Menu

mcp

azure-logic-apps-hero

Az Azure Logic Apps csendben felnőtt – és AI-kompatibilis is

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 5 perc |

Amikor az elmúlt években Azure Logic Apps-ről beszélgettünk, gyakran ugyanoda jutottunk: jó eszköz, rengeteg integrációs lehetőséggel, mégis maradt bennem egy állandó hiányérzet. Én magam is sokszor éreztem azt, hogy működik, de nem igazán élvezetes vele dolgozni. Mondhatni, kicsit merev és nem túl vonzó a grafikus felülete.

Ez az érzés 2025 nyarán is nagyon erősen visszajött, amikor készítettem a „NoCode és LowCode megoldások Azure-ban és AWS-ben” videós képzési anyagot. Akkor is pontosan ezt láttam: az Azure Logic Apps elképesztően sok lehetőséget rejt, mégsem olyan kényelmes használni, mint amennyit valójában tud. Nem a funkcionalitás hiányzott, hanem a használhatóság nem nőtt fel a képességekhez.

2025-ben viszont ez a helyzet látványosan megváltozott. Nem egy hangos marketingkampánnyal, hanem több, egymásra épülő, tudatos fejlesztéssel. Ráadásul ezek a változások már nem csak az integrációról szólnak, hanem arról is, hogyan illeszkedik a Logic Apps az AI-ügynökökkel dolgozó architektúrákba.

Azure Logic Apps Designer újratervezése

2025 novemberében a Microsoft bejelentette az Azure Logic Apps Designer teljes újratervezését, amely jelenleg Public Preview státuszban érhető el a Standard workflow-khoz.

Ez nem egyszerű UI-frissítés. Inkább egy felismerés eredménye. A Logic Apps-et ma már nem csak kisebb automatizmusokra használják, hanem üzletileg kritikus folyamatokra is.

A korábbi designer elsősorban kisebb workflow-kra volt optimalizálva. Nagyobb folyamatoknál gyorsan átláthatatlanná vált, és hosszabb távon mentálisan is fárasztó volt vele dolgozni.

Az új szerkesztő ezzel szemben sokkal jobban kezeli a nagy és összetett workflow-kat. Logikusabb lépésszervezést ad, és végre nem büntetés egy több tucat lépésből álló folyamat karbantartása.

Tehát az új funkció jelenleg csupán a Standard verzióknál elérhető.

Azure Logic Apps new designer availability

Erre figyelni kell, ha szeretnék kipróbálni az új felületet. Itt sem alapértelmezetten kapjunk, hanem be kell azt kapcsolnunk. Ezt könnyű megtenni a portálon.

Azure Logic Apps new designer on

Ha pedig nem tetszik, bármikor vissza is válthatunk a korábbi megoldásra.

Azure Logic Apps new designer off

Az XML kezelése végre élhetőbb

Kevésbé látványos, de szakmailag nagyon fontos változás az XML-kezelés javítása.

Aki dolgozott már SOAP-alapú integrációkkal, legacy rendszerekkel vagy vállalati adatcsere-folyamatokkal, pontosan tudja, mennyire nehézkes volt korábban az XML feldolgozása Logic Apps-ben.

2025-ben ezen érezhetően javítottak. Az XML struktúrák kezelése átláthatóbb lett, a kifejezések logikusabban épülnek fel, és az egész élmény már közelít a JSON feldolgozás egyszerűségéhez. Nem lett tökéletes, de végre nem érzem azt, hogy tudatosan kerülni kellene.

Azure Logic Apps mint MCP szerver

A Microsoft Build 2025 egyik stratégiailag legfontosabb bejelentése az volt, hogy az Azure Logic Apps Standard képes MCP, vagyis Model Context Protocol szerverként működni.

Ez elsőre technikai részletnek tűnhet, valójában azonban szemléletváltást jelent. Az MCP célja az, hogy az AI-ügynökök strukturált módon érjenek el műveleteket. Nem ad-hoc API-hívásokkal, hanem egy egységes, szabványosított protokollon keresztül.

Ebben a modellben a Logic Apps egy vizuálisan definiált, enterprise szintű végrehajtási réteggé válik. Több száz connector, kiforrott security és governance modell, valamint most már MCP-kompatibilis működés áll rendelkezésre. Ez ideális alapot ad AI-agentek számára is.

