מיקרוסופט הציגה לאחרונה מאגר GitHub חדשני המשמש כמעבדה לחקירת פרוטוקול הקשר של המודל (Model Context Protocol - MCP) בתוך המערכת האקולוגית של Microsoft Copilot Studio. יוזמה זו מסמנת צעד משמעותי קדימה בתחום הסיוע והאוטומציה המופעלים על ידי בינה מלאכותית (AI), ומספקת למפתחים סביבה מעשית להתנסות ולמנף את היכולות של ה-MCP.
הבנת פרוטוקול הקשר של המודל (MCP)
פרוטוקול הקשר של המודל, שהוגה במקור על ידי חלוצת הבינה המלאכותית Anthropic ולאחר מכן הפך לקוד פתוח, מייצג סטנדרט מרכזי באבולוציה של עוזרי AI. הוא מעצים סוכנים חכמים אלה לגלות, לגשת ולהשתמש באופן דינמי בכלים חיצוניים, מאגרי נתונים ומודולים פונקציונליים במהלך זמן ריצה. יכולת דינמית זו מאפשרת לארגונים לבנות שרתי MCP בהתאמה אישית, לחשוף ביעילות את המשאבים והזרימות הפנימיות שלהם לטייסים אוטומטיים של AI, תוך שמירה על פרוטוקולי בקרה, אבטחה ומדיניות ממשל מחמירים. המעבדה שנחשפה לאחרונה משמשת הדגמה מעשית כיצד ניתן לשלב טכנולוגיה זו בצורה חלקה בתוך הסביבה ממוקדת מיקרוסופט.
שילוב Microsoft Copilot Studio ו-MCP
Copilot Studio, הפלטפורמה האינטואיטיבית של מיקרוסופט בקוד נמוך לעיצוב, התאמה אישית ופריסה של סוכנים מונעי AI, שילבה לאחרונה טכנולוגיית MCP, כפי שצוין בחודש שעבר. לדברי מיקרוסופט, שילוב זה מקל על:
- קישוריות חלקה למקורות נתונים: בין אם אתה עוסק בממשקי API פנימיים מותאמים אישית או בספקי נתונים חיצוניים, פרוטוקול ה-MCP מבטיח אינטגרציה חלקה ואמינה בתוך Copilot Studio.
- גישה לשוק משגשג של שרתים קיימים: מעבר למחברים ואינטגרציות מותאמים אישית, משתמשים יכולים כעת להיכנס למאגר מתרחב של מחברים מותאמי MCP מובנים מראש הזמינים בשוק. פונקציונליות זו מרחיבה את הדרכים להתחבר עם כלים מגוונים, מאיצה ומפשטת את השימוש בהם.
- יכולות פעולה מגוונות: שרתי MCP מחזיקים ביכולת לספק באופן דינמי כלים ונתונים לסוכנים, תוך טיפוח גמישות משופרת ובמקביל צמצום הוצאות תחזוקה ואינטגרציה.
השילוב של Copilot Studio עם Power Platform מעצים הן משתמשים עסקיים והן מפתחים מנוסים ליצור סוכנים הפועלים כטייסים אוטומטיים עצמאיים, בתוך יישומי Power Platform או מוטבעים בתוך יישומים אחרים כגון Microsoft Teams או אתרי אינטרנט. צדדיות זו מדגישה את יכולת ההסתגלות של הפלטפורמה למגוון רחב של מקרי שימוש ותרחישי פריסה.
שיפורים אחרונים ב-Copilot Studio
מיקרוסופט עסקה באופן פעיל בהגדלת היכולות של Copilot Studio, וחשפה לאחרונה תצוגה מקדימה מחקרית בגישה מוקדמת של פונקציונליות ‘שימוש במחשב’. תכונה חדשנית זו מאפשרת לסוכני AI ליצור אינטראקציה חזותית עם יישומים או אתרי אינטרנט, תוך חיקוי של אינטראקציות דמויות אדם כגון לחיצה, הקלדה וניווט. במקביל, החברה הציגה SDK חדש של C# עבור ה-MCP, ובכך חיזקה את מחויבותה לטיפוח מערכת פיתוח חזקה סביב הפרוטוקול.
