Das Modellkontextprotokoll (MCP): ein universeller Anschluss für AI und Daten

Wir sind alle mit der Rolle von AI bei der t?glichen Codierung vertraut. Replit, Github Copilot, Black Box AI und Cursor IDE sind nur einige Beispiele dafür, wie KI unsere Workflows optimiert. Stellen Sie sich jedoch vor, diese KI -Tools k?nnten auf auf jede Datenquelle - lokale Dateien oder Remotedienste - zugreifen, ohne für jede Verbindung einen benutzerdefinierten Code zu ben?tigen. Das ist die Kraft des Modellkontextprotokolls (MCP) .

Inhaltsverzeichnis

• Was ist MCP?
• Warum MCP wichtig ist?
• reale Anwendungen und frühe Einführung
• Wie MCP funktioniert: Eine vereinfachte Erkl?rung
• MCP in Aktion
• Expertenmeinungen
• Erste Schritte mit MCP
• Werkzeuge: KI erm?chtigen, mit der realen Welt zu interagieren
• Neuere Updates
• zukünftige Entwicklungen
• Glossar von Begriffen
• Schlussfolgerung

Was ist MCP?

MCP ist ein offener Standard, der eine sichere, bidirektionale Kommunikation zwischen Ihren Daten und KI-angetriebenen Anwendungen festlegt. Es ist im Wesentlichen ein universeller Stecker für KI, der es verschiedenen Tools und Datenquellen erm?glicht, nahtlos zu interagieren.

• Für Entwickler: Erstellen Sie gegen ein einzelnes Standardprotokoll, wodurch die Notwendigkeit benutzerdefinierter Anschlüsse für jede Datenquelle beseitigt wird.
• für AI -Tools: Zugriff auf die genauen Informationen, unabh?ngig von ihrem Standort.

Warum MCP wichtig ist?

Wenn AI -Assistenten zu unseren Workflows integriert werden, ist es entscheidend, dass sie den notwendigen Kontext haben. Derzeit erfordert jede neue Datenquelle h?ufig einen benutzerdefinierten Code - einen umst?ndlichen und ineffizienten Prozess.

MCP vereinfacht dies durch:

• Vorbereitete Integrationen zur Verfügung stellen: Eine wachsende Bibliothek mit gebrauchsfertigen Anschlüssen.
• Flexibilit?t anbieten: leicht zwischen verschiedenen AI -Anbietern wechseln.
• Priorisierung der Sicherheit: Best Practices stellen sicher, dass die Daten in Ihrer Infrastruktur sicher sind.

"Bei Block ist Open Source nicht nur ein Entwicklungsmodell. Es ist die Grundlage unserer Arbeit. Open-Technologien wie MCP Connect AI mit realen Anwendungen in zug?nglicher, transparenter und kollaborativer Weise. reale Anwendungen und frühe Einführung Unternehmen wie Block und Apollo integrieren bereits MCP. Entwicklungswerkzeuganbieter wie ZED, Replit, Codeium und SourceGraph untersuchen ebenfalls ihr Potenzial. Auf diese Weise k?nnen KI -Agenten auf relevantere Informationen zugreifen, was zu einer verbesserten Codequalit?t und weniger Iterationen führt.

Wie MCP funktioniert: Eine vereinfachte Erkl?rung

• MCP -Hosts: Anwendungen (wie Claude -Desktop oder IDEs) ben?tigen Datenzugriff über MCP.
• MCP-Clients: eine Eins-zu-Eins-Verbindung mit MCP-Servern pflegen.
• MCP -Server: Leichte Adapter, die spezifische Datenquellen oder Tools aussetzen.
• Lokale Datenquellen: Die Dateien, Datenbanken und Dienste Ihres Computers.
• Remote -Dienste: externe Systeme (wie Github oder Slack) über das Internet zug?nglich.

Der Prozess beinhaltet Initialisierung, Nachrichtenaustausch (Anforderungsantwort und Benachrichtigungen) und Beendigung.

MCP in Aktion

Eine Demonstration mithilfe der Claude Desktop -App zeigt die Funktionen von MCP: Claude stellt sich direkt mit GitHub her, erstellt ein neues Repository und legt eine Pull -Anforderung vor - alles über eine einfache MCP -Integration. Diese Integration dauerte weniger als eine Stunde, um MCP in Claude Desktop einzurichten.

Expertenmeinungen

Alex Albert (@ALEXALBERT__) AUF X Highlights:

• Die Herausforderung: Die Schwierigkeit, LLMs mit externen Systemen zu verbinden, da für jede Datenquelle benutzerdefinierte Code erforderlich ist.
• Die MCP -L?sung: Ein Standardprotokoll für Ressourcen-, Tool- und Eingabeaufenthaltsfreigabe.
• Key MCP-Funktionen: Unified Architecture für lokale und Remote-Ressourcen, Unterstützung über die Datenfreigabe hinaus (Tools und Eingabeaufforderungen), integrierte Sicherheit und zukünftige Remote-Server-Unterstützung mit verbesserter Authentifizierung.

Erste Schritte mit MCP

MCP ist für ein schnelles Setup ausgelegt. Vorgefertigte Server für Plattformen wie Github, Slack, SQL-Datenbanken, lokale Dateien und Suchmaschinen erm?glichen Integrationen in weniger als fünf Minuten. Detaillierte Anweisungen finden Sie auf der Website des Modellkontextprotokolls.

Werkzeuge: KI erm?chtigen, mit der realen Welt zu interagieren

MCP erm?glicht es den Servern, ausführbare Funktionen aufzudecken - im Wesentlichen Aktionsschaltfl?chen für KI -Modelle, um Aufgaben auszuführen, Berechnungen auszuführen oder mit externen Systemen zu interagieren. Dies erm?glicht KI, nicht nur Daten zu verstehen, sondern auch darauf zu reagieren.

Neuere Updates

Die jüngsten MCP -Entwicklungen umfassen die Ver?ffentlichung von Java und Kotlin SDKs, Aktualisierungen des Python SDK sowie Verbesserungen der Typscript SDK und Server. (Spezifische Daten und Details sind für Kürze weggelassen, k?nnen jedoch im Originaltext gefunden werden.)

zukünftige Entwicklungen

geplante H1 2025 -Entwicklungen umfassen Remote -MCP -Unterstützung mit verbesserter Authentifizierung, Referenzimplementierungen, verbesserte Verteilung und Entdeckung, erweiterte Agentenunterstützung und ein breiteres ?kosystemwachstum.

Glossar von Begriffen

(Glossardefinitionen werden für die Kürze weggelassen, k?nnen jedoch im Originaltext gefunden werden.)

Schlussfolgerung

MCP revolutioniert die AI-Daten-Interaktion, indem ein universeller Anschluss bereitgestellt, die Integrationen vereinfacht, die Sicherheit verbessert und die Effizienz verbessert wird. So wie USB-C eine standardisierte Verbindung für verschiedene Ger?te herstellt, fungiert MCP als universeller Anschluss für KI-Tools und Datenquellen. Durch das Ersetzen von benutzerdefinierten Anschlüssen durch ein einzelnes Protokoll ist MCP bereit, die Grundlage für intelligentere, miteinander verbundene AI -Systeme zu werden.

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