ในระหว่างที่ธุรกิจมีเทคโนโลยีถูกนำมาบำรุงรักษาและปรับปรุงมาเพิ่มขึ้นขึ้นจึงผลักดันให้มีการใช้งาน AI ในการเรื่องการทำงานมั้ย เป็นมาตรฐานเหล่าหนึ่งที่มีชื่อว่า MCP นั้น ในกรณีที่ธุรกิจส่วนใหญ่ใช้ Rippling ซึ่งรวมการจัดการ HR, IT และ Finance ในแพลตฟอร์มเดียว ให้เข้าใจ MCP เนื่องจาก MCP ทำให้เกิดผลกระทบใหม่ในการปรับปรุงและมีประสิทธิภาพในด้านการใช้งาน ในบทความนี้ เราจะสำรวจ MCP ข้อกำหนด และอาจนำไปใช้กับหลายระบบเดียวกันนั้น แม้ว่าเราจะไม่อืนยันการประยุกต์ใช้งานระหว่าง MCP กับ Rippling แต่เราขอชี้แจงไว้ว่า MCP มีผลกระทบเท่าไร

คืออะไร MCP ?

MCP เป็นมาตรฐานเปิดที่ค้นพบโดย Anthropic โดยมีจุดประสงค์เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของ AI และการทำงานซึ่งสามารถเชื่อมต่อข้อมูลทั้งหมด จึงทำให้มีการเชื่อมต่อที่มีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น มันทำงานอย่าเดียวกับวิธี "ตัวแทน" ที่สามารถเชื่อมต่อระบบทั้งหมดได้ โดยไม่ต้องใช้เวลามาก ในด้านการทำงานของ AI เพื่อมีการเชื่อมต่อได้อย่างง่ายดาย

MCP ประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลัก

• Host: ระบบหลักที่พยายามตอบสนองต่อข้อมูลภายนอก ในทำนองเดียวกับส่วนหน้า AI ของ Rippling
• Client: คือระบบที่แปลภาษาภายใน Host ที่มีระดับ เป็นบทบาทสำคัญในการจัดการการเชื่อมต่อและการแปลข้อความระหว่าง AI และเครื่องมือที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลภายนอก
• Server: เป็นเครื่องมือที่ถูกเข้าถึง เช่นแพลตฟอร์มการจัดการคู่แข่ง, ฐานข้อมูล หรือแคนด ส่วนต่างๆ อาจถูกปรับปรุงให้พร้อมใช้งาน MCP ได้

ภาพล้อเลียนนี้คือการบอกเล่า การตั้งค่านี้เพิ่มประสิทธิภาพของผู้ช่วย AI ในเครื่องมือธุรกิจต่าง ๆ อย่างมาก ทำให้พวกเขามีประสิทธิภาพและเปลี่ยนแปลงให้เหมาะกับสภาพแวดล้อมข้อมูลที่กำลังเติบโตที่บริษัทใช้งาน

วิธีการ MCP สามารถใช้กับ Rippling

ตอนนี้เรามาสำรวจว่าการรวมตัวแนบเครื่องมือจากโปรโตคอล Model Context (MCP) สามารถเปรียบดีระบบแพลตฟอร์มอย่างไรกับ Rippling ซึ่งรวมระบบบุคคลากรหลายรายในระบบนิเวศน์ที่สามารถใช้งานได้ ถึงแม้เราจะไม่สามารถยืนยันการรวมตัวจริง ๆ ได้ แต่ถือว่าความเป็นไปได้ที่ MCP อาจเปิดเผย สำหรับธุรกิจที่ใช้ Rippling นั่นมีประโยชน์

