MCP быстро набирает обороты, потому что решает давнюю проблему: как сделать ИИ действительно полезным в повседневной работе. В этом руководстве мы рассмотрим , как работает MCP, почему он важен и как вы можете использовать его для повышения эффективности рабочих процессов с использованием ИИ. Мы также рассмотрим его ограничения и то, как такие инструменты, как tl;dv восполняют пробелы. 

Начнем!

Оглавление

Что такое MCP в искусственном интеллекте?

Контекстный протокол модели (MCP) - это модное название для довольно простой вещи: это способ, с помощью которого модели искусственного интеллекта могут общаться и взаимодействовать с вашими приложениями и инструментами. Считайте, что это универсальный адаптер для ИИ. Подобно тому, как USB является стандартным методом подключения оборудования, MCP быстро становится стандартизированным методом подключения программного обеспечения к LLM.

ИИ становится все умнее с каждым днем, но у него все еще есть большая проблема: большинство моделей застряли в своих собственных маленьких мирах. Они не могут легко взаимодействовать с информацией в реальном времени из ваших приложений, таких как Google Drive, Calendar или Zoom. Именно здесь на помощь приходит протокол Model Context Protocol (MCP). Разработанный AnthropicMCP - это новый способ безопасного взаимодействия искусственного интеллекта с внешними инструментами, который делает его более полезным, динамичным и актуальным.

Можно представить, что каждый раз, когда ИИ подключается к новому инструменту, ему приходится работать на новом языке. Таким образом, Model Context Protocol становится новым стандартом для "перевода" различных инструментов. Другими словами, ИИ больше не нужно создавать собственные интеграции для каждого инструмента. Он просто использует MCP в качестве прослойки для доступа к нужной ему информации из необходимого инструмента. 

Будь то обобщение ваших писем, извлечение нужных документов из Google Driveили автоматизация совещанийMCP позволяет ИИ работать с существующими рабочими процессами без ущерба для безопасности и конфиденциальности.

До появления MCP модели искусственного интеллекта могли работать только с теми данными, на которых они были обучены, что означало, что они часто не имели представления о том, что происходит в реальном мире, например, что находится в вашем Google Drive или началась ли ваша встреча в Zoom .

С помощью MCP модели ИИ теперь могут безопасно получать доступ к информации из внешних источников в режиме реального времени. Это все равно что дать ИИ ключ, чтобы открыть дверь к вашим любимым инструментам, будь то календарь, приложения для обмена сообщениями или облачные хранилища, не беспокоясь об утечках или проблемах с конфиденциальностью.

Это меняет правила игры для бизнеса. Все больше корпоративных ИИ-решений используют MCP, потому что это упрощает процесс интеграции ИИ с повседневными инструментами. Например, ИИ может получать данные из вашей CRM-системы, анализировать их, а затем использовать для отправки вам персонализированных рекомендаций или предупреждений. Это все равно что иметь суперэффективного, всегда готового к работе помощника, которого не нужно обучать для выполнения каждой мелкой задачи. Вместо этого он просто знает, как подключиться к уже используемым вами системам.

Почему Anthropic создал MCP?

Модель Context Protocol была разработана компанией Anthropic, занимающейся исследованиями в области ИИ и стоящей за Claude, одной из ведущих моделей ИИ на сегодняшний день. Цель? Сделать ИИ умнее, полезнее и безопаснее при работе с реальными данными.

Старый способ был беспорядочным, неэффективным, а иногда и небезопасным. MCP обеспечивает стандартизированный способ доступа ИИ к внешней информации и ее использования в режиме реального времени.

Почему MCP набирает популярность на предприятиях?

Как вы можете себе представить, предприятиям очень нравится эта технология. Она делает модели ИИ гораздо более практичными для применения в реальном мире. Компаниям нужен ИИ, который можно подключить к существующим инструментам, таким как CRM-системы, облачные хранилища или приложения для ведения календаря, без необходимости каждый раз создавать собственные интеграции. MCP обеспечивает безопасное и стандартизированное подключение.

На самом деле многие компании уже используют MCP для автоматизации отчетов, анализа данных о клиентах и организации рабочих процессов в команде. Вместо того чтобы создавать сложные и дорогостоящие интеграции, они могут использовать MCP, чтобы сделать свой ИИ умнее и полезнее, экономя время и деньги.

Безопасная и упрощенная интеграция

Настоящим преимуществом MCP является безопасность. Когда модели ИИ работают с конфиденциальными данными, очень важно, чтобы все было защищено. MCP обеспечивает безопасное взаимодействие моделей искусственного интеллекта с внешними инструментами, поэтому никакие данные не подвергаются ненужному риску. Используется шифрование и другие меры безопасности, чтобы убедиться, что ИИ получает доступ к вашим данным, используя только то, что необходимо для выполнения задачи. Никаких утечек, никаких рисков для конфиденциальности - только умный ИИ, работающий в безопасной среде.

Одним словом, MCP упрощает взаимодействие ИИ с окружающим миром, помогает компаниям интегрировать ИИ в существующие рабочие процессы и обеспечивает безопасность. Представьте, что каждый из ваших внешних инструментов - это комната в большом доме: MCP - это главный ключ, который может открыть все двери. Без него вам пришлось бы создавать отдельный ключ для каждой комнаты.

Если вы хотите услышать, как эксперт объясняет MCP, будьте нашим гостем:

Каковы основные компоненты модели контекстного протокола?

Теперь, когда мы знаем, что такое MCP, давайте рассмотрим основные компоненты, обеспечивающие его работу. Эти элементы работают вместе, чтобы MCP был одновременно мощным и безопасным, позволяя моделям ИИ взаимодействовать с реальным миром беспрепятственно и эффективно.

Вот описание ключевых компонентов, которые делают MCP таким эффективным:

  1. Стандартизированная коммуникация
  2. Безопасность и аутентификация
  3. Обработка в режиме реального времени
  4. Мультиплатформенная совместимость
  5. Настраиваемый

Теперь давайте рассмотрим каждый компонент более подробно.

1. Стандартизированная коммуникация

В основе MCP лежит возможность стандартизировать взаимодействие моделей ИИ с внешними инструментами и платформами.

  • Без MCP модели искусственного интеллекта нуждались бы в индивидуальном кодировании для каждой отдельной интеграции.
  • С помощью MCP создается универсальный язык, который работает с различными API, базами данных и платформами.

Это означает, что модель ИИ может легко подключаться и получать данные из любого инструмента, который вы обычно используете, будь то Google Drive, Zoom, Salesforce или что-то другое. Такая стандартизированная связь гарантирует, что разработчикам не придется изобретать колесо каждый раз, когда они хотят, чтобы их ИИ работал с новым приложением.

2. Безопасность и аутентификация

Протокол Model Context Protocol создан с учетом требований безопасности, обеспечивая безопасное взаимодействие моделей ИИ с конфиденциальными данными. Он использует такие протоколы, как OAuth, для аутентификации и обеспечения доступа к определенным данным только авторизованных пользователей или приложений.

Считайте OAuth цифровым эквивалентом жетона безопасности. Прежде чем модель искусственного интеллекта сможет получить данные, она должна подтвердить, что ей это разрешено. Это обеспечивает безопасность ваших данных и в то же время позволяет ИИ получать необходимую информацию из внешних инструментов.

3. Обработка в режиме реального времени

Одно из главных преимуществ MCP - возможность обработки данных в режиме реального времени. Это означает, что когда вам нужны данные из какого-либо инструмента (например, Google Calendar для составления расписания), модели ИИ не нужно ждать устаревшей информации. Вместо этого MCP позволяет ИИ мгновенно получать и обрабатывать контекстные данные, так что результат всегда будет свежим и актуальным.

Будь то извлечение последних заметок из Google Doc или подведение итогов последнего совещания Zoom , MCP гарантирует, что ИИ всегда будет работать с самой актуальной информацией.

4. Мультиплатформенная совместимость

Магия MCP заключается в его способности работать на разных платформах. Используете ли вы Google Workspace, Slack, Zoom или даже что-то вроде Microsoft Teams, Model Context Protocol гарантирует, что ИИ будет легко интегрироваться со всеми этими инструментами.

