כאשר ארגונים ממשיכים לנווט באינטגרציית המוחש האומנותית (AI) בזרימות העבודה שלהם, המשתמשים בוודאות סקראפיים לגבי איך פרוטוקולים שונים יכולים לשפר מאלה המערכות. אחת התחומים אשר זמינה גדלת העניין היא הקשר בין פרוטוקול ההקשר המבוסס דגמים (MCP) ושרותי הפדרציה הפעילים של Microsoft (ADFS). ה-MCP, פותח על ידי Anthropic, מאפשר למערכות של AI להתחבר באופן מאובטח ויעיל לכלים עסקיים ומקורות נתונים קיימים, הקמת שאלות חשובות על אפשרויות יישומיםיו בסביבות שיובשו Microsoft ADFS. פוסט בלוג זה נועד לחקור את ההשלכות האפשריות של MCP בהקשר של Microsoft ADFS, מאפשר לקוראים לחשוב על כיצד קידמות ב-AI יכולות לשוות את זרימות העבודה והאינטראקציות עם הנתונים שלהם. בעוד נדון בפוטנציאל העתידי של MCP לצד הפדרציה הפעית של Microsoft ADFS, חשוב להבהיר שלא נאשור או נכחיך את קיומו של אינטגרציה קיימת. במקום זירוז מה זה MCP, איך ניתן להוסיף את זה ל-Microsoft ADFS, ולמה הרלוונטיות שלו חיונית להבנה שלכם בהתקדמות.

מהו פרוטוקול ההקשר (MCP)?

פרוטוקול ההקשר (MCP) הוא תקן פתוח, מקורי מאת Anthropic שמאפשר למערכות AI להתחבר באופן מאובטח לכלי ולנתונים אשר עסקים כבר משתמשים בהם. תיאור כמו אישור אוניברסלי ל-AI, MCP מאפשר שיתוף פעולה בין מערכות שונות בלי צורך באינטגרציות יקרות, בשונה מרכים ייחודיים. MCP פועל על שלושה רכיבי לב:

MCP פועלת על שלושה רכיבי ליבה:

• מארח: זהו היישום או העוזר AI שרוצה להיות בהמשך מקורות נתונים חיצוניים.
• לקוח: הרכיב הקריטי שנבנה כחלק מהמארח, הלקוח מדבר את שפת MCP, ניהול ההתחברות והתרגום בין ה-MC ומערכות חיצוניות.
• שרת: המערכת שמנגשת — כמו מערכת לניהול לקוחות (CRM), בסיס נתונים, או לוח זמנים — נערכת לחשיפת פונקציות או נתונים ספציפיים באופן מאובטח.

מבנה זה מקנה ליישומי AI יכולות פועלות יותר בסביבות מקושרות. כאשר ליישום AI (המארח) יש שאלה, הלקוח מקל על ההבנה, והשרת מספק את המידע הדרוש. היופי של מערכת זו לזוגים מהילדים המקובל והנמדן של אקו-אסט-קדרת רבומיות.

איך MCP יכולה ליישם את Microsoft ADFS

תפיסו עתיד שבו הרעיונות המהפכניים של הפרוטוקול של מקור הקשר מיושמים ב-Microsoft ADFS. בעוד שאנו לא יכולים לאשר אם אינטגרציות כאלה קיימות כרגע, מעניין לחקור סיטואציות היפותטיות שבהן MCP עשוי להעצים את היכולות של ADFS בדרכים שיעילות.

• אימות משולב: אם MCP ייושם ב-Microsoft ADFS, זה עשוי להוביל לתהליכי אימות קרוס-פלטפורמה יותר חלקים. לדוגמה, עוזר AI יכול לפעול עם ADFS כדי לוודא במהירות אימות של פרטי משתמש, חוסך זמן ומאמץ בגישה חוצה-פלטפורמות.
• חוויות משתמש משופרות: כאשר MCP תומכת ב-Microsoft ADFS, אפליקציות AI יכולות להתאים חוויות משתמש על ידי הבנת ההקשר של הנתונים אליהן הן יכולות לגשת. למשל, עוזר AI יכול לספק תוכן מותאם אישית בהתבסס על תפקידי משתמש בזמן אמת והרשאות מ-Microsoft ADFS, יוצר אינטראקציה קריטית יותר.
• גישה מאוחדת לנתונים: בהקשר שבו MCP משולבת עם Microsoft ADFS, מערכות AI יכולות להציע גישה מהירה ואמינה יותר לנתונים ממקורות ארגוניים מרובים. עוזר יכול לשאול שאילתות לבסיסי נתונים שונים מאחורי ADFS, מספק עדויות מקובצות למשתמשים בלי שעליהם לנווט בממשקים מרובים.
• תובנות AI קונטקסטואליות: על ידי תחייב MCP עם Microsoft ADFS, מערכות AI יכולות להשיג תובנות עשירות בקשר המותאמות לתפקידי משתמש ספציפיים. לדוגמה, נציג מכירות יכול לקבל התראות על הובלות בהתבסס על נתונים בזמן אמת שנגשים דרך ADFS, מאפשר עיסוק פעיל.
• אבטחת מידע משופרתים: עם מימוש של MCP בהגדרת ADFS, תהליכי אימות יכולים להתקשט באופן יותר עמיד. עוזר AI יכול לעזור בזיהוי דפוסי גישה לא רגילים ואימות זהויות, משפר את עמידות האבטחה הכוללת של הארגון.

