Model Context Protocol (MCP) - integracja z platformami HPE dla AI i zarządzania danymi

[PiotrDrag]

Podczas HPE Discover Las Vegas 2025 firma HPE zaprezentowała przełomowe podejście do agentowej sztucznej inteligencji wykorzystywanej w zarządzaniu środowiskami hybrydowymi IT. Płynnie integrując agentowe AIOps w niemal każdej warstwie infrastruktury, HPE redefiniuje chmurę GreenLake jako chmurę hybrydową opartą na agentowej sztucznej inteligencji. Centralnym elementem tej innowacji jest Model Context Protocol (MCP), otwarty standard, który ułatwia płynną współpracę między agentami AI i systemami zewnętrznymi. MCP umożliwia wielu platformom HPE dla AI i zarządzania danymi usprawnienie dostępu do danych i interakcji, umożliwiając aplikacjom opartym na sztucznej inteligencji efektywne dostarczanie bardziej wiarygodnych informacji i usprawnienie zarządzania w środowiskach hybrydowych.

Czym jest Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol (MCP) odnosi się do otwartego standardu wprowadzonego przez Anthropic w listopadzie 2024 r., który ma na celu ułatwienie komunikacji, współpracy i integracji między agentami AI, dużymi modelami językowymi (LLM) i systemami zewnętrznymi, takimi jak źródła danych, narzędzia lub aplikacje. Zapewnia ustrukturyzowane ramy umożliwiające systemom wieloagentowym efektywną interakcję, współdzielenie kontekstu oraz dostęp do precyzyjnych i istotnych informacji, zwiększając tym samym ich zdolność do autonomicznego wykonywania złożonych zadań.

Model Context Protocol (MCP) umożliwia agentom AI płynny dostęp do informacji kontekstowych i dzielenie się nimi, zapewniając, że wszyscy agenci w systemie wieloagentowym są do siebie dopasowani i pracują z najbardziej odpowiednimi danymi dla swoich zadań. Ten wspólny kontekst pozwala agentom na bardziej efektywną współpracę przy jednoczesnym ograniczeniu nadmiarowości lub błędnej komunikacji.

MCP zapewnia również znormalizowany sposób integracji systemów AI z zewnętrznymi źródłami danych, narzędziami lub interfejsami API, eliminując potrzebę niestandardowych integracji dla każdego przypadku użycia i usprawniając rozwój w celu zapewnienia zgodności między różnymi systemami. Obsługuje scenariusze, w których wielu agentów AI współpracuje w celu rozwiązywania złożonych problemów, oferując ujednolicony protokół komunikacji, umożliwiając agentom efektywną wymianę danych, spostrzeżeń i zadań. Przykładowo, jeden agent może specjalizować się w wyszukiwaniu danych, podczas gdy inny koncentruje się na analizie, a MCP zapewnia, że oba mogą płynnie współdziałać.

Co więcej, MCP upraszcza dostęp do ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, umożliwiając agentom AI pobieranie, przetwarzanie i wykorzystywanie informacji z różnych źródeł, co zwiększa ich możliwości i sprawia, że są lepiej poinformowani. Zapewniając ustrukturyzowany i ustandaryzowany protokół, MCP zmniejsza złożoność i koszty ogólne związane z komunikacją między agentami lub interakcjami między systemami sztucznej inteligencji a narzędziami zewnętrznymi, co prowadzi do szybszego i bardziej wydajnego podejmowania decyzji.

Korzyści MCP przy wykorzystaniu agentowej sztucznej inteligencji

Model Context Protocol (MCP) usprawnia systemy sztucznej inteligencji, umożliwiając im dostęp do bogatszych i bardziej precyzyjnych danych kontekstowych, pozwalając agentom podejmować lepsze decyzje i uzyskiwać dokładniejsze wyniki. Ułatwia skalowalność, upraszczając integrację i komunikację między agentami a źródłami zewnętrznymi, ułatwiając wdrażanie i zarządzanie dużymi ekosystemami sztucznej inteligencji. Otwarty standardowy charakter MCP zapewnia również elastyczność i rozszerzalność, umożliwiając programistom rozszerzenie jego funkcjonalności o specjalistyczne przypadki użycia, napędzając innowacje i przysposobienie w różnych aplikacjach AI. Dodatkowo, MCP poprawia wydajność operacyjną, zmniejszając zapotrzebowanie na niestandardowe rozwiązania, skracając czas i koszty rozwoju oraz zwiększając ogólną wydajność systemu.

Można to porównać do interfejsu USB, który jest używany w przestrzeni konsumenckiej do podłączania wielu urządzeń do komputerów osobistych. Bez takiego uniwersalnego złącza musielibyśmy mieć wiele fizycznych interfejsów, aby podłączyć różne urządzenia od różnych dostawców. USB rozwiązuje ten problem i możemy łatwo podłączyć dowolne urządzenie do naszych komputerów. Podobnie jest z MCP, ale zamiast komputerów osobistych mamy klientów MCP (agentów AI) podłączonych do wielu serwerów MCP (innych agentów, aplikacji lub źródeł danych).

