP i AI Kalendarz Google staje się czymś więcej niż tylko miejscem do zapisywania spotkań — staje się Twoim osobistym asystentem ds. planowania, planistą spotkań i menedżerem ds. działań następczych w jednym. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się osobistymi spotkaniami, czy koordynujesz spotkania na poziomie przedsiębiorstwa, MCP gwarantuje, że nic nie umknie Twojej uwadze.

Serwer Google Calendar MCP łączy się z aplikacjami innych firm, które mają wbudowany protokół Model Context Protocol. Ponieważ jest to zupełnie nowy protokół, większość narzędzi nie przyjęła jeszcze tego standardu (ale prawdopodobnie jest w trakcie tego procesu).

Przyjrzyjmy się trzem głównym zaletom połączenia MCP z Kalendarzem Google, a następnie zapoznajmy się z instrukcją krok po kroku, jak to zrobić:

  • Planowanie AI
  • Automatycznie generowane podsumowania przygotowań do spotkań
  • Przypomnienia generowane przez sztuczną inteligencję
  • Przewodnik krok po kroku dotyczący łączenia MCP z Kalendarzem Google

Planowanie AI: spotkania bez niekończących się dyskusji

Koordynowanie spotkań często przypomina wyrywanie zębów. Niekończące się e-maile i wiadomości w poszukiwaniu terminu, który pasuje wszystkim, powodują stratę czasu większą niż korzyści. MCP eliminuje tę wymianę korespondencji, umożliwiając sztucznej inteligencji sprawdzenie dostępności w wielu kalendarzach i automatyczne zaplanowanie spotkań w najlepszym dostępnym terminie. 

Na przykład, jeśli klient wyśle Ci e-mail z prośbą o rozmowę telefoniczną, MCP może przeanalizować harmonogramy obu stron, znaleźć wolny termin i wysłać zaproszenie z Google Meet Zoom Google Meet . Może również stosować określone zasady, takie jak planowanie spotkań wyłącznie w godzinach pracy, rezerwowanie czasu na skupienie się na pracy lub priorytetowe traktowanie klientów o wysokiej wartości, aby zapewnić im szybszą dostępność.

Oprócz planowania, MCP może również zmieniać terminy kolidujących spotkań i wysyłać automatyczne powiadomienia do uczestników w przypadku zmiany godziny spotkania.

Automatycznie generowane podsumowania przygotowań do spotkań

Ostatnie badanie wykazało, że 28% spotkań pozostawia uczestników z poczuciem braku produktywności, a najczęstszą przyczyną tego stanu rzeczy jest złe zarządzanie czasem (53%), brak jasnego porządku obrad (59%) oraz brak konkretnych wyników (48%). MCP zapewnia, że przed rozpoczęciem spotkania zawsze dysponujesz niezbędnym kontekstem, automatycznie gromadząc odpowiednie informacje przed jego rozpoczęciem.

Na przykład przed rozmową handlową MCP może skompilować podsumowanie zawierające dotychczasowe wiadomości e-mail klienta, notatki z poprzednich spotkań oraz odpowiednie dokumenty, takie jak umowy lub oferty. Jeśli jest to wewnętrzne spotkanie projektowe, MCP może pobrać najnowsze aktualizacje z narzędzi do zarządzania projektami, takich jak Notion, Trello lub Asana.

W przypadku rozmów kwalifikacyjnych MCP może wygenerować briefing zawierający CV kandydata, notatki z poprzednich rozmów kwalifikacyjnych oraz kluczowe punkty do omówienia. Takie zautomatyzowane przygotowanie pozwala zaoszczędzić czas i zapewnia wysoką koncentrację oraz produktywność spotkań.

Generowane przez sztuczną inteligencję przypomnienia o dalszych działaniach

Jednym z największych wyzwań po spotkaniach jest śledzenie działań i działań następczych. MCP rozwiązuje ten problem, automatycznie generując przypomnienia na podstawie dyskusji.

Na przykład po spotkaniu zespołu MCP może utworzyć zadania następcze, takie jak „Wysłać Johnowi zaktualizowaną propozycję do piątku” lub „Przygotować slajdy do prezentacji strategicznej w przyszłym tygodniu”. Przypomnienia te można przypisać konkretnym członkom zespołu i zsynchronizować z narzędziami zwiększającymi produktywność, takimi jak Asana lub Google Tasks.

