Nous sommes heureux d'annoncer le lancement du serveur Model Context Protocol (MCP) de Tulip, un nouvel outil d'intégration qui connecte les grands modèles de langage (LLM) à vos données de fabrication et à vos flux de travail. Ce serveur MCP permet à l'IA de s'interfacer avec votre instance Tulip , ouvrant ainsi un monde d'interactions intelligentes et contextuelles en production.
Qu'est-ce que le protocole de contexte de modèle ?
Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'interagir avec des outils et des sources de données externes de manière cohérente et structurée. Soutenu par des leaders de l'industrie tels qu'Anthropic, Google et Microsoft, le MCP devient rapidement une couche fondamentale pour l'intégration sécurisée et évolutive de l'IA.
Un MCP agit comme un logiciel intermédiaire spécialisé, permettant aux grands modèles de langage (LLM) de communiquer efficacement avec les systèmes de fabrication externes et d'accomplir des tâches en utilisant les "outils" définis par le MCP. Contrairement aux spécifications des API traditionnelles, les MCP fournissent des informations contextuelles plus riches, facilitant des interactions précises et exploitables adaptées spécifiquement aux environnements de fabrication. Le MCP sert de traducteur essentiel, faisant le lien entre le raisonnement sophistiqué de l'IA et les opérations de fabrication complexes.
Pourquoi un MCP Tulip ?
Le serveur MCP de Tulipest notre implémentation officielle du Model Context Protocol (MCP) pour la plateforme Tulip .
Le MCP agit comme un pont sécurisé et en temps réel entre les grands modèles de langage (LLM) et votre instance Tulip . Cela permet à l'IA de lire les données et d'entreprendre des actions dans Tulip à travers l'API gouvernée de Tulip . Le serveur MCP met à disposition une variété de fonctionnalités Tulip , telles que les stations, les machines, les utilisateurs et les tables, en tant qu'"outils" qu'un agent d'intelligence artificielle peut utiliser.
Voir la liste des outils MCP →
En pratique, cela signifie qu'un assistant IA peut récupérer des mesures de production, créer ou mettre à jour des enregistrements, ou déclencher des événements en réponse à la demande d'un utilisateur en langage naturel - le tout via la couche API de Tulip dont l'accès est contrôlé.
Pourquoi l'avons-nous construit ? Nous avons développé le serveur MCP pour permettre des cas d'utilisation puissants qui intègrent les données opérationnelles en temps réel de Tulip avec les capacités des LLM. Avant MCP, l'intégration d'un assistant IA avec Tulip nécessitait souvent des scripts personnalisés ou des exportations de données manuelles. Maintenant, avec une interface MCP standardisée, l'IA peut devenir une extension de la plateforme Tulip . Cela vous permet d'automatiser des tâches et d'obtenir des informations sans travail d'intégration important. L'objectif est de rendre l'IATulip" et de rendre les opérations Tulip plus intelligentes.
Avantages et exemples de MCP pour les opérations
Tulip MCP améliore l'efficacité opérationnelle en réduisant la charge manuelle et les tâches répétitives tout en fournissant un accès instantané aux données de fabrication critiques.
Par exemple, un superviseur de production peut rapidement obtenir des mises à jour détaillées sur l'état de certains ordres de production en interrogeant les tables Tulip . Cela permet une prise de conscience en temps réel et une prise de décision immédiate.
De même, les responsables de la qualité peuvent rapidement identifier les défauts fréquents en utilisant les capacités d'agrégation de MCP. Ils peuvent ainsi intervenir de manière proactive et maintenir des normes de haute qualité.
Tulip MCP rationalise également les tâches de configuration et d'approvisionnement de la plateforme, permettant aux ingénieurs informatiques ou opérationnels de configurer rapidement de nouvelles stations de production. MCP peut créer automatiquement des stations, attribuer les interfaces nécessaires, configurer des applications, mettre à jour et créer des tables en analysant les données d'entrée. Ces fonctionnalités réduisent les temps de configuration et permettent aux utilisateurs d'accomplir davantage de tâches au sein de la plateforme.
Pour ceux qui souhaitent expérimenter, nous suggérons de commencer par un scénario simple : utilisez le serveur MCP avec un assistant IA pour récupérer une liste de tables Tulip , ou pour ajouter un nouvel enregistrement à une table de test - vous aurez une idée de la façon dont l'IA utilise un outil (par exemple, "Liste des tables") et de la façon dont le serveur répond avec les données. Notre documentation Base de connaissances fournit plusieurs exemples qui illustrent la syntaxe et les possibilités.
Comment démarrer
La mise en place de votre MCP Tulip implique un processus simple en quatre étapes :
Téléchargez Tulip MCP - Clonez le dépôt MCP et installez les dépendances.
Configurez votre MCP - Remplissez un fichier.env avec les informations d'identification de l'API Tulip et les informations relatives à l'espace de travail.
Lancez le serveur MCP - Lancez le serveur via npm start pour la production ou npm run dev pour le développement.
Connexion à MCP - Intégrez Tulip MCP avec des clients compatibles MCP en utilisant des configurations standards.
Si vous êtes novice en matière d'outils MCP et d'IA, nos articles de support dans laBase de connaissances Tulip et le dépôt GitHub vous couvrent.
Toutes les fonctionnalités du MCP sont sécurisées par les permissions de l'API de Tulip. Vous contrôlez ce que l'IA peut faire en fonction de la portée des jetons API que vous fournissez au serveur MCP. Par exemple, si vous n'accordez qu'un accès en lecture aux tables, l'IA ne sera pas en mesure de créer ou de supprimer des enregistrements, et le serveur renverra une erreur si on lui demande de le faire. Ainsi, bien que l'IA soit puissante, elle fonctionne dans le cadre des garde-fous que vous avez définis.
Puisqu'il est construit sur un protocole universel, vous pouvez l'utiliser de manière flexible. Par exemple, vous pouvez exécuter le serveur MCP sur une machine locale pour un test rapide avec un assistant de codage d'IA ou le déployer sur un serveur à côté de votre instance Tulip pour fournir une intégration continue de l'IA. Le serveur MCP est compatible avec les environnements de développement d'IA et les agents les plus courants.
Pour un aperçu pratique, contactez-nous ou votre représentant Tulip - nous serons heureux de vous montrer comment une IA interagissant avec Tulip peut s'intégrer dans votre flux de travail comme un avantage pratique que vous pouvez commencer à exploiter dès aujourd'hui.
Plutôt qu'un battage médiatique générique sur l'IA, Tulip se concentre sur des solutions d'IA pratiques, sûres et efficaces, conçues pour les opérations. Le serveur MCP est une base ouverte sur laquelle nous continuerons à construire à travers notre Hub d'Innovation - attendez-vous à plus d'intégrations et de fonctionnalités au fur et à mesure que nous apprenons de vos cas d'utilisation.
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