Files
2026-07-13 13:31:35 +08:00

8.1 KiB
Raw Permalink Blame History

Täiustatud teemad MCP-s

Advanced MCP: Secure, Scalable, and Multi-modal AI Agents

(Video vaatamiseks klõpsake ülaloleval pildil)

See peatükk käsitleb mitmeid täiustatud teemasid Model Context Protocoli (MCP) rakendamises, sealhulgas mitme modaalisusega integratsiooni, skaleeritavust, turvalisuse parimaid tavasid ja ettevõtte integratsiooni. Need teemad on olulised, et ehitada vastupidavaid ja tootmiskõlblikke MCP rakendusi, mis vastavad tänapäevaste tehisintellekti süsteemide nõuetele.

Ülevaade

See õppetund uurib täiustatud mõisteid Model Context Protocol'i rakendamises, keskendudes mitme modaalisusega integratsioonile, skaleeritavusele, turvalisuse parimatele tavadele ja ettevõtte integratsioonile. Need teemad on olulised tootmistasemel MCP rakenduste loomiseks, mis suudavad toime tulla keerukate nõuetega ettevõtte keskkondades.

Õpieesmärgid

Selle õppetunni lõpuks oskad sa:

  • Rakendada mitme modaalisusega võimalusi MCP raamistikus
  • Kujundada skaleeritavaid MCP arhitektuure kõrge nõudluse stsenaariumite jaoks
  • Rakendada turvalisuse parimaid tavasid MCP turvapõhimõtetega kooskõlas
  • Integreerida MCP ettevõtte AI süsteemide ja raamistikudega
  • Optimeerida jõudlust ja töökindlust tootmiskeskkondades

Õppetunnid ja näidistööprojektid

Link Pealkiri Kirjeldus
5.1 Integratsioon Azureiga Integratsioon Azureiga Õpi, kuidas integreerida oma MCP server Azure platvormil
5.2 Mitme modaalisuse näidis MCP mitme modaalisuse näited Näidised heli, pildi ja mitme modaalisuse vastuste jaoks
5.3 MCP OAuth2 näidis MCP OAuth2 demonstreerimine Minimalistlik Spring Boot rakendus, mis näitab OAuth2 kasutamist MCP-ga nii autoriseerimis- kui ka ressursiserverina. Näitab turvalist tokeni väljastamist, kaitstud lõpp-punkte, Azure Container Appsi juurutamist ja API halduse integratsiooni.
5.4 Juurekontekstid Juurekontekstid Õpi rohkem juurekonteksti kohta ja kuidas neid rakendada
5.5 Marsruutimine Marsruutimine Õpi erinevaid marsruutimise tüüpe
5.6 Valimine Valimine Õpi, kuidas töötada valimisega
5.7 Skaleerimine Skaleerimine Õpi skaleerimise kohta
5.8 Turvalisus Turvalisus Kaitse oma MCP serverit
5.9 Veebipõhine otsing MCP Veebipõhine otsing MCP Python MCP server ja klient, mis integreerub SerpAPI-ga reaalajas veebi-, uudiste-, tootega seotud otsinguks ja Q&A jaoks. Näitab mitme tööriista orkestreerimist, väliste API-de integratsiooni ja tugevat veakäsitlust.
5.10 Reaalajas voogedastus Voogedastus Reaalaja andmevoogude voogedastus on tänapäeval andmepõhises maailmas hädavajalik, kus ettevõtted ja rakendused vajavad otsest ligipääsu infole, et teha õigeaegseid otsuseid.
5.11 Reaalajas veebipõhine otsing Veebipõhine otsing Reaalajas veebipõhise otsingu kuidas MCP muudab reaalajas veebipõhist otsingut, pakkudes standardiseeritud lähenemist konteksti haldamisele tehisintellekti mudelite, otsingumootorite ja rakenduste vahel.
5.12 Entra ID autentimine Model Context Protocol serverite jaoks Entra ID autentimine Microsoft Entra ID pakub tugevat pilvepõhist identiteedi- ja juurdepääsuhalduse lahendust, aidates tagada, et ainult volitatud kasutajad ja rakendused saavad suhelda sinu MCP serveriga.
5.13 Microsoft Foundry agendi integratsioon Microsoft Foundry integratsioon Õpi, kuidas integreerida Model Context Protocol serverid Microsoft Foundry agentidega, võimaldades võimsaid tööriista orkestreerimise ja ettevõtte AI võimalusi standardiseeritud väliste andmeallikate ühendustega.
5.14 Konteksti inseneriteadus Konteksti inseneriteadus Tulevikuvõimalused konteksti inseneriteaduse tehnikate jaoks MCP serverites, sealhulgas konteksti optimeerimine, dünaamiline konteksti haldamine ja strateegiad tõhusa promptide loomise jaoks MCP raamistikus.
5.15 MCP kohandatud transport Kohandatud transport Õpi, kuidas rakendada kohandatud transpordimehhanisme spetsiaalsete MCP kommunikatsioonistseenarite jaoks.
5.16 Protokolli funktsioonide süvamereuuring Protokolli funktsioonid Mõista täiustatud protokolli funktsioone, sealhulgas progressiteavitusi, päringu katkestamist, ressursimalle ja veakäsitluse mustreid.
5.17 Vastuoluline mitmeagendi mõtlemine Vastuolulised agendid Kasuta kahte vastandlikku agenti, kes kasutavad sama MCP tööriistakomplekti, et tabada hallutsinatsioone, tuua esile servajuhtumid ja toota paremini kalibreeritud väljundeid struktureeritud debati kaudu.