MCP może również wysyłać e-maile z podsumowaniem kluczowych punktów spotkania i opisem kolejnych kroków. Jeśli rozmowa handlowa przebiegła pomyślnie, sztuczna inteligencja może sporządzić e-mail z podziękowaniami dla klienta i sugestią dalszego postępowania.

Ostatecznie MCP może zrobić prawie wszystko. Jeśli trzeba wykonać czynność, która wymaga danych z zewnętrznych narzędzi, MCP ułatwia sztucznej inteligencji dostęp do tych danych i wykonanie niezbędnych zadań. Zasadniczo wszystkie ręczne zadania są automatyzowane do tego stopnia, że możesz skupić się na swoich rzeczywistych talentach i umiejętnościach, a nie na czasochłonnych zadaniach administracyjnych.

Przewodnik krok po kroku dotyczący łączenia narzędzia MCP z Kalendarzem Google

Model Context Protocol ułatwia planowanie oparte na sztucznej inteligencji, umożliwiając asystentowi AI odczytywanie, aktualizowanie i zarządzanie kalendarzem Google. Nie musisz być ekspertem technicznym, aby nauczyć się tego robić. Oto trzy proste kroki, jak zsynchronizować narzędzie MCP z kalendarzem Google:

  1. Włącz integrację z Kalendarzem Google
  2. Skonfiguruj harmonogramy i przypomnienia oparte na sztucznej inteligencji
  3. Dostosuj MCP do swoich potrzeb

Krok 1: Włącz integrację z Kalendarzem Google

Aby umożliwić narzędziu opartemu na MCP dostęp do kalendarza, należy nadać mu odpowiednie uprawnienia:

  1. Przejdź do ustawień Kalendarza Google: Otwórz Kalendarz Google w przeglądarce i znajdź ustawienia (ikona koła zębatego ⚙️ w prawym górnym rogu). Kliknij„Pobierz dodatki”.

  2. Znajdź aplikację innej firmy: Znajdź aplikację, którą chcesz połączyć z Kalendarzem Google za pośrednictwem MCP.

  3. Autoryzuj MCP: Jeśli Twoja aplikacja oparta na MCP oferuje opcję połączenia z Kalendarzem Google, postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zatwierdzić dostęp.

  4. Wybierz, co aplikacja MCP może widzieć i robić: Google zapyta, czy aplikacja MCP może odczytywać wydarzenia, dodawać nowe lub wprowadzać zmiany. Wybierz opcję, która Ci odpowiada.

Opcja „Pobierz dodatki” w Kalendarzu Google

Krok 2: Skonfiguruj harmonogram i przypomnienia oparte na sztucznej inteligencji

Teraz, gdy MCP jest już podłączone, sprawmy, aby zaczęło dla Ciebie pracować:

  • Zautomatyzuj planowanie spotkań: zamiast żonglować wiadomościami e-mail, po prostu poproś swoją sztuczną inteligencję: „Znajdź termin w przyszłym tygodniu, kiedy będę miał czas na rozmowę z klientem”.

    MCP sprawdza dostępność i sugeruje opcje.

  • Skorzystaj z przygotowań do spotkań opartych na sztucznej inteligencji: Twoja sztuczna inteligencja może podsumować poprzednie rozmowy związane ze spotkaniem. Jeśli masz e-maile od klienta, MCP może zebrać kluczowe informacje przed rozmową. Jest to świetny sposób na budowanie dalszych relacji z klientem.

  • Twórz inteligentne działania następcze: po spotkaniu MCP może przypomnieć Ci o wysłaniu e-maila z podsumowaniem lub śledzeniu działań, które należy podjąć.

Krok 3: Dostosuj MCP do swoich potrzeb

Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa sposoby wykorzystania MCP. Do użytku osobistego i do celów biznesowych.

  • Użytek osobisty? Pozwól MCP zorganizować Twój harmonogram, przypominać o zbliżających się terminach i podsumowywać codzienne zadania.

  • Wykorzystanie w zespole? MCP może dostosować harmonogramy różnych osób, automatycznie sugerować terminy spotkań i zapobiegać podwójnym rezerwacjom.

Jeśli chcesz zobaczyć bardziej szczegółowy opis tworzenia serwera Google Calendar MCP, a nie tylko podłączania narzędzia opartego na MCP, wykonaj czynności pokazane na poniższym filmie:

Jak zbudować MCP

Budowa własnego serwera Model Context Protocol może początkowo wydawać się nieco zniechęcająca, ale nie martw się – podzielimy ten proces na łatwe do opanowania etapy. Dzięki odpowiednim narzędziom i niewielkiej pomocy będziesz w stanie stworzyć MCP, który zdziała cuda w Twoich aplikacjach AI.