Egy Azure Logic Apps példa

Képzelj el egy AI-ügynököt, amely beérkező e-maileket elemez, majd eldönti, hogy incidensről, számlázási kérdésről vagy support megkeresésről van szó. A döntés után elindítja a megfelelő üzleti folyamatot.

Ebben a felállásban az AI-ügynök hozza meg a döntést, a Logic Apps pedig megbízhatóan végrehajtja azt, ahogy eddig is tette azt. Jegy létrehozás, adatlekérdezés, értesítés, auditálás mind jól definiált workflow-kban történik, MCP-n keresztül.

Itt válik igazán érdekessé a Logic Apps szerepe. Nem okosabb lesz, hanem stabilabb és kiszámíthatóbb végrehajtó réteggé válik.

Mit jelent ez ha most kezded?

Ha most ismerkedsz a felhővel vagy a NoCode és LowCode világgal, akkor a Logic Apps továbbra is könnyen tanulható maradt. Nem kell azonnal AI-agentekben vagy AI-ügynökökben gondolkodnod. Az alap automatizmusok ugyanúgy működnek, mint eddig.

A különbség az, hogy amit most tanulsz, az nem zsákutca. Később természetes módon bővíthető AI-alapú megoldások irányába is.

Haladóknak és karrierváltóknak

A 2025-ös változások egyértelmű irányt mutatnak. Az integráció, az automatizálás és az AI egyre inkább összenő.

Az Azure Logic Apps ma már nem csak összeköt, hanem orchestration rétegként és végrehajtási motorként működik. AI-ügynökök stabil háttérrendszere lehet, nagyvállalati környezetben is.

Ez hosszú távon értelmezhető, jövőálló tudás. Ráadásul most már mindezt egyben elérheted az Azure-on belül.

Öszefoglalva

2025-ben az Azure Logic Apps csendben, de határozottan szintet lépett. Az új designer használhatóbbá tette, az XML-kezelés élhetőbb lett, az MCP-szerver képesség pedig teljesen új szerepbe helyezte a szolgáltatást.

Számomra ez azt jelenti, hogy a Logic Apps újra komolyan vehető eszköz lett. Nem csak integrációra, hanem AI-ügynökökkel együttműködő architektúrákban is.

Ami fontos: Az új designer sem váltja ki az átgondolt tervezést.

Ígérem, nem állunk meg az elméletnél. Hamarosan hozok egy részletes, végigkövethető példát is, amelyet már az új Logic Apps designerrel valósítok meg, valós problémára, valós döntési pontokkal. Megmutatom, hol erős az új megközelítés, és azt is, hol vannak még kompromisszumok.

Ha követsz, elsőként látod majd ezt a gyakorlati anyagot, és nem csak azt fogod érteni, mi változott, hanem azt is, mikor és miért érdemes használni.

Ha szeretnél ebben az irányban tisztábban látni, érdemes követned a további cikkeimet és feliratkozni az InfoPack hírlevélre.

terraform_mcp_server

Terraform MCP Server: Modern állapotkezelés egyszerűen

, , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 3 perc |

A Terraform az egyik legnépszerűbb infrastruktúra mint kód (IaC) eszköz, amely lehetővé teszi, hogy kód segítségével építsünk és kezeljünk felhő- vagy helyi infrastruktúrát. Egy ilyen rendszer működésének kulcsa az úgynevezett state, vagyis az állapotfájl, amely tartalmazza, hogy milyen erőforrásokat hoztunk létre és azok milyen állapotban vannak. Az állapot tárolása mindig is központi szerepet játszott a Terraform használatában.

2025. májusában a HashiCorp bejelentette az MCP Servert (Model Context Protocol Server), amely egy új protokollal és megközelítéssel egyszerűsíti a távoli állapotkezelést.

Mi az a Terraform MCP Server?

A Terraform MCP Server egy háttérszolgáltatás, amely REST API-n keresztül biztosít állapotkezelési funkciókat a Terraform számára. Az MCP (Model Context Protocol) szabványos módot biztosít arra, hogy a Terraform CLI távoli szerveren kezelje az állapotot – olvassa, frissítse és zárolja azt, megakadályozva a versenyhelyzeteket.

Ez a megközelítés kiváltja a korábban használt, néha bonyolultan konfigurálható backendeket, például az S3 + DynamoDB kombinációt.

Hogyan működik?

