利用模型上下文协议增强生成式 AI 解决方案 - 第 1 部分

当今企业日益依赖 AI 驱动应用来增强决策、优化流程并提升客户体验。实现这些目标需要安全、及时且准确地访问权威数据——尤其是当这些数据分散在企业严格安全边界内的不同存储库和应用中时。

基于开放标准（如模型上下文协议 MCP）的互操作技术正在快速兴起。MCP 简化了将 AI 应用连接到第三方工具和数据源的过程，只需最少工程投入即可实现轻量级实时交互与结构化操作。独立软件供应商(ISV)可通过跨账户访问安全查询客户的某中心 Q 索引，仅获取每个用户有权查看的内容（如文档、工单、聊天记录、CRM 数据等）。某中心 Q 连接器会定期同步并索引这些数据以保持新鲜度，其混合语义+关键词排序机制则帮助 ISV 无需自建搜索栈即可提供上下文丰富的答案。

随着大语言模型(LLM)和生成式 AI 成为企业运营的核心，明确 MCP 与某中心 Q 索引间的集成模式变得愈发重要。探索 MCP 实现工单创建或审批处理等结构化操作的 ISV，可无缝集成某中心 Q 索引来获取权威数据。这些数据能确保操作执行的准确性，降低风险并增强对 AI 驱动结果的信任。例如，客户支持助手通过 MCP 自动创建紧急工单时，可立即从某中心 Q 索引检索相关故障排除指南以加速事件解决。

核心组件概述

• MCP：开放的 JSON-RPC 标准，允许 LLM 通过结构化模式调用外部工具和数据。每个工具模式定义操作、输入、输出、版本及访问范围，为开发者提供跨企业系统的一致接口。

• 某中心 Q 索引：某中心 Q Business 中的全托管跨账户语义搜索服务，帮助 ISV 用客户数据增强生成式 AI 聊天助手。通过 SearchRelevantContent API 结合语义与关键词排序，安全检索用户授权内容。

集成模式

1. 数据访问器模式（无 MCP 层）

2. 直接通过 IAM 角色调用 SearchRelevantContent API，某中心全托管索引、排序和权限控制，适合快速部署场景。

3. MCP 工具集成

4. 将 SearchRelevantContent API 封装为 MCP 工具，保持 ISV 现有 MCP 架构一致性，需自行维护 MCP 服务器基础设施。

选择考量

• 优先快速部署与低运维成本？选择模式 1

• 需统一 MCP 接口协调多工具？选择模式 2

某中心持续投资 MCP 与某中心 Q 索引的深度互操作，未来将推出更多企业 AI 架构集成能力。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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