MCP швидко набирає популярність, оскільки вирішує давню проблему: як зробити ШІ дійсно корисним у повсякденній роботі. У цьому посібнику ми розглянемо , як працює MCP, чому це важливо і як ви можете використовувати його для підвищення ефективності ваших робочих процесів на основі ШІ. Ми також розглянемо його обмеження та те, як такі інструменти, як tl;dv заповнюють прогалини. 

Почнемо!

Зміст

Що таке MCP в AI?

Model Context Protocol (MCP) — це вигадлива назва для чогось досить простого: це спосіб, за допомогою якого моделі штучного інтелекту можуть спілкуватися та взаємодіяти з вашими програмами та інструментами. Уявіть це як універсальний адаптер для штучного інтелекту. Так само, як USB є стандартним методом підключення апаратного забезпечення, MCP швидко стає стандартизованим методом підключення програмного забезпечення до LLM.

Штучний інтелект з кожним днем стає все розумнішим, але все ще має одну велику проблему: більшість моделей застрягли у своїх маленьких світах. Вони не можуть легко взаємодіяти з інформацією в режимі реального часу з ваших додатків, таких як Google Drive, Calendar або Zoom. Саме тут на допомогу приходитьModel Context Protocol (MCP). Розроблений Anthropic, MCP — це новий спосіб для ШІ безпечно підключатися до зовнішніх інструментів, що робить його більш корисним, динамічним та актуальним.

Один із способів поглянути на це — уявити, що кожного разу, коли ШІ підключається до нового інструменту, він має працювати новою мовою. Це робить протокол Model Context Protocol новим стандартом для «перекладу» різних інструментів. Іншими словами, ШІ більше не потребує індивідуальних інтеграцій для кожного інструменту. Він просто використовує MCP як шар для доступу до необхідної інформації з потрібного інструменту. 

Незалежно від того, чи це підсумовування ваших електронних листів, витягування відповідних документів з Google Driveабо автоматизуючи аналітику зустрічей, MCP дозволяє штучному інтелекту працювати з вашими існуючими робочими процесами без шкоди для безпеки та конфіденційності.

До появи MCP моделі штучного інтелекту могли працювати тільки з тими даними, на яких вони були навчені, а це означало, що вони часто не мали уявлення про те, що відбувається в реальному світі, наприклад, що знаходиться у вашому Google Drive або чи почалася ваша Zoom .

Завдяки MCP моделі штучного інтелекту тепер можуть безпечно отримувати доступ до інформації в режимі реального часу з зовнішніх джерел. Це як дати штучному інтелекту ключ, щоб відкрити двері до ваших улюблених інструментів, будь то календар, месенджери або хмарне сховище, не турбуючись про витік інформації або проблеми конфіденційності.

Це кардинальна зміна для бізнесу. Все більше і більше корпоративних рішень на основі штучного інтелекту використовують MCP, оскільки це спрощує процес інтеграції штучного інтелекту з повсякденними інструментами. Наприклад, штучний інтелект може витягувати дані з вашої CRM-системи, аналізувати їх, а потім використовувати ці дані для надсилання вам персоналізованих рекомендацій або сповіщень. Це як мати надзвичайно ефективного, завжди готового до роботи помічника, якого не потрібно навчати виконувати кожну дрібну задачу. Натомість він просто знає, як підключитися до систем, які ви вже використовуєте.

Чому Anthropic MCP?

Протокол Model Context Protocol був розроблений компанією Anthropic, яка займається дослідженнями в галузі штучного інтелекту і є розробником Claude, однієї з провідних моделей штучного інтелекту на сьогоднішній день. Мета? Зробити штучний інтелект розумнішим, кориснішим і безпечнішим при роботі з реальними даними.

Старий спосіб був хаотичним, неефективним, а іноді навіть небезпечним. MCP забезпечує стандартизований спосіб доступу та використання зовнішньої інформації штучним інтелектом у режимі реального часу.

Чому MCP набирає популярність у підприємствах?

Як ви можете собі уявити, підприємства активно використовують цю технологію. Вона робить моделі ШІ набагато практичнішими для реальних застосувань. Компанії хочуть мати ШІ, який можна підключити до існуючих інструментів, таких як CRM-системи, хмарні сховища або календарні додатки, без необхідності щоразу виконувати індивідуальну інтеграцію. MCP дозволяє здійснювати таке підключення безпечним і стандартизованим способом.

Насправді, багато компаній вже використовують MCP для таких завдань, як автоматизація звітів, аналіз даних про клієнтів та організація робочих процесів команди. Замість того, щоб створювати складні та дорогі інтеграції, вони тепер можуть використовувати MCP, щоб зробити свою штучну інтелігенцію розумнішою та кориснішою, заощаджуючи час і гроші.

Безпечна та спрощена інтеграція

Справжньою перевагою MCP є безпека. Коли моделі ШІ працюють з конфіденційними даними, дуже важливо, щоб все було захищено. MCP гарантує безпечну взаємодію моделей ШІ із зовнішніми інструментами, тому жодні дані не піддаються непотрібному ризику. Він використовує шифрування та інші заходи безпеки, щоб під час доступу ШІ до ваших даних використовувалися лише ті дані, які необхідні для виконання завдання. Жодних витоків, жодних ризиків для конфіденційності — лише розумніший ШІ, що працює в безпечному середовищі.

Коротко кажучи, MCP полегшує взаємодію ШІ з навколишнім світом, допомагає компаніям інтегрувати ШІ в існуючі робочі процеси та забезпечує безпеку. Уявіть, що кожен із ваших зовнішніх інструментів — це кімната у великому будинку: MCP — це універсальний ключ, який може відімкнутивсі двері. Без нього вам довелося б виготовляти окремий ключ для кожної кімнати.

Якщо ви хочете почути пояснення MCP від експерта, будь ласка:

Які основні компоненти протоколу контексту моделі?

Тепер, коли ми знаємо, що таке MCP, давайте розглянемо основні компоненти, які забезпечують його роботу. Ці елементи працюють разом, щоб забезпечити потужність і безпеку MCP, дозволяючи моделям штучного інтелекту взаємодіяти з реальним світом безперебійно та ефективно.

Ось перелік основних компонентів, які роблять MCP настільки ефективним:

  1. Стандартизована комунікація
  2. Безпека та автентифікація
  3. Обробка в режимі реального часу
  4. Сумісність з різними платформами
  5. Настроюваний

Тепер давайте розглянемо кожен компонент трохи детальніше.

1. Стандартизована комунікація

В основі MCP лежить здатність стандартизувати спосіб взаємодії моделей ШІ із зовнішніми інструментами та платформами.

  • Без MCP моделі штучного інтелекту потребували б індивідуального кодування для кожної окремої інтеграції.
  • Завдяки MCP створюється універсальна мова, яка працює з різними API, базами даних і платформами.

Це означає, що модель ШІ може легко підключатися до будь-якого інструменту, який ви зазвичай використовуєте, і отримувати з нього дані, будь то Google Drive, Zoom, Salesforce або щось інше. Така стандартизована комунікація гарантує, що розробникам не доведеться щоразу винаходити велосипед, коли вони хочуть, щоб їх ШІ працював з новим додатком.

2. Безпека та автентифікація

Протокол Model Context Protocol розроблений з урахуванням вимог безпеки, що гарантує безпечну взаємодію моделей штучного інтелекту з конфіденційними даними. Він використовує протоколи, такі як OAuth, для аутентифікації та забезпечення доступу до конкретних даних тільки авторизованим користувачам або додаткам.

Уявіть собі OAuth як цифровий еквівалент пропуску безпеки. Перш ніж модель штучного інтелекту зможе отримати дані, вона повинна довести, що має на це право. Це забезпечує безпеку ваших даних, одночасно дозволяючи штучному інтелекту отримувати необхідну інформацію з зовнішніх інструментів.

3. Обробка в режимі реального часу

Однією з найбільших переваг MCP є його здатність виконувати обробку в режимі реального часу. Це означає, що коли вам потрібні дані з інструменту (наприклад, Google Calendar для планування), модель ШІ не повинна чекати на застарілу інформацію. Натомість MCP дозволяє ШІ миттєво отримувати та обробляти контекстні дані, тому результат завжди є свіжим та актуальним.

Незалежно від того, чи йдеться про витяг останніх нотаток із Google Doc або підсумовування останнього Zoom , MCP гарантує, що штучний інтелект завжди працює з найактуальнішою доступною інформацією.