  • A terraform init során a CLI kapcsolódik az MCP Serverhez, és regisztrálja az állapot útvonalát.
  • A terraform plan és apply hívások során az MCP Server biztosítja az aktuális állapotot, zárolja azt, majd a frissített állapotot eltárolja.
  • Az egész folyamat HTTP API-n keresztül zajlik, így jól integrálható más rendszerekkel is.

Előnyök

  • Egyszerűbb bevezetés: Nincs szükség felhőalapú tárolókra és külön lock mechanizmusokra.
  • Nyílt protokoll: Bárki írhat saját MCP-kompatibilis szervert.
  • Fejleszthető és tesztelhető: Lokális fejlesztési környezetben is könnyen kipróbálható.
  • Integrációs lehetőségek: Könnyedén monitorozható, naplózható, és jól működik DevOps pipeline-ok részeként.

Korlátok

  • Még új technológia: Bár stabil, éles környezetben fokozott figyelmet igényel.
  • Kevés implementáció: Egyelőre a HashiCorp hivatalos szervere az egyetlen széles körben elérhető változat.
  • Bevezetéshez tanulás szükséges: Másképp működik, mint a korábbi, megszokott backend-ek.

Felhasználási példa: Helyi laborkörnyezet állapotkezelése

Tegyük fel, hogy DevOps mérnökként több Terraform projektet futtatsz egyetlen gépen. Nem akarsz minden alkalommal külön S3 bucket-et vagy felhő backend-et beállítani. Egy egyszerű, saját gépen futó MCP Server lehetővé teszi, hogy a projekteket biztonságosan, de mégis helyileg kezeld. Nincs szükség internet kapcsolatra vagy hitelesítő adatok konfigurálására – csak elindítod a szervert, és használod.

Hogyan lehet kipróbálni?

Ahhoz, hogy első kézből tapasztald meg az MCP Server működését, kövesd az alábbi lépéseket:

1. MCP Server elindítása

      Ha van Docker-ed, máris elindíthatod a szervert egyetlen paranccsal:

      docker run -p 9701:9701 hashicorp/terraform-mcp-server:latest

      Ez elindít egy konténert, amely hallgatózik a http://localhost:9701 címen. Ide fog kapcsolódni a Terraform.

      2. Egy egyszerű Terraform projekt létrehozása

      Készíts egy új mappát, és hozz létre benne egy main.tf fájlt például ezzel a tartalommal:

      terraform {
  backend "mcp" {
    endpoint = "http://localhost:9701"
    path     = "mcp-projekt/terraform.tfstate"
  }
}

resource "local_file" "pelda" {
  filename = "${path.module}/hello.txt"
  content  = "MCP Szerver vagyok!"
}

      Ez a konfiguráció megmondja a Terraform-nak, hogy a state fájlt mostantól az MCP Server-en kezelje, mcp-projekt/terraform.tfstate logikai útvonallal.

      3. Inicializálás és alkalmazás

      A következő parancsokkal inicializálhatod és futtathatod a projektet:

      terraform init
terraform apply

      Mit fogsz tapasztalni?

      • A terraform.tfstate fájl nem jelenik meg helyben, mert az MCP Server tárolja.
      • A terraform apply létrehozza a hello.txt fájlt.
      • A konténer logjaiban látni fogod az állapotkezelési műveleteket: lock, write, unlock.

      Ez egy remek lehetőség, hogy megértsd a modern state-kezelés működését – mindezt saját gépen, bármilyen felhőfiók nélkül.

      Összefoglalás

      A Terraform MCP Server a jövő egyik ígéretes megközelítése az állapotkezelésre. Segítségével egyszerűbbé válik a távoli state konfiguráció, különösen fejlesztői és oktatási környezetekben. A REST-alapú protokoll nyitottsága révén új integrációs lehetőségeket is megnyit, miközben a Terraform megszokott működése megmarad. Ebből is látszik, hogy az MCP nem csupán a mesterséges intelligenciában lehet hasznos.

      Ha szeretnél megszabadulni a bonyolult backend konfigurációktól, ugyanakkor biztonságosan és szabályozottan kezelni az állapotokat – próbáld ki az MCP Servert.

      Kiváló kiindulópont lehet saját fejlesztésű megoldásokhoz vagy modern Terraform platformok kiépítéséhez.

      agentic-generative-ai-connection

      Mi az Agentic AI, és miben más, mint a generatív AI?

