Qu'est-ce que le MCP dans l'IA ?

Ce que vous devez savoir sur le modèle de protocole contextuel est la construction de la "tour de Babylone" de l'apprentissage tout au long de la vie.

Un LLM en soi est stupide. Comment pouvons-nous connecter les API de manière intelligente ? Pouvons-nous le faire évoluer ?

Le protocole de contexte de modèle (MCP) est une couche entre le service et les outils. Il s'agit d'une norme qui simplifie la manière dont les grands modèles de langage (LLM) accèdent à diverses sources de données. Développé par Anthropic, le MCP résout le problème des intégrations complexes grâce à une communication standardisée, ce qui rend le développement de l'IA plus rapide et plus fluide grâce à l'utilisation d'outils alimentés par l'IA. En outre, MCP est conçu pour améliorer la fonctionnalité et l'intégration d'une nouvelle génération d'outils d'intelligence artificielle, ce qui représente une avancée significative dans les capacités des langages de programmation et les outils des développeurs. Cet article explore ce qu'est le MCP, ses avantages et la manière de le mettre en œuvre.

Imaginez que vous ayez un robot pour peindre, réfléchir et construire des histoires. Votre API est mise à jour. Vous ne pouvez plus peindre. Le MCP supprimera les efforts d'intégration. C'est dans cette direction qu'InvestGlass oriente actuellement ses recherches.

InvestGlass propose un CRM et un portail client conçus en Suisse pour les banques, les conseillers financiers et les entreprises de fintech, avec des outils d'automatisation pour l'onboarding, le KYC, la gestion de portefeuille et la communication. Il rationalise la conformité et l'engagement des clients tout en garantissant la confidentialité des données grâce à des options d'hébergement sur site et dans le nuage.

Key Takeaways - MCP est AI une API pour LLMS - et InvestGlass l'avenir

• Le protocole de contexte de modèle (MCP) normalise la fourniture de contexte pour les grands modèles de langage, ce qui facilite l'intégration transparente et réduit le temps de développement des applications d'intelligence artificielle.
• L'architecture client-serveur de MCP améliore la communication entre les applications d'intelligence artificielle et les sources de données, ce qui simplifie considérablement l'intégration et accroît l'interopérabilité.
• L'adoption du MCP améliore l'efficacité du flux de travail pour les développeurs en éliminant les besoins d'intégration personnalisée, en offrant une flexibilité dans les environnements de programmation et en permettant de se concentrer sur l'innovation.

Comprendre le protocole de contexte de modèle (MCP)

Le protocole de contexte de modèle (MCP) sert de référence transformatrice dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle, offrant plus qu'une simple norme technique conventionnelle. Établi par Anthropic, le MCP uniformise la fourniture de contexte à des modèles linguistiques de grande taille, favorisant l'incorporation sans effort entre les systèmes d'IA et diverses sources de données. En permettant des liens directs pour connecter des modèles d'IA à travers un éventail de clients et de ressources, ce protocole consolide efficacement les interactions et réduit considérablement les durées de développement. MCP agit comme un port USB-C, servant d'interface standardisée pour connecter les modèles d'IA à diverses sources de données et outils, améliorant ainsi l'interopérabilité et l'efficacité. Les développeurs sont impatients d'adopter MCP en raison de sa promesse de libérer tout le potentiel de l'IA tout en éliminant les obstacles traditionnels rencontrés au cours du développement.

Fondamentalement, MCP est un protocole ouvert qui orchestre une communication transparente entre les applications d'intelligence artificielle et diverses sources de données grâce à un cadre réglementé pour l'échange de messages et la structuration des messages. Cette avancée favorise non seulement la compatibilité, mais rationalise également la procédure d'intégration, libérant ainsi les développeurs de la gestion d'intégrations fragmentaires pour qu'ils puissent consacrer leurs efforts à la création d'outils novateurs.

L'adoption du MCP dote les développeurs de plateformes robustes et évolutives conçues pour la gestion future de la complexité au sein des systèmes d'intelligence artificielle - les ancrant fermement dans l'anticipation des développements technologiques à venir.

Les LLM seront plus performants - Antropic est en train d'établir une norme et nous vous conseillons d'être prudent car il ne s'agit pas encore d'une norme fixe.