4. Сумісність з різними платформами

Магія MCP полягає в його здатності працювати на різних платформах. Незалежно від того, чи використовуєте ви Google Workspace, Slack, Zoom чи навіть Microsoft Teams, Model Context Protocol гарантує, що штучний інтелект може безперешкодно інтегруватися з усіма цими інструментами.

Незалежно від того, де зберігаються ваші дані, MCP дозволяє моделі штучного інтелекту отримувати їх і працювати з ними. Ця багатоплатформна сумісність означає, що штучний інтелект може взаємодіяти з усіма вашими найчастіше використовуваними інструментами без зайвих клопотів. Уявіть собі помічника зі штучним інтелектом, який завжди в режимі онлайн і допомагає вам керувати всіма вашими програмами, не пропускаючи жодної деталі.

5. Настроюється

Нарешті, MCP створено для налаштування та адаптації до різних випадків використання. Незалежно від того, чи створюєте ви робочий процес автоматизації для своєї маркетингової команди, чи створюєте персоналізованого AI-асистента для свого бізнесу, MCP є достатньо гнучким, щоб адаптуватися до різних завдань автоматизації на основі AI.

Це робить його ідеальним як для невеликих застосувань, так і для великих рішень на рівні підприємства, які вимагають використання штучного інтелекту для обробки складних робочих процесів у багатьох різних системах. Коротко кажучи, MCP — це повністю настроюваний рівень, який дозволяє безпечно підключати штучний інтелект до будь-якого інструменту в режимі реального часу. Це наступний великий прорив у сфері агентських робочих процесів.

Як працює MCP?

Гаразд, давайте розберемося, як насправді працює MCP. Я постараюся не перевантажувати ваш мозок. Почнемо з потоку запитів/відповідей, а потім перейдемо до реального прикладу, щоб проілюструвати це наочніше.

Потік запитів/відповідей: що це таке?

Потік запитів/відповідей є основою протоколу Model Context Protocol. Це шестерня в механізмі, яка забезпечує його роботу. Ось як це працює на практиці:

  1. Модель ШІ надсилає запит
  2. MCP направляє запит до інструменту
  3. Інструмент надсилає відповідь
  4. MCP передає дані до AI

Давайте розглянемо це детальніше.

1. Модель штучного інтелекту надсилає запит

Уявіть, що ви працюєте над своїм календарем і вам потрібно, щоб ШІ перевірив ваш графік. ШІ надсилає запит, схожий на невеличку записку: «Привіт, чи не могли б ви перевірити мої події в календарі на сьогодні?»

Саме тут на допомогу приходить MCP. Він дотримується стандартизованого протоколу, щоб забезпечити взаємодію ШІ з вашим календарем у зрозумілій для нього формі.

2. MCP направляє запит до інструменту

MCP діє як цифровий посередник, приймаючи запит ШІ та передаючи його інструменту у правильному форматі. Він гарантує, що ШІ ставить правильні запитання, а календарний інструмент їх чує. Саме тут відбувається API-комунікація; MCP гарантує, що модель ШІ розмовляє з вашими інструментами «правильною мовою», щоб все було синхронізовано.

3. Інструмент надсилає відповідь

Календарний інструмент (або будь-яка інша програма, яку ви використовуєте) перевіряє свої дані, знаходить відповідні події (наприклад, зустріч о 14:00) і відправляє інформацію назад до MCP. Це етап відповіді, на якому ваш календарний інструмент надає запитувані дані.

4. MCP передає дані штучному інтелекту

Як тільки протокол Model Context Protocol отримує відповідь, він передає інформацію назад до ШІ. На цьому етапі ШІ має необхідні дані (ваш розклад на день) і може обробляти їх відповідно до свого програмування. У цьому випадку він може надіслати вам невелике нагадування або навіть запропонувати підготуватися до зустрічі о 14:00.

Весь цей процес відбувається дуже швидко і повністю за лаштунками, забезпечуючи безперебійну взаємодію між штучним інтелектом та зовнішніми інструментами. Отже, по суті, MCP є перекладачем і координатором, який забезпечує безперебійну роботу всього процесу.

Приклад з реального життя: штучний інтелект узагальнює висновки з ваших зустрічей

Давайте розглянемо це на прикладі з реального життя. Уявіть, що зараз 17:00, і ви щойно закінчили Zoom , на якій було висловлено безліч ідей та поставлено багато завдань. Ви зайняті, ваш мозок перевантажений, і тепер вам потрібно переглянути нотатки з зустрічі. Використовуйте AI-агенти для зустрічей та MCP!

  1. AI запитує дані Zoom
    AI, з невеликою допомогою від MCP, запитує запис зустрічі та стенограму у Zoom. Саме тут MCP вступає в дію і гарантує, що запит безпечно проходить через API Zoom.

  2. MCP отримує дані та передає їх штучному інтелекту
    Як тільки штучний інтелект отримає дані про зустріч, він може почати їх аналізувати. Можливо, є список завдань, кілька питань та деякі ідеї, якими поділилася ваша команда. Штучний інтелект узагальнює все це, виділяє ключові моменти та організовує їх для вас у зручному для сприйняття форматі.

  3. Штучний інтелект відповідає підсумком і наступними кроками
    Замість того, щоб переглядати сторінки нотаток із зустрічі, штучний інтелект, що працює на базі Model Context Protocol, надає швидкий підсумковий звіт разом із підказками щодо наступних кроків. Він може навіть запитати: «Чи хочете ви, щоб я запланував наступні зустрічі на основі цих пунктів дій?» — і осьваша зустріч перетворюється на практичний, організований список без жодних зусиль з вашого боку.

У цьому прикладі MCP був сполучною ланкою між Zoom та ШІ, що дозволило ШІ не тільки отримати дані про зустрічі, але й узагальнити їх та представити вам у зручній та корисній формі.

Як MCP забезпечує безпечну взаємодію між моделями ШІ та зовнішніми інструментами?

Коли ви передаєте конфіденційну інформацію або просите свою ШІ взаємодіяти із зовнішніми інструментами, безпека є ключовим фактором. Ніхто не хоче, щоб його дані без захисту плавали в кіберпросторі! На щастя для вас, MCP побудована з використанням надійних заходів безпеки, щоб все було в безпеці.

Давайте розберемося, як Model Context Protocol забезпечує безпеку взаємодій з ШІ, одночасно захищаючи вашу конфіденційність та цілісність даних. Ми розглянемо такі питання:

  • Механізми автентифікації
  • Конфіденційність даних
  • Дотримання стандартів безпеки
  • Приклад: як MCP забезпечує доступ штучного інтелекту до корпоративних інструментів, таких як Google Drive

Механізми автентифікації: OAuth, API-токен та доступ на основі ролей

Перш за все, як MCP знає, що це дійсно ви (або ваш ШІ) намагаєтеся отримати доступ до певного інструменту? Тут на допомогу приходить аутентифікація. Уявіть собі, що це VIP-перепустка, яка надає вам доступ до ексклюзивних зон.

  • OAuth: Уявіть собі OAuth як цифрового швейцара, який перевіряє ваші облікові дані. Він гарантує, що ШІ може безпечно підключатися до зовнішніх платформ (таких як Google Drive, Zoom або Slack) без необхідності зберігати будь-які конфіденційні паролі. OAuth дозволяє ШІ запитувати дозвіл на доступ до певних даних.

  • Токени API: Токени API — це своєрідні секретні ключі, які надають вашому ШІ дозвіл на взаємодію з певними додатками. Ці токени є специфічними для кожного інструменту і надають доступ лише до необхідної інформації, гарантуючи, що ніщо не потрапить туди, куди не повинно.

  • Доступ на основі ролей: якщо ви коли-небудь мали пропуск на VIP-захід, ви зрозумієте, що таке доступ на основі ролей. Не всім потрібен однаковий рівень доступу до інструментів або даних. MCP гарантує, що моделі ШІ взаємодіють тільки з тими даними, до яких вони мають доступ, так само як і людина з VIP-пропуском може потрапити за лаштунки, але не в кухню.

Конфіденційність даних: як MCP обмежує несанкціонований доступ до даних користувачів

Коли йдеться про дані користувачів, конфіденційність є головним пріоритетом. Архітектура MCP гарантує, що тільки відповідні особи (або штучний інтелект) мають доступ до необхідних даних, а все інше залишається заблокованим. Уявіть, що ви на вечірці, і біля кожної двері стоїть охоронець, який стежить, щоб ніхто не потрапив у приміщення, куди не повинен.

