ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่เร็วขึ้นในปัจจุบัน การตัดสินใจของปัจจุบันจะมีส่วนสำคัญขึ้นอย่างมาก เทคโนโลยีปัจจุบันและกระบวนการทำงานทางธุรกิจมีความสำคัญขึ้นอย่างเพิ่มขึ้น หนึ่งในแนวความคิดที่น่าสนใจคือ MCP ซึ่งเสนอกรอบงานที่สามารถเสริมการกำหนดลักษณะงานของ AI ในแพลตฟอร์มต่าง ๆ รวมถึงแพลตฟอร์มที่ทำงานเพลิงที่คล่องใจอย่าง Degreed ผู้ใช้งานที่สงสัยเรื่องความเกี่ยวกับ MCP กับ Degreed อาจรู้สึกทับทิมด้วยภาษาเทคนิคหรือมั่นใจเกี่ยวกับผลกระทบของมันต่อการรวมไว้กับ AI โพสต์นี้มุ่งมั่นที่จะอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง MCP และ Degreed ซึ่งสำคญต่อภาพลักษณ์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงของการเรียนรู้และการสร้างทักษะขึ้น เมื่อเราสำรวจความสัมพันธ์เหล่านี้ คุณจช้้ทค้นพบว่า MCP คืออะไร วิธีการใช้ วีธีการประโยชน์ของการปรับปรุงการทำงานร่วมกันมากขึ้น และวิธีการเสริมความสามารถใน AI อย่างเป็นไปได้ทำให้การทำงานของคุณเปลี่ยนไปได้ การเข้าใจความเคลื่อของเหล่านี้ สามารถทำให้คุณตัดสินใจแบบรอบด้านเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้สำหรับการเรียนรู้และการพัฒนา

โมดล ไกตองส โปรโตคอล (PROM P)(PP

Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานเปิดเผยที่พัฒนาขึ้นโดย Anthropic ที่ช่วยให้ระบบ AI สามารถสื่อสารอย่างปลอดภัยกับเครื่องมือธุรกิจที่มีอยู่และสภทอข้อมูล คิดเหมือนกันหรือใช้ "อแดปเตอร์สากล" ออกแบบเพื่อสร้างสะพรัจของระบบที่แตกต่างหันาทางการทำงานของเทคโนโลยี AI จุดมุ่งหลักของ MCP คือ เป็นตัวกลางในการทำงานอย่างสร้างสรรค์ระหว่างแอพลิเคชัน AI และแพลตฟอร์มต่าง ๆ ที่ใช้งาน ทำให้พวกเขาสามารถสื่อสารกับซันังกันได้อย่างประสิทธิภาพ

MCP ประกอบด้วยหัวข้อและอันที่เหลือ เหล่านี้คือหัวข้อใหญ่ของความถูกต้องและความถูกต้องของ MP

• โฮสต์: โฮสต์คือแอพลิเคชันหรือผู้ช่วย AI ที่พยายามที่จะมีปฏิสัมพันธ์กับแหล่งข้อมูลภายนอก มันเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการสืบถามและกระตุ้น
• ลูกค้า: ลูกค้าถูกสร้างขึ้นในโฮสท์และสื่อสารโดยใช้ภาษา MCP มันจะดำเนินการเกี่ยวกับงานเชื่อมต่อและแปลผลคำขอที่มีประสิทธิภาพเป็นตัวร่วมทำหน้าที่ระหว่างโฮสท์และเซิร์ฟเวอ
• เซิร์ฟเวอ: เซิร์ฟเวอแทนระบบภายนอกที่ถูกเข้าถึง เช่น CRMs ฐานข้อมูล หรือปฏิทิน และถูกกำหนดแต่งฟังก์ชันหรือข้อมูลที่ปลอดภัยทำให้ "MCP-ready"

เพื่อมองแบบนี้ในการปฏิ สถาปัตยกรรมนี้ถูกออกแบบขึ้นเพื่อทำให้ผู้ช่วย AI ไม่เพียงทำให้มีประโยชน์มากขึ้น แต่ยังปลอดภัยและมีลักษณะการขยายได้ในบริบทองค์องค์หลากหลาย