Oto przegląd tego, czego potrzebujesz, aby rozpocząć:

Narzędzia potrzebne do stworzenia własnego MCP

  1. Znajomość programowania: Chociaż możesz skorzystać z narzędzi AI, przydatna będzie podstawowa wiedza z zakresu programowania. Model Context Protocol posiada zestawy SDK w 5 językach programowania, więc możesz wybrać ten, który najbardziej Ci odpowiada: 

    1. TypeScript
    2. Python
    3. Java
    4. Kotlin
    5. C#
  2. Interfejsy API (Application Programming Interfaces): Interfejsy API są jak pomosty między różnymi narzędziami. Twój model AI musi komunikować się z usługami (takimi jak Google Drive, Zoom lub WhatsApp), a interfejsy API pomagają to osiągnąć. W przypadku MCP interfejsy API umożliwiają Twojej sztucznej inteligencji dostęp do danych rzeczywistych, ich pobieranie i działanie na ich podstawie.
  3. OAuth: OAuth można traktować jako bezpieczny „klucz”, który umożliwia sztucznej inteligencji dostęp do zewnętrznych platform bez ujawniania poufnych informacji, takich jak hasła. Działa to jak identyfikator, który pozwala sztucznej inteligencji uzyskać dostęp do bezpiecznego systemu w celu pobierania i przechowywania danych.
  4. Hosting w chmurze: Aby mieć pewność, że serwer MCP będzie zawsze działał, potrzebujesz hostingu w chmurze. Potraktuj to jako wynajęcie wirtualnej przestrzeni, w której będą przechowywane wszystkie dane MCP i modele AI.

Aby lepiej zrozumieć, jak zbudować własny serwer MPC od podstaw, zapoznaj się z informacyjnym przewodnikiem AI LABS:

Rozwijająca się społeczność MCP: wdrażanie, projekty open source i przyszłe trendy

Wraz ze wzrostem popularności protokołu Model Context Protocol (MCP) powstaje wokół niego coraz większa społeczność programistów, badaczy i przedsiębiorców. Od wkładu open source po rzeczywiste wdrożenia, MCP kształtuje przyszłość automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji. W tej sekcji omówimy, w jaki sposób protokół MCP jest przyjmowany, omawiany i ulepszany przez społeczność technologiczną.

Przyjrzyjmy się następującym kategoriom:

  • Przyjęcie przez programistów
  • Wkład w oprogramowanie open source
  • Dyskusje i fora
  • Wdrożenia w świecie rzeczywistym
  • Przyszłe trendy

Przyjęcie przez programistów: czy inżynierowie eksperymentują z MCP?

MCP to wciąż stosunkowo nowa koncepcja, ale programiści i badacze zajmujący się sztuczną inteligencją aktywnie badają jej potencjał. Inżynierowie eksperymentują z niestandardowymi integracjami, automatyzacją przepływu pracy i asystentami opartymi na sztucznej inteligencji, które wykorzystują MCP do interakcji z narzędziami zewnętrznymi.

Podczas gdy duże firmy technologiczne, takie jak Anthropic OpenAI, przodują w tej dziedzinie, niezależni programiści i start-upy również testują, w jaki sposób MCP może poprawić świadomość kontekstową ich modeli sztucznej inteligencji. Jaka jest różnica? Anthropic stworzyło ten protokół, więc ma przewagę nad resztą.

W obecnej sytuacji wielu programistów eksperymentuje z MCP, ale jest jeszcze zbyt wcześnie, aby dostrzec szerokie konsekwencje takich eksperymentów. Zanim wszyscy dowiedzą się, czym jest MCP, pojawi się już nowa technologia. 

Wkład w oprogramowanie open source: czy istnieją integracje MCP stworzone przez społeczność?

W serwisie GitHub obserwuje się wzrost liczby repozytoriów związanych z MCP, a programiści pracują nad:

  • Mostki API oparte na MCP dla narzędzi takich jak Google Drive, Notion i Slack.

  • Skrypty automatyzacji, które umożliwiają modelom sztucznej inteligencji dynamiczne wyszukiwanie danych rzeczywistych.

  • Warstwy zabezpieczeń zapewniające bezpieczne i zgodne z przepisami interakcje z narzędziami AI.

