Понимание протокола контекста модели (MCP)
Протокол контекста модели, изначально разработанный компанией Anthropic и впоследствии ставший проектом с открытым исходным кодом, представляет собой важнейший стандарт в эволюции AI-ассистентов. Он позволяет этим интеллектуальным агентам динамически обнаруживать, получать доступ и использовать внешние инструменты, репозитории данных и функциональные модули во время выполнения. Эта динамическая возможность позволяет организациям создавать собственные MCP-серверы, эффективно предоставляя свои внутренние ресурсы и рабочие процессы AI-копилотам, при этом поддерживая строгие протоколы контроля, безопасности и политики управления. Недавно представленная лаборатория служит практической демонстрацией того, как эта технология может быть легко интегрирована в среду, ориентированную на Microsoft.
Microsoft Copilot Studio и интеграция MCP
Copilot Studio, интуитивно понятная платформа Microsoft с низким уровнем кода для проектирования, адаптации и развертывания агентов на основе AI, недавно включила в себя технологию MCP, как было отмечено в прошлом месяце. По данным Microsoft, эта интеграция способствует:
- Бесшовная связь с источниками данных: Независимо от того, имеете ли вы дело с пользовательскими внутренними API или внешними поставщиками данных, протокол MCP обеспечивает плавную и надежную интеграцию в Copilot Studio.
- Доступ к процветающей торговой площадке существующих серверов: Помимо пользовательских коннекторов и интеграций, пользователи теперь могут подключаться к расширяющемуся репозиторию предварительно созданных коннекторов с поддержкой MCP, доступных на торговой площадке. Эта функциональность расширяет возможности подключения к различным инструментам, ускоряя и упрощая их использование.
- Универсальные возможности действий: MCP-серверы обладают способностью динамически предоставлять инструменты и данные агентам, способствуя большей гибкости и одновременно сокращая расходы на обслуживание и интеграцию.
Интеграция Copilot Studio с Power Platform позволяет как бизнес-пользователям, так и опытным разработчикам создавать агентов, которые работают как автономные копилоты, в приложениях Power Platform или встраиваются в другие приложения, такие как Microsoft Teams или веб-сайты. Эта универсальность подчеркивает адаптируемость платформы к широкому спектру вариантов использования и сценариев развертывания.
Последние улучшения в Copilot Studio
Microsoft активно участвует в расширении возможностей Copilot Studio, недавно представив исследовательскую предварительную версию раннего доступа к функциональности “использования компьютера”. Эта инновационная функция позволяет AI-агентам визуально взаимодействовать с приложениями или веб-сайтами, имитируя человеческие взаимодействия, такие как щелчки, ввод текста и навигация. Одновременно компания представила новый C# SDK для MCP, еще больше укрепляя свою приверженность развитию надежной экосистемы разработки вокруг протокола.
В совокупности эти достижения позиционируют Copilot Studio как мощную платформу для разработки агентного AI, области, которая в последнее время привлекает к себе значительное внимание. Представление нового репозитория GitHub органично согласуется с этой траекторией, предоставляя разработчикам ресурсы и инструменты, необходимые для изучения и использования потенциала MCP в рамках Copilot Studio.
Репозиторий Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP
Репозиторий Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP включает в себя разнообразную коллекцию примеров и образцов кода, предназначенных для оказания помощи разработчикам в их усилиях. В частности, он позволяет им создавать, развертывать и подключать MCP-сервер к Microsoft Copilot Studio, используя структуру коннекторов Power Platform.
Эта интеграция использует существующую структуру коннекторов Power Platform, которая обеспечивает безопасную и многократно используемую интеграцию между приложениями Microsoft Power Platform и внешними сервисами через стандартизированные API, управляемые политиками. Эта структура гарантирует, что обмен данными и взаимодействие между различными системами соответствуют установленным протоколам безопасности и политикам управления.
Синергетические технологии: MCP и коннекторы Power Platform
В анонсе Microsoft от 28 апреля подчеркивается синергетическая связь между этими двумя технологиями, подчеркивается, как они дополняют друг друга, чтобы обеспечить улучшенный пользовательский опыт. Традиционные коннекторы обеспечивают безопасный и управляемый доступ к известным сервисам, в то время как MCP вводит динамическую расширяемость во время выполнения, позволяя копилотам обнаруживать и использовать новые инструменты по требованию. Заключая MCP-серверы в знакомую структуру коннекторов, разработчики могут расширить возможности Copilot Studio без ущерба для безопасности, соответствия требованиям или контроля, что приводит к более адаптируемому и мощному AI-опыту в пределах доверенных корпоративных границ.