Concepts fondamentaux du MCP

Le Model Context Protocol (MCP) est composé de deux éléments principaux : les serveurs et les clients dans le cadre du MCP. Le rôle d'un serveur MCP est de faciliter les demandes, en accordant l'accès à une variété d'outils externes ou de sources de données selon les besoins, tandis que la fonction d'un client MCP consiste à solliciter des ressources et à traiter des tâches de traitement de données. Cette division de l'architecture client-serveur joue un rôle essentiel dans la création de canaux normalisés permettant aux applications d'intelligence artificielle de communiquer avec différents fournisseurs de données, ce qui favorise une intégration rationalisée et minimise la dépendance à l'égard des solutions sur mesure.

Au cœur de son fonctionnement, MCP utilise une couche de protocole chargée de réguler des activités telles que la structuration des messages et l'association des requêtes à leurs réponses respectives. En adoptant JSON-RPC 2.0 pour la messagerie, il garantit une communication ordonnée qui respecte les formats établis. Au cours de la phase de négociation initiale, les clients doivent communiquer la version du protocole qu'ils supportent au serveur, qui répond alors en conséquence, ce qui permet une interaction sur mesure basée sur les capacités définies dans cette version.

MCP améliore la polyvalence adaptée aux diverses exigences de développement en fournissant des kits de développement logiciel (SDK), qui sont compatibles avec divers environnements de programmation. Cette approche uniforme permet non seulement de rationaliser la gestion des sources de données distribuées, mais aussi de renforcer le processus de construction des flux de travail complexes, contribuant ainsi de manière significative à l'amélioration de l'efficacité des services dans le domaine de l'intelligence artificielle, tout en s'imposant comme un fournisseur de ressources fiable.

L'IA de Manis est-elle une réalité ou une automatisation à outrance ?

Manis AI représente des heures et des heures de travail - sans le MCP, il sera très difficile de le maintenir. Les avantages du MCP sont assez simples. Rassembler tous les serveurs MCP sera un grand progrès.

L'adoption de MCP présente l'avantage considérable d'éliminer la nécessité d'intégrations distinctes entre les différents services d'IA. Le protocole de communication de MCP est normalisé, ce qui favorise une plus grande interopérabilité et permet un processus d'intégration plus rapide et plus rationnel pour les différentes plateformes d'IA. Une telle amélioration de l'interopérabilité s'avère particulièrement précieuse dans les environnements de développement modernes où l'optimisation de l'efficacité du temps et de l'utilisation des ressources est primordiale.

Le MCP offre aux développeurs une grande flexibilité. Ils peuvent utiliser leurs langages de programmation et leurs piles technologiques préférés lors de la mise en œuvre de ce protocole, ce qui leur permet d'appliquer efficacement leur expertise et leurs outils actuels.

Cumulés, ces avantages conduisent à une nette amélioration des flux de travail liés aux projets de développement en favorisant des opérations plus fluides et des niveaux de productivité accrus. En intégrant MCP dans leurs processus, les développeurs peuvent se concentrer sur l'innovation créative et la résolution de problèmes complexes sans être gênés par les défis liés à l'intégration.

Comment fonctionne le programme MCP ?

MCP utilise un modèle client-serveur qui rationalise la manière dont les applications fournissent le contexte et les outils aux modèles linguistiques substantiels (LLM). Dans ce cadre, les clients MCP se chargent de demander des ressources et de traiter les données. De l'autre côté, les serveurs MCP servent de facilitateurs, supervisant ces demandes et accordant l'accès à des outils externes ou à des sources de données. Cette structure facilite les efforts d'intégration et réduit la dépendance à l'égard des solutions sur mesure, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la conception d'applications d'IA de pointe.

Pour fusionner leurs données avec des instruments d'IA au sein de MCP, les développeurs peuvent soit rendre leurs données disponibles via des serveurs MCP, soit créer des clients MCP dédiés. Cette méthodologie permet d'alléger considérablement les complexités liées à l'intégration d'un ensemble de services d'intelligence artificielle, en garantissant des interactions fluides entre les systèmes d'intelligence artificielle et les bases de données. L'utilisation de MCP permet de créer des systèmes d'intelligence artificielle cohérents et efficaces, capables de répondre aux besoins actuels en matière de développement de l'intelligence artificielle, en particulier pour les équipes distribuées travaillant dans des lieux différents.