Wraz z rozwojem MCP możemy spodziewać się pojawienia się jeszcze większej liczby frameworków, bibliotek i integracji tworzonych przez społeczność. Repozytorium serwerów MCP ma obecnie ponad 30 000 gwiazdek i 3100 forków, co świadczy o aktywnym zaangażowaniu, rozwoju i współpracy między programistami. 

Dyskusje i fora: Co programiści mówią o MCP?

MCP wywołuje poruszenie w całym internecie. Dyskusje na ten temat pojawiają się w różnych społecznościach internetowych:

  • Fora Reddit i GitHub: Programiści dyskutują na temat porównania MCP z agentami AI oraz potencjalnych wyzwań związanych z bezpieczeństwem. Dołącz do dyskusji na GitHub.

  • Stack Overflow:Inżynierowie zajmują się rozwiązywaniem problemów związanych z połączeniami API i uwierzytelnianiem.

  • X & LinkedIn:Liderzy opinii w dziedzinie sztucznej inteligencji spekulują na temat roli MCP w ewolucji aplikacji opartych na modelach LLM.

Ogólne wrażenie? MCP jest obiecujący, ale jego pełny potencjał wciąż jest badany.

„MCP zapewnia przejrzystą warstwę abstrakcji, na którą czekaliśmy, jeśli tworzysz narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Nie tylko ułatwia integrację — sprawia, że sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w systemach, które mają znaczenie”.
Luca Bianchi
Dyrektor ds. innowacji technologicznych w MESA

Wdrożenia w praktyce: w jaki sposób firmy wykorzystują MCP?

Oprócz dużych firm, takich jak Anthropic, mniejsze start-upy i przedsiębiorstwa zaczynają wdrażać MCP do swoich procesów roboczych. Niektóre z pierwszych zastosowań obejmują:

  • Automatyzacja sprzedaży i CRM:modele AI pobierające dane klientów w czasie rzeczywistym i tworzące spersonalizowane działania następcze.

  • Asystenci AI dla przedsiębiorstw:firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję opartą na platformie MCP do podsumowywania spotkań, planowania zadań i wyszukiwania wiedzy wewnętrznej.

  • Zastosowania w służbie zdrowia:modele sztucznej inteligencji współpracujące z elektroniczną dokumentacją medyczną (EHR) przy zachowaniu zgodności z przepisami, takimi jak HIPAA.

Wraz ze wzrostem popularności tej technologii coraz więcej branż będzie prawdopodobnie wykorzystywać MCP do zwiększania wydajności i automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.

Trendy przyszłości: dokąd zmierza MCP?

W przyszłości oczekuje się, że MCP będzie ewoluować w kilku kluczowych obszarach:

  • Głębsza integracja z modelami LLM: Przyszłe modele sztucznej inteligencji będą prawdopodobnie w większym stopniu opierać się na MCP, aby uzyskać dostęp do dynamicznego, rzeczywistego kontekstu. Nie mogą sobie pozwolić na to, aby tego nie robić.

  • Zwiększone bezpieczeństwo i zgodność z przepisami:Wraz z wdrażaniem MCP przez przedsiębiorstwa, bardziej rygorystyczne mechanizmy uwierzytelniania i ochrony danych staną się standardem.

  • Więcej rozwiązań typu low-code/no-code: Użytkownicy bez wiedzy technicznej mogą wkrótce otrzymać narzędzia, dzięki którym konfiguracja przepływów pracy opartych na MCP będzie tak prosta, jak przeciąganie i upuszczanie komponentów. To właśnie tutaj leży prawdziwa rewolucja: umożliwienie wszystkim automatyzacji przepływów pracy.

Przyszłość MCP

Mimo że protokół Model Context Protocol już robi furorę, warto pamiętać, że został wydany zaledwie kilka miesięcy temu. Jest to nowa technologia, która ma przed sobą jeszcze długą drogę rozwoju. Niemniej jednak MCP zmienia zasady gry w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji. Umożliwiając modelom AI płynną interakcję z narzędziami świata rzeczywistego, MCP przekształca statyczną sztuczną inteligencję w coś dynamicznego, użytecznego i głęboko zintegrowanego z przepływami pracy. Niezależnie od tego, czy chodzi o planowanie spotkań, podsumowywanie dokumentów czy automatyzację działań następczych, MCP sprawia, że sztuczna inteligencja nie jest tylko fantazyjnym chatbotem, ale naprawdę pomocnym asystentem.