יישומים מחשודים אלה מדגישים את הפוטנציאל המהפכני של מיזוג MCP עם Microsoft ADFS. כשעסקים ממשיכים לחפש דרכים לשפר את היציבות ולאוטומציה של תהליכים, האינטגרציות הללו יכולות לפתוח עידן חדש של שתפות ולזמן כלים עמידים לעבוד באופן המהורה בסביבות היברידיות.

למה צוותים שמשתמשים ב-Microsoft ADFS צריכים להתעניין ב-MCP

ארגונים המשתמשים ב-Microsoft ADFS יכולים לרווח באופן משמעותי מהדיון הגובר לגבי השתפרות תקינות ה-KI ומהפרוטוקול של מקור הקשר. תהליכי עבודה שופרו: האינטגרציה של רעיונות MCP לתוך Microsoft ADFS עשויה להפוך את תהליכי העבודה ליחידיים, מאכלסים עובדי עזר AI לנהל משימות בדרך יעילה יותר.

• תהליכי עבודה משופרים: אינטגרציה של מושגי MCP ל-Microsoft ADFS עשויה לייעל תהליכי עבודה, מאחר שיישומי AI עשויים לסייע לעובדים בניהול משימות בצורה יעילה יותר. עוזרי AI חכמים יותר: צוותים יכולים לצפות בעוזרי AI להתפתח לפתרונות קונטקטואליים וחכמים יותר.
• עוזרי AI חכמים יותר: צוותים עשויים לצפות בתפקיד של עוזרי AI שמתפתחים לפתרונות קונטקסטואליים ומודעים יותר. עם תובנות מנתוני ADFS, אלה העוזרים יכולים לספק הצעות רלוונטיות המותאמות לצרכי המשתמש, תוך תמיכה בקבלת החלטות טובות יותר בכל הארגון.
• כלים לתקשורת מאוחדים: עקרונות MCP עשויים לעזור לצפות בכלים לתקשורת הזמינים במסגרת ADFS, מאפשרים אינטראקציות מרובות ערוצים דרך ממשק AI יחיד. זה עשוי לאפשר לצוותים לנהל הכול מהודעות אימייל עד כלים לניהול פרויקטים באופן מאוחד.
• ניהול עלויות: על ידי הקטנת הצורך באינטגרציות מרובות לטובת פרוטוקול יחיד תקני כמו MCP, ארגונים שמשתמשים ב-Microsoft ADFS יכולים לחסוך דרסטית בעלויות הקשורות לרכישת תוכנה והפיתוח. זה יכול לסייע בסופו של דבר למרווחים בריאים ובהפניית משאבים טובה יותר.
• יכולת הסתגלות בסביבות משתנות: כשתעשינה התעשיות להתפתח, הגמישות שהיא מביאה עם על ידי MCP עשוייה להאפשר לעסקים שמשתמשים ב-Microsoft ADFS לסובב במהירות. גישה לכלים מגוונים של AI עשוייה להוביל לפתרונות חדשניים ולעזור לארגונים לשמור על היתרונות התחרותיים שלהם.

בנוף דיגיטלי המתפתח במהירות, הבנת הערך האסטרטגי של MCP והיחס הפוטנציאלי שלה עם Microsoft ADFS ישדרג את הגמישות של הצוותים וידריב את החדשנות.

חיבור כלים כמו Microsoft ADFS עם מערכות AI רחבות

בעוד שארגונים עולים על יכולותם הטכנולוגיות, אינטגרצית מערכות וכלים לקידום מוצרים נוצרת כעת. צוותים שמחפשים לאחד את ניהול הידע שלהם, התיעוד וחוויות התהליך עשויים למצוא ערך בפלטפורמות כמו Guru. פלטפורמות כאלו תומכות בסוגים של משלוח מקורי וגיבוש ידע שתכני תרחישי משתמש MCP.

על ידי שימוש בפתרונות הכוללים יכולות AI לצד Microsoft ADFS, עסקים יכולים ליצור חווית משולבת יותר בה התהליכים, התיעוד ותהליכי הקבלת החלטות פוגשים בקרבת עם הפרקים. הגישה התומכת הזו מראה את האידיאלים שלאחורי MCP, מאפשרת לארגונים להשתמש בכוח של AI בשמירה על יתרונות ההתקנות הקיימות.