A automação empresarial não começou com agentes de IA, mas eles tiveram um impacto muito maior do que métodos de automação anteriores, como scripts de software ou bots. Os agentes de IA modernos podem fazer muito mais do que lidar com tarefas repetitivas. Eles podem raciocinar em fluxos de trabalho complexos, escolher o melhor curso de ação e acessar ferramentas para executar essa ação.  

Mas, para fazer tudo isso, os agentes de IA precisam de interoperabilidade. Eles precisam ser capazes de se conectar a diversas ferramentas, bancos de dados, serviços e APIs. Essa conectividade é o que transforma os agentes em ferramentas de automação, e o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) é uma maneira unificada de fazer isso acontecer. 

A automação de nível empresarial exige suporte duplo de MCP — os agentes de IA devem agir e no ser executada conforme necessário para a tarefa em questão. Astera O suporte nativo da IA para funções de cliente e servidor MCP na mesma plataforma ajuda você a criar agentes de IA mais inteligentes que atuam como pares, trocando conhecimento, serviços e informações entre si. 

Neste artigo, discutiremos o papel do MCP na IA empresarial, como as funções de servidor e cliente do MCP variam e os benefícios de combinar essas funções.

Chamada de ferramenta e Arquitetura MCP em sistemas de IA empresarial 

Chamadas de ferramentas e MCP são formas de ampliar as capacidades dos agentes de IA, mas diferem em escopo. Chamadas de ferramentas são o que um modelo de IA usa durante uma conversa para invocar funções predefinidas incorporadas ao seu processo de inferência. O próprio modelo decide qual ferramenta chamar e quando chamá-la, dependendo da conversa. 

O MCP é um protocolo padronizado de código aberto que Antrópico introduzido no final de 2024 para unificar a forma como os agentes de IA ou LLMs se conectam com várias ferramentas e sistemas. O MCP tem sido descrito como uma “porta USB-C para agentes de IA”, uma ótima analogia para sua universalidade, pois permite qualquer Agente de IA para conectar qualquer ferramenta ou sistema sem integração personalizada. 

As duas abordagens são complementares. Enquanto o MCP fornece a arquitetura para permitir a conectividade com sistemas externos, a chamada de ferramentas é a interface que um modelo de IA usa para interagir com esses sistemas durante uma conversa. 

Em sistemas de IA empresarial, o MCP ajuda os agentes de IA a extrair informações de uma gama mais ampla de fontes de dados e bases de conhecimento proprietárias. Isso é importante porque seus agentes de IA necessidade acesso a dados empresariais. Quanto mais fontes de dados de alta qualidade e contextualmente relevantes seus agentes puderem acessar, melhor eles poderão entender e se encaixar nos seus fluxos de trabalho empresariais, e mais valor poderão agregar.  

Não é exagero dizer que o MCP contribui diretamente para o sucesso dos seus agentes de IA. 

O MCP é configurado como uma arquitetura cliente-servidor: um host de IA, como um chatbot ou assistente de IDE, executa um ou mais clientes MCP. Cada cliente se conecta a um servidor MCP remoto. Essa arquitetura é ilustrada abaixo:

Uma arquitetura cliente-servidor MCP típica

Os clientes MCP são módulos leves incorporados à aplicação de IA. Um cliente realizará um handshake de descoberta com o servidor, observará suas capacidades (ou seja, as ferramentas, recursos e prompts oferecidos pelo servidor) e encaminhará solicitações (como consultas de dados ou chamadas de função) do LLM para o servidor. Quando um cliente chama uma ferramenta, o servidor MCP a executa e retorna o resultado. 

Um servidor MCP pode ser configurado usando integração de terceiros (pense em um conector para Stripe ou Google Agenda) ou por meio de infraestrutura interna. Essa dissociação permite que qualquer cliente MCP se conecte a qualquer servidor MCP. 

