ככל שעסקים מסתמכים יותר על כלים דיגיטליים מגוונים כדי לשפר את מעורבות העובדים ותקשורת הצוות, הבנת תקנים חדשים כמו MCP נהיתה מרכזית. חברות המשתמשות בפלטפורמות כמו Jostle סביר שיתוודעו לדרך ליישר את זרמי המעבדה ושיפור האינטגרציה עם המערכות הקיימות שלהן. בעוד הקשר בין Jostle ו-MCP עדיין נבדק, מטרת המאמר היא להבהיר מה מייצג MCP, למה הוא זוכה למענה חיובי, ואילו השלכות יכול להיות למשתמשי Jostle. לאור הפוסט הזה, תגלה מה זה MCP, איך יכול להביא תועלת פוטנציאלית ל-Jostle, ולמה צוות כלשהו השרוף על Jostle צריך להקדיש תשומת לב רבה לפרוטוקול חדשני זה. התכוננו להטיית נסיעה אל עתיד השילוב של AI, היכן נגלות האפשרויות לחוויה מחוברת יותר שעשויה לשדר לשיתוף פעולה צוותי יעיל ויעילות יוצרת.

מהו תקן ההקשר המודלי (MCP)?

תקן ההקשר המודלי (MCP) הוא תקן פתוח שנפתח במקור על ידי Anthropic שאפשר למערכות AI להתחבר באופן מאובטח לכלים ולנתונים שהעסקים משתמשים בהם כבר. זה פועל כ"מתאם אוניברסלי" ל-AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד ביחד מבלי צורך באינטגרציות יקרות ויחידות. דמיין שיש לך מספר מכשירים בבית - כמו רמקול חכם, תאורה וטרמוסטט- שיכולים לתקשר עם זה עם זה בצורה חלקה בזכות שפה אוניברסלית. MCP היא רעיון דומה, מיושם ביישומונים עסקיים וב-AI.

MCP כולל שלושה רכיבי לב:

• מארח: ייצוג היישום AI או עוזר שמטמין להתקשר עם משאבי נתונים חיצוניים. זה פועל בתור המוח של הפעולה, מתחיל בקשות על סמך קלט משתמש או משימות.
• לקוח: בנוי לתוך המארח, רכיב זה מקשר בשפת MCP, טופל חיבור ותרגום. הלקוח מבטיח כי בקשות מהמארח יתורגמו בצורה נכונה להתנהלות עם מערכות שונות.
• שרת: זו המערכת שנגישים, כמו CRM, מסד נתונים או לוח שנה, שמוכן ל-MCP לחשיף בצורה בטוחה פונקציות ספציפיות או נתונים. חשוב לחשוב על זה כמו שיחה: ה-AI (מארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם אותה, והשרת מספק את התשובה.

חשוב לחשוב על זה כמו שיחה: הAI (מארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם את זה, והשרת מספק את התשובה. ההגדרה הזו עשויה להפוך את העוזרים ב AI ליותר שימושיים, מאובטחים וניתנים להרחבה בכלים עסקיים. בנוסף, האופי האוניברסלי של MCP עושה כך שארגונים יכולים לנצל את התשתיות הקיימות שלהם מבלי לצורך בשינוי כולל, מה שמביא לשיפור ביעילות ולהוזלת עלויות.

כיצד MCP עשויה להתייחס לJostle

למרות שכרגע אין אינטגרציה מאושרת של MCP עם Jostle, יש בכך אפשרות מעניינת ששווה לחקור. אם עקרונות MCP יישמו בJostle, משתמשים עשויים לחוות שיפור ניכר ביכולות העבודה וניהול הנתונים שלהם. הנה כמה תרחישים ספוקולטיביים:

• תקשורת משופרת: דמיינו עוזר AI משולב עם Jostle שיכול לשלב בצורה חלקה נתונים ממערכות אחרות. זה עשוי להוביל לדיונים מושכים יותר. לדוגמה, פגישה עשויה להתחיל עם ה-AI מביא עדכונים אחרונים מכלי ניהול פרויקטים, מאפשרת לצוות לראות נתונים רלוונטיים ללא החלפת פלטפורמות.
• תובנות אישיות: עם הפוטנציאל של MCP, Jostle יכולה לספק התראות אישיות בהתאם לתובנות שנאספו מיישומים שונים. כלומר, משתמשים עשויים לקבל תזכורות על משימות חשובות או עדכונים הקשורים ישירות לפרויקטים שלהם, משפרים אישור והתערבות.
• מעקול המעקולה לתעוקת פרויקט: אינטגרציה שהופעלה באמצעות MCP עשויה לאפשר לJostle למשוך נתונים ממקורות שונים באופן אוטומטי. לדוגמה, צוות יכול לעקוב בקלות אחר התקדמות בפרויקטים מרובים מכלים שונים עם תצוגה יחידה בJostle, מה שהופך את השהייה מדורגת ואת פגישת המועדים.
• שיתוף ידע ממולך: אינטגרציה עם MCP עשויה לקלף את תמיכת המידע בין Jostle ומקורות נוספים, מאפשרת לחברי הצוות לגשת לקבצים ממסדי נתונים שונים ישרות במרחב העבודה שלהם. כך שמשמע ידע חשוב לא יינעל במערכות שונות.
• בטיחות מעקבי נתונים משופרת: עם הדגש של MCP על חיבורים מאובטחים, כל אינטגרציה אפשרית תעדיף את ביטחון מידע החברה בסביבות תהליכי עבודה דינמיים יותר. צוותים יוכלו לעבוד בביטחה, והם יודעים שהנתונים שלהם נשמרים ונגישים בתהליכי עבודה דינמיים יותר.

