隨著組織越來越多地通過自動化和AI來增強其人力資源流程，創新協議如何適應現有系統的問題變得更加迫切。 引人注目的這樣一個協議是Model Context Protocol（MCP），由Anthropic創建。 它承諾實現AI系統與現有業務工具安全連接，打開了改進工作流程、效率和員工體驗之門。 本文探討了MCP與芝麻HR之間的潛在關係 - 這是一款旨在優化HR功能的軟件。 雖然我們不會明確概述任何MCP與芝麻的整合，但我們將推測這樣的合作可能看起來如何以及它如何可能使使用此HR軟件的團隊受益。 通過本文結束時，您將更清晰地了解MCP的原則，它如何可能與芝麻接口，以及為何該主題可能影響您的日常運營和戰略視野。

什麼是模型上下文協議（MCP）？

模型上下文協議（MCP）是Anthropic最初開發的一項開放標準，旨在使AI系統安全連接到業務已使用的工具和數據。 它的功能類似於“通用適配器”，允許不同系統在不需要昂貴的、一次性集成的情況下共同工作。 MCP的核心目標是促進一個更加整合的生態系統，讓AI系統可以訪問和處理各種數據集，增強其在組織中的功能和效用。

MCP 由三個核心組件組成，每個組件都在創建 AI 應用程序和業務工具之間的緊密互動中發揮著重要作用。

• 主機: 這指的是尋求與外部數據交互的AI應用程式或助手。 例如，如果您有一個幫助HR人員排程的AI助手，它將充當發起查詢的主持者。
• 客戶端: 客戶端是主機內置組件，旨在“講”MCP語言。 它作為處理連接請求並將其轉換為外部系統可以理解格式的聯絡人。 想像一個情況，您的HR助手需要檢索員工數據；客戶端與相關數據庫進行通信處理。
• 服務器: 這是主機訪問的外部系統，比如CRM、數據庫或日曆。 它已經做好了 MCP-read，以安全地向主機暴露特定功能或數據。 在我們的 HR 示例中，服務器作為員工信息的存儲庫，回應主機的查詢。

為了形象化這一點，可以將其視為一次對話：AI（主機）提出問題，客戶進行翻譯，服務器提供答案。 此設置使得 AI 助手更有用、更安全、更易於在各種業務工具中進行擴展，因為它們不再依賴於每次互動都需要複雜的集成。

MCP 如何適用於 Sesame

當我們深入探討模型上下文協議與 Sesame 相關的潛在應用時，必須以開放的態度來處理這個主題。 儘管我們無法確認目前是否將 MCP 与 Sesame 結合起來，但推測性討論提供了寶貴的見解。 下面是一些可能的好處或情景，如果 Sesame 採用 MCP 原則，這些情況可能會發生：

• 簡化雇員入職流程： 想象一個場景，新員工使用由 MCP 驅動的 AI 助手來導航他們的入職流程。 這種 AI 可以無縫訪問存儲在不同 HR 應用程序中的信息，如工資系統或培訓模塊。 通過簡化訪問相關資源，新進員工可以快速融入組織，減少 HR 專業人員的時間和精力。
• 增強員工反饋系統： 使用 MCP，一個 Sesame 驅動的 AI 助手可以用於從各個平台收集員工的即時反饋。 通過訪問調查工具、即時消息平台和績效管理系統的數據，AI 可以提供匯總的洞察，使 HR 經理能夠快速回應員工的需求和關切。
• 自動化績效評估： MCP 可以使 AI 助手從多個來源收集相關信息，而不是手動匯總績效數據，如項目管理工具和生產力軟件。 這種能力將帶來更準確和及時的績效評估，依賴全面的員工行為數據。
• 優化 HR 查詢： MCP 啟用的 AI 可以作為 HR 查詢的集中信息中心。 員工不再需要在各種系統中搜索答案，他們可以問 AI，后者將翻譯他們的問題並從多個 HR 工具中獲取所需信息，確保快速回應，增強整體滿意度。
• 定制學習和發展計劃： MCP 的應用可能促進更加個性化的 L&D 倡議。 通過利用來自不同教育資源和課程的數據，AI 可以為員工定制發展路徑，提供符合其職業目標和組織需求的課程或研討會建議。

Sesame 團隊應注意 MCP

對於利用 Sesame 更有效地管理 HR 流程的團隊來說，了解 AI 互操作性的戰略價值至關重要。 The Model Context Protocol holds the potential to revolutionize workflows, enhance strategy execution, and unify disparate tools within an organization. 以下是使用 Sesame 的團隊應該關注有關 MCP 發展的幾個原因：

• 提高工作流效率： 通過允許 AI 系統與現有 HR 工具無縫通信，MCP 可以大幅減少花在重複任務上的時間。 這提高了整體生產力，使 HR 團隊能夠專注於戰略倡議。
• 增強決策能力： 通過實時訪問集成數據，HR 經理將能夠更快地做出知情決策。 這種響應能力培育了一種數據驅動文化，其中洞察直接轉化為行動，提高組織的敏捷性。
• 員工參與度增加: 通過利用能夠接入多個數據源的 AI 工具，員工將獲得及時和相關的信息或支持。 這種響應能夠提升員工參與度，因為個人覺得他們的需求得到了有效滿足。
• 成本效益的整合: 組織常常被開發系統間一次性整合的財務負擔所拖累。 通過 MCP，消除這些昂貴的整合可帶來更具可擴展性和可維護性的運營結構，節省時間和資源。
• 未來化HR策略: 掌握像 MCP 這樣的創新協議將使 HR 團隊處於前瞻地位。 隨著勞動力需求的演變和 AI 能力的提升，採用這種框架可以使 HR 實踐保持適應性，符合變化中的員工期望。

將 Sesame 等工具與更廣泛的 AI 系統相連接

隨著團隊應對整合各種工具和系統的挑戰，延伸其搜索、文檔或工作流體驗的概念變得越來越重要。 像 Guru 這樣的平臺提供支持知識統一、自定義 AI 代理和上下文交付的解決方案。 這些能力與 Model Context Protocol 促進的互操作性願景緊密相關。 通過研究這種平臺如何與 Sesame 互補，組織可以發現同步信息和資源的價值。 這種探索不僅限於軟件; 它涉及建立一個生態系統，在這個生態系統中，團隊可以在努力支持員工體驗和組織目標方面蓬勃發展。