As aplicações dentro do domínio MCP tradicionalmente oferecem aos usuários uma escolha binária, o que significa que qualquer sistema pode ser um cliente MCP or um servidor MCP, mas nunca ambos. Em uma função de cliente, um aplicativo apenas iniciará chamadas para servidores, sem ser invocado como uma ferramenta. Em uma função de servidor, um serviço apenas exporá suas capacidades (ferramentas ou recursos) aos clientes, sem poder chamar outros servidores MCP. 

No entanto, um aplicativo também pode funcionar como um cliente e no Um servidor. Essa dupla função coloca o MCP no centro de sistemas complexos e em camadas. Examinaremos essa dupla funcionalidade e sua importância em detalhes mais adiante neste blog.

Capacidades do servidor MCP em Astera AI

Astera AI funciona como um servidor MCP totalmente capaz, permitindo fácil integração de agentes e serviços de IA ao seu ecossistema empresarial. Seguindo o padrão MCP, Astera A IA expõe um catálogo estruturado e legível por máquina de agentes, modelos e serviços. Os clientes do MCP podem consultar e consumir esse catálogo, permitindo que as organizações descubram e invoquem recursos de IA em seus sistemas internos ou de parceiros.

No nível do servidor, Astera A IA garante a exposição segura de agentes e serviços por meio de controles de acesso granulares e protocolos de autenticação. Você pode configurar quais equipes têm acesso a quais agentes, definir permissões de uso e aplicar políticas baseadas em funções para manter padrões rigorosos de governança e conformidade de dados.

AsteraA funcionalidade do servidor MCP é integrada com soluções como ReportMiner e Pipeline de Dados. Isso significa que nossos usuários podem facilmente expor e orquestrar MCPs relacionados a dados, como fluxos de transformação de dados, processos de enriquecimento e rotinas de limpeza. Seus aplicativos downstream podem obter dados pré-processados ​​de alta qualidade em tempo real por meio de interfaces MCP padronizadas. 

Sistemas externos, como plataformas em nuvem, aplicativos ERP ou até mesmo soluções personalizadas, podem funcionar como clientes MCP e consumir AsteraAgentes de IA hospedados sem precisar hospedá-los localmente. Isso reduz a sobrecarga operacional para nossas organizações parceiras, ao mesmo tempo em que lhes dá acesso consistente e seguro às funcionalidades baseadas em IA. 

Alguns exemplos do mundo real de Astera A funcionalidade do servidor MCP da AI inclui processamento automatizado de faturas em sistemas AP, simplificação do enriquecimento de dados de clientes para plataformas de CRM e alimentação de mecanismos de reconhecimento de intenção em softwares de contact center.

MCP Clientes Capacidades em Astera AI

AA stera AI também funciona efetivamente como um cliente MCP. Isso significa que da Agentes AI desenvolvido utilizando Astera AI pode interagir prontamente com servidores externos compatíveis com MCP para solicitar modelos, consumir serviços, recuperar resultados e inicie fluxos de trabalho sem indivíduo codificadodual integrações.

Esses recursos do cliente oferecem suporte à integração com fontes de dados de terceiros e aplicativos de negócios, como ERPs, CRMs e data warehouses em nuvem, permitindo que os agentes do MCP ingiram dados contextuais em tempo real. Além disso, os agentes também podem invocar sistemas legados, APIs ou ferramentas proprietárias que você já implantou em sua organização, tornando-os interoperáveis com uma plataforma moderna. ecossistema de IA agêntica. 

Casos de uso do mundo real para a funcionalidade do cliente MCP incluem agentes da cadeia de suprimentos obtendo previsões de demanda de APIs de ML externas, bots de atendimento ao cliente buscando dados de SLA em tempo real de backends legados ou agentes financeiros recuperando informações de serviços de pontuação de crédito.

O Dualidade do MCP e sua importância

Discutimos as funções de cliente e servidor MCP individualmente e exploramos como elas funcionam dentro Astera IA. Vamos analisar a dupla função cliente-servidor do MCP e por que ela é importante. 

Como mencionado anteriormente, a abordagem convencional para uma aplicação MCP é trabalhar como cliente ou servidor. Essa abordagem de "ou um ou outro" prejudica a flexibilidade e deixa pouco espaço para inovação e experimentação. 

