Das Model Context Protocol

Das Model Context Protocol

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Anthropopische Model Context Protocol (MCP) ist aktiviert Open-Source-Standard zur Anbindung von KI-Assistenten an verschiedene Datenquellen. MCP verwendet eine Client-Server-Architektur, die eine bidirektionale Kommunikation zwischen KI-Anwendungen (Clients) und Datenanbietern (Servern) über verschiedene Transporte wie stdio und HTTP mit SSE ermöglicht. Das Protokoll erleichtert den Zugriff auf Ressourcen, Tools und Eingabeaufforderungen und verbessert so die Relevanz und Genauigkeit von KI-Antworten. Zu den ersten Implementierungen gehören SDKs in Python und TypeScript sowie vorgefertigte Server für gängige Systeme wie Google Drive und GitHub. Die Diskussion rund um MCP konzentriert sich auf sein Potenzial zur Lösung des Problems fragmentierter KI-Integrationen und seine Rolle bei der Entwicklung von KI-Agenten, während gleichzeitig Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und der breiten Akzeptanz angesprochen werden.

MCP als universeller Steckverbinder

Das Model Context Protocol (MCP) erleichtert die Kommunikation zwischen Large Language Models (LLMs) und Datenquellen, indem es eine standardisierte Methode für deren Verbindung etabliert. Dieses von Anthropic entwickelte Open-Source-Protokoll zielt darauf ab, das Problem des fragmentierten Datenzugriffs zu lösen, das derzeit KI-Systeme plagt.

Vor MCP erforderte die Integration von LLMs mit unterschiedlichen Datenquellen benutzerdefinierte Implementierungen für jede Quelle. Dies erschwerte die Skalierung von KI-Systemen und schränkte ihre Fähigkeit ein, auf die riesigen Datenmengen zuzugreifen und diese zu nutzen, die in verschiedenen Formaten und an verschiedenen Orten vorliegen.

MCP löst dieses Problem, indem es einen universellen, offenen Standard bereitstellt, der es Entwicklern ermöglicht, sichere, bidirektionale Verbindungen zwischen ihren Datenquellen und KI-gestützten Tools aufzubauen. Anstatt für jede Datenquelle einzelne Konnektoren zu erstellen, können Entwickler jetzt mit MCP einen Konnektor erstellen, der mit jeder Datenquelle verwendet werden kann, die auch MCP unterstützt. Dies vereinfacht den Prozess der Anbindung von LLMs an Datenquellen erheblich und erleichtert die Skalierung von KI-Systemen.

MCP-Architektur

MCP folgt einer Client-Server-Architektur, bei der Hosts (LLM-Anwendungen wie Claude Desktop oder IDEs) Verbindungen initiieren. Clients, die innerhalb der Hostanwendungen arbeiten, unterhalten Eins-zu-eins-Verbindungen mit Servern, die den Clients Kontext, Tools und Eingabeaufforderungen bereitstellen. Die Model Context Protocol (MCP)-Architektur basiert auf drei Kernkomponenten, um die Kommunikation zwischen LLMs und externen Datenquellen zu erleichtern:

  1. MCP-Server: Diese Server fungieren als **Daten-Gateways** und machen Ressourcen, Tools und Eingabeaufforderungen für KI-Anwendungen zugänglich. Sie stellen Daten aus Quellen wie Dateisystemen, relationalen Datenbanken, Code-Repositorys und verschiedenen anderen Systemen LLMs und Agenten zur Verfügung. Dies ist analog zur Rolle von Servern in herkömmlichen Client-Server-Modellen, bei denen der Server Ressourcen hostet und den Zugriff darauf bereitstellt.
  2. MCP-Clients: Die KI-gestützten Tools wie Claude Desktop oder IDEs fungieren als **Clients in dieser Architektur**. Sie interagieren mit den MCP-Servern, um auf die bereitgestellten Daten und Funktionalitäten zuzugreifen. Sie unterhalten Eins-zu-eins-Verbindungen mit den Servern. Stellen Sie sich darunter Anwendungen vor, die die von den Servern bereitgestellten Daten nutzen, um Aufgaben auszuführen oder Benutzeranfragen zu beantworten.
  3. Kommunikationsschicht: Diese Schicht ist für den sicheren, bidirektionalen Datenaustausch zwischen lokalen und entfernten Ressourcen verantwortlich. Es fungiert als Brücke zwischen Clients und Servern und ermöglicht ihnen eine effektive und sichere Kommunikation. Die Protokollschicht kümmert sich um die Besonderheiten dieser Kommunikation und verwaltet den Nachrichtenrahmen, die Anforderungs-/Antwortverknüpfung und Kommunikationsmuster auf hoher Ebene. Darüber hinaus übernimmt die Transportschicht die eigentliche Datenübertragung zwischen Clients und Servern und unterstützt mehrere Transportmechanismen wie Standard-Eingabe/Ausgabe und HTTP mit SSE.

Diese drei Komponenten arbeiten zusammen, um es KI-Anwendungen zu ermöglichen, mit externen Systemen zu interagieren, den erforderlichen Kontext abzurufen und letztendlich bessere, relevantere Antworten zu liefern.

Transportmechanismen im Model Context Protocol

Das Model Context Protocol (MCP) unterstützt mehrere Transportmechanismen, die für die eigentliche Kommunikation zwischen Clients und Servern verantwortlich sind. Diese Mechanismen bestimmen, wie Daten über das Netzwerk übertragen werden.