Types de messages dans MCPww

MCP gère différents types de messages pour faciliter la communication entre les clients et les serveurs. Les principaux types de messages de MCP sont les demandes, les résultats, les erreurs et les notifications. Les demandes sont initiées par les clients MCP et nécessitent une réponse pour indiquer le succès du traitement. Les résultats représentent des réponses positives aux demandes, confirmant que l'opération demandée a été effectuée.

En revanche, les erreurs signifient que la demande a échoué et que l'opération n'a pas pu être menée à bien. Les notifications sont conçues comme des communications à sens unique qui n'exigent pas de réponse, fournissant des mises à jour d'état sans attendre de réponse.

La définition claire des types de messages et la mise en œuvre de la structuration des messages garantissent une communication fiable et structurée entre les applications d'intelligence artificielle et les sources de données, ce qui améliore les performances du système.

Mécanismes de transport : tout est dans le protocole

MCP permet l'échange de données par le biais de plusieurs protocoles de transport, adaptés aux besoins des différents environnements de développement. Lorsqu'il fonctionne localement, MCP utilise stdio pour une communication inter-processus simple. À l'inverse, dans les scénarios impliquant des équipes distribuées, MCP préconise l'utilisation de HTTP combinée à des événements envoyés par le serveur (SSE) pour faciliter la transmission immédiate de données entre divers systèmes externes.

Dans toutes les formes de communication au sein de MCP, le format de message JSON-RPC 2.0 est utilisé pour garantir une méthode structurée et uniforme d'échange de données qui s'aligne bien sur de nombreux contextes de programmation. L'adoption de ces divers mécanismes de transport confère à MCP la flexibilité requise pour une application efficace dans toute une série de contextes de développement, allant de tests locaux individuels à de vastes intégrations de systèmes distribués.

Configuration des serveurs MCP

L'établissement de serveurs de protocole de contexte de modèle nécessite la mise en place de variables d'environnement pour désigner les configurations et le lancement du serveur à l'aide de la commande hype. Bien qu'il soit possible d'incorporer des serveurs MCP via l'interface utilisateur, cette approche est généralement déconseillée car elle risque d'introduire des complexités. Si vous ajoutez un serveur par l'intermédiaire de l'interface utilisateur, veillez à effectuer une actualisation afin d'accéder aux outils disponibles.

Les développeurs qui se lancent dans la mise en place de leurs propres serveurs MCP ont à leur disposition de nombreux exemples de serveurs qui peuvent servir de point de départ. Des boîtes à outils conçues pour déployer des serveurs MCP distants au niveau de la production devraient être disponibles en temps voulu.

Format du fichier de configuration

Les fichiers de configuration de MCP utilisent un format JSON qui prend en charge l'utilisation d'objets et de tableaux imbriqués, ce qui permet de décrire des paramètres complexes. Cette méthodologie systématique garantit que les configurations sont accessibles à la lecture et à l'interprétation par des humains tout en étant compatibles avec l'analyse automatique, ce qui simplifie le processus de supervision et d'ajustement des paramètres par les développeurs lorsque cela est nécessaire.

Lieux de déploiement

Pour obtenir les meilleures performances, il est essentiel que les fichiers de configuration MCP soient situés dans des répertoires auxquels le serveur peut facilement accéder. Cet emplacement permet au serveur d'utiliser ces configurations de manière efficace, ce qui se traduit par des opérations plus stables et des performances accrues.

Il est essentiel de positionner ces fichiers dans des répertoires adaptés à des scénarios particuliers pour s'assurer qu'ils sont exploités correctement, en particulier lors de l'intégration de divers outils d'intelligence artificielle à chaque source de données.

Intégration de MCP avec InvestGlass AI

L'intégration de MCP dans les systèmes d'IA InvestGlass permet aux développeurs d'établir des liens protégés et bidirectionnels entre les sources de données et les instruments d'IA. Les systèmes existants créent des obstacles pour les modèles d'IA sophistiqués en les emprisonnant derrière des silos d'informations et en empêchant un accès transparent aux données cruciales. Le MCP est un outil d'aide à la décision, qui rationalise le flux de travail et supprime les barrières entre les référentiels de données, favorisant ainsi un cadre unifié pour le déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Les normes établies par MCP pour l'interaction et l'échange d'informations réduisent la complexité des processus d'intégration, facilitant les interactions fluides entre les points de données externes et les applications alimentées par l'IA.