      , , , , , , , ,

      | Olvasási idő: 4 perc |

      Legutóbb az MCP-ről írtam egy cikket, majd hamar rájöttem, hogy lehet kicsit lőre szaladtunk. Ezért ma egy kicsit visszalépünk és összehasonlítom nektek a 2025-re beharangozott Agentic AI-t és a már jól ismert genratív AI-t.

      A generatív AI már sokak számára ismerős: képes szöveget írni, képet alkotni vagy kódot generálni egy adott utasítás alapján. Azonban a legújabb irányzat az úgynevezett Agentic AI, amely nemcsak válaszol, hanem keres, dönt és cselekszik.

      Most jöjjön, hogy mit is jelent az Agentic AI, hogyan viszonyul a generatív AI-hoz, mik az előnyei és korlátai, és milyen szerepet játszik ebben az új protokoll, az MCP.

      Mit jelent az Agentic AI?

      Az Agentic AI olyan mesterséges intelligencia-rendszer, amely képes autonóm (önálló, független) módon döntéseket hozni és hosszabb távú célokat követni. Ez nem csupán egy „okos chatbot”, hanem egy mesterséges ügynök (agent), amely képes:

      • feladatokat önállóan lépésekre lebontani és megtervezni
      • több lépésen keresztül végrehajtani folyamatokat
      • külső eszközökkel vagy rendszerekkel interakcióba lépni (az illesztett külső alkalmazásokon keresztül)
      • alkalmazkodni a változó feltételekhez vagy felhasználói visszajelzésekhez

      Az Agentic AI tehát nemcsak választ ad, hanem proaktívan cselekszik is. Működését legegyszerűbben úgy képzelhetjük el, mint egy digitális asszisztenst, amely nem várja meg, hogy minden utasítást megadjunk neki, hanem felismeri a célunkat, és ennek megfelelően saját maga tervezi meg a szükséges lépéseket.

      Például ha azt mondjuk neki, hogy „segíts egy bulit megszervezni”, akkor nem csak naptárbejegyzést hoz létre, hanem utánanéz a szabad időpontoknak, összehangolja a résztvevőkkel, lefoglal helyszínt, és elküldi a meghívókat – mindezt úgy, hogy közben kérdéseket tesz fel, amelyek alapján döntéseket hoz, és ha változás történik (pl. valaki lemondja, vagy esős idő várható), képes újratervezni az egészet.

      Ez a működésmód alapjaiban különbözik a klasszikus AI megközelítéstől, ahol minden lépést nekünk kellett megadnunk. Az Agentic AI lényege tehát a „kezdeményezőképesség” és az alkalmazkodóképesség: nemcsak végrehajt, hanem „gondolkodik” is a cél érdekében.

      Ez különösen hasznos ott, ahol a feladat nem egyértelműen definiált, vagy ahol sok apró döntés és külső tényező befolyásolja a végeredményt – például projektmenedzsment, személyi asszisztencia, IT-automatizálás vagy ügyfélszolgálati folyamatok terén.

      Ezen automatikus működés, természetesen nem önállóan jön létre, hanem a fejlesztőknek a megfelelő ügynököket rendszerbe kell szerveznie, hogy az AI azokat képes legyen használni, mint egy szakember a szerszámait.

      Generative AI vs. Agentic AI: miben mások?

      JellemzőGenerative AIAgentic AI
      Fő célTartalom létrehozása utasítás alapjánÖnálló cselekvés és döntéshozatal
      PéldaSzöveg, kép, kód generálásaFeladatlista kezelése, automatizált kampányindítás
      Válasz típusaEgylépéses, azonnaliTöbblépcsős, folyamat alapú
      KontrollFelhasználó irányítja minden lépésbenRészben vagy teljesen önálló működés

      Felhasználási esetek

      Generative AI például hasznos lehet:

      • Hirdetés vagy marketing szöveg írásához
      • Képgeneráláshoz egy termékötlethez
      • Segítséghez programozás vagy hibaelhárítás közben

      Agentic AI ott hasznos, ahol:

      • Automatizálni kell egy komplex feladatot (pl. heti riportok lekérése, elemzése és továbbítása)
      • Egy AI-nak döntéseket kell hoznia (pl. melyik ügyfélnek küldjön follow-up üzenetet)
      • Több rendszer együttműködésére van szükség (pl. CRM + e-mail + naptár integrációja)

      Milyen lehetőségeket kínál az Agentic AI?

