5 parasta käytäntöä MCP palvelimien käytössä

By Maneeza Malik, Tuotemarkkinointijohtaja

Se Mallikontekstiprotokolla (MCP) on noussut avoimaksi standardiksi, jolla yhdistetään tekoälysovellukset ja agentit yrityksen työkaluihin, tietoihin ja järjestelmiin. Antropistinen marraskuussa 2024 MCP tarjoaa yhteisen rajapinnan, jonka avulla tekoälyagentit ja sovellukset voivat olla vuorovaikutuksessa toistensa kanssa:

• Työkalut: toiminnat, joita AI-agentti voi käyttää, kuten tietokantojen tarkistaminen, tukipyyntöjen laatiminen tai asiakastietojen hakeminen
• Resurssit: tiedot ja konteksti, joihin tekoälyagentti voi tutustua, kuten tiedostot, tietokantatietueet tai yrityksen dokumentaatio
• Pyynnöt: uudelleenkäytettävät ohjeet tai mallit, jotka ohjaavat sitä, miten tekoälyagentti toimii näiden ominaisuuksien kanssa

Mikä on MCP palvelin?

MCP Palvelin esittelee työkalut, resursseja ja kehotteita MCP käyttöliittymän kautta. Sen sijaan, että organisaatiot rakentaisivat erillisiä integraatioita jokaiselle tekoälysovellukselle tai -agentille, ne voivat esitellä yhteisiä ominaisuuksia yhteisen käyttöliittymän kautta, jonka useat tekoälyagentit voivat löytää ja hyödyntää.

MCP Ei korvaa API-sovelluksia

MCP API:t palvelevat erilaisia tarkoituksia. API:t paljastavat sovellus- ja järjestelmäominaisuudet, mutta MCP tarjoavat myös standardoitunutta tapaa, jolla tekoälysovellukset ja -agentit voivat löytää ja vuorovaikuttaa niiden avulla saatavilla olevien työkalujen, resurssien ja pyyntöjen kanssa. MCP Palvelin voi paljastaa nämä ominaisuudet olemassa olevien API-protokollien ja yritystietojärjestelmien kautta sen sijaan, että se korvaisi ne.

Tiedä, milloin tarvitset MCP

MCP Se ei kuitenkaan ole automaattisesti oikea valinta jokaiselle tekoälysovellukselle. Suora API-integraatio voi olla yksinkertaisempi, jos käytössä on pieni määrä tekoälyagentteja, joilla on vakiintuneet sovelluskohtaiset työnkulut.

MCP tulee arvokkaammaksi, kun kykyjä tarvitaan jako-, uudelleenkäyttö-, yhdenmukaisesti käytettävä ja hallinnoidu; AI-agenttien, tiimien tai sovellusten välillä.

Keskeinen kysymys ei ole, pitäisikö käyttää MCP. Kyse on siitä, MCP miten voidaan lisätä arvoa vähentämällä integraatioiden monimutkaisuutta, lisäämällä uudelleenkäyttömahdollisuuksia ja tarjoamalla vahvemman perustan tekoälysovelluksille niiden skaalautumisen myötä.

Seuraavat viisi parhaita käytäntöä tarjoavat kehyksen päätöksen tekemiselle ja sen MCP tehokkaalle käytölle silloin ja silloin, kun se on järkevää.

Hyvä käytäntö #1: Aloita integraatio-ongelmien kanssa, ei protokollan kanssa

Älä aloita sanoilla: “Missä voimme hyödyntää tätä MCP?” Aseta sen sijaan kysymys: “Mitä integraatiotöitä yritämme ratkaista?”

Jos käytössäsi on vain yksi tekoälyagentti tai muutama tekoälyagentti, jotka tarvitsevat pääsyn muutamaan vakaaseen API-toimintoihin ja resursseihin, joita ei jaeta muiden kanssa, suora integraatio saattaa olla kaikki mitä tarvitset. Tällaisessa tapauksessa lisäarvo ei MCP ehkä ole riittävä, jotta lisäpoistumisen kannalta olisi syytä.