התקדמות אלה ממצבות ביחד את Copilot Studio כפלטפורמה אדירה לפיתוח AI סוכן, תחום שזכה לתשומת לב משמעותית בתקופה האחרונה. ההקדמה של מאגר ה-GitHub החדש תואמת בצורה חלקה למסלול זה, ומספקת למפתחים את המשאבים והכלים הדרושים כדי לחקור ולרתום את הפוטנציאל של MCP במסגרת Copilot Studio.
מאגר Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP
מאגר Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP מקיף אוסף מגוון של דוגמאות וקוד מדגם המותאם לסייע למפתחים במאמציהם. באופן ספציפי, הוא מאפשר להם ליצור, לפרוס ולחבר שרת MCP ל-Microsoft Copilot Studio באמצעות מסגרת מחבר Power Platform.
שילוב זה ממנף את מסגרת מחבר Power Platform הקיימת, המאפשרת אינטגרציות מאובטחות וניתנות לשימוש חוזר בין יישומי Microsoft Power Platform ושירותים חיצוניים באמצעות ממשקי API סטנדרטיים ומנוהלים. מסגרת זו מבטיחה שחילופי נתונים ואינטראקציות בין מערכות שונות מצייתים לפרוטוקולי אבטחה ומדיניות ממשל מבוססים.
טכנולוגיות סינרגטיות: מחברי MCP ו-Power Platform
ההכרזה של מיקרוסופט ב-28 באפריל הדגישה את מערכת היחסים הסינרגטית בין שתי הטכנולוגיות הללו, והדגישה כיצד הן משלימות זו את זו כדי לספק חוויית משתמש משופרת. מחברים מסורתיים מספקים גישה מאובטחת ומנוהלת לשירותים ידועים, בעוד ש-MCP מציג הרחבה דינמית בזמן ריצה על ידי הפעלת טייסים אוטומטיים לגלות ולהשתמש בכלים חדשים לפי דרישה. על ידי צירוף שרתי MCP בתוך מסגרת המחבר המוכרת, מפתחים יכולים להרחיב את היכולות של Copilot Studio מבלי להתפשר על אבטחה, תאימות או שליטה, וכתוצאה מכך חוויית AI ניתנת להתאמה ויעילה יותר בתוך גבולות ארגוניים מהימנים.
גישה זו יוצרת איזון עדין בין הצורך בחדשנות לבין הציווי של שמירה על סביבה מאובטחת ותואמת. הוא מעצים מפתחים למנף את טכנולוגיות הבינה המלאכותית העדכניות ביותר תוך הקפדה על מדיניות ממשל ופרוטוקולי אבטחה מבוססים.
הדרכה מעשית למפתחים
מיקרוסופט מספקת הדרכה מפורטת בתוך המעבדה, המנחה מפתחים בתהליכים מרכזיים הבאים:
- פריסת שרת MCP: הוראות מקיפות על הגדרת שרת המסוגל לטפל בנתונים, מודלים ואינטראקציות. זה כולל הגדרת תצורת סביבת השרת, פריסת רכיבי התוכנה הדרושים ויצירת ערוצי התקשורת בין השרת למערכות אחרות.
- יצירת מחבר מותאם אישית: הדרכה על ניצול תשתית המחברים ליצירת קישור בין שרת ה-MCP ל-Copilot Studio. זה כרוך בהגדרת מאפייני המחבר, ציון שיטות האימות והגדרת מיפוי הנתונים בין שרת ה-MCP ל-Copilot Studio.
- שילוב עם Copilot Studio: שלבים מפורטים על הוספת שרת ה-MCP כפעולה בתוך Copilot Studio, המאפשרים לסוכנים לגשת לכלים ולנתונים המסופקים על ידי השרת. זה כולל הגדרת פרמטרי הקלט של הפעולה, ציון נתוני הפלט והגדרת לוגיקת הביצוע של הפעולה.
על ידי ביצוע שלבים אלה, מפתחים יכולים לשלב בצורה חלקה את שרתי ה-MCP שלהם עם Copilot Studio, ולאפשר לסוכני ה-AI שלהם למנף את מלוא הפוטנציאל של הנתונים והכלים הבסיסיים.