Протокол Model Context Protocol працює аналогічно, застосовуючи суворі обмеження щодо доступу до певних типів даних. Наприклад, якщо ваша штучна інтелігенція потребує отримати доступ до подій у вашому календарі, MCP забезпечить, що вона зможе отримати лише цю інформацію (а не ваші електронні листи чи приватні нотатки), якщо це не буде явно дозволено. Це забезпечує безпеку даних та захист від небажаного втручання.

Відповідність стандартам безпеки: сертифікати GDPR, SOC2, ISO

MCP не тільки покладається на найкращі практики, але й дотримується встановлених стандартів безпеки, щоб забезпечити відповідність вимогам галузі та зберегти ваші дані в безпеці відповідно до законодавства та нормативних вимог. До основних стандартів належать:

  • GDPR (Загальний регламент про захист даних): це суворий набір правил Європейського Союзу щодо захисту конфіденційності користувачів. MCP гарантує, що будь-які особисті дані, які передаються зовнішнім інструментам, обробляються з обережністю та відповідно до цих правил. Отже, незалежно від того, де ви знаходитесь, ваша конфіденційність захищена.

  • SOC2: Якщо ви маєте справу з інструментами корпоративного рівня, вам слід переконатися, що вони відповідають стандартам SOC2, які зосереджуються на захисті конфіденційних даних та приватності клієнтів. MCP Anthropicгарантує дотримання цих рекомендацій, щоб забезпечити максимальну безпеку всіх взаємодій між ШІ та інструментами.

  • Сертифікати ISO: Сертифікати ISO можна розглядати як знаки пошани для підприємств, які відповідають високим стандартам безпеки та якості. MCP гарантує, що будь-який інструмент, до якого він підключається, відповідає цим сертифікатам, забезпечуючи безпеку ваших даних за будь-яких обставин.

Приклад: Як MCP забезпечує доступ штучного інтелекту до корпоративних інструментів, таких як Google Drive

Припустимо, ви маєте бізнес, і ваша модель штучного інтелекту потребує доступу до вашого Google Drive, щоб отримати деякі документи для зустрічі. Ось як протокол Model Context Protocol забезпечує безпеку цього процесу:

  1. Аутентифікація через OAuth: коли ШІ намагається отримати доступ до Google Drive, MCP перевіряє, чи ШІ має відповідні повноваження, використовуючи OAuth. ШІ запитує дозвіл у Google Drive, і якщо він має відповідні повноваження (наприклад, через ваш обліковий запис Google), він отримує дозвіл на продовження.

  2. Доступ на основі ролей: навіть якщо ШІ отримав доступ, MCP гарантує, що він зможе переглядати лише ті файли, на які ви дали дозвіл. Він не зможе проникнути у вашу особисту папку або витягнути конфіденційні фінансові звіти. Йому буде надано доступ лише до тих файлів, які необхідні для виконання поставленого завдання.

  3. Шифрування даних та конфіденційність: під час обміну даними між штучним інтелектом та Google Drive система MCP забезпечує шифрування всіх переданих даних. Це означає, що навіть якщо хтось перехопить дані, без ключа дешифрування їх буде неможливо прочитати.

  4. Відповідність вимогам: Нарешті, Model Context Protocol гарантує, що все відповідає вимогам GDPR та найновішим стандартам безпеки, а це означає, що ваші конфіденційні ділові документи знаходяться в надійних руках.

Коротко кажучи, заходи безпеки MCP подібні до фортеці, яка захищає ваші дані під час їх передачі між вашим ШІ та зовнішніми інструментами. Вони гарантують, що обробляються лише авторизовані запити, що дані шифруються та залишаються приватними, а вся взаємодія відповідає стандартам безпеки, щоб все було прозоро. 

Які переваги має MCP?

MCP — це не просто чергова модна абревіатура в галузі штучного інтелекту, як, наприклад, agentic RAG, це революційна зміна в тому, як штучний інтелект взаємодіє з інструментами, які ми використовуємо щодня. Замість того, щоб моделі штучного інтелекту працювали в вакуумі, вгадуючи, що є релевантним, або покладаючись на застарілу інформацію, MCP дозволяє їм підключатися до реального світу і працювати розумніше, а не важче. Давайте розберемося, чому це так важливо. Ми розглянемо:

  • Бездоганна інтеграція штучного інтелекту
  • Ефективність використання часу
  • Покращена контекстна обізнаність штучного інтелекту
  • Масштабованість

Давайте поринемо в це!

Бездоганна інтеграція штучного інтелекту: як протокол контексту моделі покращує інтеграцію штучного інтелекту?

Ви коли-небудь мріяли, щоб ваш ШІ просто виконував завдання, замість того, щоб змушувати вас копіювати та вставляти інформацію між додатками? Саме це і дозволяє зробити MCP. Він дозволяє моделям ШІ, таким як GPT-4 або Claude, безперешкодно взаємодіяти із зовнішніми додатками, такими як Google Calendar, Slack, Zoom та іншими.

Наприклад, уявіть, що ви запитуєте свого AI-асистента:
«Привіт, підсумуй усі мої зустрічі за минулий тиждень і вибери основні пункти для дій».

Без MCP ваш AI-асистент буде мати труднощі. Він буде покладатися на обмежений контекст, який ви йому надаєте. Однак з MCP він може підключатися до вашого календаря, витягувати стенограми зустрічей і автоматично їх узагальнювати. Це перетворює AI з пасивного чат-бота на повнофункціональний інструмент підвищення продуктивності.

Тож якщо ви цікавитеся, як протокол Model Context Anthropicпокращує інтеграцію штучного інтелекту, можна уявити це так: MCP дозволяє штучному інтелекту отримувати дані з усіх ваших зовнішніх інструментів, ніби це робите ви. І все це відбувається автономно. 

Ефективність використання часу: автоматизація нудних завдань

Якщо ви постійно потопаєте в електронних листах, звітах або конфліктах у розкладі, MCP може вам допомогти. Дозволяючи штучному інтелекту безпосередньо взаємодіяти з вашими додатками, він може:

  • Підсумуйте електронні листи, ще не відкриваючи їх.
  • Автоматичне заповнення звітів даними в режимі реального часу.
  • Сортуйте сповіщення та показуйте тільки те, що має значення.
  • Синхронізуйте розклади між платформами, щоб уникнути дублювання записів.

Коротко кажучи, MCP скорочує обсяг рутинної роботи, дозволяючи вам зосередитися на більш важливих завданнях. Уявіть собі, що це ваш особистий помічник на базі штучного інтелекту, який не тільки розуміє ваші запити, але й має інструменти для їх виконання.

Покращена контекстна обізнаність ШІ: більше не потрібно гадати

Більшість моделей штучного інтелекту мають проблеми з пам'яттю. Вони не знають, що відбувається у вашому світі, якщо ви їм про це не розповісте. Вони покладаються на минулі розмови, а це означає, що вони постійно забувають речі або використовують застарілу інформацію.

MCP вирішує цю проблему, забезпечуючи доступ до даних у режимі реального часу. Замість того, щоб покладатися на статичну пам'ять, штучний інтелект може:

  • Перевірте свій календар на наявність майбутніх подій.
  • Перегляньте Google Drive, щоб знайти останні звіти.
  • Отримуйте повідомлення Slack для оновлень команди.
  • Отримайте стенограми зустрічей для миттєвих підсумків.
  • І багато, багато іншого.

Це робить взаємодію з ШІ набагато кориснішою. Замість того, щоб щоразу надавати йому додаткову інформацію, ШІ може миттєво отримувати все необхідне.

Масштабованість: підходить як для приватних осіб, так і для підприємств

Model Context Protocol — це надзвичайно гнучкий протокол. Не думайте, що він призначений лише для великих корпорацій. Незалежно від того, чи ви є фрілансером, що працює самостійно, чи компанією з рейтингу Fortune 500, він може масштабуватися відповідно до ваших потреб.

Для особистих користувачів MCP може:

  • Автоматизуйте нагадування, планування та особисті списки завдань.

  • Відстежуйте особисті нотатки на різних платформах.

  • Підсумовуйте повідомлення та електронні листи, щоб не витрачати час на їх сортування.

Для підприємств MCP може:

  • Автоматизуйте робочі процеси для всіх команд.

  • Допоможіть чат-ботам на базі штучного інтелекту отримати доступ до актуальних даних про клієнтів.

  • Інтегруйте штучний інтелект у CRM-системи, платформи продажів та корпоративні інструменти без додаткових ручних операцій.

Незалежно від масштабу, MCP робить ШІ більш функціональним, перетворюючи його на справжнього помічника, а не просто генератор тексту.

Як MCP покращує функціональність моделей штучного інтелекту?

