Modellkontextprotokoll
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es KI-Modellen ermöglicht, über eine einheitliche Schnittstelle mit externen Datenquellen und Tools zu kommunizieren. Wir führen Benchmarks und Vergleiche verschiedener MCPs durch, um deren Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Funktionalität zu bewerten.
Zentralisierung des Zugriffs auf KI-Tools mit dem MCP-Gateway
Wir werden die Entwicklung der KI-Tool-Integration erläutern, das Model Context Protocol (MCP) erklären und aufzeigen, warum MCP allein noch nicht produktionsreif ist. Anschließend untersuchen wir reale Gateway-Implementierungen zur Anbindung von KI-Agenten an externe Tools. OpenAI-kompatible und schlanke MCP-Gateways wurden entwickelt, um Agenten und KI-Clients den einfachen Zugriff auf MCP-Tools zu ermöglichen.
KI-Apps mit MCP-Speicher-Benchmark & Tutorial
Wir testeten vier MCP-Speicherserver (Model Context Protocol), um zu messen, welche den Kontext über KI-Agentensitzungen hinweg tatsächlich beibehalten und abrufen. Mithilfe des ReAct-Agenten von LangChain verbanden wir jeden Server, führten standardisierte Mehrsitzungsdialoge durch und bewerteten die Genauigkeit der Speicheroperationen. Wir entwickelten außerdem eine funktionierende Demo, die Claude und Cursor über OpenMemory MCP verbindet.
Codeausführung mit MCP: Ein neuer Ansatz zur Steigerung der Effizienz von KI-Agenten
Anthropic hat eine Methode eingeführt, mit der KI-Agenten mit MCP-Servern (Model Context Protocol) interagieren, indem sie ausführbaren Code schreiben, anstatt Tools direkt aufzurufen. Der Agent behandelt Tools wie Dateien auf einem Computer, findet die benötigten Informationen und verwendet sie direkt im Code, sodass keine Zwischenspeicherdaten durch den Speicher des Modells geleitet werden müssen.