ИИ-ассистенты и агенты полезны ровно настолько, насколько полезны данные, к которым они имеют доступ. Спросите одного из них о заказах за прошлый квартал, и он сможет ответить только в том случае, если увидит систему, в которой хранятся эти заказы. Для большинства предприятий такой системой является не современная облачная база данных, а мейнфрейм, файл VSAM или устаревшая база данных, которая десятилетиями незаметно обеспечивала работу бизнеса и которую инструменты ИИ не видят.
Именно этот пробел призван устранить новый CONNX MCP Server Community Edition. Он предоставляет инструментам ИИ безопасный доступ к источникам данных, которые вы уже подключаете через CONNX, — от файлов мейнфреймов до реляционных баз данных — без предварительного перемещения или копирования этих данных. Ваш ИИ-ассистент получает прямой, управляемый путь к актуальным корпоративным данным, а ваши команды — ответы, основанные на системах записи, которым они уже доверяют.
Что такое MCP?
Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, который позволяет ИИ-приложениям, таким как Claude, ChatGPT и Copilot, единообразно подключаться к внешним инструментам и данным. Представьте это как универсальный разъем: вместо создания индивидуальной интеграции для каждого ИИ-инструмента источник данных предоставляет один MCP-сервер, который может использовать любой MCP-совместимый клиент. Для более подробного ознакомления ознакомьтесь с нашим пояснением к MCP.
Что делает CONNX MCP Server
CONNX MCP Server располагается между вашими инструментами ИИ и уровнем доверенного доступа к данным, который уже обеспечивает CONNX. На практике это означает три вещи:
- Он открывает ваши источники данных, подключенные к CONNX, для MCP-совместимых ИИ-клиентов. После запуска такие инструменты, как Claude, ChatGPT и Copilot, могут обнаруживать эти источники и отправлять к ним запросы через единый стандартный интерфейс.
- Он позволяет пользователям задавать вопросы на естественном языке и получать ответы на основе актуальных данных. Никакого SQL, никаких заданий по извлечению данных, никакого ожидания отчетов. ИИ переводит вопрос, CONNX извлекает данные, и ответ отражает то, что находится в системе прямо сейчас.
- Он работает с источниками, которые вы уже подключаете через CONNX, как с устаревшими, так и с современными. VSAM, IMS, Adabas и другие источники мейнфреймов соседствуют с реляционными и облачными базами данных без необходимости создания новых коннекторов и миграции данных.
Почему это важно: от вопроса до ответа за считанные минуты
Представьте финансового аналитика, готовящегося к квартальному отчету. Ей нужны заказы за прошлый квартал с разбивкой по регионам. Эти заказы хранятся в файлах VSAM на мейнфрейме.
Сегодня получение этих данных обычно означает подачу заявки, ожидание специалиста по мейнфреймам для выгрузки данных и последующую сверку электронной таблицы, которая уже устарела на несколько дней. С помощью CONNX MCP Server она открывает своего ИИ-ассистента и спрашивает: «Покажи мне заказы за прошлый квартал по регионам». Ассистент запрашивает VSAM через CONNX и выдает цифры за считанные секунды.
Этот простой обмен данными отражает три важных для бизнеса аспекта:
- Скорость. Вопросы, на решение которых раньше уходили дни переписки, получают ответы мгновенно, пока решение еще актуально.
- Достоверные данные. Ответ поступает напрямую из системы записи, а не из скопированного набора данных, который может быть устаревшим или неполным. Доступ осуществляется через существующую систему безопасности CONNX, поэтому пользователи видят только те данные, к которым у них есть доступ.
- Масштабируемый ИИ для всего предприятия. Поскольку MCP является стандартом, один и тот же сервер работает с различными ИИ-клиентами. Как только ваши данные подключены, любая команда может использовать их в работе без необходимости индивидуальной интеграции для каждого нового инструмента.
С чего начать
Описанный выше сценарий — лишь один из многих, которые может поддерживать CONNX MCP Server. Ваши самые ценные данные не должны быть недоступны для инструментов ИИ только потому, что они хранятся в устаревшей системе.