Независимо от того, где хранятся ваши данные, MCP позволяет модели ИИ получать их и работать с ними. Такая многоплатформенная совместимость означает, что ИИ может взаимодействовать со всеми наиболее используемыми вами инструментами без лишних хлопот. Представьте себе помощника ИИ, который всегда на связи и помогает вам управлять всеми вашими приложениями, не пропуская ни одного удара.

5. Настраиваемый

И наконец, MCP создан для настройки и адаптации к различным условиям использования. Независимо от того, создаете ли вы рабочий процесс автоматизации для своей команды маркетологов или создаете персонализированного AI-помощника для своего бизнеса, MCP достаточно гибок, чтобы быть адаптированным для решения различных задач автоматизации с помощью AI.

Это делает его идеальным как для небольших приложений, так и для крупных корпоративных решений, требующих от ИИ обработки сложных рабочих процессов во многих различных системах. Одним словом, MCP - это полностью настраиваемый слой, позволяющий безопасно соединять ИИ с любыми инструментами в режиме реального времени. Это следующий большой прорыв в области агентских рабочих процессов.

Как работает MCP?

Итак, давайте разберемся, как на самом деле работает MCP. Я постараюсь не поджарить вам мозг. Мы начнем с потока запросов/ответов, а затем перейдем к реальному примеру, чтобы нарисовать более четкую картину.

Поток запросов/ответов: что это такое?

Поток запросов/ответов является основой контекстного протокола модели. Это шестеренка в машине, то, что заставляет все это работать. Вот как это работает на практике:

  1. Модель искусственного интеллекта делает запрос
  2. MCP направляет запрос к инструменту
  3. Инструмент отправляет ответ
  4. MCP предоставляет данные для искусственного интеллекта

Давайте посмотрим глубже.

1. Модель искусственного интеллекта делает запрос

Представьте, что вы работаете над своим календарем и хотите, чтобы ИИ проверил ваше расписание. ИИ посылает запрос, что-то вроде небольшой записки: "Эй, не могли бы вы захватить мои события в календаре на сегодня?"

Именно здесь на помощь приходит MCP. Он следует стандартному протоколу, чтобы ИИ мог общаться с вашим календарным инструментом так, чтобы тот его понимал.

2. MCP направляет запрос к инструменту

MCP действует как цифровой посредник, принимая запрос ИИ и доставляя его инструменту в нужном формате. Он следит за тем, чтобы ИИ задавал правильные вопросы и чтобы инструмент календаря его слушал. Именно здесь происходит взаимодействие по API; MCP гарантирует, что модель ИИ говорит на правильном "языке" с вашими инструментами, чтобы все было синхронизировано.

3. Инструмент отправляет ответ

Инструмент календаря (или любое другое приложение, которое вы используете) проверяет свои данные, находит соответствующие события (например, встречу в 14:00) и отправляет информацию обратно в MCP. Это этап ответа, на котором ваш инструмент календаря предоставляет запрошенные данные.

4. MCP доставляет данные в ИИ

Получив ответ, Контекстный протокол модели передает информацию обратно ИИ. В этот момент ИИ получает необходимые ему данные (ваше расписание на день) и может обрабатывать их так, как запрограммирован. В данном случае, возможно, он даст вам небольшое напоминание или даже предложит подготовиться к встрече в 14:00.

Весь этот процесс происходит очень быстро и за кулисами, что позволяет убедиться в том, что ИИ и внешние инструменты говорят на одном языке без каких-либо заминок. По сути, MCP - это переводчик и координатор, который следит за тем, чтобы все шло гладко.

Пример из реального мира: ИИ обобщает информацию о ваших встречах

Давайте рассмотрим это на реальном примере. Представьте, что сейчас 17:00, и вы только что закончили совещание Zoom , на котором было много идей и пунктов действий. Вы очень заняты, ваш мозг перегружен, и теперь вам нужно пролистать свои записи о встрече. Введите агентов искусственного интеллекта для совещаний и MCP!

  1. ИИ запрашивает данные о собрании Zoom
    ИИ с небольшой помощью MCP запрашивает запись и стенограмму собрания у Zoom. Именно здесь MCP принимает участие и обеспечивает безопасное прохождение запроса через API Zoom.

  2. MCP получает данные и передает их ИИ
    После того как ИИ получил данные о собрании, он может приступить к их анализу. Возможно, там есть список пунктов действий, несколько вопросов и некоторые соображения, которыми поделилась ваша команда. ИИ обобщает все это, выделяет ключевые моменты и организует их для вас в легко усваиваемом формате.

  3. ИИ отвечает кратким отчетом и следующими шагами
    Вместо того чтобы просматривать страницы записей о встрече, ИИ, работающий на основе протокола Model Context Protocol, быстро предоставляет краткий отчет с подсказками о следующих шагах. Он даже может спросить: "Хотите, чтобы я запланировал последующие встречи на основе этих пунктов действий?" - и бум - вашавстреча превратилась в упорядоченный список действий без каких-либо усилий с вашей стороны.

В данном примере MCP был связующим звеном между инструментом Zoom и искусственным интеллектом, позволяя ему не только получать данные о совещаниях, но и обобщать их и представлять вам в полезном и незамедлительном виде.

Как MCP обеспечивает безопасное взаимодействие между моделями ИИ и внешними инструментами?

Когда вы передаете конфиденциальную информацию или просите свой ИИ взаимодействовать с внешними инструментами, безопасность играет ключевую роль. Никто не хочет, чтобы его данные болтались в киберпространстве без защиты! К счастью для вас, в MCP предусмотрены надежные меры безопасности, позволяющие сохранить все в целости и сохранности.

Давайте узнаем, как протокол Model Context Protocol обеспечивает безопасность взаимодействия с искусственным интеллектом, а также защиту конфиденциальности и целостности данных. Мы рассмотрим:

  • Механизмы аутентификации
  • Конфиденциальность данных
  • Соответствие стандартам безопасности
  • Пример: как MCP защищает доступ ИИ к корпоративным инструментам, таким как Google Drive

Механизмы аутентификации: OAuth, API-токены и ролевой доступ

Прежде всего, как MCP узнает, что это действительно вы (или ваш ИИ) пытаетесь получить доступ к определенному инструменту? Вот тут-то и приходит на помощь аутентификация. Представьте себе, что это как VIP-пропуск, который дает вам доступ к эксклюзивным зонам.

  • OAuth: воспринимайте OAuth как цифрового швейцара, проверяющего ваши учетные данные. Он гарантирует, что ИИ сможет безопасно подключаться к внешним платформам (например, Google Drive, Zoom или Slack) без необходимости хранить конфиденциальные пароли. OAuth позволяет ИИ запрашивать разрешение на доступ к определенным данным.

  • API-токены: API-токены - это как секретные ключи, которые дают вашему ИИ разрешение на общение с определенными приложениями. Эти токены специфичны для каждого инструмента и предоставляют доступ только к той информации, которая ему нужна, гарантируя, что ничего не попадет туда, куда не следует.

  • Ролевой доступ: Если у вас когда-нибудь был пропуск на VIP-мероприятие, вы поймете, что такое ролевой доступ. Не всем нужен одинаковый уровень доступа к инструментам или данным. MCP следит за тем, чтобы модели ИИ взаимодействовали только с теми данными, на которые они имеют право, точно так же, как человек с VIP-бейджем может попасть за кулисы, но не на кухню.

Конфиденциальность данных: Как MCP ограничивает несанкционированный доступ к данным пользователей

Когда речь идет о пользовательских данных, конфиденциальность является главным приоритетом. Архитектура MCP гарантирует, что только нужные люди (или ИИ) будут иметь доступ к нужным им данным, а все остальное останется под замком. Представьте, что вы находитесь на вечеринке, и у каждой двери стоит вышибала, следящий за тем, чтобы никто не попал в помещения, в которые не должен попадать.

Model Context Protocol работает аналогичным образом, устанавливая строгие разрешения на доступ к определенным типам данных. Например, если вашему искусственному интеллекту нужно получить события из вашего календаря, MCP обеспечит ему доступ только к этой информации (а не к вашим электронным письмам или личным заметкам), если только он не получит на это явного разрешения. Таким образом, данные будут надежно защищены от нежелательных посторонних глаз.

