Contate-nos
Nenhum resultado encontrado.

Protocolo de Contexto do Modelo

O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que permite que modelos de IA se conectem a fontes de dados e ferramentas externas por meio de uma interface unificada. Realizamos testes comparativos e avaliamos diversos MCPs para determinar seu desempenho, confiabilidade e recursos.

Análise comparativa do MCP: Os melhores servidores MCP para acesso à Web

Protocolo de Contexto do ModeloAbr 24

Realizamos testes comparativos em 8 servidores MCP em tarefas de busca e extração na web, bem como em automação de navegadores, executando 4 tarefas diferentes 5 vezes em todos os MCPs adequados. Também realizamos um teste de carga envolvendo 250 agentes de IA simultâneos.

Leia mais
Protocolo de Contexto do ModeloAbr 2

Centralizando o acesso a ferramentas de IA com o MCP Gateway.

Vamos analisar a evolução da integração de ferramentas de IA, explicar o que é o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) e mostrar por que o MCP sozinho não está pronto para produção. Em seguida, exploraremos implementações de gateways no mundo real para conectar agentes de IA a ferramentas externas. Gateways MCP leves e compatíveis com OpenAI Projetados para tornar as ferramentas MCP facilmente acessíveis a agentes e clientes de IA.

Protocolo de Contexto do ModeloMar 6

Aplicativos de IA com benchmark de memória MCP e tutorial

Testamos quatro servidores de memória do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para medir quais deles realmente retêm e recuperam o contexto entre sessões de agentes de IA. Usando o ReAct Agent da LangChain, conectamos cada servidor, executamos conversas padronizadas em múltiplas sessões e os avaliamos quanto à precisão das operações de memória.

Protocolo de Contexto do ModeloJan 28

Execução de código com MCP: uma nova abordagem para a eficiência de agentes de IA

Anthropic introduziu um método no qual agentes de IA interagem com servidores do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) escrevendo código executável em vez de fazer chamadas diretas às ferramentas. O agente trata as ferramentas como arquivos em um computador, encontra o que precisa e as utiliza diretamente com o código, de modo que os dados intermediários não precisam passar pela memória do modelo.