AI項目在成都軟件開發(fā)集成變得混亂時往往會停滯。MCP提供了一種更干凈、可擴展的方法來連接模型與企業(yè)系統(tǒng)，提高了靈活性，同時降低了成本和風(fēng)險。
我們認(rèn)識的每個人都在以某種形式或另一種形式嘗試使用人工智能。聊天機器人可以總結(jié)工單，助手可以審查代碼，代理可以處理支持問題。這一切都在發(fā)生。我們接觸到的大多數(shù)團隊至少在測試環(huán)境中運行幾個模型或隱藏在內(nèi)部演示中。
但隨著人工智能的發(fā)展，盡管飛行員似乎很有前途，實際上將人工智能整合到日常運營中仍然感覺像是痛苦的手動操作。每個新模型似乎都需要另一輪定制連接器、內(nèi)部API整理和安全例外。樂觀的概念驗證很快就變成了維護的煩惱。
這不是一個模型問題。這是一個集成問題，擴展性不好。每個模型與內(nèi)部系統(tǒng)的連接都變成了自己的定制構(gòu)建。在工具和平臺之間進行擴展時，你會很快被一系列獨特的認(rèn)證流程、數(shù)據(jù)映射和故障點所淹沒。
這很快就會積累起來，并且會迅速使工程團隊陷入膠水代碼中。安全團隊匆忙進行審查。那么財務(wù)部門呢？他們可能會想知道，為什么你的AI預(yù)算是花在基礎(chǔ)設(shè)施上，而不是效果上。
更糟糕的是，這種拼湊方法無法滿足新興的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。
因此，許多AI項目在展示后擱淺并不足為奇。不是因為模型失敗，而是因為整合無法跟上。
這就需要MCP（模型上下文協(xié)議）。到目前為止，您肯定已經(jīng)聽說過它。它是一個開放協(xié)議，作為解決AI集成問題的實用解決方案，正在悄悄獲得動力。我們的AI專家分享說，從他的角度來看，MCP協(xié)議通過消除擔(dān)心集成不同工具的需要，使團隊能夠更加專注于構(gòu)建健壯和可靠的實施。相反，它提供了一個單一的接口，連接多個服務(wù)，實現(xiàn)即插即用的部署。
讓我們退一步，回顧一下MCP是如何進入舞臺的。MCP是Anthropic在2024年底引入的，因為他們的團隊意識到他們的Claude模型需要一種更干凈、更可擴展的方式來與工具和數(shù)據(jù)源互動。他們沒有將這種方法保持為專有技術(shù)，而是將其開源。幾個月內(nèi)，微軟、亞馬遜云和Atlassian等主要公司開始將其納入其產(chǎn)品和參考架構(gòu)。
將MCP視為AI的USB-C。它為企業(yè)工具和AI系統(tǒng)提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的通信方式，使每個連接不再是單獨的構(gòu)建。
一個由AI驅(qū)動的系統(tǒng)作為MCP客戶端。
內(nèi)部系統(tǒng)（如您的CRM、ERP或數(shù)據(jù)庫）暴露輕量級MCP服務(wù)器——適配器，將請求轉(zhuǎn)換為實際操作。
客戶端發(fā)送結(jié)構(gòu)化的JSON請求（例如，獲取未解決問題或更新客戶狀態(tài)），服務(wù)器處理其余部分，例如身份驗證、數(shù)據(jù)檢索和跟蹤日志。
每個MCP服務(wù)器提供一個清單，某種類型的菜單，告訴AI哪些工具是可用的，需要什么輸入，以及如何響應(yīng)。AI使用這些信息來構(gòu)建結(jié)構(gòu)化調(diào)用，而每次互動都被記錄下來以進行可追溯性和審計。
這意味著，不再為每一對工具和模型構(gòu)建自定義連接器，而是為每個系統(tǒng)構(gòu)建一個客戶端和一個服務(wù)器。從指數(shù)級的混亂到線性化的條理。
如果你是CTO、工程副總裁、人工智能負(fù)責(zé)人，甚至是負(fù)責(zé)擴展人工智能項目的商業(yè)領(lǐng)袖，那么關(guān)于協(xié)議的討論將變得切實可行。假設(shè)你對此感興趣。你如何在自己的組織中進行測試？
如果他們能夠訪問這些工具或系統(tǒng)，哪些工具或系統(tǒng)會使我們的AI模型變得真正有用？
今天我們有多少時間花在定制集成工作上？
我們是否被供應(yīng)商鎖定所困？一個開放的協(xié)議能給我們更多的杠桿嗎？
下一步：選擇一個入門用例.它應(yīng)該是一個小而有意義的項目，比如一個開發(fā)生產(chǎn)力機器人、一個金融數(shù)據(jù)助手或一個內(nèi)部支持代理。保持內(nèi)部使用。目標(biāo)是證明架構(gòu)的有效性，而不是一次性解決所有問題。
首先，AI/ML工程師測試模型兼容性
然后，軟件架構(gòu)師或DevOps人員啟動MCP服務(wù)器并處理可觀測性。
當(dāng)然，安全和合規(guī)團隊需要審查數(shù)據(jù)流、身份驗證和日志記錄。
對于許多系統(tǒng)（如GitHub、Slack、Jira等）已經(jīng)有許多開源服務(wù)器可用。如果你可以的話，從其中一個開始。僅在你需要時才構(gòu)建自定義適配器（如果需要，請將其視為學(xué)習(xí)投資）。
最后，衡量發(fā)生了什么。集成工作有何變化？連接系統(tǒng)花了多長時間？安全團隊是否能夠更快地簽署？日志是否幫助您調(diào)試或分析使用情況？
智能集成，更強的人工智能
協(xié)議很少成為頭條新聞，但它們經(jīng)常定義一個公司能夠順利擴展的程度。MCP正在安靜地解決一個真正的問題：如何將你的模型連接到你的業(yè)務(wù)，而不會增加脆弱且昂貴的集成。
主要玩家如微軟、AWS和Anthropic已經(jīng)支持它。每個月都有新的MCP兼容服務(wù)器發(fā)布。以這樣的速度，“MCP就緒”將成為標(biāo)準(zhǔn)的采購復(fù)選框，不久之后就會成為標(biāo)準(zhǔn)。
成都軟件開發(fā)不需要追逐每一個AI趨勢，但盡早對齊集成標(biāo)準(zhǔn)可以節(jié)省未來的大量時間和成本。MCP仍在不斷發(fā)展，但它已經(jīng)解決了模型到工具連接的真正挑戰(zhàn)。如果你正在探索它，我們的團隊可以幫助你設(shè)計MCP兼容的工具服務(wù)器，簡化集成路徑，并確保你的AI堆棧能夠順暢擴展。
文章均為京上云專業(yè)成都軟件開發(fā)公司，專注于成都軟件開發(fā)服務(wù)原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明來自http://hyd365.cn/news/5179.html