Le MCP est bénéfique, que l'on soit engagé avec les assistants d'IA polyvalents d'InvestGlass ou que l'on conçoive un logiciel d'IA multiplateforme. Il améliore la qualité de l'intégration et l'utilisation efficace d'ensembles d'informations disparates. Par conséquent, non seulement cela amplifie l'efficacité des opérations, mais cela ouvre également la voie à de nouvelles méthodologies pour l'application créative de l'intelligence artificielle.

Utilisation de Claude Desktop avec MCP

Pour commencer à utiliser Claude Desktop avec MCP, il faut d'abord acquérir l'application de bureau et faire des ajustements au fichier claude_desktop_config.json. L'étape essentielle après l'installation est la personnalisation de ce fichier de configuration pour répondre à des exigences d'intégration spécifiques. Par la suite, Claude Desktop a la capacité de former une représentation graphique avec des nœuds et des arêtes signifiant des connexions une fois qu'il obtient l'autorisation d'accès.

La tâche de discerner l'état du serveur est simplifiée par l'utilisation de l'interface fournie par Claude Desktop, qui affiche les serveurs liés et leurs ressources accessibles respectives. Cette configuration permet aux développeurs d'utiliser efficacement le protocole de contexte de modèle (MCP) afin d'établir une connectivité entre les modèles d'intelligence artificielle, contribuant ainsi à l'avancement des applications d'intelligence artificielle.

Développer des intégrations personnalisées

Le SDK MCP facilite la création d'intégrations personnalisées transparentes dans MCP en offrant un support pour Python et TypeScript. Cela permet aux développeurs d'utiliser facilement les capacités de MCP dans les environnements de développement qu'ils ont choisis, en rationalisant le processus de création de solutions personnalisées.

Sécurité et gestion des erreurs dans MCP

Le maintien d'une sécurité forte et d'une gestion efficace des erreurs est essentiel au bon fonctionnement de MCP. Pour renforcer la sécurité, des protocoles d'authentification sont en place pour confirmer l'identité des utilisateurs avant de leur permettre d'accéder aux ressources. Il est essentiel de vérifier la source de chaque connexion et de nettoyer les messages entrants pour éliminer les faiblesses potentielles. L'adoption de pratiques de sécurité rigoureuses et d'un traitement complet des erreurs garantit la fiabilité des opérations tout en protégeant les données confidentielles de toute source de données compromise.

En cas d'erreurs au sein de MCP, il existe un processus spécifique pour les propager, ce qui permet de les résoudre correctement sans interrompre de manière significative les flux de communication. Il existe un ensemble de codes d'erreur standard, créant une méthode uniforme pour reconnaître et traiter les problèmes lorsqu'ils surviennent. Cette procédure standardisée facilite la résolution rapide des problèmes tout en préservant la fidélité du processus de communication.

Garantir la sécurité des données

MCP utilise des méthodes de cryptage pour protéger les données en transit, garantissant ainsi la protection des informations confidentielles. Pour les communications impliquant des données à distance, le cryptage TLS offre une barrière de sécurité solide.

La protection des informations détaillées pendant la transmission est cruciale pour maintenir l'intégrité de la source de données et contrecarrer toute violation potentielle de la sécurité.

Codes d'erreur standardisés

Le protocole MCP utilise un ensemble de codes d'erreur prédéfinis conçus pour assurer un dépannage uniforme et maintenir un traitement cohérent des erreurs. Il permet également de créer des codes d'erreur personnalisés qui vont au-delà de la sélection standard, offrant ainsi la possibilité de gérer des erreurs spécifiques à une application. Cette approche normalisée du signalement des erreurs garantit la fiabilité et les performances du système.

Applications du MCP dans le monde réel

MCP s'attaque aux problèmes les plus fréquents dans le développement de l'IA, notamment les liens de données dispersés et les poches d'intégration personnalisées isolées. En adoptant le MCP, les développeurs sont équipés pour construire des applications d'IA plus intelligentes et plus extensibles. Des entités telles que Block et Apollo ont effectivement intégré MCP dans leurs systèmes, démontrant son efficacité à stimuler la productivité opérationnelle tout en mettant en évidence les avantages tangibles de l'utilisation de ce protocole.

Des exemples pratiques de serveurs MCP mis en œuvre par Anthropic, des entités externes et la communauté au sens large soulignent à la fois son adaptabilité et sa puissance. Ces cas montrent clairement comment l'utilisation de MCP peut simplifier le développement de l'IA tout en améliorant les performances des applications d'IA dans un grand nombre de secteurs.