למה צוותים השומשים בJostle צריכים להקשיב ל-MCP

כדי להפעיל עסקים באמצעות Jostle, שמינואת העוברכונים של תואמות את השילוב יכולה לשנות לא רק איך צוותים עבדו ביחד, אלא גם איך הם מצליחו בתוצאות התפעול. הערך האסטרטגי של האינטרופרבליטי של AI יכול לשנות לפעימים לא רק כיצד צוותים עבדו ביחד, כנף ריק כיצד הם מצליחו בתוצאות התפעול. הנה כמה סיבות מדוע העקרון משנה:

• זריזות עבודה ממוגנת: ככל שעסקים יוסיפו פתרונות של AI, המשתמשים ב-Jostle יכולים למצוא דינמיקה חשובה על ידי צירת יישומים שמאפשרים שיתוף נתונים חלק בין כלים. זה אומר פחות זמן מובזר בין ממשקים ויותר זמן שנמונה למשימות אסטרטגיות.
• בחירה מעשית טובה: על ידי הפעלת גישה טובה יחדיות לנתונים שלא זמינים בזמן אמיתי במערכות כלשהן, MCP עשויה להעצים את חברי הצוות לבצע החלטות המבוססות על נתונים במהירות. במילים פשוטות, מידע נגיש יתר תמימש בתכנון אסטרטגי משופר ובביצוע.
• התאימות חוצה כלים: MCP עשויה לפתח את הדרך לגישה מאוחדת יותר לשימוש בכלים בקבוצות. חיבור חלק בנות Jostle ובמערכות AI אחרות משמעו שכולם יכולים לגשת לאותו מידע, וכך יתרוממה דרישות ויידבקו שיתוף פעולה.
• עידוד עובדים משודרג: ככל שהסביבה המועדפת התפתחת של הקבוצות, כך הן מעריכות כלים שמחזקים עידוד ושיתוף פעולה. הפעלת גישה מבוססת AI דרך MCP יכולה ליצור תרבות עבודה דינמית יותר וכוללת יותר.
• מהוספת עתיד להשקעות: הבנה ואימוץ של תקנים חדשים כמו MCP עשויים לעזור לארגונים לבצע השקעות טכנולוגיות ממוקדות יותר. צוותים שמשתמשים ב-Jostle ירצו לוודא שהם מיושרים עם פיתוחים שוטפים בתקני אינטגרציה של AI, שיכולים להכין אותם להצלחה בעתיד.

חיבור כלי כמו Jostle עם מערכות AI רחבות יותר

הפוטנציאל של צוותים להרחיב את חוויות החיפוש, התיעוד או זרימי העבודה שלהם חורג מהשתתפות רק עם Jostle — זה מכוון לחזון רחב יותר של יכולות AI בסביבת העבודה. פתרונות כמו Guru מדגימים כיצד ארגונים יכולים לאחד ידע, לקדד שיתוף פעולה ולספק מידע הקשרי בצורה חלקה. עקרונות של MCP מכוונים היטב עם מה שפלטפורמות כמו Guru מטרות להשיג:

• איחוד ידע: על ידי חיבור של מגוון מערכות וספק מקור יחיד לאמת, פלטפורמות ידע יכולות לעזור לצוותים למנוע העברת נתונים כפולה ומידע סותר.
• סוכנים AI מותאמים אישית: עם הפוטנציאל של MCP, ארגונים יכולים לבנות סוכני AI מותאמים אישית המותאמים לצרכי הפעילות הספציפיים שלהם, משפרים את היעילות בכל מחלקות השונות.
• מסירה קונטקסטואלית: ככל ש-AI ממשיכה להתפתח, הצורך במסירת מידע באופן קונטקסטואלי גדל. בעלות על קרוב למערכת משולבת הפוכה משתמשים יכולים לקבל מידע בהתאם למשימות או לפרוייקטים הנוכחיים שלהם, שמשפר את היעילות הכוללת.