Этот подход обеспечивает деликатный баланс между потребностью в инновациях и необходимостью поддержания безопасной и соответствующей требованиям среды. Он позволяет разработчикам использовать новейшие AI-технологии, соблюдая при этом установленные политики управления и протоколы безопасности.
Практическое руководство для разработчиков
Microsoft предоставляет подробное руководство в лаборатории, проводя разработчиков через следующие ключевые процессы:
- Развертывание MCP-сервера: Подробные инструкции по настройке сервера, способного обрабатывать данные, модели и взаимодействия. Сюда входит настройка серверной среды, развертывание необходимых программных компонентов и установление каналов связи между сервером и другими системами.
- Создание пользовательского коннектора: Руководство по использованию инфраструктуры коннекторов для установления связи между MCP-сервером и Copilot Studio. Это включает в себя определение свойств коннектора, указание методов аутентификации и настройку сопоставления данных между MCP-сервером и Copilot Studio.
- Интеграция с Copilot Studio: Подробные шаги по добавлению MCP-сервера в качестве действия в Copilot Studio, позволяющие агентам получать доступ к инструментам и данным, предоставляемым сервером. Это включает в себя определение входных параметров действия, указание выходных данных и настройку логики выполнения действия.
Следуя этим шагам, разработчики могут легко интегрировать свои MCP-серверы с Copilot Studio, позволяя своим AI-агентам использовать весь потенциал базовых данных и инструментов.
Предварительные условия для использования MCP Lab
Чтобы эффективно использовать MCP Lab, разработчики должны соответствовать следующим предварительным условиям:
- Подписка Azure (с добавленным способом оплаты): Активная подписка Azure необходима для развертывания и размещения MCP-сервера и связанных ресурсов. Подписка должна иметь связанный с ней действующий способ оплаты для покрытия расходов на используемые сервисы Azure.
- Учетная запись GitHub и логин: Учетная запись GitHub требуется для доступа к репозиторию Microsoft Copilot Studio ❤️ MCP и загрузки образцов кода и примеров. Разработчики должны войти в свою учетную запись GitHub для взаимодействия с репозиторием.
- Пробная или учетная запись разработчика Copilot Studio: Пробная или учетная запись разработчика Copilot Studio необходима для доступа и использования платформы Copilot Studio. Эта учетная запись предоставляет доступ к функциям и возможностям платформы, позволяя разработчикам проектировать, создавать и развертывать агентов на основе AI.
- Подготовленная среда Power Platform: Подготовленная среда Power Platform требуется для создания и управления коннекторами, которые связывают MCP-сервер с Copilot Studio. Эта среда предоставляет необходимую инфраструктуру и сервисы для разработки и развертывания приложений и коннекторов Power Platform.
Эти предварительные условия гарантируют, что у разработчиков есть необходимые ресурсы и доступ для эффективного использования MCP Lab и изучения интеграции между MCP и Copilot Studio.
Практический пример: Copilot, рассказывающий анекдоты
В качестве практической иллюстрации процесса интеграции Microsoft выделяет создание агента Copilot Studio, который рассказывает анекдоты, получая их с MCP-сервера. Этот забавный и увлекательный пример дает разработчикам ощутимое понимание того, как работает интеграция, и потенциальные области применения этой технологии.
К концу работы с лабораторией у разработчиков будет полностью функциональный агент Copilot Studio, который использует MCP-сервер для доставки анекдотов, демонстрируя мощь и гибкость интеграции.
Более глубокое изучение развертывания MCP-сервера
Развертывание MCP-сервера включает в себя ряд шагов, каждый из которых способствует функциональности и доступности сервера. Процесс обычно начинается с выбора подходящей среды хостинга, такой как Azure Web Apps, которая предоставляет масштабируемую и надежную платформу для развертывания веб-приложений.