W przyszłości MCP prawdopodobnie stanie się jeszcze potężniejsze. Można spodziewać się głębszej integracji z modelami LLM, co pozwoli sztucznej inteligencji na pobieranie danych na żywo i działanie w bardziej zaawansowany sposób. W miarę eksperymentów prowadzonych przez firmy i programistów będziemy obserwować, jak MCP zasila inteligentniejszych asystentów osobistych, automatyzację opartą na sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, a nawet systemy podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. W przyszłości sztuczna inteligencja nie będzie tylko odpowiadać na pytania — dzięki MCP będzie działać w oparciu o rzeczywisty kontekst.

Jeśli jesteś podekscytowany potencjałem MCP, teraz jest czas, aby go zbadać. Niezależnie od tego, czy chcesz zintegrować narzędzia oparte na MCP ze swoim przepływem pracy, czy też stworzyć własne, wyprzedzenie konkurencji zapewni Ci poważną przewagę. A jeśli szukasz narzędzia do automatyzacji spotkań opartego na sztucznej inteligencji, które wykracza poza standardowe możliwości integracji MCP, sprawdź tl;dv. Niektóre problemy wymagają czegoś więcej niż tylko automatyzacji — potrzebują inteligencji.

Często zadawane pytania dotyczące protokołu kontekstowego modelu (MCP)

MCP to platforma, która umożliwia modelom sztucznej inteligencji bezpieczną interakcję z zewnętrznymi narzędziami, takimi jak Kalendarz Google, Dysk Google, Slack i inne. Działa ona jako pomost, umożliwiając sztucznej inteligencji pobieranie danych w czasie rzeczywistym, automatyzację przepływu pracy i udzielanie odpowiedzi kontekstowych.

Agenci AI to samodzielne systemy zaprojektowane do autonomicznego wykonywania zadań. Z kolei MCP to protokół umożliwiający modelom AI komunikację z aplikacjami zewnętrznymi, zapewniający im dostęp do kontekstu i danych w czasie rzeczywistym.

Niekoniecznie! Chociaż konfiguracja serwera MCP wymaga pewnej wiedzy technicznej, wiele aplikacji i usług integruje MCP „pod maską”, co oznacza, że użytkownicy bez wiedzy technicznej mogą korzystać z jego możliwości bez konieczności kodowania.

  • Planowanie oparte na sztucznej inteligencji z wykorzystaniem Kalendarza Google

  • Automatyczne streszczanie dokumentów w Google Drive

  • Notatki ze spotkań i działania następcze wzbogacone o sztuczną inteligencję

  • Automatyzacja CRM dla zespołów sprzedaży

  • Obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji z pobieraniem danych w czasie rzeczywistym

MCP wykorzystuje protokoły uwierzytelniające, takie jak OAuth i tokeny API, aby zapewnić, że modele AI mają dostęp wyłącznie do autoryzowanych danych. Spełnia również branżowe standardy bezpieczeństwa, takie jak RODO i SOC2.

Tak! MCP można zintegrować z różnymi platformami komunikacyjnymi, aby umożliwić oparte na sztucznej inteligencji podsumowywanie wiadomości, analizę nastrojów i automatyzację przepływu pracy.

Dzięki zapewnieniu modelom sztucznej inteligencji dostępu do informacji w czasie rzeczywistym, MCP zwiększa ich zdolność do udzielania dokładnych i uwzględniających kontekst odpowiedzi. Zamiast polegać na nieaktualnej wiedzy, sztuczna inteligencja może pobierać aktualne dane z kalendarzy, dokumentów i baz danych.

Chociaż MCP wciąż zyskuje na popularności, duże firmy zajmujące się sztuczną inteligencją i platformy zwiększające produktywność zaczynają je wdrażać. Niektóre firmy opracowują integracje oparte na MCP dla Google Workspace, Notion i CRM.

Konfiguracja serwera MCP obejmuje:

  1. Włączenie niezbędnych interfejsów API (np. Google Calendar API, Drive API).

  2. Konfiguracja uwierzytelniania (OAuth).

  3. Konfiguracja serwera w chmurze do obsługi żądań i odpowiedzi AI.

  4. Definiowanie przepływów pracy i uprawnień.

Zapoznaj się z naszym bardziej szczegółowym przewodnikiem w powyższym poście, a także z filmami dla osób bardziej zainteresowanych kwestiami technicznymi.