- MCP (Model Context Protocol) ist ein neuer Standard, um KI-Assistenten mit Datensystemen wie Content-Repositories, Business-Tools und Entwicklungsumgebungen zu verbinden, mit dem Ziel, bessere Antworten zu erzeugen
- Da KI-Assistenten zum Mainstream werden, hat die Branche stark in Modellfähigkeiten investiert und schnelle Fortschritte bei Reasoning und Qualität erzielt. Aufgrund ihrer Isolation von Daten bleiben jedoch selbst die ausgefeiltesten Modelle in Informationssilos und Legacy-Systemen gefangen. Für jede neue Datenquelle ist eine maßgeschneiderte Implementierung nötig, was die Skalierung vernetzter Systeme erschwert
- MCP löst dieses Problem. MCP ist ein einheitliches Protokoll zur Integration von Datenquellen und KI-Systemen, das fragmentierte Integrationsprozesse vereinfacht und zuverlässigere Konnektivität bietet
Model Context Protocol (MCP)
- MCP ist ein offener Standard, der den Aufbau sicherer bidirektionaler Verbindungen zwischen Datenquellen und KI-Tools ermöglicht
- Die Architektur ist einfach: Entwickler können Daten über MCP-Server bereitstellen oder MCP-Clients entwickeln, um sich mit diesen Servern zu verbinden
- Wichtige Komponenten
- MCP-Spezifikation und SDK
- Unterstützung für lokale MCP-Server in der Claude-Desktop-App
- Open-Source-MCP-Server-Repository: Stellt MCP-Server für Datenquellen wie Google Drive, Slack, GitHub und Postgres bereit
- Claude 3.5 Sonnet unterstützt den schnellen Aufbau von MCP-Server-Implementierungen und hilft Unternehmen wie Einzelpersonen dabei, Datensätze zügig mit KI-Tools zu verbinden
- Verschiedene Unternehmen wie Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium und Sourcegraph setzen MCP ein, um die Informationsabfrage und Funktionserweiterung von KI-Agenten zu unterstützen
- Vorteile
- Entwickler können ein Standardprotokoll nutzen, ohne einzelne Konnektoren für jede Datenquelle pflegen zu müssen
- KI-Systeme können den Kontext über mehrere Tools und Datensätze hinweg aufrechterhalten, was den Aufbau nachhaltigerer Architekturen ermöglicht
Erste Schritte
- Entwickler können ab heute MCP-Konnektoren entwickeln und testen
- Claude-for-Work-Kunden können MCP-Server lokal testen und mit internen Systemen und Datensätzen verbinden
- Tools für Entwickler zur Bereitstellung entfernter produktiver MCP-Server sollen in Kürze verfügbar gemacht werden
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Ich habe Informationen über Twitter, Reddit und die Dokumentation gesammelt und dadurch das Gesamtbild verstanden. Es gibt einen Quickstart-Leitfaden für Einsteiger.
Ich habe mehrere Monate lang zusammen mit @jspahrsummers bei Anthropic daran gearbeitet und bin bereit, Fragen zu beantworten.
Im Abschnitt "Protocol Handshake" werden detailliertere Informationen darüber benötigt, wie natürliche Sprache in Datenbankabfragen umgewandelt wird. Ich würde gern wissen, ob sich das anpassen lässt, falls ineffiziente oder falsche Abfragen die Datenbank beeinflussen. Es braucht eine Möglichkeit sicherzustellen, dass keine sensiblen Daten durch Abfragen zurückgegeben werden.
Ich freue mich über den Vorstoß zur Standardisierung; viele schreiben ihre eigenen Integrationen, wodurch Fragmentierung und Doppelarbeit sehr hoch sind. Ich baue gerade einen terminalbasierten Coding-Agenten und plane die Anbindung an externe Dienste. Ich weiß die mcp-Integration von Anthropic zu schätzen.
Wenn eine Standardisierung gelingt, wird das der Branche sehr helfen.
Die zweiminütige Videoübersicht von Matt Pocock ist hilfreich.
Mir gefällt die Idee einer einheitlichen Schnittstelle für alle LLMs, aber ich finde schwer nachvollziehbar, warum sie nur lokal gedacht ist. Es wäre interessanter, wenn man sich in einer Web-App mit github verbinden könnte, damit Claude auf ein Code-Repository zugreifen kann. Im Moment scheint das nur im lokalen Dateisystem möglich zu sein. Beim Bau von LLM-basierten Apps frage ich mich, ob das anstelle des Ansatzes genutzt werden könnte, Daten per RAG in den Prompt zu injizieren. Ich denke, die Anwendungsfälle mit bestimmten Daten sind derzeit noch sehr begrenzt.
Ich frage mich, ob es eine dedizierte API für LLMs geben wird und ob das auch für allgemeine API-Integrationen zwischen Websites nützlich wäre.
Ich frage mich wegen der Asymmetrie zwischen Prompt- und Sampling-Schnittstelle. Ich verstehe den Unterschied nicht zwischen dem Modell, bei dem der Client Prompts vom Server holt und ausführt, und der Sampling-Schnittstelle, bei der der Server dem Client Completion-Anfragen vorlegt. Es ist möglich, dass sich die Funktionsklassen von MCP weiterentwickeln.
Ich vertraue Open-Source-Lösungen nicht, wenn sie nicht von einem der großen Player kommen. Wenn so etwas nicht gemeinsam mit anderen großen Playern veröffentlicht wird, sind die verzerrten Anreize einfach zu groß.