Dans mon dernier blog, J'ai montré comment vous pouvez exposer votre Mendix les microflux comme outils que les grands modèles de langage (LLM) comme Claude peuvent découvrir et invoquer via le Protocole de contexte de modèle (MCP)Cela a ouvert la porte aux assistants IA pour exploiter directement votre Mendix Logique. Maintenant, on inverse les choses.

Avec la nouvelle Module client MCP, votre Mendix L'application peut agir comme consommateur de serveurs MCP externes, ce qui signifie qu'elle peut détecter et appeler des invites et des outils exécutés ailleurs. Cela facilite l'intégration de puissants services externes de logique ou d'IA à votre application. Mendix applications sans créer d'intégrations personnalisées.

Qu'est-ce que le module client MCP ?

Le module client MCP permet à votre Mendix l'application se connecte à n'importe quel serveur compatible MCP, qu'il s'agisse d'un autre Mendix une application, un service d'outil basé sur un code élevé ou un agent hébergé dans le cloud.

Cela signifie:

• Réutilisez la logique dans toutes les applications — ayez-en une Mendix une application fournit des outils et une autre les consomme
• Connectez-vous à des services d'IA tiers : aucun REST ni SDK requis
• Enchaînez les outils et les invites dans des flux de travail GenAI complets, le tout à partir d'un code faible

En bref, Mendix Il peut désormais communiquer avec le serveur et le client MCP, ce qui en fait l'outil idéal pour créer de puissantes applications optimisées par l'IA. C'est comme brancher votre Mendix application dans une boîte à outils partagée de fonctionnalités alimentées par l'IA.

Voici comment cela fonctionne à un niveau élevé pour notre exemple :

Veuillez noter que même si ces outils gèrent la récupération des données, les outils MCP peuvent tout aussi facilement déclencher des actions, mettre à jour des enregistrements ou effectuer toute autre opération prise en charge par votre application ou votre système externe.

Cela montre une Mendix application agissant comme un client MCP, connectée à un serveur MCP externe (qui pourrait être un autre Mendix (application). Lorsque l'utilisateur interagit avec l'interface utilisateur du chatbot, le client découvre dynamiquement les outils du serveur et les inclut dans la requête adressée au LLM. Si le modèle choisit d'en invoquer un, le client transmet l'appel au serveur, obtient le résultat et poursuit la conversation.

Tout fonctionne via des appels HTTPS MCP standard et aucune intégration personnalisée n'est requise.

Remarque : la dernière version du Application GenAI Showcase montre un guide étape par étape sur la façon de connecter un client MCP dans votre Mendix application sur un serveur externe pour consommer des outils et les utiliser ensuite dans votre Mendix chatbot.

Connectez-vous à un serveur MCP depuis votre Mendix appli

Pré-requis :

Vous pouvez choisir de partir de zéro ou d'étendre une application existante. Si vous souhaitez partir de zéro, Application GenAI vierge, qui inclut déjà tous les modules GenAI nécessaires, constitue le meilleur point de départ. Si vous étendez une application existante, assurez-vous d'installer le Client MCP, GenAI Commons, Interface utilisateur conversationnelle et votre module de connexion GenAI préféré sur la marketplace. Vous devez également avoir accès à un serveur MCP (exécuté dans un environnement Mendix (application ou en externe) pour lequel vous pouvez également utiliser l'exemple GenAI Showcase App MCP Server.

Créez votre chatbot

Si vous n'avez pas encore de chatbot dans votre application, je vous guiderai pas à pas pour en créer un. Même si vous en avez déjà implémenté un, il est préférable de suivre ces étapes pour effectuer les modifications nécessaires.

Étape XNUMX

Le module Client MCP propose quelques exemples de microflux pour une prise en main plus rapide. Accédez au module et copiez le microflux : ChatContext_MCPClient_ActionMicroflow dans votre propre module.

Étape XNUMX

Étant donné que le microflux est exclu par défaut, vous devrez d’abord l’inclure.

Étape XNUMX

Ajoutez une vue de données à votre page avec un microflux comme source de données. Créez un microflux nommé DS_ChatContext_Create:

1. • À l'intérieur de ce microflux, récupérez d'abord un Modèle déployé à partir de la base de données (ou effectuez votre récupération personnalisée pour sélectionner le bon LLM).
   • Ajoutez ensuite le Nouveau chat Action dans la boîte à outils. Sélectionnez le modèle récupéré et, pour le microflux d'action, choisissez le microflux d'action précédemment inclus. Vous pouvez laisser les champs d'invite système et de nom de fournisseur vides, car ils sont facultatifs.
   • Enfin, retournez le Contexte de discussion objet à la fin du microflux.

Étape XNUMX

Ajouter un bouton (dans la fenêtre de contrôle qui apparaît maintenant) à l'intérieur de l' affichage des données pour ouvrir la page ConversationalUI_FullScreenChat (ou une page ConversationalUI différente) du module ConversationalUI.