Les applications de l'IA d'abord

Les applications qui accordent la priorité à l'IA, notamment les assistants d'IA et les environnements de développement intégrés (IDE), peuvent utiliser le MCP pour améliorer les fonctionnalités et rationaliser les processus. L'intégration d'assistants d'application d'IA à usage général dans diverses applications améliore la reconnaissance du contexte et l'expérience de l'utilisateur. Bien entendu, nous envisageons de connecter InvestGlass à ces nouveaux concepts, mais nous cherchons d'abord à faire approuver une norme.

Les applications multiplateformes qui utilisent le MCP sont en mesure de normaliser les fonctions d'IA, ce qui renforce leurs capacités globales.

Services d'IA évolutifs

MCP facilite le traitement distribué avancé, ce qui est essentiel pour superviser efficacement les flux de travail de l'IA à mesure que les systèmes prennent de l'ampleur. L'architecture de MCP offre la flexibilité et la compatibilité nécessaires à l'escalade des services d'IA sur différentes plateformes. Imaginez que vous puissiez connecter toutes les fintech en un seul clic - et sans coût supplémentaire, maintenir les relations entre les logiciels !

La méthodologie standardisée utilisée par MCP garantit un déploiement et une administration rationalisés de modèles complexes lors de la gestion du traitement distribué de l'IA.

Dépannage et débogage des serveurs MCP

Divers outils conçus pour les différents niveaux de dépannage facilitent le diagnostic et la résolution des problèmes liés aux serveurs MCP. Par exemple, l'inspecteur MCP offre un aperçu immédiat des performances du serveur, ce qui facilite la résolution rapide des problèmes.

L'analyse en temps réel des ressources du serveur et les modèles d'invite de cet outil améliorent considérablement la capacité à superviser efficacement les serveurs MCP.

Journalisation et diagnostic

Le protocole de contexte de modèle repose sur une méthode normalisée de gestion des journaux, des diagnostics et de l'intégrité générale du système, garantissant que les serveurs peuvent se connecter aux sources de données et aux outils en toute sécurité. Pour que le cadre MCP puisse rapidement identifier et rectifier les problèmes, chaque serveur mcp doit mettre en œuvre des pratiques de journalisation robustes. Par exemple, la redirection des journaux vers l'erreur standard est une méthode fiable pour empêcher toute interférence involontaire avec les opérations du protocole, préservant ainsi la stabilité globale des serveurs de protocole de contexte de modèle.

En adoptant les configurations de journaux correctes, vous rationalisez vos procédures de dépannage et maintenez la fiabilité de l'ensemble du protocole contextuel. Cela permet de garantir que les applications LLM, les clients et les autres outils peuvent maintenir une intégration fluide. À son tour, cette pratique contribue à minimiser les perturbations des sources de données et des outils, ce qui permet aux développeurs et aux entreprises de commencer à élaborer des solutions en ayant l'assurance que le contexte reste intact et protégé.

Pourquoi utiliser MCP Inspector ?

L'inspecteur MCP est un outil indispensable pour examiner et valider l'efficacité des serveurs de protocole de contexte de modèle. Agissant comme un composant de protocole ouvert, il renforce l'idée que le MCP est un système standardisé et transparent conçu pour encourager une plus grande participation au développement. Grâce à l'inspecteur MCP, les administrateurs et les développeurs peuvent rapidement contrôler les connexions au serveur, valider la cohérence du contexte et confirmer que tout fichier ou source de données impliqué dans le processus fonctionne sans erreur.

Cette intégration transparente des fonctionnalités de diagnostic favorise un environnement collaboratif entre les serveurs, les clients et les sources de données, tout en préservant le contexte du modèle sous-jacent. En offrant un moyen simplifié mais puissant de se connecter et d'analyser le fonctionnement interne de MCP, l'inspecteur MCP rationalise tout, de l'inspection générale aux diagnostics approfondis, aidant les utilisateurs à maintenir des performances optimales dans toutes les applications et tous les outils LLM.

Contribuer au programme MCP

Les contributions au protocole MCP (Model Context Protocol) constituent un élément essentiel de cette norme ouverte et témoignent de l'esprit communautaire du protocole. Le MCP étant conçu pour faciliter l'intégration transparente avec les sources de données et les outils, le retour d'information et la collaboration de la communauté sont inestimables pour sa croissance et sa pertinence durable.

