利用某中心Q索引与模型上下文协议增强生成式AI解决方案——第一部分

当今企业日益依赖AI驱动应用来增强决策能力、简化工作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——尤其当这些数据分布在严格企业安全边界内的不同存储库和应用程序中时。

基于开放标准（如模型上下文协议MCP）的可互操作技术正在快速兴起。MCP简化了将AI应用和代理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和结构化操作。独立软件供应商（ISV）应用可通过跨账户访问安全查询其客户的某中心Q索引，仅检索每个用户有权查看的内容（如文档、工单、聊天线程、CRM记录等）。某中心Q连接器定期同步和索引这些数据以保持其新鲜度。某中心Q索引的混合语义加关键词排名随后帮助ISV交付上下文丰富的答案，而无需构建自己的搜索堆栈。

随着大语言模型（LLM）和生成式AI成为企业运营的重要组成部分，MCP与某中心Q索引之间明确定义的集成模式变得越来越有价值。探索MCP领域以自动化结构化操作（如创建工单或处理审批）的ISV可无缝集成某中心Q索引来检索权威数据。权威数据能够准确且自信地执行这些操作，降低风险，最小化代价高昂的错误，并增强对AI驱动结果的信任。例如，使用MCP的客户支持助手可自动打开紧急工单，并立即从某中心Q索引检索相关故障排除指南以加速事件解决。某机构持续投资于增强MCP与某中心Q索引在企业AI架构中的互操作性。本文探讨结合某中心Q索引和MCP的最佳实践与集成模式，使企业能够构建安全、可扩展且可操作的AI搜索与检索架构。

关键组件概述

以下分解本文引用的两个关键组件：MCP和某中心Q索引。

MCP是一种开放JSON-RPC标准，允许LLM使用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、版本控制和访问范围，为开发人员提供跨企业系统的一致接口。了解更多请参阅MCP用户指南。

某中心Q索引是某中心Q Business内完全托管的跨账户语义搜索服务，帮助ISV使用客户数据增强其生成式AI聊天助手。它结合语义和基于关键词的排名，通过SearchRelevantContent API安全检索相关的用户授权内容，使ISV能够用精确的客户特定上下文丰富其应用。

如Zoom和PagerDuty等公司使用某中心Q索引增强其AI驱动搜索体验。例如，Zoom使用某中心Q索引帮助用户在Zoom AI Companion界面内安全且上下文相关地访问其企业知识，提升会议期间的实时生产力。类似地，PagerDuty Advance使用某中心Q索引在实时警报期间呈现操作手册和事件上下文，显著改进事件解决工作流。

使用某中心Q索引增强MCP工作流

为充分利用MCP驱动的结构化操作，现代AI助手需要企业级知识检索能力——快速响应、精确相关性排名和强大权限执行。有效操作依赖于及时、准确且安全地访问权威企业数据。某中心Q索引直接满足这些高级搜索需求，提供安全、可扩展的检索层以增强和加速MCP工作流：

安全ISV集成与数据访问器模式——ISV可使用某中心Q索引将客户企业数据无缝集成到其应用中，提供丰富的生成式AI驱动体验，而无需存储或直接索引客户数据源。这遵循数据访问器模式，其中ISV作为具有范围权限的受信任访问器，安全查询客户的某中心Q索引并仅检索授权结果。Asana、Zoom和PagerDuty等公司已使用此集成方法安全高效地增强其应用。
高精度托管相关性——某中心Q索引在每次SearchRelevantContent API调用时自动执行基于关键词（稀疏）匹配和基于向量（密集/语义）相似性搜索。语义搜索使用嵌入理解内容的上下文含义而非仅依赖关键词匹配，显著提高准确性和用户满意度。结合语义和基于关键词的搜索（混合方法）促进最大检索精度和相关结果。
内置连接器和自动索引——某中心Q索引为广泛使用的企业应用（如SharePoint、某中心简单存储服务和Confluence）提供托管内置连接器。这些连接器按计划自动爬取和索引企业内容，显著减少手动设置和维护，同时保持数据新鲜和可搜索。
完全托管文档级安全——在索引期间，某中心Q索引捕获源系统ACL，并在每次查询时自动执行这些权限。用户仅能搜索先前被授予权限的数据。数据使用客户托管的某机构密钥管理服务密钥加密，访问通过某机构CloudTrail记录以供审计。

通过管理索引、排名和安全，某中心Q索引帮助组织快速部署复杂的企业搜索——通常几周内即可完成。了解更多请参阅独立软件供应商的某中心Q索引。

某中心Q索引集成模式

既然已探讨某中心Q索引如何增强MCP工作流，接下来看企业和ISV常采用的两种实用集成模式以结合这些互补技术。ISV和企业可访问称为SearchRelevantContent的统一身份感知语义搜索API，安全访问连接的企业数据源（了解更多请参阅某中心Q Business的新功能使ISV能够增强生成式AI体验）。