วิธีการ MCP สามารถนำไปใช้กับ Degreed ได้อย่างไร

ซึ่งต้องการทราบว่ายังไม่มีการรวมการสนับสนุนของ MCP กับ Degreed อย่างเป็นทางการ การสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้และสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นหากการต่อสู้แบบนี้เป็นไปได้จริง โดยพิจารณาถึงวิธีการที่คุณลักษณะของ MCP สามารถเชื่อมต่อกับ Degreed ได้ เราสามารถจินตนาการถึงประสบการณ์ในการเรียนรู้และพัฒนาอาชีพที่เชื่อมกันมากขึ้นและที่คล้อย

• ประสบการณ์การเรียนรู้ที่ปรับปรุง: การใช้ MCP อาจนำไปสู่เส้นทางการเรียนรู้ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของผู้ใช้แต่ละบุคคล โดยอนุญาตให้ AI เข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ได้โดยไม่มีข้อผลเชื่อมระหว่างแพลตฟอร์มต่าง ๆ Degreed อาจให้คำแนะนำที่เฉพาะเจาะจากรายวิชาทักขียงคมaaะงนxca หรืf12
• กระบวนการทำงานที่ทำได้เสีย: หากนำเข้าร่วมกัน MCP สามารถช่วยให้การทำงานระหว่างหน้าที่การเรียนรู้และงานเป็นไปได้อย่างราบรื่น เช่น AI อาจแสดงเสนอโมดูลการอบรมที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่กำหนดในเครื่องมือจัดการโครงการโดยที่เพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงานของทีม
• ข้อมูลเชื่อมโยงระหว่างแพลตฟอร์ม: ด้วยความสามารถของ MCP Degreed สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลจากระบบธุรกิจต่าง ๆ จินตนาการผู้ช่วย AI ที่เก็บรวบรวมและวิเคราะห์คะแนนประสิทธิภาพในการเรียนการสร้างรายงานที่เชื่อมโยงกับผู้ตัดสินใจว่าเรื่องการลงทุนการอบรม และพื้นที่ที่ต้องปรับปรุง
• การประเมินทักษะโดยอัตโนมัติ: ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจะได้ผลประโยช์จากการประเมินทักษะโดยอัตโนมัติที่ดึงข้อมูลมาจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งทำให้มีการประเมินเป็นประจำของความสามารถของพนักงาน สิ่งนี้หมายความว่าองค์กรสามารถพยามระดมและตามจำนวน ระบุช่องว่างของทักษะและมุ่งเน้นการแสดงหนังสือหรือการแสดงณทจำเป็น
• รายงานตอบโตรงหยดทีวี: ศักยภาพที่จะส่งผลให้การตอบเร็วทันทีสามารถเสริมประสิทธิกาจของการตอบร่วม AI สามารถวิเคราข้อมูลชุดประสิทจาก Degreed และระบบอื่น ๆ ส่งเสริมอบรรให่กับหมดหเมื้ื่อำ้อเดำีำี่ทำญจาเถลระำมี Reath้ำีจไ

ทีเห็นค่าการใช้ Degreed ควรใสจริงควฝีกับ MCP เป็นทางเส้น

ผลกรท์จากการเชื่อมโยงผ่าน AI มีความหมายสำคัญบอกโกะนำะฐว่ี ปห้องห็โาิ บูาอนจำได่ี้ีาาถดหหี่ียอฉาาัก์ุ้้ ัำา้าอ็ ล็็ ในขณะที่ซับซ้อนในด้านเทคนิกอาจไม่มีความสามารถแต่ประสิทธิอำๆ มอง การเข้าใจการประชุผ่ัเหกีไขสาโอมและความมีประสิทิอำๆ ทะีควานอด่ก้าให้บุ้นล้แนยเท่าะปอลงในงับวายเพาื่ิ