Соответствие стандартам безопасности: GDPR, SOC2, сертификаты ISO

MCP не просто опирается на передовой опыт, но и следует установленным стандартам безопасности, чтобы гарантировать соответствие отраслевым требованиям и обеспечить безопасность ваших данных в соответствии с законом. К числу основных стандартов относятся:

  • GDPR (Общее положение о защите данных): Это строгий свод правил Европейского союза по защите конфиденциальности пользователей. MCP следит за тем, чтобы любые персональные данные, передаваемые внешним инструментам, обрабатывались с осторожностью и в соответствии с этими правилами. Поэтому, где бы вы ни находились, ваша конфиденциальность будет защищена.

  • SOC2: если вы имеете дело с инструментами корпоративного уровня, вам необходимо убедиться, что они соответствуют стандартам SOC2, которые направлены на обеспечение безопасности конфиденциальных данных и защиту частной жизни клиентов. MCP компании Anthropicобеспечивает соблюдение этих стандартов, чтобы все взаимодействия между ИИ и инструментами были максимально безопасными.

  • Сертификаты ISO: Считайте, что сертификаты ISO - это почетные знаки для компаний, соблюдающих высокие стандарты безопасности и качества. MCP гарантирует, что все инструменты, к которым он подключается, соответствуют этим сертификатам, что гарантирует сохранность ваших данных, несмотря ни на что.

Пример: Как MCP защищает доступ ИИ к корпоративным инструментам, таким как Google Drive

Допустим, у вас есть бизнес, и вашей модели искусственного интеллекта нужен доступ к Google Drive, чтобы взять документы для встречи. Вот как Model Context Protocol обеспечивает безопасность этого процесса:

  1. Аутентификация через OAuth: когда ИИ пытается получить доступ к Google Drive, MCP убеждается, что ИИ авторизован, используя OAuth. ИИ запрашивает разрешение у Google Drive, и если он авторизован (например, через вашу учетную запись Google), то получает разрешение на работу.

  2. Ролевой доступ: Даже если ИИ разрешен доступ, MCP гарантирует, что он сможет просматривать только те файлы, на которые вы его уполномочили. Он не проберется в вашу личную папку и не вытащит конфиденциальные финансовые отчеты. Ему будет предоставлен доступ только к тем файлам, которые необходимы для выполнения конкретной задачи.

  3. Шифрование и конфиденциальность данных: Поскольку ИИ взаимодействует с Google Drive, MCP гарантирует, что все передаваемые данные будут зашифрованы. Это означает, что даже если кто-то перехватит данные, их невозможно будет прочитать без ключа дешифрования.

  4. Соответствие требованиям: И наконец, Model Context Protocol гарантирует соответствие GDPR и соблюдение новейших стандартов безопасности, а значит, ваши конфиденциальные деловые документы находятся в надежных руках.

Одним словом, меры безопасности MCP подобны крепости, защищающей ваши данные во время их перемещения между вашим ИИ и внешними инструментами. Он обеспечивает обработку только авторизованных запросов, шифрование и конфиденциальность данных, а также соблюдение стандартов безопасности во всем процессе взаимодействия. 

Каковы преимущества MCP?

MCP - это не просто еще одна модная аббревиатура ИИ, например agentic RAG, это изменение в принципах взаимодействия ИИ с инструментами, которые мы используем каждый день. Вместо того чтобы модели ИИ работали в вакууме, угадывали, что актуально, или полагались на устаревшую информацию, MCP позволяет им подключиться к реальному миру и работать умнее, а не сложнее. Давайте разберемся, почему это так важно. Мы рассмотрим:

  • Безупречная интеграция искусственного интеллекта
  • Эффективность использования времени
  • Улучшенное понимание контекста ИИ
  • Масштабируемость

Давайте погрузимся!

Безупречные интеграции ИИ: Как протокол модельного контекста улучшает интеграцию ИИ?

Вы когда-нибудь хотели, чтобы ваш искусственный интеллект мог просто выполнять действия, а не заставлять вас копировать и вставлять информацию в разные приложения? Именно это и позволяет сделать MCP. Он позволяет моделям ИИ, таким как GPT-4 или Claude, беспрепятственно взаимодействовать с внешними приложениями, такими как Google Calendar, Slack, Zoom и другими.

Например, попросите своего помощника с искусственным интеллектом:
"Эй, подведи итоги всех моих встреч за прошлую неделю и выдели пункты действий".

Без MCP ваш ИИ-помощник будет испытывать трудности. Он будет полагаться на ограниченный контекст, который вы ему предоставите. Однако с помощью MCP он может подключаться к вашему календарю, получать стенограммы встреч и автоматически их обобщать. Это превращает ИИ из пассивного чатбота в полнофункциональный инструмент повышения производительности.

Если вам интересно, как протокол Model Context Protocol компании Anthropicулучшает интеграцию ИИ, вы можете думать об этом следующим образом: MCP позволяет ИИ получать данные из всех ваших внешних инструментов, как если бы он был вами. При этом он делает все это автономно. 

Эффективность времени: Автоматизация скучных дел

Если вы постоянно тонете в электронной почте, отчетах или конфликтах в расписании, MCP может помочь. Позволяя искусственному интеллекту напрямую взаимодействовать с вашими приложениями, он может:

  • Резюмируйте письма еще до того, как вы их откроете.
  • Автоматическое заполнение отчетов данными в режиме реального времени.
  • Сортируйте уведомления и показывайте только то, что важно.
  • Синхронизируйте расписания на разных платформах, чтобы не составлять двойные расписания.

Одним словом, MCP сокращает объем работы, позволяя вам сосредоточиться на более важных задачах. Думайте о нем как о персональном помощнике с искусственным интеллектом, который не только понимает ваши запросы, но и имеет инструменты для их выполнения.

Улучшенная контекстная осведомленность ИИ: Больше никаких догадок

У большинства моделей ИИ проблемы с памятью. Они не знают, что происходит в вашем мире, пока вы им не скажете. Они полагаются на прошлые разговоры, а значит, постоянно что-то забывают или используют устаревшую информацию.

MCP решает эту проблему, предоставляя доступ к данным в режиме реального времени. Вместо того чтобы полагаться на статическую память, ИИ может:

  • Проверьте календарь, чтобы узнать о предстоящих событиях.
  • Сканируйте Google Drive для получения последних отчетов.
  • Вытаскивайте сообщения Slack для обновления команды.
  • Получайте стенограммы заседаний для мгновенного составления резюме.
  • И многое, многое другое.

Это делает взаимодействие ИИ гораздо более полезным. Вместо того чтобы каждый раз скармливать ему фоновую информацию, ИИ может мгновенно получить то, что ему нужно.

Масштабируемость: Работает для частных лиц и предприятий

Model Context Protocol - это очень гибкий протокол. Не думайте, что он предназначен только для крупных корпораций. Будь вы одинокий фрилансер или компания из списка Fortune 500, он может масштабироваться в соответствии с вашими потребностями.

Для персональных пользователей MCP может:

  • Автоматизируйте напоминания, составление расписаний и списков личных задач.

  • Отслеживайте личные заметки на разных платформах.

  • Резюмируйте сообщения и электронные письма, чтобы не тратить время на их сортировку.

Для предприятий MCP может:

  • Автоматизируйте рабочие процессы в целых командах.

  • Помогите чат-ботам с искусственным интеллектом получить доступ к данным о клиентах в реальном времени.

  • Интегрируйте искусственный интеллект в CRM, платформы продаж и корпоративные инструменты без лишней ручной работы.

Независимо от масштаба, MCP делает ИИ более функциональным, превращая его в настоящего помощника, а не просто в генератор текста.

Как MCP повышает функциональность моделей искусственного интеллекта?

MCP - это не просто подключение ИИ к внешним инструментам, это усиление интеллекта ИИ за счет предоставления ему доступа к информации в режиме реального времени, необходимой для принятия более эффективных решений. Вместо того чтобы модели ИИ работали изолированно, MCP позволяет им динамически взаимодействовать с вашими электронными письмами, встречами, базами данных и рабочими процессами, что делает их гораздо более полезными в повседневных задачах.