      • Skálázhatóság: Egyszerre több folyamatot képes kezelni emberi beavatkozás nélkül.
      • Rugalmasság: Képes reagálni a váratlan helyzetekre és tanulni a visszajelzésekből.
      • Produktivitás: Feladatokat vesz le a vállunkról, amiket eddig manuálisan végeztünk.

      Milyen korlátai vannak?

      • Megbízhatóság: Ha rossz adatból tanul, rossz döntéseket hozhat.
      • Átláthatóság: Nehéz lehet követni, mi alapján dönt egy komplex rendszer.
      • Etikai kérdések: Ki a felelős, ha az AI hibás döntést hoz?

      Mi az MCP, és hogyan kapcsolódik az Agentic AI-hoz?

      Az MCP (Model Context Protocol) egy újfajta szabványosított kommunikációs forma, amely lehetővé teszi, hogy különböző AI modellek és rendszerek hatékonyan együttműködjenek. Az Agentic AI gyakran több különálló képességet és modellt kombinál (pl. adatlekérdezés, döntéshozatal, visszacsatolás). Az MCP biztosítja, hogy ezek a részek egységes módon beszéljenek egymással – hasonlóan, mint az USB-C szabvány a különböző eszközök világában.

      Ez különösen fontos, mert az Agentic AI rendszer gyakran több specializált modellt használ (pl. egy nyelvi modellt, egy naptárkezelőt, egy keresőt), és ezek koordinációjához elengedhetetlen a szabványos protokoll, amit az MCP kínál.

      Összefoglalás

      A Generative AI és az Agentic AI nem versenytársai egymásnak, hanem eltérő igényekre adnak választ. Míg a generatív AI akkor hasznos, ha tartalmat szeretnénk gyorsan előállítani, az agentic AI akkor segít, ha automatizálni akarunk összetett, több lépésből álló munkafolyamatokat. Ahogy én látom, a jövőben a két megközelítés egyre gyakrabban dolgozik majd együtt, szabványosított keretek között – épp ebben segít az MCP.

      Ha megérted ezt a különbséget, könnyebben dönthetsz arról, mikor melyik technológiát érdemes alkalmazni a saját projektjeidhez.

      Ezután pedig megérkezel az AI egy magasabb szintjére. 🎯

      mcp03

      MCP: Hogyan lesz az AI-ból intelligens csapatjátékos?

      , , , , , , ,

      | Olvasási idő: 6 perc |

      A mesterséges intelligencia (AI) rendszerek akkor válnak igazán hasznossá, ha képesek külső adatokkal, szolgáltatásokkal és eszközökkel együttműködni. Eddig ezt jellemzően API-k (Application Programming Interface) segítségével oldottuk meg. Ezekhez pedig ügynökökön keresztül csatlakozott az LLM. Ez a multi-agent megközelítés nagyon nagy rugalmasságot adott. Minden specifikus feladatra létrehozhattunk egy-egy dedikált ügynököt (időjárás, EUR árfolyam, forgalmi adatok, stb), majd ezeket közösen használva összetett és lélegzetelállító mutatványokra voltunk képesek.

      Azonban, amikor ezek használatát előtérbe helyezzük egy komplex megoldás során, olyan korlátokba ütközünk, amelyek lassítják vagy gátolják a hatékonyságot. Ezen megoldások ugyanis nem túlságosan skálázhatók és egy-egy új ügynök bevezetése időigényes lehet, hiszen egyedileg kell illesztenünk a rendszerbe.

      2024 végén azonban az Anthropic bemutatta a Model Context Protocolt (MCP), amely új szabványként forradalmasítja, hogyan adhatunk kontextust a nagy nyelvi modelleknek (LLM-ek).

      Mi az MCP koncepciója?

      Az MCP egy nyílt szabvány, amely egységesíti az LLM-ekhez érkező kontextus és eszközök integrációját. Úgy kell elképzelni, mint az USB-C portot a laptopodon:

      • Függetlenül attól, hogy monitort, külső merevlemezt vagy töltőt csatlakoztatsz, a csatlakozás módja szabványos.
      • Nem számít, ki gyártotta az eszközt, minden működik ugyanazzal a csatlakozóval.

      Az MCP pontosan ezt biztosítja az AI alkalmazások, LLM-ek és külső adatforrások között.