תנאים מוקדמים לשימוש במעבדת MCP
כדי להשתמש ביעילות במעבדת MCP, מפתחים נדרשים לעמוד בתנאים המוקדמים הבאים:
- מנוי Azure (עם אמצעי תשלום שנוסף): מנוי Azure פעיל נחוץ לפריסה ולאירוח של שרת ה-MCP והמשאבים הקשורים אליו. למנוי חייב להיות אמצעי תשלום חוקי המשויך אליו כדי לכסות את העלויות של שירותי Azure המנוצלים.
- חשבון GitHub וכניסה: חשבון GitHub נדרש כדי לגשת למאגר Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP ולהוריד את קוד המדגם והדוגמאות. מפתחים חייבים להיות מחוברים לחשבון ה-GitHub שלהם כדי ליצור אינטראקציה עם המאגר.
- חשבון ניסיון או חשבון מפתח של Copilot Studio: חשבון ניסיון או חשבון מפתח של Copilot Studio נחוץ כדי לגשת ולנצל את פלטפורמת Copilot Studio. חשבון זה מספק גישה לתכונות ופונקציונליות של הפלטפורמה, ומאפשר למפתחים לעצב, לבנות ולפרוס סוכנים המופעלים על ידי AI.
- סביבת Power Platform שהוקצתה: סביבת Power Platform שהוקצתה נדרשת כדי ליצור ולנהל את המחברים המקשרים את שרת ה-MCP עם Copilot Studio. סביבה זו מספקת את התשתית והשירותים הדרושים לפיתוח ופריסה של יישומי Power Platform ומחברים.
תנאים מוקדמים אלה מבטיחים שלמפתחים יש את המשאבים והגישה הדרושים כדי לנצל ביעילות את מעבדת MCP ולחקור את השילוב בין MCP ל-Copilot Studio.
דוגמה מעשית: טייס אוטומטי מספר בדיחות
כדי להמחיש בצורה מעשית את תהליך האינטגרציה, מיקרוסופט מדגישה את היצירה של סוכן Copilot Studio המספר בדיחות על ידי שליפתן משרת ה-MCP. דוגמה מהנה ומרתקת זו מספקת למפתחים הבנה מוחשית כיצד האינטגרציה עובדת והיישומים הפוטנציאליים של הטכנולוגיה.
בסוף המעבדה, למפתחים יהיה סוכן Copilot Studio פונקציונלי לחלוטין הממנף שרת MCP כדי לספק בדיחות, מה שמדגים את העוצמה והגמישות של האינטגרציה.
התעמקות בפריסת שרת MCP
פריסת שרת MCP כרוכה בסדרה של שלבים, כל אחד תורם לפונקציונליות ולנגישות של השרת. התהליך מתחיל בדרך כלל בבחירת סביבת אירוח מתאימה, כגון Azure Web Apps, המספקת פלטפורמה ניתנת להרחבה ואמינה לפריסת יישומי אינטרנט.
לאחר בחירת סביבת האירוח, מפתחים צריכים להגדיר את הגדרות השרת, כולל תצורת הרשת, הגדרות אבטחה והקצאת משאבים. הגדרות אלה קובעות כיצד השרת מקיים אינטראקציה עם העולם החיצון וכיצד הוא מנצל את המשאבים הזמינים.
לאחר מכן, יש להתקין ולהגדיר את תוכנת שרת ה-MCP. זה כרוך בהורדת חבילות התוכנה הדרושות, התקנתן על השרת והגדרת הגדרות השרת כך שיתאימו לדרישות הספציפיות של היישום.
לבסוף, יש לבדוק ולאמת את שרת ה-MCP כדי לוודא שהוא פועל כהלכה. זה כרוך בשליחת בקשות בדיקה לשרת ואימות שהוא מגיב בתוצאות הצפויות.
יצירת מחברים מותאמים אישית לשילוב חלק
יצירת מחברים מותאמים אישית היא צעד מכריע בשילוב שרתי MCP עם Copilot Studio. מחברים פועלים כמתווכים, מקלים על תקשורת בין שתי המערכות ומאפשרים חילופי נתונים.
התהליך של יצירת מחבר מותאם אישית כרוך בדרך כלל בהגדרת מטא-נתונים של המחבר, כולל שמו, התיאור והסמל שלו. מטא-נתונים אלה עוזרים למשתמשים לזהות ולהבין את מטרת המחבר.
