Was ist ein Model Context Protocol Server (MCP)?
Und wie vereinfacht es die nahtlose Integration von KI-Systemen mit externen Daten?
Die Entwicklung im KI-Umfeld legt eine rasante Geschwindigkeit an den Tag – gerade hatten wir uns mit LLMs auseinandergesetzt, da mussten wir lernen, dass KI-Agenten eine bedeutende Weiterentwicklung darstellen und die Arten von Softwareagenten zunehmen.
Darüber hinaus wird Agentic Process Automation gewohnte Vorgehensweisen in der Prozessautomatisierung und der Haltung von strukturierten Daten verändern – da kommt das nächste Thema auf: Model Context Protocol Server, kurz MCP – aber was ist das?
Nun, zunächst einmal stellt es einen offenen Standard dar, der KI-Modelle mit Tools und Daten verbindet.
Möchten Sie, dass Ihr KI-Assistent Ihren Kalender prüft, auf Ihre Dateien zugreift oder E-Mails für Sie versendet – mit MCP wird das ermöglicht.
Hier stelle ich für Sie MCP nochmal kurz umrissen dar:
- Was ist MCP? MCP ist ein offener Standard, der KI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen verbindet. Es fungiert als Kommunikationsbrücke und ermöglicht es KI-Assistenten, auf Informationen zuzugreifen und in externen Systemen zu agieren.
- Wie funktioniert MCP? MCP verwendet eine Client-Server-Struktur für die sichere Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Systemen. Es standardisiert die Art und Weise, wie KI-Systeme externe Tools erkennen und nutzen.
- Architektur von MCP: Die Architektur von MCP umfasst MCP-Hosts (KI-Tools), MCP-Clients, MCP-Server, lokale Datenquellen und Remote-Dienste.
- Vorteile von MCP: Die Implementierung von MCP bietet Vorteile wie Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, vereinfachte Entwicklung, Flexibilität, Skalierbarkeit sowie Sicherheit und Compliance.
- Wann sollte MCP verwendet werden? MCP ist ideal für Anwendungsfälle, in denen KI Kontext verstehen und mit mehreren Systemen zusammenarbeiten muss, z.B. in erweiterten IDEs, komplexen Datenanalysen und Reiseplanungsassistenten.
- Wie fange ich mit MCP an? Die ersten Schritte mit MCP umfassen das Definieren von Fähigkeiten, das Implementieren der MCP-Schicht, die Auswahl des Transports, das Erstellen von Ressourcen/Tools und das Einrichten von Clients.
- Wichtige Unterschiede zwischen MCP und herkömmlichen APIs: MCP unterscheidet sich von herkömmlichen APIs durch seine dynamische Erkennung von Tools, die Zweiwegekommunikation und die Verwendung eines einzigen Protokolls für mehrere Integrationen.
- Zusammenfassung: MCP ist ein wichtiger Fortschritt, um KI-Systeme im realen Umfeld nützlicher zu machen, indem es eine standardisierte Möglichkeit für KI-Modelle zur Zusammenarbeit mit externen Daten und Tools bietet.
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