admin 
AEC sektoriaus ilgalaikė problema yra duomenų srauto trūkumas tarp procesų ir projekto dalyvių. Mes bandėme tai ištaisyti naudodamiesi bendromis failų saugyklomis, bendrinamais BIM modeliais ir API, leidžiančiais keisti programinės įrangos duomenis. Nepaisant naujų AI įrankių, problema išlieka. Bet gali būti sprendimas.
„Anthropic“ 2024 m. Lapkričio mėn. Išleido MCP (modelio konteksto protokolą), kad AI sistemos galėtų naudotis įvairiais duomenų šaltiniais standartizuotai. Tai įgavo greitą kūrėjų priėmimą, o kai kurie „AEC Tech“ kūrėjai tai jau tyrinėja.
Ar MCP gali būti trūkstama nuoroda, kad AEC duomenys būtų prieinami ir naudingi visiems? Galų gale jis buvo vadinamas „AI programų USB-C“.
Koncepcija
Šiuo metu AI įrankiai, tokie kaip „ChatGPT“, pirmiausia veikia remiantis raginimo duomenimis pateikta informacija ir jų pačių mokymo duomenimis. Jei norite, kad jie pasiektų tiesioginius projekto duomenis, BIM modelius ar vidinius įmonės įrankius, jums reikia pritaikytų integracijų ar patentuotų API.
Tradicinės API yra sukurtos kūrėjams, o ne AI modeliams. Jie reikalauja papildomų aiškinimo sluoksnių, kad AI galėtų juos efektyviai panaudoti. MCP pateikia standartinę „kalbą“ (pranešimo formatas), skirtą AI modeliams prašyti duomenų ar atlikti veiksmus, ir duomenų teikėjams reaguoti.
Su MCP galite:
- Atsiųskite atrinktus duomenis (pvz., Iš BIM duomenų bazės, išlaidų įvertinimo įrankio ar projekto tvarkaraščio)
- Pateikite AI ribotus veiksmus (pvz., Vykdykite užklausą, patvirtinkite modelį, sugeneruokite ataskaitą)
- Kontroliuoti, ką tai gali ir ko negali
- Daryk visa tai neišlaikydami AI
MCP serveriai
Norėdami naudoti MCP, AI agentas jungiasi su MCP serveris. Tai programinė įranga, veikianti kaip tiltas tarp AI ir vieno ar kelių duomenų teikėjo sistemų (API, projektų valdymo sistema, failų saugykla ir kt.) Ir žino, kaip su jais bendrauti.
MCP serveriai gali pateikti tris pagrindinius galimybių tipus: išteklius (duomenis klientams skaityti), įrankius (funkcijas, kurias agentas gali paskambinti) ir raginimai (darbo eigos šablonai).
MCP serveris siūlo mašiniškai skaitomus jo funkcijų, įskaitant pavadinimus, parametrus ir paaiškinimus, aprašymus. Tai padeda AI agentui suprasti, kokios funkcijos yra prieinamos ir kaip jomis naudotis.
Duomenų teikėjas pasirenka, kokias funkcijas serveris atskleidžia, pavyzdžiui, „getProjectStatus“ arba „FetchLatestifCfile“. PG negali to peržengti.
MCP klientai
Staliniai AI asistentai, tokie kaip „ChatGpt“ ir „Claude“, veikia kaip Šeimininkai už MCP klientai; Jie palaiko integruotus klientus, jungiančius su išoriniais ar vietiniais MCP serveriais. Pagrindinis kompiuteris sukasi kiekvieno serverio kliento egzemplioriui.
Kai paprašysite „ChatGPT“ (pagrindinio kompiuterio) konkrečiam projektui duomenims, jis įvertina turimus MCP serverius ir pasirenka tinkamą įrankį.
Tada MCP klientas siunčia serveriui struktūrizuotą užklausą, serveris vykdo logiką (pavyzdžiui, užklauso BIM duomenų bazę) ir grąžina struktūrizuotus rezultatus. „ChatGpt“ aiškina šiuos rezultatus ir pynė juos į natūralios kalbos reakciją.
