Bitrix24 MCP Client Tool

Overzicht

Deze workflow is ontworpen om het proces van het afhandelen van chatinvoer van gebruikers te automatiseren en op te schalen. Daarbij wordt gebruik gemaakt van een AI-agent die externe tools kan inzetten en chatgeschiedenis in overweging neemt om geavanceerde antwoorden te genereren. De architectuur ondersteunt uitbreidbaarheid, duidelijke interactiepunten en kan eenvoudig worden aangepast aan diverse bedrijfs- of supportautomatiseringsscenario’s.

Belangrijkste Componenten

Hoe de workflow werkt

1. Initialisatie en documentatie

   • Het Notitie-knooppunt bevat een verwijzing (https://youtu.be/Zf4TRuJdlxk ), mogelijk om de flow uit te leggen of verdere begeleiding te bieden. Dit helpt beheerders of gebruikers om het doel en de werking van de workflow te begrijpen.

2. Gebruikersinvoer verzamelen

   • Het Chatinvoer-knooppunt dient als het ingangspunt voor gebruikersberichten. Gebruikers communiceren via een chatinterface en sturen tekstuele vragen of opdrachten in.

3. Contextbewustzijn via chatgeschiedenis

   • Het Chatgeschiedenis-knooppunt haalt maximaal 50 van de meest recente berichten op (onder voorbehoud van een maximum van 800 tokens) uit het gesprek, zodat de AI-agent toegang heeft tot eerdere context voor meer samenhangende en relevante antwoorden. Deze geschiedenis kan berichten van zowel de gebruiker als de AI bevatten, afhankelijk van de configuratie.

4. Toolintegratie via MCP Client

   • Het MCP Client Tool-knooppunt maakt verbinding met een externe service (MCP Client), die verschillende tools of API’s kan aanbieden. Dit vergroot de mogelijkheden van de AI-agent, zodat deze geavanceerde acties kan uitvoeren of gegevens kan ophalen die niet mogelijk zijn met alleen taalmodellering.

5. Intelligente verwerking met AI-agent

   • Het AI-agent-knooppunt is het centrale verwerkingsonderdeel. Het:
     • Ontvangt de meest recente gebruikersinvoer.
     • Heeft toegang tot de volledige recente chatgeschiedenis voor een rijkere context.
     • Kan externe tools gebruiken via de MCP Client om acties uit te voeren of informatie op te halen.
     • Kan worden aangepast met achtergrondverhaal, rol of specifieke doelen indien nodig.
     • Wordt uitgevoerd met gedefinieerde limieten (zoals max. iteraties, uitvoeringstijd, caching) voor efficiëntie en controle.

6. Uitvoer leveren

   • Het Chatuitvoer-knooppunt neemt het door de AI-agent gegenereerde bericht en presenteert dit aan de gebruiker in de chatinterface.

Visuele samenvatting van de workflow

    ChatInput["Chat Input"] -->|User Message| AIAgent
    ChatHistory["Chat History"] -->|Recent Messages| AIAgent
    MCPClient["MCP Client Tool"] -->|Tools/APIs| AIAgent
    AIAgent["AI Agent"] -->|Response| ChatOutput["Chat Output"]
    Note["Note (Documentation)"]

Waarom deze workflow nuttig is

• Schaalbaarheid: Door chatafhandeling te automatiseren en een agent te gebruiken die externe tools kan aanroepen, kan deze workflow veel gelijktijdige gesprekken of taken afhandelen met minimale menselijke tussenkomst.
• Contextuele intelligentie: Door gebruik te maken van chatgeschiedenis reageert de AI-agent op een manier die in lijn is met eerdere interacties, wat de gebruikerservaring verbetert.
• Uitbreidbaarheid: Nieuwe tools of API’s kunnen via de MCP Client worden geïntegreerd, waardoor het eenvoudig is om de capaciteiten van de agent uit te breiden naarmate de behoeften zich ontwikkelen.
• Automatisering: Routinematige support-, informatie-opvraag- of automatiseringstaken kunnen van begin tot eind zonder handmatige inspanning worden afgehandeld.
• Onderhoudbaarheid: De opname van documentatienotities en een modulaire opzet maken het gemakkelijk om de workflow bij te werken of over te dragen aan andere teamleden.

Mogelijke toepassingen

• Automatisering van klantenondersteuning
• Interne helpdesk of IT-support
• Geautomatiseerde informatieopvraging of onderzoeksassistenten
• Integratie met bedrijfsprocessen voor workflowautomatisering

Door de workflow op deze manier te structureren, kunnen organisaties de handmatige werklast aanzienlijk verminderen, consistentie in antwoorden waarborgen en snel inspelen op nieuwe automatiseringsbehoeften.