MCP — це не просто підключення ШІ до зовнішніх інструментів, це підвищення інтелекту ШІ шляхом надання йому доступу в режимі реального часу до інформації, необхідної для прийняття кращих рішень. Замість того, щоб моделі ШІ працювали ізольовано, MCP дозволяє їм динамічно взаємодіяти з вашими електронними листами, зустрічами, базами даних і робочими процесами, що робить їх набагато кориснішими у повсякденних завданнях.

Давайте розберемо, як Model Context Protocol перетворює ШІ з розумного помічника на потужний інструмент для виконання дій. Ми розглянемо:

  • Додавання контексту в режимі реального часу
  • Автоматизація складних робочих процесів
  • Персоналізована допомога штучного інтелекту
  • Приклад: вдосконалені за допомогою штучного інтелекту заходи з супроводу продажів за допомогою MCP

Додавання контексту в режимі реального часу: штучний інтелект, який дійсно розуміє, що відбувається

Без MCP більшість моделей штучного інтелекту нагадують того колегу, який ніколи не читає електронні листи, але все одно вдає, що знає, що відбувається. Вони покладаються на минулі розмови і не можуть отримувати дані в режимі реального часу з ваших інструментів. Що гірше, вони часто намагаються вдавати, що знають, про що йдеться.

Якщо говорити про команди продажів, то завдяки MCP штучний інтелект завжди залишається в курсі останніх подій, отримуючи найсвіжіші звіти про продажі, перевіряючи оновлення CRM і навіть аналізуючи останні взаємодії з клієнтами. Для торгового представника це означає:

  • Миттєвий доступ до останніх даних про продажі без необхідності переглядати інформаційні панелі.
  • Нагадування про необхідність зв'язатися з клієнтом, створені штучним інтелектом на основі активності CRM.
  • Автоматизовані чернетки електронних листів на основі взаємодії з клієнтами в режимі реального часу.

Наприклад, уявіть, що торговий представник збирається приєднатися до Zoom з клієнтом. Замість того, щоб вручну збирати нотатки, протокол Model Context Protocol дозволяє штучному інтелекту отримати останні листи електронної пошти, історію попередніх покупок та останні обговорення в Slack щодо клієнта — і все це ще до початку зустрічі. Результат? Більш поінформована та впевнена розмова про продаж.

MCP — це шлях, яким рухаються агенти штучного інтелекту для продажів.

Автоматизація складних робочих процесів: менше адміністративної роботи, більше укладених угод

Команди продажів витрачають до 72% свого часу на адміністративні завдання: реєстрацію дзвінків, оновлення CRM, надсилання листів-нагадувань та організацію списків потенційних клієнтів. MCP усуває більшу частину цих завдань, дозволяючи штучному інтелекту автоматично взаємодіяти з API, базами даних та вхідними даними користувачів.

Ось як це виглядає на практиці:

  • Штучний інтелект автоматично реєструє нотатки про зустрічі в CRM (наприклад, HubSpot, Salesforce) після дзвінка з продажу.
  • Штучний інтелект складає персоналізовані листи-нагадування на основі обговорень під час зустрічі.
  • Штучний інтелект оновлює етапи угоди в режимі реального часу, переміщуючи потенційних клієнтів по ланцюжку.
  • Штучний інтелект виявляє затримані угоди та пропонує стратегії поновлення взаємодії.

Наприклад, якщо угода перебуває в стадії опрацювання без активності протягом двох тижнів, MCP дозволяє штучному інтелекту позначити її, підсумувати минулі взаємодії та запропонувати надіслати електронного листа з подальшими кроками. Все це відбувається без будь-яких зусиль з боку торгового представника.

Персоналізована допомога штучного інтелекту: штучний інтелект, який працює так, як ви

Кожен продавець має свій власний стиль: деякі покладаються на електронну пошту, деякі живуть у LinkedIn DM, а інші віддають перевагу прямим дзвінкам. Протокол Model Context Protocol гарантує, що штучний інтелект адаптується до індивідуальних робочих процесів, отримуючи інформацію з інструментів, які конкретні торгові представники використовують найчастіше.

  • Якщо представник працює переважно в LinkedIn, штучний інтелект може аналізувати взаємодію з клієнтами та пропонувати повідомлення для зв'язку.
  • Якщо вони часто користуються електронною поштою, штучний інтелект може автоматично генерувати відповіді на основі історії попереднього листування.
  • Якщо вони покладаються на дзвінки, штучний інтелект може транскрибувати та узагальнювати ключові моменти для зручного використання в майбутньому.

Такий персоналізований підхід означає, що ШІ не просто автоматизує завдання, а й покращує роботу продавців. Він робить їх швидшими, ефективнішими та краще поінформованими.

Приклад: вдосконалені за допомогою штучного інтелекту заходи з супроводу продажів за допомогою MCP

Припустимо, торговий представник Сара щойно завершила Zoom із потенційним клієнтом. Замість того, щоб вручну писати нотатки, оновлювати CRM і пам'ятати про необхідність подальших дій, MCP автоматизує весь процес:

  1. Штучний інтелект робить стенограму зустрічі та виокремлює ключові висновки.

  2. Він оновлює CRM з останніми деталями розмови.

  3. Він пропонує надіслати електронного листа на основі того, що було обговорено.

  4. Якщо клієнт попросив надати пропозицію, ШІ попередньо її формує та планує нагадування.

Тепер, замість того, щоб займатися адміністративною роботою, Сара може зосередитися на тому, що дійсно важливо —укладанні угоди.

Але є одна проблема: MCP сам по собі не вирішує всіх проблем.

Саме тут tl;dv прогалини.

Де MCP зупиняється, tl;dv на себе

Model Context Protocol допомагає штучному інтелекту отримувати доступ до даних про продажі та обробляти їх, але не управляє робочими процесами та не контролює обмін інформацією між командами. Для команд, які шукають інформацію для обговорення на своїх нарадах, tl;dv важливий рівень автоматизації та організації, вирішуючи проблеми, які не вирішують Google Drive, Zoom або Teams MCP.

  • Інтелектуальна автоматизація обміну інформацією: tl;dv потрібні люди бачать потрібний контент. Немає необхідності вручну сортувати нотатки, записи або стенограми зустрічей. Програма може автоматично надсилати подальші повідомлення конкретним командам, гарантуючи, що цінна інформація не загубиться в Slack або електронній пошті.
  • Автоматичний запис та правила запису: ефективність AI-підтримки продажів залежить від якості даних, які вона отримує. tl;dv командам точно контролювати, що записується та зберігається, усуваючи непотрібний безлад та надаючи важливу інформацію там, де це необхідно.
  • Інтерфейс для щоденного використання: MCP дозволяє моделям штучного інтелекту отримувати дані, але не надає командам простий і зручний спосіб взаємодії з цими даними. tl;dv структурований інтерфейс з можливістю пошуку, де команди продажів можуть переглядати дзвінки клієнтів, відстежувати хід укладання угод і миттєво знаходити ключові моменти. Є навіть панель аналітики спікерів, де менеджери з продажу можуть контролювати співвідношення розмов і прослуховувань своїх представників і переконатися, що вони дотримуються своїх сценаріїв продажу.
  • Безперебійна інтеграція та координація: робочі процеси, що використовують штучний інтелект, часто вимагають взаємодії декількох інструментів. MCP відповідає за підключення, а tl;dv безперебійну роботу. Координуючи інтеграцію, tl;dv , що подальші дії, нотатки та записи безперешкодно синхронізуються між платформами CRM, електронною поштою та внутрішніми базами знань.

Які існують реальні застосування MCP?

MCP — це не просто нова модна ідея, вона вже змінює спосіб взаємодії ШІ з реальним світом. Дозволяючи моделям ШІ отримувати дані в режимі реального часу, безпечно їх обробляти та автоматизувати робочі процеси, MCP підвищує ефективність бізнесу в різних галузях. Ось кілька прикладів її сучасного застосування:

  1. Підтримка клієнтів
  2. Управління проектами на основі штучного інтелекту
  3. Застосування в охороні здоров'я
  4. Автоматизація продажів та CRM

Тепер давайте розглянемо кожну з них більш детально.

1. Підтримка клієнтів: розумніші та швидші відповіді

Ви коли-небудь зверталися до служби підтримки клієнтів і відчували, що розмовляєте з роботом? (Спойлер: швидше за все, так і було.) Завдяки MCP чат-боти на базі штучного інтелекту можуть в режимі реального часу отримувати інформацію про історію клієнта, минулі скарги та деталі замовлення. Це дозволяє їм надавати персоналізовані, релевантні відповіді замість загальних, універсальних.

