モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、camelAIのオープンなAI統合フレームワークであり、その運用の仕組みは3つのポイントから構成されている：
- インターフェース規格RESTful APIとgRPCの2つのアクセス方法を提供し、分析結果のリアルタイムストリーミングをサポート。
- 典型的なアプリケーションCamelAIは、Claude/CursorなどのAIツールに接続して、ダイアログで直接「今期のチャネル別コンバージョン率」を照会するなど、専門的なデータ分析機能を提供することができる。
- 設定プロセス設定でMCPサーバーを有効にする→APIキーを取得する→対象プラットフォームでエンドポイントアドレスと認証パラメータを設定する
技術的なハイライトは以下の通り：
- 連続クエリの効率を改善するコンテキスト・キャッシング・メカニズム
- カスタムプロンプトテンプレートをサポートし、分析ロジックを最適化
- 企業データ権限ポリシーの自動同期
この機能は、すでにAIワークフローを導入している組織に特に適しており、ツールを切り替えることなく、強化されたBIアナリティクス機能を利用できる。
この答えは記事から得たものである。camelAI: データベースを自然言語で照会し、グラフと洞察を生成するについて
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