      Egyszerű hasonlat:

      Képzeld el, hogy különböző szakemberek ülnek egy tárgyalóasztalnál – például egy informatikus, egy mérnök, egy értékesítő és egy jogász. Mindannyian más területen profik, de amikor együtt dolgoznak egy problémán, közösen cserélnek információt, hogy teljes képet kapjanak. Az MCP pontosan ezt teszi az AI modellekkel: összekapcsolja őket egy közös „tárgyalóasztalon” keresztül, így együtt tudnak dolgozni anélkül, hogy előre ismerniük kéne egymást.

      Miért jó ez nekem?

      Az MCP nem csak a fejlesztőknek, hanem a hétköznapi felhasználóknak is előnyös lehet. A mesterséges intelligencia jelenleg sokszor „dobozolt” megoldásként működik: egy-egy alkalmazás egy konkrét dologra jó (tartalomgyártás, zeneírás, képfeldolgozás, stb.), de ha összetettebb kérdésed van, könnyen elakad vagy összezavarodik.

      Az MCP előnyei neked, mint felhasználónak:

      1. Sokkal okosabb asszisztensek
        Olyan AI-t használhatsz majd, ami egyszerre ért a joghoz, egészséghez, utazáshoz, technológiához – mindenhez a saját szakértőjén keresztül, mégis egységes válaszokat ad.
      2. Kevesebb félreértés, pontosabb válaszok
        A modellek megosztják egymással a rólad szóló fontos kontextust (természetesen adatvédelmi szabályok betartásával), így nem kell ugyanazt elmagyaráznod többször.
      3. Testreszabott élmény, valódi személyre szabás
        Nem általános válaszokat kapsz, hanem a te helyzetedre szabott megoldásokat, mivel az AI csapatmunka révén jobban átlátja az összképet.
      4. Gyorsabb, hatékonyabb ügyintézés
        Képzeld el, hogy egy ügyfélszolgálati AI azonnal megérti a kérdésed, és az adott terület szakértő AI-jától szerzi be a választ – emberi várakozás nélkül.

      Az MCP azért jó neked, mert a jövő AI rendszerei érthetőbben, gyorsabban és személyre szabottabban segítenek majd, mintha egy profi ügyintéző csapat dolgozna érted a háttérben.

      Mire használható az MCP?

      1. Vállalati asszisztensek
        Egy chatbot, ami egyszerre ért a HR-hez, IT-hoz és jogi kérdésekhez, különböző modellek bevonásával, de zökkenőmentesen válaszol.
      2. Egészségügyi diagnosztika
        Különböző AI modellek (pl. képfelismerő, szövegelemző) közösen állítják fel a diagnózist anélkül, hogy bonyolult integrációra lenne szükség.
      3. Kreatív tartalomgyártás
        Író, képszerkesztő és videószerkesztő AI modellek együttesen készítenek multimédiás anyagokat, mintha egy csapat dolgozna rajta.
      4. Ipari automatizálás
        Különböző szenzoradatokat elemző modellek valós időben megosztják egymással az információt, optimalizálva a gyártási folyamatokat.

      Hogyan működik az MCP?

      Az MCP alapja az a képesség, hogy a modellek metaadatokat és kontextus információkat tudnak egységes formátumban megosztani egymással. Ehhez az alábbi elemek szükségesek:

      1. Context Token-ek: Olyan kis egységek, amelyek tartalmazzák az adott modell által értelmezett kontextust, pl. felhasználói szándék, előzmények, fontos paraméterek.
      2. Protokoll szabványok: Meghatározzák, hogy a modellek hogyan kérnek és adnak vissza kontextust. Ez biztosítja az egységes „nyelvet”.
      3. Memória és állapotkezelés: Lehetővé teszi, hogy a modellek ne csak egyszeri választ adjanak, hanem hosszabb távon is „emlékezzenek” az együttműködésre.
      4. Routing és orchestration: Az MCP irányítja, hogy melyik modell mikor és milyen formában kapcsolódjon be a munkafolyamatba.

      Architektúra

      • MCP Host: mint a laptop az USB-C esetében
      • MCP Client: minden kliens JSON-RPC 2.0 kapcsolaton keresztül kommunikál MCP szerverekkel
      • MCP Server: képességeket biztosít (pl. adatbázis elérés, kód repository, e-mail szerver)

      Alapelemek (primitívek)

      1. Tools: Eszközök vagy műveletek, amelyeket az AI meghívhat (pl. időjárás lekérdezés, naptár esemény létrehozás).
      2. Resources: Csak olvasható adatok, fájlok, adatbázis rekordok.
      3. Prompt templates: Előre definiált prompt sablonok.