Platformy HPE zintegrowane z MCP

HPE integruje Model Context Protocol (MCP) ze swoimi platformami, aby wspierać agentową sztuczną inteligencję, współpracę wielu agentów i zwiększoną dostępność danych. MCP jest jedną z podstawowych technologi dla HPE GreenLake Intelligence i HPE Private Cloud AI, ułatwiając bezpieczną, bogatą w kontekstowość i ustandaryzowaną komunikację między agentami AI w hybrydowej infrastrukturze IT. Promuje interoperacyjność, umożliwia autonomiczne i oparte na współpracy operacje oraz wspiera płynną integrację zarówno z rozwiązaniami HPE, jak i innych firm. MCP będzie obsługiwany przez wiele produktów HPE przeznaczonych dla AI i pamięci masowych, począwszy od HPE Alletra Storage MP X10000 do zastosowań w agentowej pamięci masowej opartej na sztucznej inteligencji. Jest to podstawa dla nowych platform agentowych HPE AIOps i ujednoliconego oprogramowania do zarządzania chmurą hybrydową.

HPE GreenLake Intelligence, platforma chmury hybrydowej, w której zintegrowano MCP, aby ułatwić współpracę między agentami AI zarządzającymi środowiskami IT, automatyzując optymalizację obciążeń, alokację zasobów i wgląd operacyjny.

HPE AI Essentials, oparta na kontenerach platforma oprogramowania dla obciążeń AI/ML, która jest integralną częścią HPE Private Cloud AI, wykorzystuje MCP do usprawnienia przepływów pracy, umożliwienia udostępniania danych kontekstowych i wspierania wydajnej współpracy wielu agentów w zakresie zadań analitycznych i uczenia maszynowego.

HPE Aruba Networking integruje MCP, aby umożliwić opartą na sztucznej inteligencji optymalizację sieci i zarządzanie urządzeniami IoT, umożliwiając agentom analizowanie ruchu sieciowego, przewidywanie problemów i optymalizację wydajności.

Wreszcie, HPE Superdome Flex, wielkoskalowa platforma przeznaczona dla aplikacji o znaczeniu krytycznym, wykorzystuje MCP, aby umożliwić agentom AI interakcję z dużymi zbiorami danych i udostępnianie danych kontekstowych w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia precyzji i wydajności.

Łącznie platformy te - HPE Alletra Storage MP, GreenLake Intelligence, HPE Private Cloud AI, Aruba Networking i Superdome Flex - dowodzą wszechstronność MCP w napędzaniu innowacji AI w chmurze hybrydowej, środowiskach brzegowych i korporacyjnych.

HPE Alletra Storage MP X10000 and integration with MCP

HPE Alletra Storage MP X10000 to najnowocześniejsze rozwiązanie pamięci masowej przeznaczone do nieustrukturyzowanych danych, z MCP działającym jako serwer do współpracy wielu agentów i zapewniającym wzbogacone informacje kontekstowe aplikacjom AI. HPE Alletra Storage MP X10000 to pierwsze w branży rozwiązanie agentowej pamięci masowej wyposażone w serwery Model Context Protocol (MCP) przeznaczone do współpracy wieloagentowej.

HPE Alletra Storage MP X10000 wykracza poza zwykłe przechowywanie nieustrukturyzowanych danych - automatycznie wzbogaca metadane za pomocą wbudowanego silnika inteligencji danych, dzięki czemu dane są gotowe do przetwarzania AI na miejscu. Wykorzystując MCP, HPE Alletra Storage MP X10000 może dostarczać precyzyjne informacje kontekstowe do innych aplikacji lub agentów za pośrednictwem serwera MCP. Przekształca to dane w cenny zasób, umożliwiając dokładniejsze i bardziej wiarygodne spostrzeżenia i prognozy AI. Szczegółowy opis HPE Alletra Storage MP X10000 można znaleźć tutaj.

Korzyści z używania MCP na HPE Alletra Storage MP X10000

• Przyspieszenie przepływów pracy AI
• Polepszenie dokładności danych
• Poprawa zgodności i zarządzania danymi
• Zapewnienie widoczności inteligentnych danych

Uproszczony schemat integracji aplikacji AI z obiektową pamięcią masową HPE Alletra MP X10000 

Zastosowanie

Protokół MCP odgrywa kluczową rolę w umożliwianiu agentowej sztucznej inteligencji, w której autonomiczni agenci sztucznej inteligencji współpracują, wchodzą w interakcje z systemami zewnętrznymi i uzyskują dostęp do danych bogatych w kontekst w celu wykonywania złożonych zadań. Poniżej przedstawiono kilka kluczowych przypadków użycia MCP w kontekście agentowej sztucznej inteligencji.

