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Protocollo di contesto del modello

Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che consente ai modelli di intelligenza artificiale di connettersi a fonti di dati e strumenti esterni tramite un'interfaccia unificata. Effettuiamo benchmark e confrontiamo diversi MCP per valutarne prestazioni, affidabilità e funzionalità.

MCP Benchmark: i migliori server MCP per l'accesso web

Protocollo di contesto del modelloApr 24

Abbiamo eseguito un benchmark su 8 server MCP per la ricerca e l'estrazione web, nonché per le attività di automazione del browser, eseguendo 4 attività diverse 5 volte su tutti gli MCP idonei. Abbiamo anche effettuato un test di carico con 250 agenti AI simultanei.

Per saperne di più
Protocollo di contesto del modelloApr 2

Centralizzazione dell'accesso agli strumenti di intelligenza artificiale con MCP Gateway.

Esamineremo l'evoluzione dell'integrazione degli strumenti di IA, spiegheremo cos'è il Model Context Protocol (MCP) e mostreremo perché l'MCP da solo non è pronto per la produzione. Successivamente, esploreremo implementazioni di gateway reali per connettere gli agenti di IA a strumenti esterni. Gateway MCP leggeri e compatibili con OpenAI Progettati per rendere gli strumenti MCP facilmente accessibili ad agenti e client di IA.

Protocollo di contesto del modelloMar 6

Applicazioni AI con benchmark e tutorial sulla memoria MCP

Abbiamo testato quattro server di memoria Model Context Protocol (MCP) per misurare quali effettivamente mantengono e recuperano il contesto tra le sessioni degli agenti AI. Utilizzando ReAct Agent di LangChain, abbiamo collegato ciascun server, eseguito conversazioni multi-sessione standardizzate e li abbiamo valutati in base all'accuratezza delle operazioni di memoria.

Protocollo di contesto del modelloGen 28

Esecuzione del codice con MCP: un nuovo approccio all'efficienza degli agenti di intelligenza artificiale

Anthropic ha introdotto un metodo in cui gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono con i server del Model Context Protocol (MCP) scrivendo codice eseguibile anziché effettuare chiamate dirette agli strumenti. L'agente tratta gli strumenti come file su un computer, trova ciò di cui ha bisogno e li utilizza direttamente con il codice, in modo che i dati intermedi non debbano passare attraverso la memoria del modello.