• การเข้าถึงข้อมูลอย่างไร้รอยต่อราง: หาก Rippling นำคอนเซป MCP ไปใช้ อาจเชื่อมต่ออย่างไร้รอยต่อกับแอปพลิเคชันภายนอกหลากหลาย ทำใให้การเข้าถึงข้อมูลข้ามแผนก HR, การเงิน และหน้าที่ด้าน IT เพิ่มขึ้น เช่น ข้อมูลเงินเดือนอาจถูกนำมาจัดการรวมกับเครื่องมือวิเคราะห์ภายนอก เพื่อให้ได้เข้าใจลึกซึ้งกี่ข้อสำนวนการใช้จ่ายและแนวโน้มของแรงงาน
• การอัตโนมัติที่ทันสมัย: โดยใช้ MCP การริปลิ่งสามารถทำงานอัตโนมัติในแอปพลิเคชันต่าง ๆ โดยไม่ต้องรับภาระของการอินทิเกรชั่นแบบกำหนดเอง จินใหน AI ที่ดึงข้อมูลความสามารถในการทำงานของพนักงานจากฐานข้อมูลที่จัดสรรและรวมข้อมูลนั้นกับบัญชียอดจ่ายเงินเดือน กระบวนการตรวจสอบความสามารถจะง่ายขึ้น
• ประสบการณ์ผู้ใช้ที่รวมเข้าด้วยกัน: การนำ MCP ตกลงจ้างโครงสร้างแล้ว Rippling อาจนำมาสู่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่มีความสอดคล้องมากขึ้นที่พนักงานสามารถเข้าถึงเครื่องมือ HR, IT และการเงินของตนทั้งรวมใต้หลังคราวเดียวโดยไม่ต้องสลับแอปพลิเคชัน เช่น เมื่อเกี่ยวกับการเข้าสู่ระบบการจำคุณสงหรับการลงทะเบี่ยได้หรือการอแจ้งความเป็นเดดาเนอร์ ทำให้สามารถทำงานของพนักงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ระบบความปลอดภัยที่ดีขึ้น: ด้วยการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างของ MCP ระบบการรวมตัวกับ Rippling อาจเสถียรภาพการปฏิบัติองรักษาความปลอดภัย การแลกเปลี่ยนข้อมูลจะถูกควบคุมอย่างเข้มงวดและตรวจสอบลดความเสี่ยงจากการลักการของข้อมูลในขั้นตอนการทำง่านที่ได้มีสาระสำคัญ
• ผู้ช่วย AI ที่สามารถแลกเปลี่ยนได้: หาก Rippling นำหลักการ MCP เข้ามาใช้งาน อาจพัฒนาผู้ช่วย AI ที่สามารถแลกเปลี่ยนได้ที่สื่อสารอย่างง่ายดายกับเครื่องมืออื่น ๆ ภายในระบบธุรกิจ ผู้ช่วยเหล่านี้สามารถวางกำหนดการประชุนการประชุนการบันทึกเงินประกัน และยังช่วยได้กับหน้าที่การปฏิบัติตามข้อกำหนดความสัมพันธ์ข้ามทางหลายระบบ ซึ่งทำให้มีค่ามากขึ้นสำหรับพนักงาน

ทำไมทีมกับ Rippling ที่ใช้ควรให้ความสนใจใน MCP

ขณะที่องค์กรนำทางอยู่ในความซับซ้อนของการรวมเครื่องมือต่าง ๆ ความมีความสนใจที่ยยยไร้รอยจาก AI กำลังกลายใหม่ขึ้นเปิดอากลงชัดขึ้น สำหรับทีมทาง Rippling ที่เข้าใจความหมายของโปรโตคอล Model Context (MCP) สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการทำงาน, ช่วยในการตัดสินใจ, และทำให้เจเป็นระบบเชื่อม ที่นี่เราเน้นเขตเหตุผลว่าแนวคิดนี้สำคัญ