MCP tulee entistä kiinnostavammaksi, kun samaa kykyä on käytettävä useiden tekoälyagenttien, tiimien tai tekoälysovellusten toimesta. Sen sijaan, että samaa agenttiin suuntautuvaa integraatiota rakennettaisiin ja ylläpidettäisiin toistuvasti, MCP palvelin voi paljastaa nämä ominaisuudet yhteisen käyttöliittymän kautta.
Kun harkitset MCP vaihtoehtoa, etsi ongelmia, kuten:

• Samat yritystiedot tai -ominaisuudet on saatettava käyttöön useiden tekoälyagenttien toimesta.
• Tiimit rakentavat toistuvasti samanlaisia integraatioita
• AI-sovelluksissa tarvitaan yhdenmukainen pääsy yhteisiin kyvyihin
• Yhdistämisen monimutkaisuus kasvaa, kun tekoälyagenttien ja -sovellusten määrä kasvaa
• Haluatte standardisoida sen, miten työkaluja ja toimintoja esitetään AI-asiakkaille

Tavoitteena ei ole MCP käyttää sitä pelkästään itsensä vuoksi. Tavoitteena on vähentää integraatioiden monimutkaisuutta, standardisoida kykyjen käyttömahdollisuuksia ja luoda uudelleenkäytettäviä rakennuslohkoja, joita voidaan jakaa eri tekoälyagenttien ja sovellusten kesken.

Hyvä käytäntö #2: Tunnista yhteiskäyttöön kelpaavat kyvykkyydet

Kun olet tunnistanut yhteisen integraatio-ongelman, etsi ominaisuuksia, joita useat tekoälyagentit tarvitsevat.
Esimerkkejä voivat olla:

• Asiakirjojen hakeminen
• Tarkistetaan varastoa
• Asiakastukipalvelun tilaajan rekisteröinti
• Taloudellisten tietojen haku
• Sisäisen tiedon etsiminen

Vahvimmat ehdokkaat ovat kyvykkyydet, jotka ovat laajalti hyödyllisiä, suhteellisen vakaat ja todennäköisesti uudelleen käytettäviä useiden tekoälyagenttien ja sovellusten keskuudessa. Näiden kykyjen keskittäminen MCP palvelimelle voi poistaa päällekkäiset integraatiot ja antaa tekoälyagenttien jatkuvan tavan käyttää niitä.

Tässä MCP alkaa toimia yhdessä infrastruktuurina tekoälylle sen sijaan, että se olisi pelkkä lisää integraatiolähtöä.

Hyvä käytäntö #3: Suunnittele MCP palvelimet agentteja varten, ei API-sovelluksia

MCP Palvelimen pitäisi tehdä enemmän kuin pelkkiä olemassa olevien API-pisteiden peilaamista standardoidun käyttöliittymän kautta. Suunnittele sen ominaisuudet sen mukaan, mitä tekoälyagenttien on saavutettava, eikä pelkästään peilata pohjarakenteisten API-pisteiden sisältöä.

Esimerkiksi sen sijaan, että paljastettaisiin kymmeniä alhaisen tason päätepisteitä, tarjotaan tarkoituksenmukaisia työkaluja, kuten:

• search_customer
• get_open_orders
• luo tuki-tapauksen

Tarkoitukseen suunnitellut työkalut helpottavat tekoälyagenttien kykyä löytää, ymmärtää ja yhdistää kyvykkeitä laajempiin työnkulkuihin.

Tavoitteena on antaa tekoälyagentteille kykyjä, joita ne voivat käyttää. tunnistaa, ymmärtää, valita ja käyttää luotettavasti — ei pelkästään olemassa olevan API-rajapinnan kopioimiseksi.