Наприклад, якщо клієнт запитує: «Де моє замовлення?», штучний інтелект на базі MCP може миттєво перевірити деталі доставки в Shopify, отримати інформацію про попередні взаємодії в Zendesk і сформувати відповідь, наприклад:

«Ваша посилка прибуде завтра! Потрібно змінити адресу доставки? Просто дайте мені знати».

Результат? Швидша підтримка, менше незадоволених клієнтів і менше навантаження на операторів.

2. Управління проектами на основі штучного інтелекту: більше ніяких пропущених термінів

Електронні листи, повідомлення Slack та дошки Notion можуть перетворитися на повний хаос, якщо їх не перевіряти. Model Context Protocol вирішує цю проблему, дозволяючи штучному інтелекту синхронізувати завдання, терміни та оновлення прогресу на декількох платформах. Це сила, яка дозволяє агентам штучного інтелекту для управління проектами фактично взаємодіяти з інструментами управління проектами.

Наприклад:

  • Штучний інтелект витягує ваші майбутні зустрічі з Google Calendar

  • Перевіряє відповідні документи в Notion

  • Повідомляє членів команди в Slack

  • Пропонує наступні кроки на основі попередніх розмов

Тепер, замість того, щоб вручну відстежувати все, команди отримують автоматичні нагадування, списки завдань за пріоритетами та оновлення проєкту в режимі реального часу. І все це без жодних зусиль...

3. Застосування в охороні здоров'я: штучний інтелект, який дійсно допомагає лікарям

У сфері охорони здоров'я MCP допомагає лікарям і медичному персоналу працювати ефективніше. Уявіть собі лікаря, який готується до прийому пацієнта. Замість того, щоб перебирати гори паперів, AI-асистент на базі MCP може:

  • Отримати медичні записи пацієнтів з електронних систем охорони здоров'я
  • Проаналізуйте минулі симптоми, рецепти та результати аналізів
  • Пропонувати можливі діагнози на основі медичних баз даних у режимі реального часу

При цьому забезпечується відповідність вимогам HIPAA, GDPR та іншим суворим законам про конфіденційність.

Це означає, що лікарі витрачають менше часу на паперову роботу і більше часу на догляд за пацієнтами, не жертвуючи безпекою.

4. Автоматизація продажів та CRM: укладання угод без зайвих клопотів

Команди продажів щотижня витрачають години на адміністративні завдання замість того, щоб займатися продажами. Насправді, лише 35,2% часу торгового представника витрачається на власне продаж! Але, як ви вже здогадалися, MCP змінює цю ситуацію.

За допомогою MCP штучний інтелект може:

  • Витягуйте дані про потенційних клієнтів із Salesforce HubSpot
  • Створюйте персоналізовані листи-нагадування на основі попередніх розмов
  • Створюйте звіти про продажі за лічені секунди

Наприклад, замість того, щоб представник вручну перевіряв нотатки CRM, помічник AI міг би сказати:

«Минулого тижня ви розмовляли з Сарою з Acme Corp. Вона зацікавилася нашим преміум-планом. Ось чернетка листа-нагадування — хочете, щоб я його надіслав?»

Результат? Більше укладених угод, менше адміністративної роботи та щасливіші команди продажів.

Як MCP можна застосувати до зустрічей?

Зустрічі є необхідними, але давайте будемо чесними: ніхто їх не любить. Занадто часто втрачаються ключові висновки, забуваються пункти дій, і хтось завжди повинен переглядати запис, щоб робити нотатки.

Представляємо MCP-powered AI, найкращого помічника для проведення зустрічей. Завдяки інтеграції з такими платформами, як Zoom, Google Meet та Microsoft Teams, MCP допомагає AI автоматизувати створення нотаток, виокремлювати ключові ідеї та навіть аналізувати настрій учасників зустрічі.

Як MCP змінює відеоконференції?

Протокол Model Context Protocol виступає мостом між моделями штучного інтелекту та платформами для проведення зустрічей, дозволяючи штучному інтелекту:

  • Транскрибуйте та узагальнюйте обговорення, щоб не доводилося переглядати весь запис.
  • Витягуйте пункти дій та автоматично призначайте завдання.
  • Виділіть ключові рішення, щоб важливі моменти не загубилися.
  • Аналізуйте тон і настрій, щоб оцінити моральний стан і залученість команди.

Більше не потрібно поспішати записувати нотатки після зустрічі. Штучний інтелект бере на себе рутинну роботу, щоб команди могли зосередитися на обговоренні.

Але давайте розглянемо це детальніше. Ми розглянемо конкретні випадки використання MCP на різних платформах і подивимося, на якому етапі ми зараз знаходимося. Ми розглянемо:

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

MCP для Zoom

За допомогою MCP для Zoom штучний інтелект автоматично транскрибує Zoom у режимі реального часу, виділяє рішення та пункти дій у вигляді чітких маркованих списків і навіть може автоматично надсилати ці наступні кроки до Slack, Notion або вашого менеджера завдань.

Коротко кажучи, MCP дозволяє отримати більше від віртуальних зустрічей завдяки автоматизації ручних робочих процесів. Як згадувалося раніше, MCP має труднощі з тим, щоб зробити його простим у використанні для людей, які не є фахівцями в галузі технологій. Звичайно, добре говорити, що MCP може робити те й інше, але насправді вам потрібний простий у використанні інтерфейс, де ви можете продовжувати свою роботу, а автоматизація подбає про все інше.

Якщо ви використовуєте тільки MCP, для його налаштування потрібні спеціальні знання. tl;dv конкурентів, використовуючи AI-агентів, які працюють з MCP замість вас. У чому різниця? Замість того, щоб розбиратися, як автоматизувати робочі процеси за допомогою технічно складного MCP, ви можете використовувати інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який робить всю важку роботу за вас. Ви просто підключаєте свій календар, і кожна Zoom записується, транскрибується, узагальнюється і надсилається кожному учаснику електронною поштою. Як за помахом чарівної палички.

MCP для Google Meet

Так само, як і Zoom, AI прослуховує розмови та автоматично виокремлює наступні кроки. Підсумки зустрічей можна зберігати безпосередньо в Google Docs або Notion, а подальші дії в календарі плануються на основі обговорених питань. 

Знову ж таки, це стає ще простішим завдяки tl;dv, зручному скіну для MCP, який спрощує налаштування робочих процесів. Ви навіть можете запланувати періодичні звіти. Скажімо, ви хочете отримувати звіт, що містить усі згадки про конкурентів увсіх дзвінках вашої команди за останні два тижні. Штучний інтелект tl;dvпроаналізує стенограми всіх дзвінків вашої команди і складе невеликий охайний звіт із часовими мітками, щоб ви могли легко знайти те, що шукаєте.

MCP для MS Teams

Те саме лайно, інша марка. ШІ аналізує тон і залученість під час розмов, визначає, чи є зустріч спільним або одностороннім процесом, і надає інформацію про тенденції настроїв команди з плином часу. 

Один із способів, як це може працювати, полягає в тому, що після серії зустрічей керівництва ШІ може помітити зниження рівня залученості та позначити це для перегляду. Це допоможе менеджерам скоригувати свій підхід.

Подібно до Zoom Google Meet, tl;dv також tl;dv з MS Teams, що ще більше спрощує користувачам початок роботи з Model Context Protocol для проведення зустрічей. Крім того, tl;dv з понад 5000 інших інструментів, що означає, що ви можете автоматизувати робочі процеси на свій розсуд.

Як підключити MCP до Google Drive

Google Drive — це справжня скарбниця документів, звітів та нотаток, але пошук потрібного файлу, коли він вам необхідний, може нагадувати цифрове полювання за скарбами. Використовуйте штучний інтелект на базі MCP, який перетворює Google Drive на розумний, автоматизований робочий простір із можливістю пошуку.

Інтегруючи MCP з Google Drive, моделі штучного інтелекту можуть здійснювати пошук, узагальнювати, класифікувати і навіть керувати правами доступу до файлів — і все це за допомогою команд природною мовою. Але як саме підключити MCP до Google Drive і налаштувати власний сервер MCP Google Workspace?

Покрокова інструкція: інтеграція MCP з Google Drive

Інтеграція MCP з Google Drive складається з чотирьох простих кроків. Це не займе багато часу, а в результаті ви зможете назавжди автоматизувати нудні завдання, пов'язані з Google Drive.

Чотири кроки:

  1. Увімкнути API Google Drive
  2. Нехай MCP і Google Drive «спілкуються» між собою
  3. Повідомте ШІ, що йому дозволено робити
  4. Дозвольте штучному інтелекту творити дива (автоматизація!)

