Adobe Workfront MCP模組

Adobe Workfront MCP聯結器是Adobe Workfront自己的模型內容通訊協定(MCP)伺服器的專用Fusion整合。 不像一個典型的聯結器,每個模組都會執行一個固定動作,這個聯結器具有一個模組,這個模組會接受開放式、純英文的指示,並讓AI模型決定需要哪些Workfront操作才能完成它。

例如,您可以輸入提示「尋找所有進度落後且摘要其狀態的我作用中專案」,而模組會傳回合成答案,而不必將數個「取得」和「篩選」模組鏈結在一起。

您可以限制AI可以執行哪些Workfront動作,以便即使自動情景也可以保證不會執行非預期的破壞性動作。

依預設,此模組使用Adobe Managed AI,其使用claude-sonnet-5模型。 您可以使用提供的金鑰和其他認證,將模組設定為使用不同的LLM。

如需有關Fusion案例中MCP的詳細資訊,請參閱將AI提示加入您的案例

存取權要求

展開以檢視這篇文章中所述功能的存取權要求。
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Adobe Workfront 封裝

任何 Adobe Workfront Workflow 封裝及任何 Adobe Workfront Automation and Integration 封裝

Workfront Ultimate

Workfront Prime 和 Select 封裝,以及額外購買的 Workfront Fusion。

Adobe Workfront 授權

標準

工作或更高層級

產品 如果您的組織擁有 Select 或 Prime Workfront 封裝,但不包括 Workfront Automation and Integration,則您的組織必須購買 Adobe Workfront Fusion。

若要詳細了解此表格中的資訊,請參閱🔗文件中的存取權要求。

將Adobe Workfront MCP連線至Workfront Fusion

Adobe Workfront MCP聯結器使用OAuth 2.0連線至Workfront。 不像其他Workfront聯結器,沒有手動連線欄位(例如主機、使用者端ID或使用者端密碼)需要填寫。

若要建立連線:

  1. 在Adobe Workfront MCP模組中,按一下[連線]欄位旁的​新增

  2. 填寫下列欄位:

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    連線名稱 輸入此連線的名稱。
    環境 選取您要連線到生產或非生產環境。
    類型 選取要連接至服務帳戶或者個人帳戶。
  3. 按一下「繼續」,儲存連線並返回模組。

    若您未登入 Workfront,系統會將您導向至登入畫面。 登入並核准存取權。

您會重新導向回Workfront Fusion,而新的連線可在模組中使用。

NOTE
第一次使用時,連線會自動向Workfront的MCP伺服器註冊自己,並會在您建立的每個後續連線中重複使用該註冊。

Adobe Workfront MCP模組及其欄位

處理使用者提示

此動作模組會使用您指定的語言模型,針對Workfront的MCP伺服器處理純英文提示,並傳回AI的答案。

LLM索引鍵(選擇性,進階)

依預設,此模組會使用Adobe Managed AI處理您的提示,而您不需要選取索引鍵。

若要改用您自己的AI提供者,請選取現有的LLM金鑰,或按一下 新增 並輸入下列資訊來建立新金鑰:

  • 金鑰名稱:輸入新金鑰的名稱。
  • LLM:選取與此索引鍵關聯的大型語言模型。 支援的提供者包括OpenAI、Anthropic和Amazon Bedrock。
  • Key:輸入或對應您所選提供者的API金鑰。
  • 模型:選取金鑰將使用的LLM模型。
  • 其他欄位:請為您的LLM需要的任何其他欄位輸入值。
連線
如需有關將Workfront應用程式連線到Workfront Fusion的說明,請參閱本文中的將Adobe Workfront MCP連線到Workfront Fusion
唯讀工具(選擇性)
限制允許AI呼叫哪些唯讀Workfront動作。 如果未選取工具,則允許所有唯讀工具。
寫入/刪除工具(選擇性)

輸入允許人工智慧呼叫的寫入或刪除Workfront動作。 如果您將此保留為空白,則允許使用所有寫入和刪除工具。

為了確保自動案例不會採取破壞性動作,我們建議將此欄位設為故意的空白選取專案,而非將其保留為不受限制。

輸入提示

以純英文輸入或對應您希望AI執行的指示。

範例: 尋找指派給我的所有晚於排程的專案。

如需您可以為唯讀工具及寫入/刪除工具欄位選取的工具清單,請參閱Workfront檔案中的Adobe Workfront MCP伺服器工具

模組會傳回下列資訊,您可在情境中的後續模組中加以對應:

  • 回應: AI的最終答案,以文字顯示。
  • 稽核軌跡:工作階段的記錄,包括原始提示、開始和結束時間,以及每個工具呼叫AI的詳細資料,例如工具名稱、引數、是否成功、持續時間和輸出。
  • 摘要:工作階段的總計,包括嘗試的工具呼叫數目、成功或失敗的數目、總處理時間以及整體狀態。
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