      Az MCP kliens felfedezheti a szerver képességeit futásidőben, így az AI alkalmazások automatikusan alkalmazkodnak az elérhető funkciókhoz.

      Miért újdonság az MCP?

      Korábban a modellek integrálása bonyolult, eseti fejlesztést igénylő feladat volt. Minden új modell beillesztéséhez külön interfészeket, adatstruktúrákat kellett készíteni. Az MCP ezt szabványosítja, így a modellek bármikor „plug and play” módon csatlakoztathatók egy közös kontextushoz.

      Olyan, mintha az eddig különböző nyelveken beszélő AI modellek hirtelen megtanulnának egy univerzális tárgyalási nyelvet.

      Miért lesz hasznos a jövőben?

      • Gyorsabb fejlesztés: Új modellek integrálása percek alatt megvalósítható lesz, nem hetek vagy hónapok alatt.
      • Skálázható rendszerek: Egyre komplexebb feladatokra állíthatók össze AI csapatok, anélkül, hogy a rendszerek kezelhetetlenné válnának.
      • Költséghatékonyság: Egységes protokoll miatt csökken a fejlesztési és üzemeltetési költség.
      • Valódi AI csapatmunka: Az MCP segítségével nemcsak egy „nagy” modell lesz okos, hanem több kisebb modell együttműködése hoz létre intelligens megoldásokat.

      Miben más, mint a Multi-Agent megközelítés?

      A Multi-Agent rendszerek is több AI modellt használnak, de általában szoros szabályok és előre definiált interakciók mentén működnek. Ezek gyakran zárt rendszerek, ahol minden ügynök (agent) pontosan tudja, hogy milyen másik ügynökkel és hogyan kell kommunikálnia.

      Az MCP ezzel szemben rugalmas és nyitott:

      • Nincs szükség előre meghatározott kapcsolatokra.
      • Bármilyen modell képes csatlakozni, ha érti a protokollt.
      • A kommunikáció dinamikusan, kontextus alapján történik, nem előre programozott folyamatok szerint.

      Ez olyan, mintha a Multi-Agent rendszer egy összehangolt kórus lenne, míg az MCP inkább egy improvizációs zenekar, ahol bárki beszállhat a közös játékba, ha ismeri az alapokat.

      MCP és API: Hasonlóságok és különbségek

      Mindkettő kliens-szerver architektúrára épül, elrejti a háttérrendszer bonyolultságát, és leegyszerűsíti az integrációt.
      De az MCP kifejezetten AI ügynökök számára készült.

      MCPAPI
      AI ügynökökhöz szabvaÁltalános célú interfész
      Kontextus adatok és eszközök integrációjára optimalizáltTetszőleges rendszerek közötti kommunikáció
      Dinamikus képesség-felfedezés futásidőbenStatikus interfész, kézi frissítés szükséges
      Szabványosított formátum, minden szerver azonos módon kommunikálMinden API egyedi (endpontok, paraméterek, autentikáció)

      Nem az API-k helyett

      Fontos megérteni, hogy az MCP gyakran hagyományos API-kat használ a háttérben. Az MCP szerverek lényegében „burkolják” az API-kat, és egy AI-barát interfészt biztosítanak.
      Például egy MCP szerver a GitHub REST API-t használja a háttérben, de az AI ügynökök számára szabványosított, könnyen kezelhető formában érhető el.

      Összegzés

      Az MCP forradalmasíthatja, hogyan építjük fel a mesterséges intelligencia rendszereket. Egyszerűbbé, gyorsabbá és hatékonyabbá teszi a modellek közti együttműködést, miközben a rugalmasságot is megőrzi. Ez a nyitott, univerzális megközelítés lehet a kulcs ahhoz, hogy az AI valóban intelligens, csapatjátékos módjára segítse a mindennapi életünket.

      Az MCP nem váltja le az API-kat, hanem egy intelligens csatlakozási réteget biztosít, amely leegyszerűsíti az AI rendszerek integrációját. Olyan, mint az USB-C az eszközök világában: egységesít, gyorsít és szabványosít.

      Nem váltja meg a világot, de pont azt teszi könnyebbé, ami eddig bonyolult volt: a modellek és rendszerek közti szabványos, skálázható kommunikációt. 🚀

      Verified by MonsterInsights