双 MCP 支持 Astera 人工智能：它是什么以及它为何重要

企业自动化并非始于人工智能代理，但它们的影响远超早期的自动化方法（例如软件脚本或机器人）。现代人工智能代理的功能远不止处理重复性任务。它们能够推理复杂的工作流程，选择最佳行动方案，并调用工具来执行上述操作。  

但要实现这一切，AI 代理需要具备互操作性。它们需要能够连接到众多工具、数据库、服务和 API。正是这种连接性将代理转变为自动化工具，而模型上下文协议 (MCP) 正是实现这一目标的统一方式。 

企业级自动化需要双 MCP 支持——AI 代理应该同时采取行动 和 根据当前任务的要求采取行动。 Astera AI 在同一平台中对 MCP 客户端和服务器角色的原生支持可帮助您创建更智能的 AI 代理，这些代理充当同行，相互交换知识、服务和信息。 

在本文中，我们将讨论 MCP 在企业 AI 中的作用、MCP 服务器和客户端角色的变化以及结合这些角色的好处。

工具调用和 企业 AI 系统中的 MCP 架构 

工具调用和 MCP 都是增强 AI 代理功能的方法，但它们的作用范围有所不同。工具调用是指 AI 模型在对话过程中调用其推理过程中内置的预定义函数。模型本身会根据对话内容决定调用哪个工具以及何时调用。 

MCP 是一个开源的标准化协议， Anthropic 将于 2024 年底推出 统一 AI 代理或 LLM 与各种工具和系统的连接方式。MCP 被描述为“AI 代理的 USB-C 端口”，这很好地体现了它的通用性，因为它能够 任何 AI代理插入 任何 无需定制集成的工具或系统。 

这两种方法是互补的。MCP 提供的是与外部系统连接的架构，而工具调用则是 AI 模型在对话过程中与这些系统交互的接口。 

在企业 AI 系统中，MCP 可帮助 AI 代理从更广泛的数据源和专有知识库中获取信息。这一点非常重要，因为您的 AI 代理 需要 访问业务数据。您的客服人员能够利用的高质量、上下文相关的数据源越多，他们就越能理解和融入您的业务工作流程，从而创造更大的价值。  

毫不夸张地说，MCP 直接有助于您的 AI 代理的成功。 

MCP 采用客户端-服务器架构：一个 AI 主机（例如聊天机器人或 IDE 助手）运行一个或多个 MCP 客户端。每个客户端连接到一个远程 MCP 服务器。该架构如下所示：

典型的 MCP 客户端-服务器架构

MCP 客户端是嵌入在 AI 应用程序中的轻量级模块。客户端将与服务器进行发现握手，记录其功能（即服务器提供的工具、资源和提示），并将请求（例如数据查询或函数调用）从 LLM 转发到服务器。当客户端调用某个工具时，MCP 服务器将执行该工具并返回结果。 

MCP 服务器可以通过第三方集成（例如 Stripe 或 Google 日历的连接器）或内部基础设施进行配置。这种解耦机制允许任何 MCP 客户端连接到任何 MCP 服务器。 

MCP 域内的应用程序传统上为用户提供了二元选择，这意味着任何给定的系统都可以是 MCP 客户端 or MCP 服务器，但绝不会同时使用两者。在客户端角色中，应用程序只会主动调用服务器，而不会被自身作为工具调用。在服务器角色中，服务只会向客户端公开其功能（工具或资源），而无法调用其他 MCP 服务器。 

然而，应用程序也可以同时充当客户端 和 服务器。这种双重角色使 MCP 成为复杂分层系统的核心。稍后我们将在本篇博文中详细探讨这种双重功能及其重要性。

MCP 服务器功能 Astera AI

Astera AI 可充当功能齐全的 MCP 服务器，轻松将 AI 代理和服务集成到您的企业生态系统中。遵循 MCP 标准， Astera AI 提供了一个结构化、机器可读的代理、模型和服务目录。MCP 客户端可以查询和使用此目录，从而让组织在其内部或合作伙伴系统中发现和调用 AI 功能。

