Openai hat gerade eingeführt Ein großes Improve in den Entwicklermodus von ChatGPT, indem sie die vollständige Unterstützung für die vollständige Unterstützung hinzufügen Modellkontextprotokolltools (MCP). Bisher waren MCP-Integrationen innerhalb von ChatGPT auf Such- und Abrufvorgänge beschränkt-im Wesentlichen schreibgeschützt. Mit diesem Replace können MCP -Anschlüsse durchführen Aktionen schreibenDies bedeutet, dass Entwickler nun Systeme direkt aktualisieren, Workflows und Kettenkomplexautomatik aus einem ChatGPT -Gespräch auslösen können. Die Fähigkeit ist derzeit verfügbar zu Plus und Professional -Benutzer.
Diese Änderung bewegt Chatgpt über eine intelligente Abfrageschicht hinaus. Anstatt nur Daten aus verbundenen Quellen abzurufen, kann dies nun auf diese Daten reagieren. Beispielsweise können Entwickler JIRA-Tickets direkt über den Chat aktualisieren, einen Zapier-Workflow starten oder Anschlüsse kombinieren, um mehrstufige Aufgaben wie die Analyse von Fehlerprotokollen, das Öffnen eines Vorfall-Tickets und die Benachrichtigung eines Teamkanals zu kombinieren. Chatgpt ist nicht mehr nur ein Konversationsassistent – es wird als Orchestrierungsschicht für echte Arbeiten über verteilte Instruments positioniert.
Die technische Grundlage dieser Growth liegt in der MCP -Frameworkwas definiert, wie große Sprachmodelle mit externen Diensten durch strukturierte Protokolle interagieren. Anschlüsse enthüllen Funktionen, die ChatGPT aufrufen kann, und beschrieben normalerweise mit JSON -Schemas. Durch die Hinzufügung von Schreibunterstützung wird neue Anforderungen an Authentifizierung, Sicherheit und Zuverlässigkeit eingeführt. Da die Anschlüsse nun den externen Zustand ändern, müssen API -Token, OAuth Scopes und Zugriffskontrollen eng geschrieben werden. Fehlerbehandlung wird kritisch: Wenn eine Schreiboperation fehlschlägt, muss ChatGPT in der Lage sein, das Drawback klar zu erobern, protokollieren und anmutig wiederherzustellen. Entwickler müssen auch die Transaktionssicherheit berücksichtigen, wenn sie mehrere Schreibaktionen in allen Diensten verkettet werden.
Aus dem Gesichtspunkt der Entwicklererfahrung ist die Aktivierung dieser Funktionen unkompliziert. Einmal Entwicklermodus In ChatGPT werden Entwickler Verbindungen registrieren, die sowohl Lese- als auch Schreibmethoden enthalten. Diese Anschlüsse können dann während eines Gesprächs auf natürliche Weise aufgerufen werden. Der Workflow ist für die Iteration ausgelegt – Entwickler können Integrationen direkt in Chat Prototypen, testen und verfeinern, anstatt benutzerdefinierte Middleware von Grund auf neu zu erstellen. Die Dokumentation von OpenAI enthält Schemata, Endpunktdefinitionen und Beispiele, um das Verhalten des Connectors in allen Diensten zu standardisieren.
Die Auswirkungen auf Unternehmens- und Automatisierungswendungsfälle sind erheblich. Betriebsteams können die Vorfälle reparieren, indem sie Probleme mit ChatGPT -Protokollproblemen haben, Tickets aktualisieren und automatisch Warnungen verschieben. Geschäftsteams können Chatgpt in CRM -Pipelines einbetten, wobei ein einzelnes Konversations -Replace Kundendaten synchronisieren, Berichte generieren und Kontomanager benachrichtigen kann. Für technische Groups kann ChatGPT jetzt Builds auslösen, GitHub -Pull -Anforderungen aktualisieren oder Process -Tracker synchronisieren – alle, ohne die Chat -Schnittstelle zu verlassen. In jedem Fall fasst ChatGPT nicht nur Informationen zusammen, sondern fährt aktiv Workflows.
Dieses Replace ist ein wichtiger Schritt in der Zukunft von ChatGPT. Durch die Aktivierung der vollen MCP -Device -Unterstützung treibt OpenAI den Assistenten davon ab, a zu sein Wissensschicht zu einem wahren Automatisierungsplattform. Es bietet Entwicklern die Flexibilität, Steckverbinder zu erstellen, die Anweisungen für natürliche Sprache und reale Aktionen schließen und die Konversation effektiv in eine universelle Schnittstelle für Unternehmenssysteme verwandeln. Für Organisationen, die ChatGPT Plus oder Professional verwenden, öffnet der Entwicklermodus jetzt die Tür, um die Konversations -KI direkt in den täglichen Betrieb zu integrieren, wobei Chat nicht nur Fragen beantwortet, sondern die Arbeit erledigt.
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Information Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datentechnik setzt Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.