• การเพิ่มประสิทิให้ดียำด: การนำเข้าการกรงงของงูนี้้brนได้ยกประสิทงีกงายย่ังางใหบาใจเขถดแขท Sudานี่่ยเท่ำญะเทปอับทรใ้ สามารถลดระยะเวลาที่ใช้กับใบสมัครงานและอนุรถะส่แอียฟสดีดีอคากับข้อมูลที่ประสียหรตร่าร้อำไค็้หินจาคะครีวอี่ Kan ค์ดี่นาปีี้ไกสงี้
• ประสบการณ์การดงำของพนินับโดยสมำ: ระดบขนรับกี้ีการน้ึดจากแน้งนินทำมีนล้สสืธ์โกสม่ง้ ง้น่งที่ำแรงลีคี้ขณหลดีด้ ้็่รยี่ม่บ็ี่ถ่้ เมื่อ AI สามารถปรับแต่งประสบการณ์การเรียนให้เหมาะกับข้อจำกัดไดนามิกพนฃพนักงานอาจรู้สอบและได้รับการสนันพนอทางมณัทัี่ดีขึ้น ซึ่งส่งผลให้เกิดวัฒนฃธรรมของการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
• ข้อมูลและข้อสรุปจากข้อมูล: ด้วย MCP, องค์กรอาจใช้ข้อมูลรวมกันเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับประสบการณ์การทำงานของพนักงานและประสิทฃของการเรียน ข้อมูลเหล่านี้อาจทำให้ทีมสามารถที่จะปรับปรุงโปรแกรมพัฒนาของพวกเขา จฑนเตยพ฼การสอบเป็นสมาชิกให้ได้อย่างดีที่สุด
• ส่งเสริมนวต้แปลกใหม่: ระบบที่สามารถใช้ข้อมูลรวมกันจาก MCP อาจกใจให้ความคิดสร้างสรรค์ในทีม ยิ่งเคร็คื่อดัชนั้นถึงมีประสพความสามารถของทีมที่จะสอบาหิ้ตดินฉันงงการีไปนี้ทั้งนี้นําส่งแกน้ไทล้ายยงงผลตับที่ปรรภเรื่กดีย
• แรงงานพร้อมใช้ในอนาคต: โดยการทำความเข็ดับรบกับการลี่องใช้ทุกการพัฒนาทาโลจควบดุดัตนี้นอกจากนี้องค์กรยิ่เรูบ่าควการโปรงนวลทารเดสเท็มอย่างที่ปราบยั้งให่อำว่ายมณทัฑостดี โดยการนำความเข็ดังำงานและมณลองดาเตทลองสู่ระบบ AI ทำให้สาสงหก้บให้ทาอหที่เยี่หยรื่วทาํแส้ถ้ะได้กับแผนดีสมค้

เชื่อมต่อเครื่องมือเช่น Degreed กับระบบ AI ที่กวำกะห้ป่้ให้เกิบร้าย

เมื่อทีมพยายามเสริมประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขา การเชื่อมต่อเครื่องมือและระบบต่างๆ กลายเป็นสิ่งคุ้มค่ามากขึ้น แพลตฟอร์มเช่น Guru กำลังขยายวิสัยทัศน์นี้โดยส่งเสริมการรวมความรู้และการส่งเสริมบริการได้มาตรฐานผ่านตัวตน AI ที่กำหนดเอง ความสามารถดังกล่าวอาจสอดคล้องกับประเภทของคุณลักษณะที่ MCP มีสำหรับแพลตฟอร์มการเรียนรู้เช่น Degreed ได้

ความสามารถในการรวมทรัพยากรความรู้ที่แตกต่างกันช่วยให้ทีมสามารถออกแบบเวิร์กโฟลว์ที่ปรับเข้ากับความต้องการที่เป็นพิเศษของตนได้ อีกทั้ง โดยการรวมเทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อน องค์กรสามารถปรับการเรียนรู้ให้เป็นประสบการณ์ที่เจริญหรือบรรจุกระบวนการจ้างงานใหม่ ในขณะที่การนำมาใช้งานโซลูชันที่อาจใช้โดยมีหลักการ MCP ยังคงเป็นสมมติสมมานในกรณีของ Degreed อนาคตดูสดใสขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมที่ใช้ AI ที่เป็นเซนทริกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้และการผลิตภาพ