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Nitorum Capital 如何利用 MCP 和 Horizon 释放企业级 AI 的潜力

Radhika Gulati
Radhika Gulati
高级产品营销经理 (Sr. PMM)

认识 Nitorum Capital

Nitorum Capital 是一家具有前瞻性的投资公司。他们很早就意识到,AI 的真正价值不在于通用知识,而在于将模型与企业特有的业务背景连接起来。负责其 AI 计划的 James Brink 看到了消费级 AI 工具与企业实际需求之间的差距,并发现了 Horizon,将其作为连接两者的桥梁。

“百科全书式 AI”的问题

James Brink 直言不讳地描述了 AI 在商业中的演变:“如果我们回到 2022 年的 ChatGPT,它就像书架上的一本百科全书。如果你问的问题包含在模型里,那很好。但如果涉及到训练之后发生的事情,它就无能为力了。”

网页搜索有所帮助,但也只是杯水车薪。“一两年后,引入了网页搜索,就像是说,好吧,它要么在百科全书里,要么可以快速在互联网上找到。但这在商业环境中仍然不太有用,因为我真正想利用的是我业务中拥有的数据和事物来经营我的业务——而不是你可以在谷歌上搜索到的东西。”

James Brink 意识到,真正的突破点不在于更好的模型,而在于上下文(Context)。

上下文层:缺失的一环

“通过在组织内建立成功的上下文层,可以实现更多的目标,”James Brink 解释道,“利用 MCP 将这些上下文层暴露给 AI 智能体——这才是价值所在。”

MCP(模型上下文协议)允许 AI 智能体访问业务特定的工具和数据。但部署 MCP 服务器意味着需要学习基础设施、管理身份验证并处理服务器部署的复杂性——直到 Horizon 的出现。

无需基础设施开销即可部署 MCP

Nitorum Capital 是 Horizon 的早期采用者。“我们能够很早就开始使用 Horizon 产品,并发现我们无需学习设置这些服务器的基础设施知识,就能实现我们的目标。”

其简洁性令人印象深刻:“开箱即用,只需提取我的服务器 GitHub 仓库,启动它,并直接使用 Horizon 的 OAuth。这对我们来说非常顺手。”

AI 开发的民主化

根据 James Brink 的说法,Horizon 最强大的方面之一是它将 AI 开发扩展到了工程团队之外。

“如果市场部或销售部——或是任何部门的某个人懂一点 Python 并且能编写工作流,他们就有能力参与其中。这不再是工程部门的专属。”

这种民主化具有深远的意义。“对于任何企业来说,它能触及的范围都将极其广泛。MCP 是真正的核心,而 Horizon 是我们在组织内最有效地部署 MCP 的途径。”

关键要点

  • 上下文胜过内容:企业级 AI 的价值在于将模型与专有业务数据相连接,而非通用网络知识
  • MCP 是基础:模型上下文协议使 AI 智能体能够访问特定于业务的工具和上下文
  • 基础设施应透明化:Horizon 消除了服务器设置、身份验证和部署的复杂性
  • Python 技能开启参与空间:工程团队以外的团队也可以参与到 AI 工作流中

给 AI 团队的启示

James Brink 的建议反映了关于 AI 采用的一个更广泛的真理:技术的有用性取决于你赋予它的上下文。虽然消费级 AI 工具难以提供商业价值,但具备访问内部系统能力的 MCP 驱动的智能体可以改变组织的运营方式。

关键在于让部署变得足够简单,这样障碍就不再是基础设施——而是你的想象力。

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