После выбора среды хостинга разработчикам необходимо настроить параметры сервера, включая конфигурацию сети, параметры безопасности и распределение ресурсов. Эти параметры определяют, как сервер взаимодействует с внешним миром и как он использует доступные ресурсы.
Затем необходимо установить и настроить программное обеспечение MCP-сервера. Это включает в себя загрузку необходимых пакетов программного обеспечения, установку их на сервер и настройку параметров сервера в соответствии с конкретными требованиями приложения.
Наконец, MCP-сервер необходимо протестировать и проверить, чтобы убедиться, что он функционирует правильно. Это включает в себя отправку тестовых запросов на сервер и проверку того, что он отвечает ожидаемыми результатами.
Создание пользовательских коннекторов для бесшовной интеграции
Создание пользовательских коннекторов является важным шагом в интеграции MCP-серверов с Copilot Studio. Коннекторы действуют как посредники, облегчая связь между двумя системами и обеспечивая обмен данными.
Процесс создания пользовательского коннектора обычно включает в себя определение метаданных коннектора, включая его имя, описание и значок. Эти метаданные помогают пользователям идентифицировать и понимать цель коннектора.
Затем необходимо настроить параметры аутентификации коннектора. Это определяет, как коннектор аутентифицируется на MCP-сервере и получает необходимые разрешения для доступа к его ресурсам.
После аутентификации необходимо определить действия коннектора. Действия представляют собой конкретные операции, которые коннектор может выполнять на MCP-сервере, такие как извлечение данных, создание новых записей или обновление существующих записей.
Наконец, коннектор необходимо протестировать и проверить, чтобы убедиться, что он функционирует правильно. Это включает в себя отправку тестовых запросов коннектору и проверку того, что он взаимодействует с MCP-сервером, как и ожидалось.
Интеграция MCP-серверов в рабочие процессы Copilot Studio
Интеграция MCP-серверов в рабочие процессы Copilot Studio позволяет AI-агентам использовать данные и функции, предоставляемые сервером. Эта интеграция может значительно расширить возможности агентов, позволяя им выполнять более сложные задачи и предоставлять более содержательные ответы.
Процесс интеграции обычно включает в себя добавление MCP-сервера в качестве действия в разделе Copilot Studio. Разделы представляют собой различные потоки разговоров, в которых может участвовать агент.
После добавления действия MCP-сервера в раздел его можно настроить для получения ввода от пользователя и отправки данных на MCP-сервер. Затем сервер обрабатывает данные и возвращает ответ, который затем отображается пользователю.
Эта интеграция позволяет AI-агентам легко получать доступ и использовать ресурсы, предоставляемые MCP-сервером, позволяя им выполнять широкий спектр задач и предоставлять пользователям более полный и персонализированный опыт.
Более широкие последствия внедрения MCP
Внедрение протокола контекста модели имеет далеко идущие последствия для будущего AI-ассистентов и разработки агентного AI. Предоставляя стандартизированный механизм для AI-агентов для обнаружения и использования внешних ресурсов, MCP способствует созданию более открытой и совместимой экосистемы.
Эта совместимость позволяет разработчикам создавать более сложные и универсальные AI-агенты, которые могут легко интегрироваться с различными системами и источниками данных. Это также способствует инновациям, снижая барьеры для входа для новых разработчиков и позволяя им использовать существующие ресурсы и функциональные возможности.
Кроме того, MCP повышает безопасность и управление AI-системами, предоставляя централизованную точку контроля для управления доступом к внешним ресурсам. Это гарантирует, что AI-агенты получают доступ только к тем ресурсам, к которым они имеют право доступа, и что все взаимодействия регистрируются и проверяются.
В заключение, лаборатория протокола контекста модели Microsoft для Copilot Studio представляет собой значительный шаг вперед в эволюции помощи на основе AI и автоматизации. Предоставляя разработчикам практическую среду для изучения и использования возможностей MCP, Microsoft способствует инновациям и ускоряет внедрение этой преобразующей технологии. Интеграция MCP с Copilot Studio и Power Platform позволяет разработчикам создавать более сложные, универсальные и безопасные AI-агенты, которые могут легко интегрироваться с различными системами и источниками данных. Будущее AI-ассистентов, несомненно, переплетено с дальнейшим развитием и принятием стандартов, подобных MCP.