Hyvä käytäntö #4: Käsittele MCP palvelimia jaetuksi infrastruktuuriksi

MCP Palvelin voi aluksi olla yksinkertainen tapa, jolla yksi tekoälyagentti voi käyttää joitakin työkaluja tai tietolähteitä. Kun kuitenkin useat agentit, sovellukset tai tiimit käyttävät sitä, palvelin muuttuu käytännössä jaettuna infrastruktuurina. Työkalun, oikeuden, mallin tai taustajärjestelmän muutokset voivat vaikuttaa kaikkiin käyttäjiin.

Se tarkoittaa, että MCP palvelimia tulisi suunnitella ja ylläpitää samalla tiukalla kurinalaisuudella kuin muita yhteisiä palveluja ja API-sovelluksia: selkeitä sopimuksia, ennustettavaa käyttäytymistä, tietoturvavalvontaa, havainnointia, testausta, versioiden hallintaa ja hallintaa tulisi pitää ensisijaisina asioina.

Varo seuraavia:

• Selkeät työkalujen nimet: Käytä nimiä, jotka kertovat tekoälyagentille, mitä työkalu oikeastaan tekee.
  • Esimerkiksi: “search_customer sen sijaan kuin execute_function_7”.
• Tarkat kuvauksetKuvaile, mitä työkalu tekee, mitä tietoja se odottaa ja milloin sitä pitäisi käyttää.
  • Esimerkiksi: “Etsi asiakkaita sähköpostiosoitteen, tilinumero- tai yrityksen nimen perusteella”.
• Hyvin määritellyt syöttö- ja lähtötekijät: Käytä eksplisiittisiä skemejä ja ennustettavia vasterakenteita.
  • Esimerkiksi: “customer_id: string → jäsennelty asiakko-objekti”.
• Käytännön sopivat abstraktioasteetEsittele merkitykselliset liiketoimintakäyttötoiminnot sen sijaan, että vuodatat toteutustietoja.
  • Esimerkiksi: tarjota “create_support_case -vaihtoehto sen sijaan, että paljastettaisiin kaikki perustiedot API-käskyt, jotka tarvitaan yhden luomiseen”.
• Oikea rajoitus: Erilöi selvästi toiminnot, jotka lukevat tietoja, ja toiminnot, jotka luovat, muokkaavat tai poistavat tietoja.
  • Esimerkiksi tuhoisissa tai seurauksellisissa toimissa olisi oltava asianmukaisesti selkeät rajapinnat ja ohjausobjektit.
• Vahva arviointi ja testausTestaa paitsi, toimiiko työkalu, vaan myös, valitsevatko agentit oikean työkaluun, antavatko ne oikeat syötteet, tulkitsevatko ne tulokset oikein ja noudattavatko ne valtuutus- ja turvallisuusrajoituksia. Testaa myös epätyypit ja poikkeustilanteet sekä onnistuneen suorituskyvyn.
• Turvallisuus ja käyttöoikeudetSovelkaa vähimmäisrajoitusten mukaista käyttöoikeutta ja varmista, että tekoälyagentit voivat suorittaa vain niitä toimintoja, joita heille on annettu valtuudet suorittaa. Työkalun julkistaminen MCP ei saa ohittaa tai heikentää alustavien järjestelmien käyttöoikeusvalvontaa.
• Luotettavuus ja havainnattavuusSeuraa työkalun vikoja, viiveitä, riippuvuuskohdoksia ja epätavallisia käyttötilastojasage. Kun MCP palvelin on jaettu, yksi epäluotettava työkalu voi aiheuttaa luotettavuusongelman monille tekoälyagentille ja työnkulkuille.
• Muutoksenhallinta ja versioiden hallintaKäsittele työkaluskeemat, kuvaukset, käyttöoikeudet ja käyttäytymisen muutokset API-muutoksina. Vähäisemmiltä vaikuttavat muutokset, kuten työkalujen nimet, kuvaukset, skemamat tai käyttöoikeudet, voivat vaikuttaa siihen, miten tekoälyagentit löytävät, valitsevat tai aktivoivat työkaluja, ja ne voivat vaikuttaa myös seuraaviin työnkulkuihin.