Les développeurs, les architectes de systèmes et les enthousiastes sont encouragés à partager leurs idées en abordant les problèmes existants, en ajoutant des améliorations à la documentation ou en suggérant de nouvelles fonctionnalités qui font progresser la mission de MCP en tant que moyen normalisé d'orchestrer les interactions entre les serveurs, les clients et le contexte. Qu'il s'agisse d'affiner les invites, d'améliorer les méthodes de gestion des journaux ou d'explorer de nouvelles approches d'un processus bidirectionnel d'échange de données, chaque contribution fait progresser le protocole de contexte de modèle. Ce faisant, les membres de la communauté font non seulement progresser ce protocole ouvert, mais contribuent également à ouvrir la voie à des applications LLM plus robustes et plus conviviales.

Contributions communautaires

La participation active de l'ensemble de la communauté est la pierre angulaire qui permet de garantir que le protocole de contexte de modèle (MCP) répond à des besoins en constante évolution et fournit de manière cohérente un moyen normalisé de connecter les sources de données et les outils. En apportant des corrections de bogues, de la documentation supplémentaire ou de nouvelles fonctionnalités, les membres de la communauté contribuent à affiner le fonctionnement des serveurs MCP, à échanger des données de fichiers et à s'aligner sur les exigences des clients.

Le retour d'informations de divers horizons - que ce soit par le biais de questions GitHub, de forums communautaires ou de discussions sur la meilleure façon d'exploiter les applications LLM avancées - est inestimable pour la construction initiale et l'affinement continu du protocole contextuel. Le partage d'expériences directes, d'expertise de codage ou de techniques nouvellement découvertes renforce la position du MCP en tant que cadre de protocole ouvert qui embrasse le progrès collaboratif. Grâce à cette approche inclusive, le projet MCP bénéficie d'une intelligence collective, ce qui permet d'obtenir des diagnostics plus efficaces, un suivi des logs enrichi et des outils perfectionnés capables de servir un large éventail d'applications.

Canaux d'assistance et de retour d'information

Les demandes concernant les contributions à MCP peuvent être adressées au forum de la communauté. Cette plateforme permet aux développeurs d'obtenir l'aide de collègues et de spécialistes du domaine. Le retour d'information joue un rôle essentiel dans l'évolution du processus de développement, car il permet aux participants de contribuer à l'amélioration du protocole.

Il est recommandé que les utilisateurs fassent part de leurs suggestions et de leurs idées pour de nouvelles fonctionnalités en s'engageant dans des dialogues communautaires et en utilisant des voies reconnues.

En attendant Godo ? En attente d'une norme ouverte ?

En conclusion, le Model Context Protocol (MCP) offre un moyen standardisé pour les applications LLM de se connecter aux sources de données et aux outils - des référentiels de contenu et des bases de données aux serveurs d'applications hôtes - par le biais d'un système de connexions bidirectionnelles. L'utilisation de serveurs et de clients MCP dans le cadre d'une norme ouverte réduit considérablement les intégrations fragmentées. Ce protocole contextuel permet aux modèles sophistiqués d'interroger, de traiter et d'interagir avec toute nouvelle source de données dans un protocole standard, améliorant ainsi la façon dont les outils commerciaux utilisent les outils alimentés par l'IA.

Parce que MCP répond au besoin de connexions client sécurisées et transparentes, les développeurs peuvent s'appuyer sur les contributions et le code des projets open-source pour améliorer cette norme universelle. MCP favorise un environnement normalisé dans lequel les outils peuvent construire des solutions avancées sans souci grâce à la gestion des journaux, aux invites et à l'accès aux fichiers en temps réel. En éliminant les intégrations répétées et fragmentées, les serveurs de protocole de contexte de modèle simplifient la manière dont vos exigences en matière de sources de données sont satisfaites tout en maintenant le cryptage TLS et la sécurité des outils d'entreprise.

Avec InvestGlass qui surveille votre implémentation basée sur MCP, vous aurez toujours des conseils d'experts pour traiter et affiner les connexions à travers toutes vos sources de données. Nous suivrons chaque étape, en nous assurant que vous trouvez le meilleur chemin à suivre dans le cadre de ce protocole ouvert. En tirant parti de MCP, InvestGlass vous aide à intégrer des modèles et des clients sophistiqués dans un protocole standardisé, ouvrant la voie à des applications LLM plus efficaces et rationalisées - afin que vous puissiez vous concentrer en toute confiance sur l'innovation.w