  1. Stdio Transport: Dieser Mechanismus verwendet Standard-Eingabe/Ausgabe für die Kommunikation. Es gilt als ideal für lokale Prozesse, die auf derselben Maschine laufen, da es eine hohe Effizienz und ein einfaches Prozessmanagement bietet.
  2. HTTP mit SSE-Transport: Dieser Mechanismus nutzt Server-Sent Events (SSE) für Server-zu-Client-Nachrichten und HTTP POST für Client-zu-Server-Nachrichten. Es eignet sich für Szenarien, in denen HTTP-Kompatibilität erforderlich ist, beispielsweise für die Kommunikation mit Remote-Servern. Allerdings sollten Sicherheitsaspekte, einschließlich Authentifizierung und Autorisierung, berücksichtigt werden, wenn dieser Transport für die Remotekommunikation verwendet wird.

Alle Transportmechanismen innerhalb von MCP verwenden JSON-RPC 2.0 für den Nachrichtenaustausch. JSON-RPC ist ein leichtes Remoteprozeduraufrufprotokoll, das JSON zur Datenstrukturierung verwendet und ein Standardformat für Anfragen, Antworten, Benachrichtigungen und Fehler bereitstellt. Dies stellt Konsistenz und Interoperabilität über verschiedene Implementierungen von MCP hinweg sicher.

Die Wahl des Transportmechanismus hängt vom konkreten Anwendungsfall und der Umgebung ab, in der Client und Server betrieben werden. Für die Kommunikation zwischen Prozessen auf derselben Maschine bietet der stdio-Transport Einfachheit und Effizienz. Wenn Sie eine Verbindung zu Remote-Servern herstellen oder HTTP-Kompatibilität benötigen, ist HTTP mit SSE-Transport eine geeignete Wahl.

Primäre Nachrichtentypen in MCP

Das Model Context Protocol (MCP) verwendet mehrere primäre Nachrichtentypen für die Kommunikation zwischen Clients und Servern:

  1. Anfragen sind Nachrichten, die von einer Partei (Client oder Server) an die andere gesendet werden und eine Antwort erwarten. Anfragen müssen ein Methodenfeld enthalten, das die angeforderte Aktion angibt, und können optional ein Parameterfeld enthalten, das alle für die Anfrage erforderlichen Parameter enthält.
  2. Benachrichtigungen sind unidirektionale Nachrichten, die keine Antwort erwarten. Ähnlich wie Anfragen verfügen Benachrichtigungen über ein Methodenfeld, das die kommunizierte Aktion angibt, und ein optionales Parameterfeld für zusätzliche Informationen.
  3. Ergebnisse sind Antworten auf Anfragen, die den erfolgreichen Abschluss der angeforderten Aktion anzeigen. Die Ergebnisse können abhängig von der spezifischen Anfrage beliebige Daten enthalten, einschließlich Schlüssel-Wert-Paaren.
  4. Fehler sind Meldungen, die darauf hinweisen, dass eine Anfrage fehlgeschlagen ist. Fehlermeldungen enthalten einen Fehlercode, eine für Menschen lesbare Meldung, die den Fehler erklärt, und ein optionales Datenfeld für zusätzliche fehlerbezogene Informationen. MCP definiert Standardfehlercodes, aber SDKs und Anwendungen können auch ihre eigenen Codes definieren.

Diese vier Nachrichtentypen bilden die Grundlage der gesamten Kommunikation innerhalb des MCP-Protokolls. Sie ermöglichen es Clients und Servern, Informationen auszutauschen, Aktionen anzufordern, Fortschritte zu melden und Fehler strukturiert und zuverlässig zu behandeln.

Vorteile von MCP

MCP bietet mehrere Vorteile:

  • Vereinfachte Integration: Entwickler müssen nicht mehr benutzerdefinierte Integrationen für jede Datenquelle erstellen.
  • Skalierbarkeit: MCP erleichtert die Verbindung von LLMs mit einer großen Anzahl von Datenquellen und verbessert so die Skalierbarkeit.
  • Verbessertes Kontextbewusstsein: LLMs können auf ein breiteres Datenspektrum zugreifen, was zu genaueren und relevanteren Antworten führt.
  • Erhöhte Funktionalität: MCP ermöglicht es KI-Agenten, komplexere Aufgaben auszuführen, indem sie direkt mit externen Systemen interagieren.

Beispiele für MCP in Aktion

Mehrere Unternehmen haben MCP bereits eingeführt und ihr Potenzial unter Beweis gestellt:

  • Block und Apollo haben MCP in ihre Systeme integriert.
  • Entwicklungstools-Unternehmen wie Zed, Replit, Codeium und Sourcegraph nutzen MCP, um ihre Plattformen zu verbessern.
  • Es gibt mehrere vorgefertigte MCP-Server für gängige Unternehmenssysteme wie Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres und Puppeteer.

Zukunft von MCP

Die Zukunft von MCP hängt von der branchenweiten Einführung und gemeinsamen Standardisierungsbemühungen ab. Die Beteiligung wichtiger KI-Akteure ist von entscheidender Bedeutung, um diese Einführung voranzutreiben und die Interoperabilität zwischen verschiedenen KI-Systemen sicherzustellen. Bei Erfolg verfügt MCP über die Potenzial, eine grundlegende Technologie für die KI-Integration zu werdenähnlich der Rolle, die SOA-Protokolle in Webdiensten spielten.

Foto von Google DeepMind

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