Tämä on tärkeää, koska MCP palvelimet voivat antaa tekoälyagenttien pääsyn paitsi tietoihin myös toimintoihin, jotka voivat muuttaa järjestelmiä ja tietoja. Kun nämä ominaisuudet jaetaan tekoälyagenttien ja tiimien kesken, MCP palvelin muodostaa osan organisaation toiminnallisesta ja tietoturvaan liittyvästä rajasta. Luotettavuus, turvallisuus, yhteensopivuus ja hallinnointi sen vuoksi ne tulevat yhtä tärkeitä kuin toiminnallisuuskin.

Hyvä käytäntö #5: Käytä sitä, MCP mistä se luo hyötyä

MCP tarjoaa suurimman vaikutusmahdollisuuden, kun se ratkaisee laajemman arkkitehtuuriongelman sen sijaan, että se vain lisää uuden tavan liittää API:tä tekoälyagenttiin.

Käytä tätä tarkistuslistaa arvioidaksesi, missä MCP on järkeä.

Suorat API-sovellukset saattavat olla riittävä ratkaisu silloin, kun:

• Sinulla on yksi tai muutamat tekoälyagentti
• Työnkulut ovat tiiviisti määriteltyjä ja vakaat
• Yhdistelmät ovat sovelluksenkohtaisia
• Kyvykkyydet eivät ole yhteisiä kaikilla tekoälyagentteilla tai sovelluksilla
• Yksi tiimi omistaa tekoälyagentit ja niiden integraatiot
• Suorat API-integraatiot ovat yksinkertaisia, vakaat ja helposti ylläpidettäviä

MCP tulee entistä kiinnostavammaksi, kun:

• Monet tekoälyagentit tarvitsevat samoja ominaisuuksia
• Useat tiimit rakentavat ja ottavat käyttöön tekoälyagentteja
• Samat integraatiot toistetaan
• Kyvykkyyksiä on käytettävä uudelleen tekoälysovelluksissa
• AI-agenttien tarvitsee standardoidun löytämisen ja työkalujen käytön
• Rakennat monisovellisen työnkulun tai orkestrointia
• Yhdistämisarkkitehturisi muuttuu yhteisen alustan ongelmaksi

Pidä tätä spektrinä eikä binäärisenä vaihtoehtona.

Sinun ei tarvitse siirtää kaikkea eteenpäin MCP. Aloita sellaisissa toimintamalleissa, joissa standardisointi, uudelleenkäyttö ja yhteinen hallinnointi tuottavat selkeää lisäarvoa.

Ohjaa AI-integraatiota laajasti MCP palvelimien avulla

MCP On arvokkainta, kun tekoälyintegraatio muuttuu yhteisen arkkitehtuurin ongelmaksi. Jos useille tekoälyagentille, tiimeille tai tekoälysovelluksille on tarpeen saada jatkuva pääsy samoihin ominaisuuksiin, MCP palvelin voi vähentää päällekkäisiä integraatioita ja tarjota standardoitun pohjan näiden ominaisuuksien löytämiseen, suojaamiseen ja hallintaan.

Paras lähestymistapa on aloittaa ongelman ratkaisemisella. Tunnista, mitä on jaettava, suunnittele toimintoja sen mukaisesti, miten tekoälyagentit käyttävät sitä, ja ylläpidä MCP palvelimia siten, että niillä on yhteiskäytössä tarvittava luotettavuus ja hallinta.

Kysymys ei ole “måalammeko käyttää MCP palvelimia?” vaan “missä MCP luodaan riittävästi uudelleenkäyttöä, yhdenmukaisuutta ja skaalautuvuutta, jotta sen käyttöönotto olisi perusteltu?”

Tiedostaminen erosta on se, mikä MCP muuttaa toisen integraatiovaiheen strategiseksi edunäön tehostaessa tekoälyä.

Lue lisää Jitterbit MCP ja tiedustele AI-agentteja

Oletko valmis ottamaan seuraavan askeleen? Tutustu resursseihimme oppiaksesi lisää Jitterbit MCP ja tutustu AI-agenttien valikoimaamme Jitterbit Marketplace.