מאחר שארגונים שואפים לאופטימיזציה של ניהול הביצועים ולשיפור בהתמעללות של העובדים, הם רואים בה טכנולוגיות חדשות שפולשות לתהליכי העבודה המסורתיים. אחת מהטכנולוגיות המרתקות שרכשו תדר בקרב המשתמשים היא פרוטוקול ההקשר של הדגם (MCP), תקן פתוח שפותח לקידום אינטראקציה חלקה בין מערכות AI וכלים השונים בהם עוסקות העסקים. כדי שמשתמשים יחקרו את הקישור בין MCP ופלטפורמות ביצוע כמו Lattice, יכול להיות גם מרגש וגם מבלבל. מאמר זה נועד לבהיר מהו MCP ולהעה כיצד ייתכן שהוא קשור ל־Lattice, מציע תובנות לשילוב AI וזרימות עבודה בעתיד. תלמדו על רכיבי הבסיס של MCP, איך עקרונותיו עשויים לשפר את הפונקציונלות של Lattice, ועל חשיבותם הרחבה של יכולת האינטרופרביליות עבור צוותים המחפשים לשפר את הפרודוקטיביות. עד סופו, תהיו לכם הבנת ברורה יותר של נוף הטכנולוגיית ה־AI המתפתח ומה שזה עשוי לאומר לארגון שלכם.

מהו תקן ההקשר (MCP)?

תקן ההקשר (MCP) הוא תקן פתוח שפותח במקור על ידי Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר באופן מאובטח לכלים ולנתונים אשר עסקים כבר משתמשים בהם. הוא פועל כ"מתאם אוניברסלי" ל-AI, מאפשר למערכות שונות לעבוד יחד ללא צורך באינטגרציות יקרות, יחידות.

MCP מכיל שלושה רכיבים בסיסיים:

• מארח: היישומון או העוזר ה־AI שמעוניין להתקשר עם מקורות נתונים חיצוניים.
• לקוח: רכיב המתואם במארח ש ``מדבר'' את שפת ה־MCP.
• שרת: המערכת החיצונית שנגשת — כגון CRM, מסד נתונים, או לוח שנה — שהוכן ב־MCP על מנת לחשוף מאפיינים או נתונים מסוימים באופן מאובטח.

חשוב לדמיין זאת כמו שיחה: ה־AI (המארח) שואל שאלה, הלקוח מתרגם אותה, והשרת מספק את התשובה. ההגדרה הזו אינה משפרת את השימושיות של עוזרי AI בלבד, אלא גם שומרת על אינטראקציה מאובטחת ונמצאת להרחבה בכלים עסקיים שונים. לדוגמה, ביישום מעשי, נחשוב על ממשק מנתח AI הצריך להביא דיווחים מפלטפורמת HR של חברה. באמצעות MCP, ה-AI יכול להתחבר בצורה חלקה ובטוחה כדי לאחזר נתונים מבלי לפגוע בפרוטוקולים אבטחה או לדרוש קלט נתונים ידני ניכר.

כיצד MCP עשויה להישתמש ב-Lattice

בזמן שחשוב להישאר ער הכי אחד כי נוכחית אין אישור לאינטגרציה בין Lattice ל-MCP, עקרונות החדשנות של MCP מציעים הזדמנויות מרתקות לשיפור מערכות ניהול ביצועים כמו Lattice. הנה מספר תרחישים מתוחלפים לגבי איך עקרונות MCP עשויים להחול.

• אינטגרציה במנוע הלוחות: תדמיתו על אינטגרציה במנוע הלוחות בתוך Lattice אשר יכול לקבל תובנות מיידיות ממקורות נתונים שונים, כגון מדדים של ביצועי עובדים או סקרי מעורבות. ההתקנה האידוא של יכולה להציל למנהלים להתקבל התייחסות ולקורסים החלופינס רגזני וגמישות רבה.
• מיקום משודרג: אם Lattice ישתמש במערך של MCP, יכול להנפיץ איוד לאינטגרציה הנניח הומוק על הערכה החיצונית משמע רכישה מטרות. הכוונה האלה יכולות לתקשר בינוניות צוותי לקביעת על המדדי מידה המיועד על עסקי דיפלמציה והגמישות.
• פיתוח עובד מותאם אישית: מכסינות MCP יכולה לנתיח משרות ניסיון וביצועים של המערכת כדי להמליץ על תוכני ניסיון והתפתחות המותאמת אישית. הקישור הזה גרסא ע
• חיבול שותף מחלקות: באפשות תקינות מחלקות שונות (כמו קירבה ומשאבי אנוש) לשתף מידע קשר להמצב כש יש Lattice MCP עשוי לחזור עלי דרך כסות עממה פיתוח ממחלל. דוגמה, לתובנות מוחשבות יכלו מדדי מיכ
• משינויים בתרבות במותשי העסקי: צעות MCP, אפשור נותף שדברו בעסקים על שמירת שינויים ביממי המשב האינטגרציה מיכל ע

למה צוותים השימשים ב-Lattice זוכים להתעניינות ב-MCP

כי שימשים מס, הניג מה שמן לפרוטוקול ההקשר של הדגם ושילוב AI מעלים ערכים משמעותים עבו לצוותים שימשים ב-Lattice, דרך פריפ לפתח וכלים חוכמים. הנה כמה תרחישים המי

• עבודה מכובכת: על ידי האפשרות החשדת תימר מאמונים בין Lattice וק לפיקח מקבע, האינטגרציה של ביקורם היא כלי משמעת במלק
• הוצחות מדוייקות: עם MCP, צוותים יכולים לגשת לנתונים השוחזרים במבנה מקביל המואחסן בשירה תוכני. נתוי ממקובץ במווונות דיסינינו. דבר. ע
• חל לעובד ל-LE: האינטגרציה יכולה להוספת חווי הפקשר החבוש לכלי ולהנתונים הח
• תפחות הביות לכלי: כשעובדים מתמצאים בכלים יותר משוחדים ומחוויים, היכול להוביל לתשוויות לתערוכות כלים כמו ליט. א
• ארגונים דור-עתידיים: כאשר עסקים נתקלים בנופים שמתפתחים לא פסק, קבלת עבודות יציב למורכבות כזו שמוצעת דרך MCP עשויה לעזור לארגונים להבטיח את תהליכי הפעולות שלהם לעתיד. חברות המוכנות בכלים נפלאים יכולות לטפל ביעילות יותר בשינויים בשוק ובדינמיקה העוברת.

חיבור כלים כמו Lattice עם מערכות AI רחבות יותר

בסביבת העסקים המהירה של היום, המבט ההוליסטי על ידע וזרימות עבודה על מגוון פלטפורמות הוא אידיאלי. צוותים מחפשים באופן טבעי דרכים להרחיב את חוויות החיפוש, התיעוד והעבודה שלהם מעבר לכלים עצמאיים. This is where platforms like Guru משתייכים לשיחה. ההתמקדות של Guru באיחוד ידע, סוכנים מותאמים באופן אישי של AI, ומסירת הקשר עומדת לכלול ביכולות שמעודד MCP. בזמן שאינטגרציה זו אינה מובטחת, היא משקפת את הכיוון שארגונים עשויים לקחת כאשר הם מחפשים לשפר את האינטראקציה בין תפקודי הביצוע שלהם, כגון Lattice, ופתרונות AI רחבים יותר. על ידי חקירת כיצד יכולות דומות ל-MCP יכולות לאפשר שיתוף נתונים חלק ויעילות בתהליך העבודה, צוותים מתקיימים בתוך נקודת מבט יעודית בניווט בעתיד של העבודה.