MCP spetsifikatsioonis 2025-11-25 uus: Spetsifikatsioon sisaldab nüüd katsetuslikku tuge ülesannetele (pikkadele operatsioonidele koos edenemistraktsiooniga), tööriistade annotatsioonidele (metaandmed tööriistade käitumise kohta ohutuse tagamiseks), URL viisi tuvastamisele (kliendilt spetsiifilise URL sisu pärimiseks) ja täiustatud juurte (tööruumi konteksti haldamiseks). Täispikkade üksikasjade saamiseks vaata MCP spetsifikatsiooni muudatuste logi.

Lisaviited

Uuema info saamiseks täiustatud MCP teemadel vaata:

Olulised järeldused

  • Mitme modaalisusega MCP rakendused laiendavad tehisintellekti võimeid tekstipõhisest töötlemisest kaugemale
  • Skaleeritavus on oluline ettevõtte juurutuste puhul ning seda saab lahendada horisontaalse ja vertikaalse skaleerimisega
  • Ulatuslikud turvameetmed kaitsevad andmeid ja tagavad nõuetekohase juurdepääsukontrolli
  • Ettevõtte integratsioon platvormidega nagu Azure OpenAI ja Microsoft AI Foundry suurendab MCP võimekust
  • Täiustatud MCP rakendused saavad kasu optimeeritud arhitektuuridest ja hoolikast ressursside haldamisest

Harjutus

Kavanda ettevõtte tasemel MCP rakendus konkreetse kasutusjuhtumi jaoks:

  1. Määra oma kasutusjuhtumi mitme modaalisuse nõuded
  2. Kirjuta üles turbekontrollid tundlike andmete kaitsmiseks
  3. Kujunda skaleeritav arhitektuur, mis suudab toime tulla muutuva koormusega
  4. Plaani integratsioonipunktid ettevõtte AI süsteemidega
  5. Dokumenteeri võimalikud jõudlustakistused ja leevendusstrateegiad

Täiendavad ressursid


Mis järgmisena

Uuri selle mooduli õppetunde alustades: 5.1 MCP integratsioon

Kui oled selle mooduli lõpetanud, liigu edasi: Moodul 6: Kogukonna panused


Lahtiütlus: See dokument on tõlgitud kasutades AI tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi me püüdleme täpsuse poole, palun pange tähele, et automatiseeritud tõlgetes võib esineda vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlkega seotud eksimustest või valesti mõistmistest.