Assurez-vous que votre utilisateur dispose du rôle de module L'Utilisateur Attribué par ConversationalUI. Votre chat est maintenant prêt à être utilisé.

Mais attendez : comment est-ce que Mendix vous savez quel serveur MCP utiliser ?

Comment cela fonctionne-t-il techniquement ?

Enregistrement des outils avec la demande

Laissez-moi d’abord vous expliquer ce que vous venez de copier aveuglément dans votre propre module :

• ChatContext_MCPClient_ActionMicroflow s'assure qu'un message tapé par un utilisateur est correctement envoyé au bon modèle, avec toutes ses configurations et son contexte importants (comme l'historique des conversations).
• À l'intérieur de l'action-microflow, un Configuration du serveur MCP L'objet est récupéré de la base de données. N'hésitez pas à modifier ce paramètre et à récupérer tout autre objet. Configuration du serveur MCP objet et le transmettre à la requête : Ajouter tous les outils de l'action du serveur MCP. Cette action se connecte à votre serveur MCP, découvre tous les outils exposés et ajoute à la demande envoyée au LLM.
• Pour chaque message envoyé au modèle, les outils MCP sont connus et il peut choisir de les appeler.

Invocation d'outils et proxy

Comment votre Mendix L'application appelle-t-elle un outil dans une autre application ? Tout commence par l'enregistrement des outils MCP avec une requête et leurs arguments d'entrée. Lorsque le modèle renvoie un appel d'outil pour un outil MCP, MCPClient_ToolMicroflow est exécuté. À l'aide du client MCP Outil d'appel Le microflux transmet la requête au serveur MCP, agissant comme intermédiaire. La réponse du serveur est ensuite renvoyée au LLM, qui peut traiter la requête de l'utilisateur, soit en répondant directement, soit en utilisant d'autres outils si nécessaire.

Comme vous le constatez, aucune intégration ni modification personnalisée n'est nécessaire pour que le système fonctionne sur tous les serveurs MCP. Il suffit de le brancher et d'enrichir votre expérience de chat avec des outils puissants que vous n'avez pas besoin de gérer dans la même application.

Établir la connexion MCP

Maintenant, connectons-nous. Votre application doit savoir où se trouve le serveur MCP.

Tout d'abord, nous devons autoriser les administrateurs à configurer et à gérer les configurations du serveur MCP. Par conséquent, attribuez le rôle « Administrateur du module client MCP » à votre rôle d'administrateur. Ensuite, ajoutez le Présentation de MCPServerConfiguration Accédez à la page du module Client MCP. Lancez ensuite l'application, connectez-vous en tant qu'administrateur et accédez à cette page. Vous pourrez alors créer votre première configuration de serveur MCP et l'enregistrer dans la base de données.

Si vous devez vous authentifier en transmettant des en-têtes HTTP personnalisés, vous pouvez créer un microflux d'obtention d'identifiants. Ce microflux ne peut pas contenir de paramètres d'entrée/sortie et doit renvoyer une liste de Système.HttpHeader. Vous pouvez utiliser le Configuration : créer un en-tête HTTP et ajoutez-le à la liste des actions de la boîte à outils pour ce faire. Vous pouvez ensuite sélectionner ce microflux comme microflux d'obtention d'informations d'identification lors de la création de la configuration du serveur MCP en tant qu'administrateur, à l'exécution. Consultez le GetCredentials_EXEMPLE microflow pour un exemple simplifié de création d'un microflow Obtenir des informations d'identification.

Vous n'avez pas de serveur MCP sous la main ? C'est peut-être le moment de le réexaminer. le dernier article de blog à propos de l'exposition de la logique de votre Mendix Application via MCP. Vous pouvez créer votre propre serveur MCP ou réutiliser l'exemple dans l'application GenAI Showcase. Pour une utilisation locale depuis l'application Showcase, le point de terminaison ressemble probablement à ceci : https://localhost:8080/mcp-ticketsystem

Relancez votre application et posez une question à laquelle les outils disponibles peuvent répondre. Si vous utilisez le serveur MCP de démonstration, une question du type « Combien de billets sont ouverts ? » déclenchera probablement deux appels d'outils vérifiant le nombre de tickets de bugs et de fonctionnalités ouverts, le modèle peut utiliser ces informations pour calculer le nombre total de tickets ouverts.

Prochaines étapes

Maintenant que votre Mendix Les applications peuvent à la fois exposer et utiliser des outils via MCP. Vous êtes donc prêt à créer des workflows agentiques plus avancés : enchaîner des applications, déléguer des tâches à l'IA ou intégrer des microservices internes à toutes les équipes. Plus d'excuses : créez un environnement d'IA fluide dans toute votre entreprise grâce au low-code.

Mieux encore, un écosystème croissant de serveurs MCP open source est disponible pour des services tiers comme GitHub, Slack ou Google Drive. Vous pouvez les auto-héberger et laisser votre Mendix L'application se branche directement. Alors, quel service externe utilisera votre Mendix l'application se connecte en premier ?