1. Współpraca wielu agentów AI w celu rozwiązywania problemów - w złożonym systemie, MCP umożliwia agentom dzielenie się informacjami, rozdzielanie zadań i współpracę w celu rozwiązywania problemów. Na przykład, w optymalizacji łańcucha dostaw, jeden agent może skupić się na danych dotyczących zapasów, podczas gdy inny zajmuje się logistyką.
2. Integracja z narzędziami zewnętrznymi - MCP umożliwia agentom AI interakcję z systemami zewnętrznymi, takimi jak bazy danych, interfejsy API lub urządzenia IoT. Na przykład system obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji może wykorzystywać MCP do łączenia agentów z platformami CRM i pobierania odpowiednich informacji o klientach.
3. Dynamiczne pobieranie danych kontekstowych - w scenariuszach takich jak podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, MCP zapewnia, że systemy AI mogą pobierać najnowsze i najbardziej istotne dane ze źródeł zewnętrznych, takich jak kanały na żywo lub zaktualizowane raporty.
4. Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji - MCP umożliwia usprawnioną komunikację między agentami odpowiedzialnymi za różne części przepływu pracy automatyzacji, takie jak wstępne przetwarzanie danych, analiza i wykonywanie akcji.

Przypadki użycia wykraczają daleko poza te wymienione powyżej. Niektóre z nich to:

• Usprawnione podejmowanie decyzji: MCP pomaga agentom AI uzyskać dostęp do precyzyjnych danych w celu podejmowania świadomych decyzji, takich jak dostosowywanie strategii inwestycji finansowych.
• Zorientowana na zadania współpraca agentów: MCP umożliwia agentom podział i współpracę nad zadaniami, takimi jak optymalizacja logistyki i przewidywanie popytu.
• Kontekstowe wyciąganie wniosków oparte o AI: MCP wzbogaca surowe dane o metadane, poprawiając dokładność spostrzeżeń, takich jak analiza badań naukowych.
• Zaawansowane wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji: MCP usprawnia wyszukiwanie, umożliwiając dostęp do danych kontekstowych, takich jak pobieranie odpowiednich informacji o sprawach prawnych.
• Personalizacja i systemy rekomendacji: MCP pozwala agentom AI analizować dane pod kątem spersonalizowanych rekomendacji, np. na platformach handlu elektronicznego.
• Monitorowanie i alerty w czasie rzeczywistym: MCP zasila systemy monitorowania w czasie rzeczywistym, umożliwiając agentom wykrywanie anomalii i zalecanie konserwacji.
• Kreatywność oparta na współpracy: MCP wspiera kreatywne procesy AI, takie jak współpraca agentów przy tworzeniu, edycji i dostosowywaniu treści do preferencji użytkownika.
• Sfederowane systemy AI: MCP ułatwia bezpieczną współpracę między rozproszonymi systemami sztucznej inteligencji, np. dzielenie się spostrzeżeniami w federacyjnym uczeniu się bez ujawniania wrażliwych danych.
• Wzbogacanie danych i zarządzanie metadanymi: MCP automatyzuje oznaczanie metadanych dla danych gotowych do AI, takich jak w systemach HPE Alletra Storage MP.
• Automatyzacja z uwzględnieniem kontekstu w IoT: MCP umożliwia agentom współpracę w inteligentnych systemach IoT, takich jak zarządzanie oświetleniem i bezpieczeństwem w inteligentnych domach.
• Operacje w chmurze hybrydowej oparte na sztucznej inteligencji: MCP pomaga agentom zarządzać środowiskami chmury hybrydowej poprzez optymalizację obciążeń i automatyzację zadań infrastrukturalnych.

Podsumowanie

Model Context Protocol (MCP) daje możliwość wszechstronnego użycia w agentowej sztucznej inteligencji, umożliwiając ustrukturyzowaną komunikację, płynną integrację i udostępnianie danych kontekstowych między agentami sztucznej inteligencji, systemami zewnętrznymi i narzędziami. Niezależnie od tego, czy chodzi o współpracę wielu agentów, automatyzację, personalizację czy usprawnione podejmowanie decyzji, MCP stanowi podstawę dla inteligentniejszych, wydajniejszych i skalowalnych systemów opartych na sztucznej inteligencji. MCP to otwarty standard, który upraszcza integrację między dużymi modelami językowymi (LLM) a zewnętrznymi źródłami danych lub narzędziami. Zamiast tworzyć niestandardowe integracje dla każdego przypadku użycia sztucznej inteligencji, MCP oferuje znormalizowane podejście dla aplikacji AI do uzyskiwania dostępu do danych, udostępniania ich i interakcji z nimi. Standaryzacja ta zwiększa wydajność i inteligencję sztucznej inteligencji, minimalizując narzut komunikacyjny i poprawiając dostępność danych.