Крок 1: Увімкніть API Google Drive

Уявіть, що Google Drive — це велика бібліотека, а штучний інтелект хоче допомогти вам упорядкувати ваші книги. Але спочатку йому потрібна бібліотечна картка, щоб потрапити всередину.

  1. Перейдіть до Google Cloud Console (сторінка налаштувань для служб Google).
  2. Знайдіть Google Drive API та у вімкніть його (це означає, що Google Drive дозволить AI допомагати).
  3. Отримайте спеціальний ключ (повноваження API), який підтверджує, що AI має дозвіл на вхід.

Крок 2: Дозвольте MCP і Google Drive «спілкуватися» між собою

Тепер, коли ШІ має бібліотечну картку, йому потрібно знати, що робити всередині.

  1. Надайте MCP (месенджеру вашого ШІ) секретний ключ з кроку 1, щоб він міг увійти в систему.
  2. Повідомте MCP, яка модель штучного інтелекту (Claude, GPT-4 тощо) буде виконувати основну роботу.

Уявіть, що ви обираєте бібліотекаря. Ви хочете швидкого (GPT-4) чи надзвичайно детального (Claude)?

Крок 3: Повідомте ШІ, що йому дозволено робити

Ви ж не хочете, щоб штучний інтелект мав доступ до всіх ваших файлів у Google Drive, чи не так? Це стосується як бізнес-акаунтів, так і особистих акаунтів. Тому встановіть деякі базові правила.

  1. Вирішіть, чи може ШІ тільки переглядати файли (тільки для читання), редагувати їх або переміщати (повний контроль).
  2. Заблокуйте приватні або конфіденційні файли, щоб штучний інтелект випадково не торкнувся їх.

Це як надати бібліотекарю доступ до деяких книг, але тримати надсекретні книги в зачиненому шафі.

Крок 4: Дозвольте штучному інтелекту творити дива (автоматизація!)

Тепер штучний інтелект може автоматично організовувати, узагальнювати та здійснювати пошук у вашому Google Drive!

  1. Попросіть AI знайти конкретні файли, коли ви просите.
  2. Нехай штучний інтелект узагальнює довгі звіти у короткі нотатки.
  3. Дозвольте штучному інтелекту сортувати ваші документи у відповідні папки, щоб ви ніколи нічого не втратили.

Це як найняти суперрозумного помічника, який прибирає ваш безладний стіл, знаходить потрібні документи і навіть пише для вас резюме довгих документів. Вам більше нічого не потрібно робити. MCP може отримати доступ до вашого Google Drive, якщо вам щось потрібно, або якщо це необхідно для виконання іншого завдання, і зробить це, не турбуючи вас. У цьому полягає перевага налаштування власного сервера MCP Google Workspace.

Як штучний інтелект автоматизує роботу Google Drive за допомогою MCP?

Коли ви застосовуєте MCP та AI разом, вони перетворюють Google Drive на надзвичайно ефективного цифрового помічника. Model Context Protocol може обробляти пошук, організацію, узагальнення та навіть обмін файлами, поки ви спите. Ось чотири способи, за допомогою яких він може автоматизувати робочі процеси:

  1. Пошук документів на природній мові
  2. Розумна категоризація файлів
  3. Підсумки завантажених файлів, створені за допомогою штучного інтелекту
  4. Управління файлами та правами доступу за допомогою штучного інтелекту

Давайте розглянемо кожну з них більш детально.

1. Пошук документів на природній мові

Забудьте про нескінченне прокручування або спроби запам'ятати дивні імена файлів. З MCP ви можете шукати в Google Drive так, ніби запитуєте про це у помічника-людини.

Якщо ви скажете:«Знайдіть звіт про продажі за останній квартал»,MCP від
виконає наступне:

  • Миттєво сканує Google Drive на наявність документів, пов'язаних із «звітом про продажі» + «останній квартал».
  • Знаходить найбільш релевантний файл, навіть якщо його назва не збігається повністю.
  • Підсумовує основні висновки за лічені секунди, тому вам не доведеться відкривати і читати все.

Більше того, MCP може відповісти на конкретні запитання щодо документа. Запитайте: «Які продукти мали найкращі показники у минулому кварталі?», і MCP витягне відповідь із звіту!

2. Розумна категоризація файлів

Попрощайтеся з перетягуванням файлів у папки та забуванням, де що зберігається. MCP автоматично сортує та позначає ваші документи на основі їхнього вмісту.

Візьмемо такий приклад: ви завантажуєте контракт, MCP читає і розуміє його, а потім миттєво переміщує його в папку «Контракти» і додає теги, такі як «Юридичний, Угода з постачальником, 2024». Таким чином, він зможе знайти його знову в майбутньому.

ШІ також може організовувати файли іншими способами:

  • Нотатки з групових зустрічей за проектами або відділами.

  • Теги з іменами кандидатів, посадами та етапами співбесіди.

  • Автоматично сортуйте квитанції в «Витрати» та рахунки-фактури в «Поточні платежі».

Пізніше, коли ви будете працювати над чимось іншим, MCP може навіть запропонувати пов'язані документи. Наприклад, якщо ви відкриєте дорожню карту продукту, він може порекомендувати минулі стратегічні документи або відповідні електронні листи.

3. Підсумки завантажених файлів, створені за допомогою штучного інтелекту

Отримали 50-сторінковий PDF-файл, але не маєте часу його читати? MCP виступає вашим особистим помічником TL;DR. Він миттєво узагальнює вміст і надає вам загальний огляд, виділяючи найважливіші частини.

MCP можна підсумувати різними способами:

  • Перетворіть довгий стенограму зустрічі в практичні тези.

  • Узагальнюйте фінансові звіти у вигляді зрозумілого розбиття показників ефективності.

  • Витяг з основних положень юридичного договору (ключові положення, зобов'язання, дати поновлення).

4. Обмін файлами та дозволи, керовані штучним інтелектом

Втомилися вручну контролювати, хто що бачить? MCP автоматизує обмін файлами на основі ролей у команді та правил доступу.

Уявіть, що оновлено дорожню карту нового продукту. MCP автоматично призначає доступ:

  • Маркетингова команда:Може редагувати слайди.
  • Керівництво: доступ тільки для перегляду прогресу.
  • Зовнішні користувачі:Доступ заборонено, якщо не отримано явного дозволу.

MCP може контролювати доступ і іншими способами, наприклад, запобігаючи передачі конфіденційних файлів відділу кадрів за межі відділу або забезпечуючи доступ до конфіденційних контрактів лише юридичним командам. Загалом, це чудовий спосіб упорядкувати ваші файли та дозволи.

Ще одна чудова особливість Model Context Protocol полягає в тому, що штучний інтелект може відстежувати та перевіряти журнали доступу, тому ви завжди знаєте, хто переглядав або редагував документ.

Як підключити MCP до Google Calendar

Завдяки MCP та AI Google Calendar стає не просто місцем для запису зустрічей, а вашим особистим помічником з планування, організатором зустрічей та менеджером з контролю виконання завдань в одному. Незалежно від того, чи ви плануєте особисті зустрічі, чи координуєте зустрічі на рівні підприємства, MCP гарантує, що ніщо не вислизне з вашої уваги.

Сервер Google Calendar MCP підключається до сторонніх додатків, в яких вбудовано протокол Model Context Protocol. Однак, оскільки це абсолютно новий протокол, більшість інструментів ще не перейшли на цей стандарт (але, ймовірно, вже знаходяться в процесі переходу).

Давайте розглянемо три основні переваги підключення MCP до Google Calendar, а потім покрокову інструкцію, як це зробити:

  • Планування за допомогою штучного інтелекту
  • Автоматично генеровані підсумки підготовки до зустрічі
  • Нагадування про подальші дії, створені за допомогою штучного інтелекту
  • Покрокова інструкція з підключення MCP до Google Calendar

Планування за допомогою штучного інтелекту: зустрічі без зайвих обговорень

Координація зустрічей часто нагадує виривання зубів. Нескінченні електронні листи та повідомлення з метою знайти час, який підходить усім, зазвичай забирають більше часу, ніж це того варте. MCP усуває ці суперечки, дозволяючи штучному інтелекту перевіряти доступність у декількох календарях і автоматично планувати зустрічі в найкращий доступний час. 