Давайте разберемся, как протокол Model Context Protocol превращает ИИ из умного помощника в мощную силу, способную действовать. Мы рассмотрим:

  • Добавление контекста в режиме реального времени
  • Автоматизация сложных рабочих процессов
  • Персонализированная помощь ИИ
  • Пример: Последующие продажи с помощью искусственного интеллекта с MCP

Добавление контекста в реальном времени: ИИ, который действительно знает, что происходит

Без MCP большинство моделей искусственного интеллекта похожи на того коллегу, который никогда не читает свою электронную почту, но делает вид, что в курсе происходящего. Они полагаются на прошлые разговоры и не могут получить данные в реальном времени из ваших инструментов. Хуже того, они часто пытаются притвориться, что знают, о чем говорят.

Если вы думаете об отделах продаж, то с MCP искусственный интеллект постоянно обновляет информацию, получая последние отчеты о продажах, проверяя обновления CRM и даже анализируя последние взаимодействия с клиентами. Для торгового представителя это означает:

  • Мгновенный доступ к последним данным о продажах без необходимости копаться в приборных панелях.
  • Напоминания о последующих действиях клиентов, генерируемые искусственным интеллектом на основе активности в CRM.
  • Автоматическое составление черновиков электронных писем на основе взаимодействия с клиентами в режиме реального времени.

Например, представьте, что торговый представитель собирается начать разговор с клиентом по Zoom . Вместо того чтобы вручную собирать заметки, протокол Model Context Protocol позволяет ИИ получить последние сообщения электронной почты, историю прошлых покупок и недавние обсуждения клиента в Slack - и все это еще до начала встречи. Результат? Более информированный и уверенный разговор о продажах.

MCP - это дорога, по которой движутся агенты искусственного интеллекта для продаж.

Автоматизация сложных рабочих процессов: Меньше административной работы, больше заключения сделок

Отделы продаж тратят до 72 % своего времени на административные задачи: регистрацию звонков, обновление CRM, отправку повторных запросов и организацию списков потенциальных клиентов. MCP устраняет большую часть этих задач, позволяя искусственному интеллекту автоматически взаимодействовать с API, базами данных и пользовательскими данными.

Вот как это выглядит в действии:

  • ИИ автоматически регистрирует заметки о встрече в CRM (например, HubSpot, Salesforce) после звонка продавца.
  • ИИ составляет персонализированные последующие электронные письма на основе обсуждений на встрече.
  • ИИ обновляет этапы сделки в режиме реального времени, продвигая потенциальных клиентов по конвейеру.
  • ИИ обнаруживает застопорившиеся сделки и предлагает стратегии повторного привлечения.

Например, если сделка провисела на конвейере без активности две недели, MCP позволяет искусственному интеллекту отметить ее, обобщить информацию о прошлых взаимодействиях и предложить последующее письмо. Все это происходит без участия торгового представителя.

Персонализированная помощь ИИ: ИИ, который работает так же, как и вы

У каждого продавца свой стиль работы: кто-то полагается на электронную почту, кто-то живет в LinkedIn DMs, а кто-то предпочитает прямые звонки. Контекстный протокол модели обеспечивает адаптацию ИИ к индивидуальным рабочим процессам, получая информацию из инструментов, которые чаще всего используют конкретные торговые представители.

  • Если представитель работает в основном в LinkedIn, искусственный интеллект может анализировать взаимодействие с клиентами и предлагать сообщения для связи.
  • Если у них много электронной почты, искусственный интеллект может автоматически генерировать ответы на основе истории прошлых коммуникаций.
  • Если они опираются на звонки, искусственный интеллект может расшифровать и обобщить ключевые моменты для последующего использования.

Такой индивидуальный подход означает, что ИИ не просто автоматизирует задачи, а улучшает работу продавцов. Он делает их быстрее, эффективнее и лучше информированными.

Пример: Последующие продажи с использованием искусственного интеллекта и MCP

Допустим, торговый представитель Сара только что закончила Zoom с потенциальным клиентом. Вместо того чтобы вручную писать заметки, обновлять CRM и не забывать о последующих действиях, MCP автоматизирует весь процесс:

  1. ИИ расшифровывает встречу и извлекает основные выводы.

  2. Он обновляет CRM последними данными о разговоре.

  3. Он предлагает последующее письмо, основанное на результатах обсуждения.

  4. Если клиент запросил предложение, ИИ предварительно генерирует его и назначает напоминание.

Теперь, вместо того чтобы заниматься административной работой, Сара может сосредоточиться на том, что действительно важно - заключениисделки.

Но вот в чем загвоздка: MCP сам по себе не решает всех проблем.

Именно здесь tl;dv заполняет пробелы.

Там, где MCP останавливается, tl;dv берет верх

Протокол Model Context Protocol помогает ИИ получать доступ к данным о продажах и обрабатывать их, но не управляет рабочими процессами и не контролирует обмен информацией между командами. Для команд, которые хотят получать информацию из бесед на совещаниях, tl;dv добавляет важный уровень автоматизации и организации, решая проблемы, которые не решают Google Drive, Zoom или Teams MCP.

  • Интеллектуальная автоматизация обмена: tl;dv гарантирует, что нужные люди увидят нужный контент. Нет необходимости вручную сортировать записи совещаний, записи или стенограммы. Он может автоматически отправлять последующие сообщения определенным командам, чтобы ценные сведения не затерялись в потоках сообщений Slack или электронной почты.
  • Автозапись и пользовательские правила захвата: Записи и правила сбора данных, основанные на искусственном интеллекте, хороши лишь настолько, насколько хороши полученные данные. tl;dv позволяет командам контролировать, что именно записывается и сохраняется, устраняя ненужный беспорядок и предоставляя мощные данные, когда это необходимо.
  • Фронт-энд для ежедневного использования: MCP позволяет моделям искусственного интеллекта получать данные, но не дает командам простой и удобный способ взаимодействия с этими данными. tl;dv предоставляет структурированный фронт-энд с возможностью поиска, где отделы продаж могут просматривать звонки клиентов, отслеживать ход сделки и мгновенно извлекать ключевые моменты. Есть даже аналитическая панель для спикеров, где менеджеры по продажам могут отслеживать соотношение количества разговоров и прослушиваний своих представителей и следить за тем, чтобы они придерживались своих скриптов продаж.
  • Оркестровка бесшовной интеграции: Рабочие процессы с использованием искусственного интеллекта часто требуют совместной работы нескольких инструментов. MCP обеспечивает взаимодействие, а tl;dv - бесперебойную работу. Организуя интеграцию, tl;dv гарантирует, что последующие действия, заметки и записи будут легко синхронизированы между платформами CRM, электронной почтой и внутренними базами знаний.

Каковы некоторые реальные области применения MCP?

MCP - это не просто новая шикарная идея, она уже меняет взаимодействие ИИ с реальным миром. Позволяя моделям ИИ получать данные в режиме реального времени, безопасно обрабатывать их и автоматизировать рабочие процессы, MCP делает предприятия более эффективными в различных отраслях. Вот некоторые способы его использования сегодня:

  1. Поддержка клиентов
  2. Управление проектами с помощью искусственного интеллекта
  3. Применение в здравоохранении
  4. Автоматизация продаж и CRM

Теперь давайте разберем каждый из них более подробно.

1. Поддержка клиентов: Более умные и быстрые ответы

Вы когда-нибудь обращались в службу поддержки и чувствовали, что разговариваете с роботом? (Спойлер: скорее всего, так оно и было.) Благодаря MCP чат-боты на базе искусственного интеллекта могут в режиме реального времени получать информацию о клиентах, их прошлых жалобах и деталях заказа. Это позволяет им предлагать персонализированные, релевантные ответы вместо универсальных ответов.

Например, если клиент спрашивает: "Где мой заказ?", искусственный интеллект на базе MCP может мгновенно проверить данные о доставке из Shopify, получить данные о прошлых взаимодействиях из Zendesk и сгенерировать ответ, например:

"Ваша посылка будет доставлена завтра! Нужно изменить адрес доставки? Просто дайте мне знать".