Galimos AEC programos
Galite įsivaizduoti daugybę programų, kuriose MCP taptų naudinga. Čia yra tik keli pavyzdžiai:
- Statybos proceso stebėjimas: „Kurie komponentai, pažymėti„ pagaminti “BIM, vis dar nėra montuojami vietoje?“
- Žinios pakartotinai panaudoti projektus: „Kokie subrangovai laiku ir biudžetui pristatė panašias EPP sistemas ir pagal paskutinius penkis ligoninių projektus?“
- Reguliavimo atitiktis: „Kurios medžiagos, nurodytos BIM modelyje, turi aplinkosaugos produktų deklaracijas (EPD)?“
- Produkto duomenų gavimas: „Raskite alternatyvius oro valymo įrenginius, kurie atitinka suprojektuoto įrenginio reikalavimus“.
- Tarpdisciplininis koordinavimas: „Apibendrinkite visus struktūrinio modelio pakeitimus nuo praėjusios savaitės“.
- KPI stebėjimas: „Kiek įkūnytos anglies yra dabartiniame dizaine, ir kaip tai palyginama su pradiniu taikiniu?“
Primenant duomenis galima naudoti
Norėdami atsakyti į tokius klausimus, agentas turi rinkti duomenis iš kelių sistemų. Tai veikia tik tuo atveju, jei duomenys yra standartizuoti visuose šaltiniuoseAr Naudojant nuoseklius identifikatorius, vienetus ir schemas.
Rezultatus gali sujungti AI klientas arba MCP serveris. Prisijungimas į klientą suteikia lankstumo, tačiau serverio kompozicija paprastai yra greitesnė, nuoseklesnė ir lengviau valdoma.
Anksčiau aptariau žinių grafikus. Diagrama suteikia semantinę reikšmę visose sistemose, suteikiant prijungtą, standartizuotą projekto vaizdą. Pavyzdžiui, grafikas jungia BIM elementą, ERP komponentą ir funkcinį tikslą, o MCP suteikia tiltą tarp AI agento ir grafiko.
Atsiranda programinės įrangos palaikymas
Kadangi MCP buvo tik neseniai išleistas, nedaugelis AEC įrankių šiuo metu palaiko natūraliai. Tačiau yra keletas „Autodesk Revit“ MCP serverių diegimų, kuriuos sukūrė bendruomenės bendradarbiai ir į AI orientuotos įmonės. MCP serveriai bendrauja su „Revit“ naudodamiesi „Revit“ API per „WebSocket“ arba „HTTP Connections“.
„Fragments“ yra atvirojo kodo BIM formatas ir įrankių rinkinys, skirtas efektyviai saugoti, rodyti, naršyti ir redaguoti didelius BIM duomenų kiekius bet kuriame įrenginyje. Ankstyvasis įvaikintojas Helen Kwok sukūrė MCP serverį, kad IFC failus konvertuotų į fragmentų formatą, įkeltų fragmentus ir užklausos BIM duomenis pagal kategorijas.
Nuo koncepcijos iki verslo naudojimo
Nors MCP išlieka tiriamojoje AEC etape, jis turi tapti esmine AI integravimo į darbo eigas technologiją. Vietoj žmonių, raginančių LLM, AI agentai gali autonomiškai remtis MCP įrankiais, kurie leidžia automatizuoti darbo eigą, pavyzdžiui, tiekimo grandinės valdymui.
Gaudami pajamų iš savo struktūrizuotų projekto duomenų naudodamiesi AI paruoštais MCP serveriais, galite uždirbti pajamų už užklausą, sukurdami stiprią paskatą investuoti į aukštesnę duomenų kokybę.
MCP vis dar vystosi ir reikalauja tobulinimo saugumo, valdymo ir tam tikrų techninių galimybių. Tačiau aš rekomenduoju išlikti dabartiniam ir eksperimentuoti su MCP palaikančiomis darbo eigomis šiandien saugioje aplinkoje.
