Integrazione di MCP

Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che consente una comunicazione senza interruzioni tra agenti di intelligenza artificiale e strumenti esterni. Quando implementi MCP nel tuo agente o strumento di intelligenza artificiale, i clienti possono integrare la tua soluzione direttamente nei flussi di lavoro agentici esistenti senza complesse operazioni di integrazione delle API.

MCP trasforma il modo in cui gli agenti AI accedono alle funzionalità esterne. Invece di creare integrazioni personalizzate per ogni strumento, gli agenti utilizzano un protocollo standardizzato per scoprire, connettersi e interagire con i servizi compatibili con MCP. Questo approccio riduce la complessità dell'integrazione e abilita la funzionalità. plug-and-play

Per ulteriori informazioni sull'implementazione del Model Context Protocol nel tuo agente o strumento, consultaIntegrazione di MCP.

Principali vantaggi dell'integrazione del Model Context Protocol

L'integrazione MCP offre vantaggi sia ai fornitori di agenti di intelligenza artificiale che agli utenti finali.

Vantaggi per i fornitori di agenti AI

• Raggiungi i clienti utilizzando le più diffuse soluzioni di sviluppo AI che supportano MCP.

• Riduci le difficoltà legate all'onboarding dei clienti con un'integrazione standardizzata.

• Abilita l'individuazione tramite applicazioni client compatibili con MCP.

• Supporta più piattaforme client con un'unica implementazione.

Vantaggi per gli utenti finali

• Aggiungi le tue funzionalità ai flussi di lavoro di intelligenza artificiale esistenti senza sviluppo personalizzato.

• Usa le familiari interfacce client del Model Context Protocol che già conoscono.

• Approfitta della gestione automatica del protocollo e della gestione degli errori.

• Accedi ai tuoi strumenti tramite più piattaforme e applicazioni di intelligenza artificiale.

• Mantieni un'autenticazione coerente tra i servizi abilitati al Model Context Protocol.

Architettura e componenti del Model Context Protocol

Model Context Protocol utilizza un'architettura client-server in cui l'agente o lo strumento di intelligenza artificiale funge da server Model Context Protocol. Le applicazioni del cliente (client Model Context Protocol) si connettono al server per accedere alle funzionalità dell'utente.

Il protocollo definisce i seguenti tre tipi principali di funzionalità:

• Strumenti: funzioni che gli agenti possono chiamare per eseguire azioni.

• Risorse: fonti di dati che gli agenti possono leggere o interrogare.

• Prompt: modelli di prompt predefiniti che gli agenti possono utilizzare.

Requisiti tecnici per l'implementazione del Model Context Protocol

Il server Model Context Protocol deve implementare le seguenti specifiche del protocollo di base:

• Protocollo di comunicazione JSON-RPC 2.0

• Tipi e formati di messaggi dello Standard Model Context Protocol

• Pubblicità e scoperta delle capacità

• Autenticazione e gestione delle sessioni

• Gestione degli errori e segnalazione dello stato

Passaggi dell'implementazione

1. Definisci le tue capacità (strumenti, risorse o istruzioni).

2. Implementa l'interfaccia server Model Context Protocol.

3. Crea schemi di funzionalità utilizzando JSON Schema.

4. Implementa l'autenticazione e l'autorizzazione.

5. Aggiungi la gestione e la registrazione degli errori.

6. Esegui test con client compatibili con Model Context Protocol.

7. Documenta le tue capacità per i clienti.

Esempio di definizione delle funzionalità

{
  "name": "search_knowledge_base",
  "description": "Search the knowledge base for relevant information",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string",
        "description": "The search query"
      },
      "max_results": {
        "type": "integer",
        "description": "Maximum number of results to return",
        "default": 5
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

Test e convalida

Prima di inserire l'agente o lo strumento compatibile con il Model Context Protocol Marketplace AWS, testate attentamente la vostra implementazione:

• Verifica l'individuazione delle funzionalità e la convalida dello schema

• Testa i flussi di autenticazione e la gestione degli errori

• Convalida le prestazioni in varie condizioni di carico

• Garantisci la compatibilità con i client Model Context Protocol più diff

• Documenta eventuali requisiti di configurazione specifici del client

Requisiti di documentazione

Quando elenchi un agente o uno strumento compatibile con il Model Context Protocol Marketplace AWS, includi una documentazione completa:

• Descrizioni ed esempi dettagliati delle funzionalità

• Istruzioni di autenticazione e configurazione

• Codice di esempio per scenari di integrazione comuni

• Guide per la risoluzione dei problemi e riferimenti agli errori

• Considerazioni e best practice sulle prestazioni

Risorse aggiuntive

Per ulteriori informazioni sull'implementazione del Model Context Protocol nel tuo agente o strumento di intelligenza artificiale, consulta queste risorse:

• Specificazione del protocollo Model Context

• Repository MCP GitHub

• Marketplace AWS Team operativo del venditore per il supporto all'integrazione del Model Context Protocol