Результат? Более быстрая поддержка, меньше недовольных клиентов и меньшая нагрузка на агентов.

2. Управление проектами на основе искусственного интеллекта: Больше никаких пропущенных сроков

Электронная почта, сообщения в Slack и доски Notion могут превратиться в полный хаос, если их не контролировать. Model Context Protocol исправляет эту ситуацию, позволяя ИИ синхронизировать задачи, сроки и обновления прогресса на разных платформах. Это та сила, которая позволяет агентам ИИ для управления проектами реально взаимодействовать с инструментами управления проектами.

Например:

  • ИИ-помощник извлекает информацию о ваших предстоящих встречах из Календаря Google

  • Проверяет соответствующие документы в Notion

  • Уведомление членов команды в Slack

  • Предлагает дальнейшие шаги на основе предыдущих бесед

Теперь, вместо того чтобы вручную отслеживать все, команды получают автоматические напоминания, списки задач с указанием приоритетов и обновления проекта в режиме реального времени. И все это без необходимости шевелить пальцем...

3. Приложения для здравоохранения: ИИ, который действительно помогает врачам

В сфере здравоохранения MCP помогает врачам и медицинскому персоналу работать умнее. Представьте себе врача, готовящегося к приему пациента. Вместо того чтобы копаться в горах бумаг, помощник ИИ на базе MCP может:

  • Получение записей пациентов из электронных систем здравоохранения
  • Проанализируйте прошлые симптомы, назначения и результаты анализов
  • Предлагайте потенциальные диагнозы на основе медицинских баз данных в режиме реального времени

И все это при соблюдении требований HIPAA, GDPR и других строгих законов о конфиденциальности.

Это означает, что врачи тратят меньше времени на бумажную работу и больше времени на уход за пациентами, не жертвуя при этом безопасностью.

4. Автоматизация продаж и CRM: Заключение сделок без лишних хлопот

Отделы продаж еженедельно тратят часы на административные задачи вместо того, чтобы продавать. Фактически, только 35,2 % времени торгового представителя тратится на продажи! Но, как вы уже догадались, MCP меняет эту ситуацию.

С помощью MCP искусственный интеллект может:

  • Извлеките данные о свинцах из Salesforce или HubSpot
  • Составление персонализированных последующих писем на основе предыдущих разговоров
  • Создавайте отчеты о продажах за считанные секунды

Например, вместо того чтобы представитель вручную проверял заметки в CRM, помощник ИИ может сказать:

"Вы разговаривали с Сарой из Acme Corp на прошлой неделе. Она заинтересовалась нашим премиум-планом. Вот проект последующего письма - хотите, чтобы я его отправил?"

Результат? Больше заключенных сделок, меньше административной работы и более счастливые отделы продаж.

Как MCP можно применить на совещаниях?

Совещания необходимы, но давайте будем честными: они никому не нравятся. Слишком часто ключевые моменты теряются, пункты действий забываются, и кому-то постоянно приходится сидеть над записью, чтобы делать заметки.

ИИ на базе MCP - идеальный помощник для проведения совещаний. Благодаря интеграции с такими платформами, как Zoom, Google Meet и Microsoft Teams, MCP помогает искусственному интеллекту автоматизировать ведение заметок, извлекать ключевые сведения и даже анализировать настроение участников совещания.

Как MCP преобразует видеовстречи?

Контекстный протокол модели действует как мост между моделями ИИ и платформами для встреч, позволяя ИИ:

  • Транскрибируйте и обобщайте обсуждения, чтобы не пересматривать всю запись.
  • Извлечение элементов действий и автоматическое назначение задач.
  • Выделите ключевые решения, чтобы важные моменты не потерялись.
  • Анализируйте тон и настроения, чтобы определить моральный дух и вовлеченность команды.

Больше не нужно искать записи после совещания. ИИ справится с этой работой, и команды смогут сосредоточиться на обсуждении.

Но давайте разберемся подробнее. Мы рассмотрим специфические для каждой платформы сценарии использования MCP и посмотрим, на каком этапе мы находимся. Мы рассмотрим:

  • MCP для Zoom
  • MCP для Google Meet
  • MCP для MS Teams

MCP для Zoom

С помощью MCP for Zoom искусственный интеллект автоматически транскрибирует звонки Zoom в режиме реального времени, выделяет решения и пункты действий в виде аккуратных пунктиров и даже может автоматически отправлять эти следующие шаги в Slack, Notion или ваш менеджер задач.

Одним словом, MCP позволяет вам получать больше пользы от виртуальных встреч, автоматизируя ручные рабочие процессы. Как уже говорилось ранее, MCP испытывает трудности с тем, чтобы сделать его простым в использовании для людей, не владеющих техникой. Хорошо говорить, что MCP может делать то-то и то-то, но на самом деле вам нужен простой в использовании интерфейс, с помощью которого вы можете продолжать свой рабочий день и позволить автоматике позаботиться о себе.

Если вы просто используете MCP самостоятельно, то для его настройки вам потребуется ноу-хау. tl;dv идет на шаг впереди, нанимая агентов искусственного интеллекта, которые будут ездить по MCP-трассе от вашего имени. В чем разница? Вместо того чтобы придумывать, как автоматизировать рабочие процессы с помощью сложного в техническом плане MCP, вы можете использовать интуитивно понятный фронт-энд, который сделает все за вас. Вы просто подключаете свой календарь, и каждый звонок Zoom записывается, расшифровывается, обобщается и после этого отправляется по электронной почте каждому участнику. Просто как по волшебству.

MCP для Google Meet

Как и в Zoom, искусственный интеллект прослушивает разговоры и автоматически определяет дальнейшие шаги. Резюме совещания можно сохранять непосредственно в Google Docs или Notion, а последующие действия в календаре планируются на основе обсуждаемых моментов. 

Еще больше облегчает задачу использование tl;dv- простого в использовании скина для MCP, который позволяет легко настраивать рабочие процессы. Вы даже можете запланировать повторяющиеся отчеты. Например, вы хотите получать отчет, который охватывает все упоминания конкурентов во всех звонках вашей команды за последние две недели. ИИ в tl;dvпроанализирует стенограммы всех звонков вашей команды и составит аккуратную сводку с временными метками, чтобы вы могли легко найти то, что ищете.

MCP для MS Teams

То же самое, только другой бренд. ИИ анализирует тон и вовлеченность во время разговоров, определяет, является ли встреча совместной или односторонней, и дает представление о тенденциях настроения в коллективе с течением времени. 

Один из вариантов работы - после серии встреч с руководством ИИ может заметить снижение уровня вовлеченности и отметить его для пересмотра. Это поможет руководителям скорректировать свой подход.

Подобно Zoom и Google Meet, tl;dv также совместим с MS Teams, что еще больше упрощает работу с моделью контекстного протокола для совещаний. Кроме того, tl;dv интегрируется с более чем 5 000 других инструментов, что позволяет автоматизировать рабочие процессы по своему усмотрению.

Как подключить MCP к Google Диску

Google Drive - это золотая жила для документов, отчетов и заметок, но поиск нужного файла в нужный момент может напоминать охоту за цифровым мусором. На помощь приходит искусственный интеллект на базе MCP, который превращает Google Drive в умное, удобное для поиска и автоматизированное рабочее пространство.

Благодаря интеграции MCP с Google Drive модели искусственного интеллекта могут искать, обобщать, классифицировать и даже управлять правами доступа к файлам - и все это с помощью команд на естественном языке. Но как на самом деле подключить MCP к Google Drive и настроить собственный сервер MCP Google Workspace?

Шаг за шагом: Интеграция MCP с Google Drive

Интеграция MCP с Google Drive состоит из четырех простых шагов. Это не займет много времени, а в конце вы сможете навсегда автоматизировать утомительные задачи, связанные с Google Диском.

Четыре этапа:

  1. Включите API Google Drive
  2. Пусть MCP и Google Диск "разговаривают" друг с другом
  3. Сообщите ИИ, что ему разрешено делать
  4. Позвольте искусственному интеллекту творить свою магию (автоматизация!)

