Tekoäly, tietoturva ja MCP-palvelut
Kesän aikana tutustuin automaation uusiin muutoksiin, jotka etenevät nyt nopeammin ja vaikuttavammin kuin koskaan. Vaikka teknologia kehittyy, yksi perusperiaate pysyy: ”tieto voittaa aina.”
🚀 Mikä kiihdyttää automaation muutosta?
Tekoäly ja siihen liittyvä hype ovat olleet arkipäivää jo vuosia. Kehityksen vauhti on kuitenkin kiihtynyt, ja automaation toimintaympäristöt muuttuvat nopeasti. Tietoturva ei ole aina pysynyt mukana, joten ennen laajamittaisia käyttöönottoja tarvitaan lisää tietoa riskeistä ja hallintakeinoista.
🌾 Maatalouden automaatio – erityishaasteet ja mahdollisuudet
Automaatio ei koske vain teollisuutta – myös maatalous digitalisoituu. Vaikka uhat ovat osittain samoja, suojauskeinot eroavat merkittävästi:
- Teollisuudessa suljetut ja suojatut ympäristöt vähentävät ulkopuolisten haitanteon uhkaa. Tietojärjestelmien ylläpito on keskeinen osa toimintaa.
- Maatalouden automaatiossa avoimuus ja järjestelmien välinen yhteistyö ovat keskeisiä. Tietoturvan kannalta palomuurit ja VPN-yhteydet eivät ole ole oikea ratkaisu, mm. ylläpitoon liittyvien haasteiden takia. Paras ratkaisu löytyy arkkitehtuurista, joka mahdollistaa uhkarajapinnan pienentämisen.
Sääennusteiden avoin data tulee olemaan tärkeä osa maatalouden automaation päätöksentekoa ja tieto tulee olla saatavilla kaikille sitä tarvitseville automaatiolaitteille. SSOT-automaatiossa tietoliikenne yhteydet avataan automaatiolaitteesta päin MQTT-protokollan avulla, ajantasainen ohjaustieto saadaan automaatiolaitteelle ilman merkittävää uhkarajapintaa. Tietoturva on silti huomioitava – lisätietoa löytyy SSOT-sivuilta.
🧠 Tekoäly automaatiossa – generatiivinen vallankumous
Generatiivinen tekoäly on jo tuttu monille markkinoinnista ja sisällöntuotannosta. Nyt sama teknologia valtaa myös automaation:
- Tekoäly voi analysoida avoimia datalähteitä, kuten sääennusteita.
- Se voi suunnitella toimenpiteitä ja ohjata automaatiota reaaliaikaisesti.
🖥️ MCP (Model Context Protocol) – automaation uusi työkalu
Yksi merkittävimmistä muutoksista automaatiossa on MCP-yhteensopivien palveluiden käyttöönotto. MCP julkaistiin loppuvuodesta 2024 ja on nopeasti levinnyt useisiin ohjelmistoihin:
- GitHubin versionhallintaa voi ohjata MCP:n kautta.
- Visual Studio Code tukee MCP:tä, ja tuki laajenee jatkuvasti.
- Sääennusteet (AccuWeather ja Open-Meteo, maksuton testiversio).
- Automaatiojärjestelmien ohjelmistoihin MCP-tuki on vasta tulossa.
MCP mahdollistaa tekoälyn kyselyt suoraan datalähteiltä. Esimerkiksi: SSOT-järjestelmän automaatiota avustava tekoäly voisi kysyä sääennustuksen suoraan MCP-rajapinnasta (Esim. AccuWeatheriin on MCP-rajapinta saatavilla GitHubissa. Ilmatieteen laitoksen avoimen datan HARMONIE-säämallin tiedot saa rajapintapalveluina (API), mutta tiedot eivät ole saatavilla MCP-palveluna). Sateen todennäköisyyden perusteella pellon SSOT-järjestelmä voi tulevaisuudessa tehdä automaattisesti tarvittavat muutokset säätökaivojen padotuskorkeuteen tai avata säätökaivojen luukut pari päivää ennen todennäköistä rankkasadetta.
🧪 Käytännön testaus – GitHub MCP-palvelu
Testasin GitHub MCP-rajapintaa Warp 2.0 -ympäristössä, ja tulokset olivat vaikuttavia:
- Asensin Warpin koneelle ja liitin siihen GitHub MCP-palvelut.
- Pyysin tekoälyä rakentamaan yksinkertaisen koulutuspaketin RUST-ohjelmointikielelle. Tekoäly tuotti erittäin selkeitä esimerkkiohjelmia.
- Pyysin Warpia tallentamaan ohjelmat GitHub-repositorioon.
- Warp julkaisi ohjelmat automaattisesti GitHub-repoon: rust-esimerkit
- GitHub julkaisuun Warp ympäristö käytti GitHubin MCP-rajapintaa.
Koko prosessi – suunnittelu, toteutus, testaus ja julkaisu – vei vähemmän aikaa kuin tämän tekstin kirjoittaminen.