לאחר מכן, יש להגדיר את הגדרות האימות של המחבר. זה קובע כיצד המחבר מאמת את עצמו מול שרת ה-MCP ומשיג את ההרשאות הדרושות לגישה למשאבים שלו.
לאחר אימות, יש להגדיר את הפעולות של המחבר. פעולות מייצגות את הפעולות הספציפיות שהמחבר יכול לבצע על שרת ה-MCP, כגון אחזור נתונים, יצירת רשומות חדשות או עדכון רשומות קיימות.
לבסוף, יש לבדוק ולאמת את המחבר כדי לוודא שהוא פועל כהלכה. זה כרוך בשליחת בקשות בדיקה למחבר ואימות שהוא מקיים אינטראקציה עם שרת ה-MCP כצפוי.
שילוב שרתי MCP בזרימות עבודה של Copilot Studio
שילוב שרתי MCP בזרימות עבודה של Copilot Studio מעצים סוכני AI למנף את הנתונים והפונקציונליות המסופקים על ידי השרת. שילוב זה יכול לשפר משמעותית את היכולות של הסוכנים, ולאפשר להם לבצע משימות מורכבות יותר ולספק תגובות מעמיקות יותר.
תהליך האינטגרציה כרוך בדרך כלל בהוספת שרת ה-MCP כפעולה בתוך נושא Copilot Studio. נושאים מייצגים את זרימות השיחה השונות שהסוכן יכול לעסוק בהן.
לאחר שהפעולה של שרת ה-MCP נוספת לנושא, ניתן להגדיר אותה לקבל קלט מהמשתמש ולשלוח נתונים לשרת ה-MCP. לאחר מכן השרת מעבד את הנתונים ומחזיר תגובה, המוצגת למשתמש.
שילוב זה מאפשר לסוכני AI לגשת ולהשתמש בצורה חלקה במשאבים המסופקים על ידי שרת ה-MCP, ומאפשר להם לבצע מגוון רחב של משימות ולספק חוויה מקיפה ומותאמת אישית יותר למשתמשים.
ההשלכות הרחבות יותר של אימוץ MCP
לאימוץ פרוטוקול הקשר של המודל יש השלכות מרחיקות לכת על עתיד עוזרי ה-AI ופיתוח AI סוכן. על ידי מתן מנגנון סטנדרטי לסוכני AI לגלות ולנצל משאבים חיצוניים, MCP מטפח מערכת אקולוגית פתוחה ותואמת יותר.
יכולת פעולה הדדית זו מאפשרת למפתחים ליצור סוכני AI מתוחכמים ורב-תכליתיים יותר שיכולים להשתלב בצורה חלקה עם מערכות ומקורות נתונים מגוונים. זה גם מקדם חדשנות על ידי צמצום המחסומים לכניסה למפתחים חדשים ומאפשר להם למנף משאבים ופונקציונליות קיימים.
יתר על כן, MCP משפר את האבטחה והממשל של מערכות AI על ידי מתן נקודת שליטה מרכזית לניהול גישה למשאבים חיצוניים. זה מבטיח שסוכני AIניגשים רק למשאבים שהם מורשים לגשת אליהם וכי כל האינטראקציות נרשמות ונבדקות.
לסיכום, מעבדת פרוטוקול הקשר של המודל של מיקרוסופט עבור Copilot Studio מייצגת צעד משמעותי קדימה באבולוציה של סיוע ואוטומציה המופעלים על ידי AI. על ידי מתן סביבה מעשית למפתחים לחקור ולמנף את היכולות של MCP, מיקרוסופט מטפחת חדשנות ומאיצה את אימוץ הטכנולוגיה הטרנספורמטיבית הזו. השילוב של MCP עם Copilot Studio ו-Power Platform מעצים מפתחים ליצור סוכני AI מתוחכמים, רב-תכליתיים ומאובטחים יותר שיכולים להשתלב בצורה חלקה עם מערכות ומקורות נתונים מגוונים. עתיד עוזרי ה-AI שזור ללא ספק בפיתוח ובאימוץ המתמשכים של סטנדרטים כמו MCP.