Шаг 1: Включите API Google Drive

Представьте, что Google Диск - это большая библиотека, и искусственный интеллект хочет помочь организовать ваши книги. Но сначала ему нужен читательский билет, чтобы войти в библиотеку.

  1. Перейдите в Google Cloud Console (страница настроек для служб Google).
  2. Найдите Google Drive API и включите его (это позволит Google Drive разрешить искусственному интеллекту помогать).
  3. Получите специальный ключ (учетные данные API), который подтверждает, что ИИ имеет разрешение на вход.

Шаг 2: Пусть MCP и Google Диск "разговаривают" друг с другом

Теперь, когда у ИИ есть читательский билет, ему нужно знать, что делать внутри.

  1. Передайте MCP (посланнику вашего ИИ) секретный ключ из шага 1, чтобы он мог войти в систему.
  2. Сообщите MCP , какая модель ИИ (Claude, GPT-4 и т. д.) будет выполнять тяжелую работу.

Думайте об этом, как о выборе библиотекаря. Вам нужен быстрый (GPT-4) или сверхдетальный (Клод)?

Шаг 3: Сообщите ИИ, что ему разрешено делать

Вы же не хотите, чтобы искусственный интеллект трогал все, что хранится на вашем Google Диске? Это касается как рабочих, так и личных аккаунтов. Поэтому установите некоторые основные правила.

  1. Решите, может ли AI только просматривать файлы (только чтение), редактировать их или перемещать (полный контроль).
  2. Заблокируйте личные или конфиденциальные файлы, чтобы ИИ случайно не коснулся их.

Это все равно что дать библиотекарю доступ к некоторым книгам, но держать суперсекретные в запертом шкафу.

Шаг 4: Позвольте искусственному интеллекту творить свою магию (автоматизация!)

Теперь искусственный интеллект может автоматически организовывать, обобщать и искать информацию на вашем Google Диске!

  1. Попросите AI найти конкретные файлы, когда вы спросите об этом.
  2. Пусть искусственный интеллект сводит длинные отчеты в короткие заметки.
  3. Пусть искусственный интеллект сортирует ваши документы по нужным папкам, чтобы вы никогда ничего не потеряли.

Это все равно что нанять суперумного помощника, который уберет ваш стол, найдет нужные бумаги и даже напишет за вас резюме длинных документов. С этого момента вам не нужно ничего делать. MCP может получить доступ к вашему Google Диску, если вам что-то понадобится, или если ему необходимо выполнить другую задачу, он сделает это, не беспокоя вас. В этом и заключается сила настройки вашего собственного сервера MCP Google Workspace.

Как искусственный интеллект автоматизирует Google Drive с помощью MCP?

Совместное применение MCP и искусственного интеллекта превращает Google Диск в суперэффективного цифрового помощника. Model Context Protocol может выполнять поиск, организацию, обобщение и даже обмен файлами, пока вы спите. Вот четыре способа, с помощью которых он может автоматизировать рабочие процессы:

  1. Поиск документов на естественном языке
  2. Интеллектуальная категоризация файлов
  3. Резюме загруженных файлов на основе искусственного интеллекта
  4. Совместное использование файлов и разрешения, управляемые искусственным интеллектом

Давайте рассмотрим каждый из них более подробно.

1. Поиск документов на естественном языке

Забудьте о бесконечной прокрутке или попытках запомнить странные имена файлов. С помощью MCP вы можете искать в Google Диске так же, как если бы вы попросили об этом помощника.

Если вы скажете: "Найдите отчет о продажах за прошлый квартал".
MCP это сделает:

  • Мгновенно сканирует Google Диск на наличие документов, связанных с "отчетом о продажах" + "последний квартал".
  • Находит наиболее подходящий файл - даже если имя не совпадает с точным.
  • Резюмируйте ключевые моменты в считанные секунды, чтобы не открывать и не читать все подряд.

Более того, MCP может ответить на конкретные вопросы по документу. Спросите: "Какие продукты были самыми эффективными в прошлом квартале?" - и MCP извлечет ответ из отчета!

2. Интеллектуальная категоризация файлов

Попрощайтесь с перетаскиванием файлов в папки или забудьте, куда они попали. MCP автоматически сортирует и помечает документы в зависимости от их содержания.

Например, вы загружаете договор, MCP читает и понимает его, затем мгновенно перемещает его в папку "Договоры" и добавляет теги вроде "Legal, Vendor Agreement, 2024". Таким образом, он сможет найти его в будущем.

AI может организовывать файлы и другими способами:

  • Группируйте записи о встречах по проектам или отделам.

  • Помечайте резюме именами кандидатов, должностными обязанностями и этапами собеседования.

  • Автоматически сортируйте квитанции в "Расходы", а счета - в "Причитающиеся платежи".

Позже, когда вы будете работать над чем-то другим, MCP может даже предложить связанные документы. Например, если вы откроете дорожную карту продукта, он может порекомендовать документы по стратегии или соответствующие электронные письма.

3. Резюме загруженных файлов с помощью искусственного интеллекта

У вас есть 50-страничный PDF-файл, но нет времени его читать? MCP выступает в роли вашей персональной машины TL;DR. Он в мгновение ока обобщает содержание и дает высокоуровневый обзор, выделяя наиболее важные части.

MCP может подводить итоги множеством различных способов:

  • Превратите длинную стенограмму совещания в полезные пункты.

  • Обобщение финансовых отчетов в удобном для восприятия виде.

  • Извлеките основные положения юридического договора (ключевые пункты, обязательства, даты продления).

4. Управляемый искусственным интеллектом общий доступ к файлам и разрешения

Устали вручную управлять тем, кто что видит? MCP автоматизирует общий доступ к файлам на основе командных ролей и правил доступа.

Представьте, что обновляется дорожная карта нового продукта. MCP автоматически назначает доступ:

  • Маркетинговая команда: Может редактировать слайды.
  • Лидерство: Доступ только для чтения, чтобы просмотреть прогресс.
  • Внешние пользователи: Доступ запрещен без явного разрешения.

MCP может контролировать доступ и другими способами, например, не позволяя передавать конфиденциальные файлы отдела кадров за пределы отдела или обеспечивая доступ к конфиденциальным контрактам только сотрудникам юридической службы. В общем, это отличный способ организации файлов и разрешений.

Еще одно преимущество Model Context Protocol заключается в том, что ИИ может отслеживать и проверять журналы доступа, так что вы всегда будете знать, кто просматривал или редактировал документ.

Как подключить MCP к Google Calendar

Благодаря MCP и искусственному интеллекту Календарь Google становится не просто местом для записи встреч - он превращается в вашего личного помощника по планированию, планировщика встреч и менеджера последующих действий. Независимо от того, жонглируете ли вы личными встречами или координируете совещания корпоративного уровня, MCP гарантирует, что ничто не ускользнет от внимания.

Сервер Google Calendar MCP подключается к сторонним приложениям, в которых встроен протокол Model Context Protocol. Однако, поскольку это совершенно новый протокол, большинство инструментов еще не приняли этот стандарт (но, скорее всего, находятся в процессе его принятия).

Давайте рассмотрим три основных преимущества подключения MCP к Google Calendar, а затем рассмотрим пошаговое руководство по тому, как это сделать:

  • ИИ-планирование
  • Автоматически создаваемые резюме подготовки к совещанию
  • Напоминания о последующих действиях, генерируемые искусственным интеллектом
  • Пошаговое руководство по подключению MCP к Google Calendar

ИИ-планирование: Встречи без лишних хлопот

Координация встреч часто похожа на зубоскальство. Бесконечные электронные письма и сообщения в попытке найти удобное для всех время, как правило, отнимают больше времени, чем стоят. MCP избавляет от этих переписок, позволяя искусственному интеллекту проверять наличие свободных мест в нескольких календарях и автоматически планировать встречи на самое удобное время. 

Например, если клиент отправил вам письмо с просьбой о встрече, MCP может проанализировать оба ваших расписания, найти свободное время и отправить приглашение со ссылкой на Zoom или Google Meet . Кроме того, MCP может применять особые правила, например, планировать встречи только в рабочее время, резервировать время для фокусировки или определять приоритеты для особо важных клиентов, чтобы они были доступны быстрее.