规划集成策略时，组织通常评估实施速度、操作复杂性、安全要求和现有MCP承诺等因素。以下模式突出常见集成方法，概述每种场景的相关权衡和收益：

模式1——使用数据访问器集成某中心Q索引（无MCP层）
模式2——使用MCP工具集成某中心Q索引

模式1：使用数据访问器集成某中心Q索引（无MCP层）

客户可能选择简单快速的方式，直接使用某中心Q索引而不涉及MCP。下图说明这种直接且完全托管的方法。

此模式最适合当主要需求是通过完全托管API进行直接高性能搜索，且当前不需要MCP集成提供的编排和标准化时。了解更多请参阅Q索引研讨会和以下GitHub仓库。

该模式包括以下组件：

SearchRelevantContent API使用ISV提供的安全范围某机构身份和访问管理（IAM）角色调用。无需构建MCP层、管理凭证或运行基础设施——集成完全通过某机构托管API处理。
ISV提供的IAM角色经企业和某机构批准后，某机构管理后端——包括连接器、增量内容爬取、向量和关键词索引、智能排名以及某中心Q索引内的安全文档级访问控制。
企业权限范围限定为企业明确批准的单个IAM角色。索引数据使用客户托管的KMS密钥加密，访问通过CloudTrail严格控制和完全审计。

模式2：使用MCP工具集成某中心Q索引

通过添加使用MCP的某中心Q索引检索，ISV在操作和检索间保持一致的基于MCP的架构，如下图所示。

此模式为已使用MCP工具进行多个结构化操作的ISV提供统一MCP接口。了解更多请参阅以下GitHub仓库。

该模式包括以下组件：

SearchRelevantContent API作为工具包装在现有MCP系统中，添加自定义日志记录或节流。
最终用户仅与ISV的应用交互。幕后，ISV的MCP服务器使用批准的数据访问器角色查询某中心Q索引。
ISV必须保护租户隔离、加密传输流量并记录每次调用。企业将修补和入侵检测卸载给ISV，但保留使用某中心Q索引的文档级ACL执行。

选择集成模式的考量

选择集成模式时，考虑以下关键问题：

快速部署与最小操作开销是您的首要优先级吗？如果希望最快路径到达生产级托管检索，选择模式1（使用数据访问器直接SearchRelevantContent）。某机构完全管理索引、排名和文档级权限，无需组织的额外基础设施。
您是旨在为编排检索与其他工具提供一致MCP接口的ISV吗？如果您是向多个企业客户提供标准化MCP体验的ISV，模式2（ISV托管的MCP）通常是最佳选择。某机构继续管理索引、排名和权限，您的组织维护和操作MCP服务器基础设施以获得更大编排灵活性。

理想的集成路径最终取决于平衡快速部署、编排灵活性和组织特定的合规要求。

确定何时仅MCP检索足够

尽管集成MCP与某中心Q索引有效解决了使用企业数据丰富ISV应用响应的大多数场景，某些明确定义的用例受益于更简单的仅MCP方法。MCP的模式驱动架构理想用于涉及单个或有限存储库的简单关键词查询，如检查工单状态。当实时数据检索至关重要时（包括库存监控、流式日志分析或访问实时指标），其中预索引内容价值不大，它同样表现出色。此外，一些供应商提供现成的MCP兼容端点，如Atlassian的Confluence接口，因此企业可快速插入这些MCP服务器，无需索引访问实时数据，并使用供应商支持维护的安全功能丰富集成。在这些场景中，仅MCP检索作为完全索引搜索解决方案（如某中心Q索引）的高效轻量替代方案——尤其当对编排、排名和语义理解的需求最小化时。

结论

本文探讨了ISV如何将某中心Q索引集成到MCP领域以进行企业数据检索，补充其他结构化操作工具。权威数据对结构化操作至关重要，因为它支持准确决策、降低操作风险、最小化代价高昂的错误并增强对AI驱动解决方案的信任。通过结合MCP自动化实时操作的能力与某中心Q索引的强大数据检索能力，企业和ISV可快速使用生成式AI解决关键业务问题。这种集成方法减少复杂性、简化操作，并帮助组织满足严格治理、合规和性能标准，而无需构建自定义索引和检索基础设施。某机构持续积极投资增强MCP与某中心Q索引间的互操作性。敬请关注本博客系列第二部分，我们将探讨即将推出的集成能力并分享构建企业AI架构的指南。要进一步探索某中心Q索引和MCP集成，请参考以下资源：

在某机构上部署模型上下文协议服务器的指南
独立软件供应商的某中心Q索引

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