在服务器级别， Astera AI 通过精细的访问控制和身份验证协议，确保代理和服务的安全公开。您可以配置哪些团队可以访问哪些代理，定义使用权限，并应用基于角色的策略，以维护严格的数据治理和合规性标准。

Astera的 MCP 服务器功能与以下解决方案集成 ReportMiner 以及数据管道。这意味着我们的用户可以轻松公开和编排与数据相关的多平台 (MCP)，例如数据转换流程、数据丰富流程和数据清理例程。他们的下游应用程序可以通过标准化的多平台 (MCP) 接口实时获取高质量的预处理数据。 

外部系统（例如云平台、ERP 应用程序，甚至是定制解决方案）都可以作为 MCP 客户端，并使用 Astera-托管AI代理，无需在本地托管。这降低了我们合作伙伴组织的运营开销，同时还为他们提供了一致、安全的AI功能访问。 

一些现实世界的例子 Astera AI 的 MCP 服务器功能包括 AP 系统中的自动发票处理、简化 CRM 平台的客户数据丰富以及为联络中心软件中的意图识别引擎提供支持。

MCP 客户 能力 Astera AI

Astera AI 也可以作为 MCP 客户端有效运行。这意味着 这些因素包括原料奶的可用性以及达到必要粉末质量水平所需的工艺。 AI代理商 发达 运用 Astera AI 可以轻松与外部 MCP 兼容服务器交互以请求模型， 消费服务， 检索结果，以及 开始 工作流程无需 硬编码个人双重 整合。

这些客户端功能支持与第三方数据源和业务应用程序（例如 ERP、CRM 和云数据仓库）集成，使 MCP 代理能够实时获取上下文数据。此外，代理还可以调用您组织内已部署的旧系统、API 或专有工具，使其与现代系统互操作。 代理AI生态系统. 

MCP 客户端功能的实际用例包括供应链代理从外部 ML API 中提取需求预测、客户服务机器人从传统后端获取实时 SLA 数据，或财务代理从信用评分服务中检索信息。

这个 双重MCP 的有效性及其重要性

我们分别讨论了 MCP 客户端和服务器角色，并探讨了它们在 Astera AI。让我们来看看双 MCP 客户端-服务器角色以及它的重要性。 

如前所述，MCP 应用的传统做法是作为客户端或服务器运行。这种非此即彼的做法阻碍了灵活性，也限制了创新和实验的空间。 

更重要的是，MCP 的设计是刻意可组合的。MCP 客户端和 MCP 服务器之间没有物理区别，两者之间的区别仅仅是逻辑上的。因此，一个应用程序可以同时管理两种不同类型的连接：到上游服务器的出站 MCP 链接和来自下游客户端的入站 MCP 连接。 

双 MCP 支持使任何 AI 代理都能使用 MCP 兼容系统的服务，同时又能将自身功能提供给其他系统。这有助于更具创新性的代理设计，其中每个组件（无论是数据源、模型还是业务逻辑模块）都可以抽象为可重用服务。这种模块化设计使其能够轻松引入新功能、复用成熟模型以及快速开发复杂的工作流程。 

MCP 服务器和客户端角色 Astera 人工智能并非孤立存在或运作，而是协同工作。例如，一个代理可以充当客户端，调用外部服务来获取洞察，然后立即切换角色，将这些洞察提供给其他代理。当每个代理都能够消费和服务时，双向通信将成为标准，从此不再需要僵化的层级结构。 

在服务于整个部门或组织的多智能体解决方案中，双 MCP 支持使 AI 智能体能够围绕共同目标进行协调，同时保持自主性。这些智能体可以根据需要切换角色，从而随着工作流程的演变和扩展而不断跟进。

真正的代理生态系统 需要 柔性可互操作的架构. 当你与 双重 MCP 功能，您 en确保你的 代理工作流程 就像 灵活且模块化 可能.