• การจัดดำเนินการโดยรวม: ด้วย MCP การทำความสัมพันธ์ระหว่างระบบจะดียย สามารถใช้งานการดำเนินการโดยของทีมอย่างมีประสิทธิภาพอย่างมีสำคัญ เช่น ผู้จัดการทราจรายทรางข้อมูลอัพเดทแบบทันทีเกี่ยวกับการเปลงแปลงของสถานะพนักงานโดยตรงผ่า ง Rippling ทำให้กลางล่างกวาดการตอบสนองและลดภาระงาการบริหารราชกิจ
• ก่อสร้างการร่วมงาน: ที่ดีขึ้นให้ความสนใจสารคต่างของงัสุ่มิดียยประสิธงสา่สำยงอสไๅงกรอีกรหาันนถาิ อืออาับวาาถับยดไียยปราปียาถสตัะสี่ทำีสารปา จินใหนทีมการเงินพัฒนาการร่วมงานกับ HR ในการสร้างงบประมาณในขณะที่ข้อมูลที่ได้ไหลอย่างยอดเยเชารุ่งไม่จำเป็นต้องแสวงหาแอฟฟีซี่อัแพีเฟรสตี่โดยทั้งแยดพัน
• การตัดสินใจโดยการทราบข้อมูล: ข้อความที่ได้จากการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลหลายแหล่งสามารถช่วยในกระบวนการตัดสินใจโดยการทราบข้อมูล หาก Rippling สามารถอนุญาตให้เครื่องมือวิเคราะห์ดึงข้อมูลได้โดยไม่มีการขัดขวาง ผู้จัดการสามารถตอบสนองต่อแนวโน้มของพนักงานหรือความผิดปกติทางการเงินได้อย่างรวดเร็ว
• การลงทุนในอนาคตที่ปลอดภัย: การเข้าใจและสำรวจความคิดเห็นเช่น MCP ทำให้การลงทุนในซอฟแวร์และเครื่องมือยังคงปลอดภัยในอนาคต เนื่องจากธุรกิจความคาดหวัง AI ที่ใช้ร่วมกับระบบที่มีอยู่ การสังเกตเช่นนี้จะช่วยองค์กรในการเป็นผู้แข่งขันและทันสมัย
• การปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลง: องค์กรที่ยอมรับความยืดหยุ่นในกระบวนการทำงานของตนจะสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้มากกว่า เนื่องจาก MCP ช่วยให้มีการอัพเดตและเปลี่ยนแปลงในทิวทัศน์เทคโนโลยีเรียบขึ้น บริษัทที่ใช้ Rippling ต้องพิจารณาว่าการพัฒนาที่สามารถกำหนดตัวตนเหล่านี้จะทำให้กระบวนการของพวกเขาเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร

การเชื่อมต่อเครื่องมือเช่น Rippling กับระบบ AI ที่กว้างขวางกว่า

เมื่อความต้องการสำหรับการแก้ปัญหาโดยรวมเพิ่มขึ้น องค์กรอาจต้องการเชื่อมต่อเครื่องมือที่หลากหลายของพวกเขาไกลกว่า นอกจาก Rippling ยังมีแพลตฟอร์มที่สนับสนุนการรวมความรู้และการส่งเสริมให้มีประสิทธิภาพในเชิงบริบท เสริมความสามารถในการรวมระบบ AI อย่างเช่น แพลตฟอร์มเช่น Guru สะดวกสบายในการจัดการความรู้แบบไม่มีข้อผันแปรและการจำลอง AI ที่ปรับให้เหมาะกับความสามารถของ MCP

วิธีของ Guru ช่วยให้ความรู้ขององค์กรเป็นหน่วยเดียวกัน สร้างตัวแทน AI ที่ปรับให้ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเมื่อจำเป็นโดยตรงในขั้นตอนการทำงาน ความคิดเห็นเรื่องการสร้างสะพานเชื่อมระบบที่ต่างกันนี้พูดถึงศักยภาพของอนาคตที่สามารถทำงานร่วมกันได้ ที่เครื่องมือเช่น Rippling อาจเพิ่มประสิทธิภาพของตนเองได้โดยการเชื่อมโยงกับกรอบของ AI ที่กว้างขวางกว่าเพื่อส่งมอบฟังก์ชันที่เพิ่มขึ้น