Наприклад, якщо клієнт надсилає вам електронного листа з проханням про дзвінок, MCP може проаналізувати графіки обох сторін, знайти вільний час і надіслати запрошення з Google Meet Zoom Google Meet . Він також може застосовувати певні правила, наприклад, планувати зустрічі тільки в робочий час, резервувати час для зосередженої роботи або надавати пріоритет високоцінним клієнтам для швидшої доступності.

Крім планування, MCP також може перепланувати конфліктуючі зустрічі та надсилати автоматичні повідомлення учасникам, якщо час зустрічі змінюється.

Автоматично генеровані підсумки підготовки до зустрічей

Нещодавнє опитування показало, що 28% учасників зустрічей відчувають себе непродуктивними після їх закінчення, і найчастіше це спричинено поганим управлінням часом (53%), відсутністю чіткого порядку денного (59%) та відсутністю практичних результатів (48%). MCP гарантує, що ви завжди матимете необхідний контекст перед початком зустрічі, автоматично збираючи відповідну інформацію до її початку.

Наприклад, перед дзвінком з метою продажу MCP може скласти підсумковий звіт, що включає попередні електронні листи клієнта, нотатки з попередніх зустрічей та відповідні документи, такі як контракти або пропозиції. Якщо це внутрішня зустріч щодо проекту, MCP може отримати останні оновлення з інструментів управління проектами, таких як Notion, Trello або Asana.

Для співбесід MCP може створити брифінг, що включає резюме кандидата, нотатки з попередніх співбесід та ключові пункти для обговорення. Така автоматизована підготовка економить час і гарантує високу концентрацію та продуктивність зустрічей.

Нагадування про подальші дії, створені за допомогою штучного інтелекту

Однією з найбільших проблем після зустрічей є відстеження пунктів дій та подальших кроків. MCP вирішує цю проблему, автоматично створюючи нагадування на основі обговорення.

Наприклад, після зустрічі команди MCP може створити такі завдання для подальшої роботи, як «Надіслати Джону оновлену пропозицію до п'ятниці» або «Підготувати слайди для презентації стратегії наступного тижня». Ці нагадування можна призначити конкретним членам команди та синхронізувати з інструментами продуктивності, такими як Asana або Google Tasks.

MCP також може надсилати листи-нагадування, в яких підсумовуються основні моменти зустрічі та окреслюються наступні кроки. Якщо дзвінок з метою продажу пройшов успішно, штучний інтелект може скласти лист-нагадування, в якому висловлюється подяка клієнту та пропонується наступний курс дій.

Зрештою, MCP може робити практично все. Якщо потрібно виконати дію, яка використовує дані з зовнішніх інструментів, MCP допомагає ШІ отримати доступ до цих даних і зробити те, що потрібно. По суті, всі ваші ручні завдання автоматизуються до такої міри, що ви можете зосередитися на своїх реальних людських талантах і навичках, а не на адміністративних завданнях, які забирають багато часу.

Покрокова інструкція з підключення інструменту MCP до Google Calendar

Протокол Model Context Protocol спрощує планування за допомогою штучного інтелекту, дозволяючи вашому AI-асистенту читати, оновлювати та керувати вашим календарем Google. І для цього не потрібно бути технічним генієм. Ось три прості кроки, як синхронізувати інструмент MCP з вашим календарем Google:

  1. Увімкнути інтеграцію з Google Calendar
  2. Налаштуйте розклад та нагадування на основі штучного інтелекту
  3. Налаштуйте MCP відповідно до своїх потреб

Крок 1: Увімкніть інтеграцію з Google Calendar

Щоб ваш інструмент на базі MCP отримав доступ до вашого календаря, вам потрібно надати йому дозвіл:

  1. Перейдіть до налаштувань Google Calendar: відкрийте Google Calendar у браузері та знайдіть налаштування (значок шестерні ⚙️ у правому верхньому куті). Натисніть«Отримати додатки».

  2. Знайдіть сторонню програму: знайдіть програму, яку ви хочете підключити до Google Calendar через MCP.

  3. Авторизуйте MCP: якщо ваша програма на базі MCP пропонує можливість підключення до Google Calendar, дотримуйтесь інструкцій на екрані, щоб затвердити доступ.

  4. Виберіть, що MCP може бачити та робити: Google запитає, чи може ваш додаток MCP читати події, додавати нові або вносити зміни. Виберіть те, що вам зручно.

Опція «Отримати додатки» в Google Calendar

Крок 2: Налаштуйте розклад та нагадування на основі штучного інтелекту

Тепер, коли MCP підключено, давайте зробимо так, щоб воно працювало на вас:

  • Автоматизуйте планування зустрічей: замість того, щоб переглядати електронні листи, просто попросіть штучний інтелект: «Знайди час наступного тижня, коли я буду вільний для дзвінка клієнта».

    MCP перевіряє вашу доступність і пропонує варіанти.

  • Підготуйтеся до зустрічі за допомогою штучного інтелекту: ваш ШІ може узагальнити минулі розмови, пов'язані із зустріччю. Якщо ви листувалися з клієнтом електронною поштою, MCP може зібрати ключові моменти перед вашим дзвінком. Це чудово підходить для налагодження подальших відносин із клієнтом.

  • Створіть розумні нагадування: після зустрічі MCP може нагадати вам надіслати електронного листа з підсумками або відстежити пункти дій.

Крок 3: Налаштуйте MCP відповідно до своїх потреб

Взагалі кажучи, існує два способи використання MCP. Для особистого користування та для бізнесу.

  • Особисте використання? Дозвольте MCP організувати ваш графік, нагадувати про майбутні терміни та підсумовувати щоденні завдання.

  • Командне використання? MCP може узгоджувати графіки різних людей, автоматично пропонувати час зустрічей і запобігати подвійним бронюваннями.

Якщо ви хочете побачити більш детальний опис того, як створити сервер Google Calendar MCP, а не просто підключити інструмент на базі MCP, виконайте кроки, показані у відео нижче:

Як створити MCP

Створення власного сервера Model Context Protocol спочатку може здатися дещо складним завданням, але не хвилюйтеся, ми розбиємо цей процес на прості кроки. За допомогою відповідних інструментів та невеликої допомоги ви зможете створити MCP, який чудово працюватиме з вашими AI-додатками.

Ось огляд того, що вам знадобиться для початку:

Інструменти, необхідні для створення власного MCP

  1. Знання програмування: Хоча ви можете використовувати інструменти штучного інтелекту, деякі базові знання програмування будуть корисними. Model Context Protocol має SDK на 5 мовах програмування, тому ви можете вибрати ту, яка вам найбільше підходить: 

    1. TypeScript
    2. Python
    3. Java
    4. Kotlin
    5. C#
  2. API (інтерфейси прикладного програмування): API — це своєрідні мости між різними інструментами. Ваша модель ШІ повинна взаємодіяти з сервісами (такими як Google Drive, Zoom або WhatsApp), і API допомагають це реалізувати. У випадку MCP ці API дають вашому ШІ можливість отримувати доступ до реальних даних, витягувати їх і діяти на їх основі.
  3. OAuth: Уявіть OAuth як безпечний «ключ», який дозволяє вашій AI отримувати доступ до зовнішніх платформ без розкриття конфіденційної інформації, такої як паролі. Це як ідентифікаційний бейдж, який дозволяє вашій AI увійти в безпечну систему для отримання та зберігання даних.
  4. Хмарний хостинг: щоб ваш сервер MCP завжди працював безперебійно, вам знадобиться хмарний хостинг. Уявіть це як оренду віртуального простору, де будуть зберігатися всі ваші дані MCP та моделі штучного інтелекту.

Щоб краще зрозуміти, як створити власний сервер MPC з нуля, ознайомтеся з інформативним посібником AI LABS:

Зростаюча спільнота MCP: впровадження, проекти з відкритим кодом та майбутні тенденції

У міру того, як протокол Model Context Protocol (MCP) набирає популярність, навколо нього формується все більша спільнота розробників, дослідників та підприємств. Від відкритих джерел до реальних впроваджень, MCP формує майбутнє автоматизації на основі штучного інтелекту. У цьому розділі ми розглянемо, як MCP впроваджується, обговорюється та вдосконалюється технічною спільнотою.

Розглянемо наступні категорії:

  • Прийняття розробниками
  • Внески у відкрите програмне забезпечення
  • Обговорення та форуми
  • Реальні реалізації
  • Майбутні тенденції

Прийняття розробниками: чи експериментують інженери з MCP?

MCP — це ще відносно нова концепція, але розробники та дослідники штучного інтелекту активно вивчають її потенціал. Інженери експериментують із налаштованими інтеграціями, автоматизованими робочими процесами та помічниками на базі штучного інтелекту, які використовують MCP для взаємодії із зовнішніми інструментами.