联合客户端-服务器 MCP 模型的优势

这个re 有一些 具体的 能力 只有在人工智能代理中才能发现 双重 MCP 功能，例如：

1.可组合性和模块化 

使用双模式 MCP，构建分层代理系统更加容易。例如，您可以让一个高级“协调器”代理（充当客户端）将子任务委托给专门的子代理（充当服务器，但如果需要访问工具或服务，也可以充当客户端），然后利用这些发现来驱动自身的逻辑。

2. 更简单的集成 

MCP 的标准化接口使开发人员无需为每对系统构建自定义连接器。新的工具或数据服务只需作为 MCP 服务器公开一次，任何代理即可作为客户端使用它们。同理，代理自身的功能也只需作为 MCP 服务器公开一次，即可供客户端使用。

3. 运行时发现

MCP 支持运行时发现功能，从而实现 双重角色代理动态查找并插入新服务器 同时也为其他人提供新的工具。 这使得引入新工具或数据源变得更容易，而无需改变 代理人的 码, MCP 合规性是 唯一的因素。

双重 MCP Functionality in 操作: 通过基于聊天的用户界面进行数据操作 

Astera AI的双MCP 功能 可以执行复杂的数据相关任务 - 包括数据准备、清理ing、提取或数据仓库 - 完全通过基于聊天的界面 甚至无需使用 Astera的拖放功能。

几个 机制 和功能结合在一起 带来 这种用途 案例生动.

1. 具有结构化输入和输出的对话代理 

该平台支持人工智能代理，这些代理可以使用结构化输入和输出消息格式与用户交互。这些代理可以解析通过聊天界面提交的用户请求（例如：“清理客户数据中的缺失值”），然后将其转换为可触发预定义逻辑流的标准化指令。

使用自然语言指令进行数据清理 Astera AI的聊天界面

2. 暴露后端数据任务或触发外部服务 

数据流、ETL 管道、转换和逻辑建立在 Astera 平台可以发布为 MCP 服务器端点。这些端点可以通过以下方式调用： Astera AI 的聊天代理。用户可以使用简单的英语指令以对话方式请求任务，代理将调用相应的数据操作，就像从平台的内置对象中拖放一样。 

基于聊天的代理还可以充当 MCP 客户端，例如查询数据库。因此，即使某个数据任务不在本地托管，代理仍然可以通过联系其他兼容 MCP 的服务来完成。

3. 内置访问数据功能 

Astera 客服人员可以直接访问内置功能，例如数据转换、分析和质量检查，无需用户干预。客服人员可以通过聊天输入调用这些原生工具，因为它 理解 根据用户的自然语言输入触发哪些功能。

4. 通过实时数据注入实现快速工程 

Astera AI 支持结构化的提示模板，可将 CRM 或 ERP 等来源的数据动态注入到座席提示中。此功能使基于聊天的座席能够根据实时企业环境智能地检索、转换或汇总数据。这些座席还可以通过对话方式自动执行数据提取或准备任务。 

这些功能共同将聊天 UI 转变为整个 Astera 数据堆栈。所有可通过工作流使用的功能，只要经过适当的发布或公开，都可以通过代理调用，并且企业数据编排将变得具有对话性。 

双 MCP 支持是整个用例的核心。作为 MCP 客户端，基于聊天的客服人员可以发起各种操作，例如调用 ETL 管道、清理数据集或提取 CRM 数据。作为 MCP 服务器，同一个客服人员可以与其他客服人员或系统共享其结果和功能，使其工作可被其他客服人员触发和使用。

如果没有双 MCP，代理只能完成一半的工作，从而降低其在企业数据自动化中的价值。

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总结一下 

可以毫不夸张地说，MCP 是确保 AI 代理与其必须配合使用的系统和服务之间可互操作、标准化通信的“巨大飞跃”。 

然而，随着代理自动化在各个行业越来越受欢迎，双 MCP 功能不仅仅为构建更强大、更具沟通能力的 AI 代理提供了一种优雅、合理的方法。  

这是一种激动人心且灵活的方法，它降低了对中间件的需求，促进了双向协调，并将每个代理转变为一个独立的微服务，可以重用、扩展或融入更大的组织工作流。这种灵活性对于可扩展、可维护且智能的企业自动化至关重要。 

采用双 MCP 功能意味着优先考虑可组合性、互操作性和基于代理的思维。充分重视这些因素，可以帮助组织为下一代企业 AI 的成功做好准备。 

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