Mais importante ainda, o design do MCP é deliberadamente componível. Não há distinções físicas entre um cliente MCP e um servidor MCP. As diferenças entre os dois são meramente lógicas. É por isso que um aplicativo pode gerenciar simultaneamente dois tipos diferentes de conexões: links MCP de saída para servidores upstream e conexões MCP de entrada de clientes downstream. 

O suporte a MCP duplo permite que qualquer agente de IA consuma serviços de sistemas compatíveis com MCP enquanto, simultaneamente, oferece seus próprios recursos a outros. Isso facilita um design de agente mais inovador, em que cada componente — seja uma fonte de dados, um modelo ou um módulo de lógica de negócios — pode ser abstraído como um serviço reutilizável. Essa modularidade facilita a introdução de novos recursos, a reutilização de modelos comprovados e o desenvolvimento rápido de fluxos de trabalho complexos. 

Funções de servidor e cliente MCP dentro Astera A IA não existe nem opera isoladamente. Em vez disso, trabalha em conjunto. Por exemplo, um agente pode atuar como cliente, chamando um serviço externo para obter insights e, em seguida, trocar de função imediatamente para fornecer esses insights a outros agentes. Quando cada agente consegue consumir e servir, a comunicação bidirecional se torna o padrão, eliminando a necessidade de hierarquias rígidas. 

Em soluções multiagentes projetadas para atender departamentos ou organizações inteiras, o suporte duplo ao MCP permite que os agentes de IA se alinhem em torno de objetivos compartilhados, mantendo sua autonomia. Esses agentes podem entrar e sair de suas funções conforme necessário, acompanhando os fluxos de trabalho à medida que evoluem e escalam.

Ecossistemas de agentes verdadeiros necessidade flexionararquiteturas interoperáveis e gerenciáveis. Quando você trabalha com dual Funcionalidade MCP, você encerteza de que o seu fluxos de trabalho de agentes são tão flexível e modular como possível.

Benefícios do modelo MCP cliente-servidor conjunto

Ore são alguns aplicação capacidades que são encontrados apenas em agentes de IA com dual Funcionalidade MCP, como:

1. Componibilidade e Modularidade 

Construir sistemas de agentes em camadas é mais fácil com o MCP de modo duplo. Por exemplo, você pode ter um agente "orquestrador" de alto nível (atuando como cliente) para delegar subtarefas a subagentes especializados (que atuam como servidores, mas também como clientes, caso precisem de acesso a ferramentas ou serviços) e, em seguida, utilizar essas descobertas para conduzir sua própria lógica.

2. Integração mais simples 

A interface padronizada do MCP libera os desenvolvedores da criação de conectores personalizados para cada par de sistemas. Em vez disso, novas ferramentas ou serviços de dados precisam ser expostos como um servidor MCP apenas uma vez para que qualquer agente atue como cliente e os utilize. Seguindo esse mesmo princípio, os recursos de um agente também precisam ser expostos apenas uma vez como um servidor MCP para que estejam prontos para uso pelos clientes.

3. Descoberta em tempo de execução

O MCP oferece suporte à descoberta de recursos em tempo de execução, permitindo dual- agentes de função para encontrar e conectar dinamicamente novos servidores ao mesmo tempo em que oferece novas ferramentas para outros. Isso torna mais fácil trazer novas ferramentas ou fontes de dados sem alterar o do agente código, com a conformidade com o MCP sendo a único fator.

A Dupla MCP Funcionalidade in Ação: Operações de dados por meio de uma interface de usuário baseada em bate-papo 

Astera MCP duplo da IA funcionalidade torna possível realizar tarefas complexas relacionadas a dados - incluindo preparação de dados, limpezaing, extração ou armazenamento de dados - inteiramente por meio de uma interface baseada em bate-papo sem nem usar Asterafuncionalidade de arrastar e soltar.

Vários mecanismos e os recursos se reúnem para trazer este uso caso para a vida.