Помимо составления расписания, MCP может переносить конфликтующие встречи и отправлять автоматические уведомления участникам, если время встречи меняется.

Автоматически генерируемые резюме подготовки к совещанию

Недавнее исследование показало, что в 28 % случаев участники совещаний чувствуют себя непродуктивно, и чаще всего причиной этого является плохое управление временем (53 %), отсутствие четкой повестки дня (59 %) и отсутствие практических результатов (48 %). MCP гарантирует, что вы всегда будете иметь необходимый контекст при входе на совещание, автоматически собирая необходимую информацию до его начала.

Например, перед звонком продавца MCP может составить резюме, включающее в себя прошлые электронные письма клиента, заметки с предыдущих встреч и соответствующие документы, такие как контракты или предложения. Если речь идет о внутреннем совещании по проекту, MCP может взять последние обновления из таких инструментов управления проектами, как Notion, Trello или Asana.

Для собеседований MCP может подготовить брифинг, включающий резюме кандидата, заметки о прошедших собеседованиях и ключевые моменты обсуждения. Такая автоматизированная подготовка экономит время и обеспечивает высокую концентрацию и продуктивность встреч.

Напоминания о последующих действиях, генерируемые искусственным интеллектом

Одна из самых больших проблем после совещаний - отслеживание пунктов действий и последующих мероприятий. MCP решает эту проблему, автоматически генерируя напоминания на основе результатов обсуждения.

Например, после командного совещания MCP может создать последующие задачи, такие как "Отправить Джону обновленное предложение к пятнице" или "Подготовить слайды для презентации стратегии на следующей неделе". Эти напоминания можно назначить конкретным членам команды и синхронизировать с такими инструментами повышения продуктивности, как Asana или Google Tasks.

MCP также может отправлять последующие электронные письма с кратким изложением ключевых моментов встречи и описанием дальнейших действий. Если разговор о продажах прошел успешно, AI может составить последующее письмо с благодарностью клиенту и предложением дальнейших действий.

В итоге MCP может делать практически все. Если необходимо выполнить какое-либо действие, использующее данные из внешних инструментов, MCP облегчает ИИ доступ к этим данным и делает то, что нужно. По сути, все ваши ручные задачи автоматизируются до такой степени, что вы можете сосредоточиться на своих настоящих человеческих талантах и навыках, а не на административных задачах, отнимающих время.

Пошаговое руководство по подключению инструмента MCP к Google Calendar

Model Context Protocol упрощает составление расписаний с помощью искусственного интеллекта, позволяя помощнику ИИ читать, обновлять и управлять вашим календарем Google. И вам не нужно быть техническим мастером, чтобы узнать, как это сделать. Вот три простых шага, как синхронизировать инструмент MCP с календарем Google:

  1. Включите интеграцию с календарем Google
  2. Настройте планирование и напоминания с помощью искусственного интеллекта
  3. Настройте MCP в соответствии с вашими потребностями

Шаг 1: Включите интеграцию с календарем Google

Чтобы предоставить инструменту на базе MCP доступ к календарю, нужно дать ему разрешение:

  1. Перейдите к настройкам Календаря Google: Откройте Google Календарь в браузере и найдите настройки (⚙️ значок шестеренки в правом верхнем углу). Нажмите "Получить дополнения".

  2. Найдите приложение стороннего производителя: Найдите приложение, которое вы хотите подключить к Календарю Google через MCP.

  3. Авторизация MCP: Если в приложении, работающем на базе MCP, есть возможность подключения к Календарю Google, следуйте инструкциям на экране, чтобы одобрить доступ.

  4. Выберите, что MCP может видеть и делать: Google спросит, может ли ваше приложение MCP читать события, добавлять новые или вносить изменения. Выберите то, что вас устраивает.

Опция "Получить дополнения" в Календаре Google

Шаг 2: Настройте планирование и напоминания с помощью искусственного интеллекта

Теперь, когда MCP подключен, давайте заставим его работать на вас:

  • Автоматизируйте планирование встреч: Вместо того чтобы жонглировать электронной почтой, просто попросите свой искусственный интеллект: "Найдите время на следующей неделе, когда я буду свободен для звонка клиенту".

    MCP сканирует вашу доступность и предлагает варианты.

  • Подготовка к встрече с помощью искусственного интеллекта: ваш искусственный интеллект может обобщить прошлые разговоры, связанные с встречей. Если у вас есть электронная переписка с клиентом, MCP может собрать ключевые моменты до вашего звонка. Это отлично подходит для установления дальнейшего взаимопонимания с клиентом.

  • Создавайте интеллектуальные последующие действия: После встречи MCP может напомнить вам об отправке итогового письма или отслеживании действий.

Шаг 3: Настройте MCP в соответствии с вашими потребностями

В общем, есть два способа использования MCP. Для личного использования и для бизнеса.

  • Личное использование? Позвольте MCP организовать ваше расписание, напоминать о предстоящих сроках и подводить итоги ежедневных задач.

  • Используете в команде? MCP позволяет согласовывать графики разных людей, автоматически предлагать время встреч и предотвращать двойное бронирование.

Если вы хотите увидеть более подробное описание того, как создать MCP-сервер Google Calendar , а не просто подключить инструмент с поддержкой MCP, следуйте шагам в видео ниже:

Как построить MCP

Создание собственного сервера Model Context Protocol поначалу может показаться немного пугающим, но не волнуйтесь, мы разделим его на несколько шагов. С помощью правильных инструментов и небольшого руководства вы сможете создать MCP, который будет творить чудеса для ваших приложений искусственного интеллекта.

Вот обзор того, что вам понадобится для начала работы:

Инструменты, которые понадобятся для создания собственного MCP

  1. Знание программирования: Хотя вы можете использовать инструменты искусственного интеллекта, чтобы помочь вам здесь, некоторые базовые знания программирования пригодятся. Model Context Protocol имеет SDK на 5 языках программирования, так что вы можете выбрать тот, с которым вам удобнее работать: 

    1. TypeScript
    2. Python
    3. Java
    4. Kotlin
    5. C#
  2. API (интерфейсы прикладного программирования): API - это как мосты между различными инструментами. Вашей модели ИИ необходимо взаимодействовать с сервисами (например, Google Drive, Zoom или WhatsApp), и API помогают это сделать. Для MCP эти API позволяют вашему ИИ получать доступ к реальным данным, извлекать их и действовать с ними.
  3. OAuth: воспринимайте OAuth как безопасный "ключ", который позволяет вашему ИИ получать доступ к внешним платформам, не раскрывая конфиденциальную информацию вроде паролей. Это как ID-бейдж, позволяющий вашему ИИ входить в защищенную систему для получения и хранения данных.
  4. Облачный хостинг: Чтобы ваш MCP-сервер всегда работал, вам понадобится облачный хостинг. Думайте об этом как об аренде виртуального пространства, где будут храниться все ваши данные MCP и модели искусственного интеллекта.

Чтобы лучше понять, как создать свой собственный MPC-сервер с нуля, ознакомьтесь с информативным руководством AI LABS:

Растущее сообщество MCP: Принятие, проекты с открытым исходным кодом и будущие тенденции

По мере того как протокол Model Context Protocol (MCP) набирает обороты, вокруг него формируется растущее сообщество разработчиков, исследователей и предпринимателей. MCP формирует будущее автоматизации на основе искусственного интеллекта - от вклада в открытый исходный код до реальных реализаций. В этом разделе мы рассмотрим, как MCP принимается, обсуждается и совершенствуется технологическим сообществом.

Давайте рассмотрим следующие категории:

  • Принятие разработчиком
  • Вклады в открытые источники
  • Дискуссии и форумы
  • Реализации в реальном мире
  • Будущие тенденции

Принятие разработчиками: Экспериментируют ли инженеры с MCP?

MCP - это еще относительно новая концепция, но разработчики и исследователи ИИ активно изучают ее потенциал. Инженеры экспериментируют с пользовательскими интеграциями, автоматизацией рабочих процессов и ассистентами на базе ИИ, которые используют MCP для взаимодействия с внешними инструментами.

