Önde gelen video akış çözümleri sağlayıcısı Bitmovin, yapay zeka ajanlarına ve büyük dil modellerine (LLM'ler) video oynatma testleri yapma ve sonuçları gerçek zamanlı olarak analiz etme olanağı sağlamak için Stream Lab MCP sunucusunu piyasaya sürdüğünü duyurdu.

Hepsi bir arada MCP bulut platformu Alpic ile birlikte geliştirilen yeni MCP sunucusu, yapay zeka ajanlarının ve LLM'lerin entegrasyon kodu veya manuel test kurulumuna gerek kalmadan Bitmovin'in otomatik video akış test çözümü Stream Lab'ı kullanmalarına olanak tanıyor. Doğal dil komutlarını kullanarak, yapay zeka ajanları, Samsung, LG ve Vizio TV'ler, web tarayıcıları ve oyun konsolları dahil olmak üzere 30'dan fazla fiziksel test hedefinde test kurulumları oluşturma ve yönetme, testler çalıştırma ve oynatmayı analiz etme gibi gerçek görevleri gerçekleştirebilir.

Model Bağlam Protokolü (MCP, Model Context Protocol), yapay zeka ajanları ve harici sistemler arasında yapılandırılmış bir arayüz tanımlayan yeni bir açık standarttır. Sadece sabit uç noktalar sunan geleneksel bir API'nin aksine, MCP tabanlı bir sunucu, yapay zeka etkileşimleri için bağlam açısından zengin bir orkestrasyon katmanı sağlar.

Stream Lab MCP sunucusu, Bitmovin'in Observability MCP sunucusu ile birleştirilerek, yapay zeka ajanlarının gerçek dünya deneyim kalitesi (QoE) verilerini kullanarak Stream Lab ile testleri geliştirmesine olanak tanır; örneğin, izleyicilerin en çok sorun yaşadığı cihazlarda testlere öncelik vererek ve değişikliklerin etkisini ölçerek.

Bitmovin Ürün Yönetimi Kıdemli Direktörü James Varndell şu yorumda bulundu: “Bitmovin'in otomatik video akışı test çözümü Stream Lab, yavaş manuel test süreçlerini fiziksel cihazlarda tamamen otomatik testlerle zaten değiştiriyor. Şimdi, Stream Lab MCP'nin lansmanı ile müşterilerimize, insan müdahalesi olmadan günlük dilde basit komutlar kullanarak oynatma testlerini kontrol etmenin güçlü yeni bir yolunu sunuyoruz. Stream Lab'in MCP sunucusu ile video hizmetleri, Claude gibi MCP uyumlu yapay zeka araçlarının, test cihazlarını keşfetmek, testler oluşturmak ve çalıştırmak ve test raporlarını analiz etmek için doğal dil kullanarak Stream Lab testleriyle etkileşim kurmasını sağlayabilir. Bu, ajan tabanlı yapay zekayı büyük ölçekte pratik hale getiriyor.”