Хоча великі технологічні гравці, такі як Anthropic OpenAI, є лідерами в цій галузі, незалежні розробники та стартапи також тестують, як MCP може поліпшити контекстну обізнаність їхніх моделей штучного інтелекту. У чому різниця? Anthropic створила протокол, тому вони на крок попереду інших.

На даний момент багато розробників експериментують з MCP, але ще занадто рано говорити про широкі наслідки таких експериментів. До того часу, як всі і кожен дізнаються, що таке MCP, на ринку з'явиться новий гравець. 

Внески у відкрите програмне забезпечення: чи існують інтеграції MCP, створені спільнотою?

GitHub починає спостерігати зростання кількості репозиторіїв, пов'язаних з MCP, де розробники працюють над:

  • API-містки на базі MCP для таких інструментів, як Google Drive, Notion і Slack.

  • Скрипти автоматизації, що дозволяють моделям штучного інтелекту динамічно запитувати дані з реального світу.

  • Рівні безпеки для забезпечення безпечної та відповідної взаємодії з інструментами штучного інтелекту.

У міру дозрівання MCP ми можемо очікувати появи ще більшої кількості фреймворків, бібліотек та інтеграцій, створених спільнотою. Репозиторій серверів MCP наразі має понад 30 000 зірок та 3100 форків, що свідчить про активну участь, розвиток та співпрацю між розробниками. 

Обговорення та форуми: що розробники кажуть про MCP?

MCP викликає ажіотаж у всьому Інтернеті. Розмови про нього з'являються в різних онлайн-спільнотах:

  • Форуми Reddit і GitHub: Розробники обговорюють, як MCP порівнюється з AI-агентами, та потенційні проблеми безпеки. Приєднуйтесь до обговорення на GitHub.

  • Stack Overflow:Інженери вирішують проблеми з підключенням API та аутентифікацією.

  • X & LinkedIn:Лідери думки в галузі штучного інтелекту розмірковують про роль MCP в еволюції додатків на базі LLM.

Загальне враження? MCP є перспективним, але його повний потенціал ще досліджується.

«MCP надає вам чіткий рівень абстракції, на який ми чекали, якщо ви створюєте інструменти на основі штучного інтелекту. Це не тільки спрощує інтеграцію, але й робить штучний інтелект придатним для використання в важливих системах».
Лука Б'янкі
Директор з технологічних інновацій у MESA

Реальні впровадження: як підприємства використовують MCP?

Окрім таких великих компаній, як Anthropic, менші стартапи та підприємства також починають інтегрувати MCP у свої робочі процеси. Деякі ранні приклади використання включають:

  • Автоматизація продажів та CRM:моделі штучного інтелекту, що збирають дані про клієнтів у режимі реального часу та складають персоналізовані листи для подальшого супроводу.

  • Асистенти штучного інтелекту для підприємств:компанії, що використовують штучний інтелект на базі MCP для підбиття підсумків нарад, планування завдань та пошуку внутрішніх знань.

  • Застосування в галузі охорони здоров'я:моделі штучного інтелекту, що взаємодіють з електронними медичними записами (EHR), дотримуючись при цьому таких нормативних вимог, як HIPAA.

У міру зростання популярності цієї технології все більше галузей, ймовірно, будуть використовувати MCP для підвищення продуктивності та автоматизації на основі штучного інтелекту.

Майбутні тенденції: куди рухається MCP?

У перспективі очікується, що MCP буде розвиватися в декількох ключових напрямках:

  • Більш глибока інтеграція з LLM: Майбутні моделі ШІ, ймовірно, будуть більше покладатися на MCP для доступу до динамічного контексту реального світу. Вони не можуть собі дозволити цього не робити.

  • Покращення безпеки та відповідності вимогам:у міру впровадження MCP у бізнесі, більш суворі механізми автентифікації та захисту даних стануть стандартом.

  • Більше рішень з низьким рівнем кодування/без кодування: Нетехнічні користувачі незабаром можуть отримати інструменти, які спростять налаштування робочих процесів на базі MCP до рівня перетягування компонентів. Саме в цьому полягає справжня революція: надання кожному можливості автоматизувати свої робочі процеси.

Майбутнє MCP

Незважаючи на те, що Model Context Protocol вже викликає великий резонанс, варто пам'ятати, що він був випущений лише кілька місяців тому. Це нова технологія, і вона ще має великий потенціал. Тим не менш, MCP змінює правила гри в області автоматизації на основі штучного інтелекту. Дозволяючи моделям штучного інтелекту безперешкодно взаємодіяти з реальними інструментами, MCP перетворює статичний штучний інтелект на щось динамічне, корисне і глибоко інтегроване в робочі процеси. Будь то планування зустрічей, узагальнення документів або автоматизація подальших дій, MCP гарантує, що штучний інтелект є не просто вигадливим чат-ботом, а справді корисним помічником.

У майбутньому MCP, ймовірно, стане ще потужнішим. Очікуйте більш глибоку інтеграцію з LLM, що дозволить ШІ отримувати та обробляти дані в режимі реального часу більш витонченими способами. У міру експериментів підприємств і розробників ми побачимо, як MCP буде забезпечувати роботу більш інтелектуальних персональних помічників, автоматизацію підприємств на основі ШІ і навіть системи прийняття рішень у режимі реального часу. У майбутньому ШІ не просто відповідатиме на питання — завдяки MCP він буде діяти на основі реального контексту.

Якщо ви захоплені потенціалом MCP, саме час його дослідити. Незалежно від того, чи хочете ви інтегрувати інструменти на базі MCP у свій робочий процес, чи створити власні, випередження конкурентів дасть вам серйозну перевагу. А якщо ви шукаєте інструмент для автоматизації зустрічей на базі штучного інтелекту, який виходить за межі стандартних інтеграцій MCP, зверніть увагу tl;dv. Деякі проблеми вимагають не лише автоматизації, а й інтелекту.

Часті запитання про протокол контексту моделі (MCP)

MCP — це фреймворк, який дозволяє моделям штучного інтелекту безпечно взаємодіяти із зовнішніми інструментами, такими як Google Calendar, Drive, Slack тощо. Він діє як міст, що дозволяє штучному інтелекту отримувати дані в режимі реального часу, автоматизувати робочі процеси та надавати контекстні відповіді.

Агенти ШІ — це автономні системи, призначені для самостійного виконання завдань. MCP, з іншого боку, — це протокол, який дозволяє моделям ШІ спілкуватися із зовнішніми додатками, забезпечуючи їм доступ до контексту та даних у режимі реального часу.

Не обов'язково! Хоча налаштування сервера MCP вимагає певних технічних знань, багато програм і сервісів інтегрують MCP «під капотом», що означає, що користувачі без технічних знань можуть скористатися його можливостями без програмування.

  • Планування за допомогою штучного інтелекту з Google Calendar

  • Автоматичне узагальнення документів у Google Drive

  • Покращені за допомогою штучного інтелекту нотатки з нарад та подальші дії

  • Автоматизація CRM для команд продажів

  • Підтримка клієнтів на основі штучного інтелекту з отриманням даних у режимі реального часу

MCP використовує протоколи автентифікації, такі як OAuth і API-токен, щоб гарантувати, що моделі штучного інтелекту отримують доступ тільки до авторизованих даних. Він також відповідає галузевим стандартам безпеки, таким як GDPR і SOC2.

Так! MCP можна інтегрувати з різними комунікаційними платформами, щоб забезпечити узагальнення повідомлень, аналіз настроїв та автоматизацію робочих процесів на основі штучного інтелекту.

Надаючи моделям штучного інтелекту доступ до інформації в режимі реального часу, MCP покращує їхню здатність надавати точні та контекстно-орієнтовані відповіді. Замість того, щоб покладатися на застарілі знання, штучний інтелект може отримувати свіжі дані з календарів, документів та баз даних.

Хоча MCP все ще набирає популярність, великі компанії, що займаються штучним інтелектом, та платформи для підвищення продуктивності починають його впроваджувати. Деякі компанії розробляють інтеграції на основі MCP для Google Workspace, Notion та CRM.

Налаштування сервера MCP передбачає:

  1. Увімкнення необхідних API (наприклад, Google Calendar API, Drive API).

  2. Налаштування автентифікації (OAuth).

  3. Налаштування хмарного сервера для обробки запитів і відповідей штучного інтелекту.

  4. Визначення робочих процесів і дозволів.

Дивіться наш більш детальний посібник у публікації вище, а також відео для тих, хто більше цікавиться технічними аспектами.