1. Agentes conversacionais com entrada e saída estruturadas 

A plataforma suporta agentes de IA que podem interagir com os usuários usando formatos estruturados de mensagens de entrada e saída. Esses agentes podem analisar solicitações recebidas dos usuários enviadas pela interface de chat (por exemplo: "Limpar valores ausentes nos dados do cliente") e convertê-las em instruções padronizadas que podem acionar fluxos lógicos predefinidos.

Limpeza de dados usando instruções em linguagem natural por meio de Astera Interface baseada em bate-papo da IA

2. Expondo tarefas de dados de backend ou acionando serviços externos 

Fluxos de dados, pipelines ETL, transformações e lógica construída no Astera plataforma pode ser publicada como endpoints de servidor MCP. Esses endpoints podem ser chamados por Astera Agentes baseados em chat da IA. Um usuário pode solicitar uma tarefa por meio de uma conversa usando instruções simples em inglês, e o agente chamará a operação de dados apropriada exatamente como se ela tivesse sido arrastada e solta dos objetos integrados da plataforma. 

Um agente baseado em chat também pode atuar como um cliente MCP para, por exemplo, consultar um banco de dados. Assim, mesmo que uma tarefa de dados específica não esteja hospedada localmente, o agente ainda poderá concluí-la entrando em contato com outro serviço compatível com MCP.

3. Funções de acesso a dados integradas 

Astera Os agentes podem acessar diretamente recursos integrados, como transformações de dados, criação de perfil e verificações de qualidade, sem intervenção do usuário. Um agente pode invocar essas ferramentas nativas em resposta às entradas do chat, pois entende qual função acionar com base nas entradas de linguagem natural do usuário.

4. Engenharia rápida com injeção de dados em tempo real 

Astera A IA suporta modelos de prompts estruturados que injetam dinamicamente dados de fontes como CRMs ou ERPs nos prompts dos agentes. Esse recurso permite que agentes baseados em chat recuperem, transformem ou resumam dados de forma inteligente, de acordo com o contexto empresarial em tempo real. Esses agentes também podem automatizar tarefas de extração ou preparação de dados por meio de conversas. 

Juntos, esses recursos transformam a interface do usuário do chat em um front-end para todo o Astera Pilha de Dados. Todos os recursos utilizáveis por meio de fluxos de trabalho tornam-se acessíveis por meio de um agente, desde que sejam publicados ou expostos adequadamente, e a orquestração de dados corporativos se torne conversacional. 

O suporte a MCP duplo é fundamental para todo este caso de uso. Como um cliente MCP, um agente baseado em chat pode iniciar ações como chamar um pipeline de ETL, limpar um conjunto de dados ou extrair dados de CRM. Como um servidor MCP, o mesmo agente pode compartilhar seus resultados e recursos com outros agentes ou sistemas, tornando seu trabalho acionável e utilizável por outros.

Sem o MCP duplo, um agente só seria capaz de fazer metade do trabalho, diminuindo seu valor na automação de dados empresariais.

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Resumindo 

Não é impreciso dizer que o MCP é um “grande salto à frente” para garantir comunicações interoperáveis e padronizadas entre agentes de IA e os sistemas e serviços com os quais eles devem trabalhar. 

No entanto, com a automação agêntica ganhando popularidade em todos os setores, a funcionalidade dupla do MCP oferece mais do que apenas uma maneira elegante e lógica de criar agentes de IA mais capazes e comunicativos.  

Trata-se de uma abordagem estimulante e flexível que reduz a necessidade de middleware, promove a coordenação bidirecional e transforma cada agente em um microsserviço independente que pode ser reutilizado, expandido ou integrado a fluxos de trabalho organizacionais maiores. Essa flexibilidade é essencial para uma automação empresarial escalável, sustentável e inteligente. 

Adotar a funcionalidade dupla do MCP significa priorizar a componibilidade, a interoperabilidade e o pensamento baseado em agentes. Dar a esses fatores a devida importância pode preparar as organizações para o sucesso da IA empresarial de próxima geração. 

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