В то время как крупные технологические игроки, такие как Anthropic и OpenAI, лидируют в этом направлении, независимые разработчики и стартапы также тестируют, как MCP может улучшить контекстную осведомленность их моделей ИИ. В чем разница? Anthropic буквально создал протокол, поэтому они на шаг впереди остальных.

В настоящее время многие разработчики экспериментируют с MCP, но пока рано говорить о широкомасштабных последствиях таких экспериментов. К тому времени, когда все и его собаки будут знать, что такое MCP, на рынке появится новый ребенок. 

Вклады с открытым исходным кодом: Существуют ли интеграции MCP, созданные сообществом?

На GitHub начинает расти число репозиториев, связанных с MCP, в которых работают разработчики:

  • API-мосты на базе MCP для таких инструментов, как Google Drive, Notion и Slack.

  • Сценарии автоматизации, позволяющие моделям ИИ динамически запрашивать реальные данные.

  • Уровни безопасности, обеспечивающие безопасное и совместимое взаимодействие ИИ с инструментами.

По мере развития MCP мы можем ожидать появления еще большего количества фреймворков, библиотек и интеграций, созданных сообществом. В настоящее время репозиторий серверов MCP насчитывает более 30 000 звезд и 3 100 форков, что свидетельствует об активном участии, развитии и сотрудничестве разработчиков. 

Обсуждения и форумы: Что разработчики говорят о MCP?

MCP вызывает ажиотаж во всем интернете. Разговоры вокруг него возникают в различных онлайн-сообществах:

  • Форумы Reddit и GitHub: Разработчики обсуждают сравнение MCP с агентами ИИ и потенциальные проблемы безопасности. Присоединяйтесь к разговору на GitHub.

  • Stack Overflow: Инженеры устраняют неполадки с подключениями к API и проблемами аутентификации.

  • X и LinkedIn: Лидеры в области искусственного интеллекта рассуждают о роли MCP в эволюции приложений, основанных на LLM.

Общее мнение? MCP многообещающ, но его полный потенциал еще не изучен.

"MCP предоставляет вам чистый слой абстракции, которого мы так ждали, если вы создаете инструменты, управляемые искусственным интеллектом. Он не просто упрощает интеграцию - он делает ИИ пригодным для использования в системах, которые имеют значение".
Лука Бьянки
Главный специалист по технологическим инновациям в MESA

Реальные внедрения: Как предприятия используют MCP?

Помимо крупных компаний, таких как Anthropic, более мелкие стартапы и предприятия начинают интегрировать MCP в свои рабочие процессы. К числу первых примеров использования относятся:

  • Автоматизация продаж и CRM: Модели искусственного интеллекта, получающие данные о клиентах в режиме реального времени и составляющие персонализированные последующие действия.

  • ИИ-помощники для предприятий: Предприятия, использующие ИИ на базе MCP для подведения итогов совещаний, планирования задач и получения внутренних знаний.

  • Приложения для здравоохранения: Модели ИИ, взаимодействующие с электронными медицинскими картами (EHR), при соблюдении нормативных требований, таких как HIPAA.

По мере роста числа пользователей все больше отраслей будут использовать MCP для повышения производительности и автоматизации на основе ИИ.

Тенденции будущего: Куда движется MCP?

В будущем ожидается, что MCP будет развиваться в нескольких ключевых областях:

  • Более глубокая интеграция с LLM: Будущие модели ИИ, вероятно, будут больше полагаться на MCP для доступа к динамическому контексту реального мира. Они не могут позволить себе этого не делать.

  • Повышение безопасности и соответствия нормативным требованиям: По мере того как предприятия будут внедрять MCP, более строгие механизмы аутентификации и защиты данных станут стандартом.

  • Больше решений с низким уровнем кода/без кода: У нетехнических пользователей скоро появятся инструменты, с помощью которых настраивать рабочие процессы на базе MCP будет проще, чем перетаскивать компоненты. Именно здесь кроется реальная угроза: предоставление всем желающим возможности автоматизировать свои рабочие процессы.

Будущее MCP

Несмотря на то что протокол Model Context Protocol уже набирает обороты, не стоит забывать, что он появился всего несколько месяцев назад. Это новая технология, и ей предстоит еще многое сделать. Тем не менее MCP меняет игру в области автоматизации на базе ИИ. Позволяя моделям ИИ беспрепятственно взаимодействовать с инструментами реального мира, MCP превращает статичный ИИ в нечто динамичное, полезное и глубоко интегрированное в рабочие процессы. Будь то планирование встреч, резюмирование документов или автоматизация последующих действий, MCP позволяет сделать ИИ не просто модным чатботом, а по-настоящему полезным помощником.

В будущем MCP, вероятно, станут еще более мощными. Ожидается более глубокая интеграция с LLM, что позволит ИИ получать данные и действовать на их основе более сложными способами. По мере того как компании и разработчики будут экспериментировать, мы увидим, как MCP станет основой для более умных персональных помощников, автоматизации предприятий на базе ИИ и даже систем принятия решений в реальном времени. В будущем ИИ будет не просто отвечать на вопросы - благодаря MCP он будет действовать на основе реального контекста.

Если вы заинтересованы в потенциале MCP, сейчас самое время изучить его. Независимо от того, хотите ли вы интегрировать инструменты на базе MCP в свой рабочий процесс или создать собственные, опережающее развитие даст вам серьезное преимущество. А если вы ищете инструмент для автоматизации совещаний на базе ИИ, который выходит за рамки стандартных интеграций с MCP, обратите внимание на tl;dv. Некоторые проблемы требуют не просто автоматизации, а интеллекта.

Вопросы и ответы о контекстном протоколе модели (MCP)

MCP - это фреймворк, позволяющий моделям ИИ безопасно взаимодействовать с внешними инструментами, такими как Google Calendar, Drive, Slack и другими. Он действует как мост, позволяя ИИ получать данные в реальном времени, автоматизировать рабочие процессы и предоставлять контекстные ответы.

Агенты ИИ - это автономные системы, предназначенные для выполнения задач в автономном режиме. С другой стороны, MCP - это протокол, который позволяет моделям ИИ взаимодействовать с внешними приложениями, обеспечивая им доступ к контексту и данным в режиме реального времени.

Не обязательно! Хотя настройка сервера MCP требует определенных технических знаний, многие приложения и сервисы интегрируют MCP под капот, а это значит, что нетехнические пользователи могут воспользоваться его возможностями без кодирования.

  • Планирование на основе искусственного интеллекта с помощью Google Calendar

  • Автоматизированное обобщение документов в Google Drive

  • Заметки о встречах и последующих действиях с использованием искусственного интеллекта

  • Автоматизация CRM для отделов продаж

  • Поддержка клиентов на основе искусственного интеллекта с получением данных в режиме реального времени

MCP использует такие протоколы аутентификации, как OAuth и API-токены, чтобы модели искусственного интеллекта получали доступ только к авторизованным данным. Это также соответствует отраслевым стандартам безопасности, таким как GDPR и SOC2.

Да! MCP можно интегрировать с различными коммуникационными платформами, чтобы обеспечить обобщение сообщений на основе искусственного интеллекта, анализ настроения и автоматизацию рабочих процессов.

Предоставляя моделям искусственного интеллекта доступ к информации в режиме реального времени, MCP повышает их способность давать точные и контекстно-зависимые ответы. Вместо того чтобы полагаться на устаревшие знания, ИИ может получать свежие данные из календарей, документов и баз данных.

Пока MCP еще только набирает обороты, крупные компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, и платформы для повышения производительности начинают внедрять его. Некоторые компании разрабатывают интеграции на основе MCP для Google Workspace, Notion и CRM.

Настройка сервера MCP включает в себя:

  1. Включите необходимые API (например, Google Calendar API, Drive API).

  2. Настройка аутентификации (OAuth).

  3. Настройка облачного сервера для обработки запросов и ответов ИИ.

  4. Определение рабочих процессов и разрешений.

Ознакомьтесь с нашим более подробным руководством в посте выше, а также с видеороликами для более технически подкованных людей.