Model Context Protocol (MCP) – Revolutionizing AI Tools Die Language…
Model Context Protocol (MCP) – Revolutionizing AI Tools
Die Language Server Protocol (LSP) hat revolutioniert, wie Programmiersprachen mit Entwicklertools integriert werden können. Das Model Context Protocol (MCP) hat das gleiche Ziel für eine neue Generation von KI-Tools. Bevor wir uns jedoch mit den beiden Protokollen befassen, wollen wir das Problem etwas genauer betrachten.
Die heutigen fortschrittlichen Modelle sind außergewöhnlich. Allerdings sind sie in zwei wesentlichen Punkten eingeschränkt: Sie wissen nichts über ihre Trainingsdaten hinaus und können nichts anderes tun, als das nächste Token vorherzusagen. Um diese Einschränkungen zu umgehen, setzen wir auf die Praxis des Tool-Einsatzes, bei der KI-Systeme auf Werkzeuge zugreifen können. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung eines "Get Weather"-Tools, um das Wetter für einen bestimmten Ort abzurufen.
Auf den ersten Blick mag dies ein langsamer und teurer Weg sein, der durch eine schnelle Google-Suche oder das Blicken aus dem Fenster leichter zu bewältigen wäre. Doch der Einsatz von Werkzeugen ermöglicht es, dass KI-Systeme immer besser werden und eine immer breitere Palette von Problemen lösen können. MCP setzt hier an und bietet eine Lösung für das sogenannte M × N-Problem.
Ähnlich wie beim LSP, das das M × N-Problem der Verbindung von M Editoren mit N Programmiersprachen gelöst hat, steht MCP vor der Herausforderung, M Clients mit N Ressourcen zu verbinden. Ohne MCP müsste jede KI-Anwendung individuelle Integrationen für jede Datenquelle implementieren, auf die sie zugreifen möchte. Dies führt zu einem zerstückelten Ökosystem, in dem verschiedene Anwendungen unterschiedliche Integrationsmöglichkeiten bieten und sich Verbesserungen selten auf das gesamte System auswirken.
MCP löst dieses Problem, indem es Standardisierung einführt. Anstatt individuelle Integrationen zu implementieren, müssen KI-Anwendungen nur den MCP-Standard unterstützen. Dadurch erhalten sie Zugriff auf alle mit MCP kompatiblen Datenquellen und Werkzeuge.
Die Architektur von MCP ähnelt der des LSP. Es gibt einen Client (eine KI-Anwendung oder eine Entwicklungsumgebung) und einen Server (ein Programm, das den Zugriff auf Daten und/oder Werkzeuge ermöglicht). Die Kommunikation zwischen Client und Server erfolgt über Stdio (stdin/stdout) oder HTTP mit Server-Sent Events.
MCP definiert drei Arten von Features, die ein Server bereitstellen kann: Prompts, Resources und Tools. Prompts sind Vorlagen, die bestimmen, wie Sprachmodelle antworten. Sie sorgen dafür, dass die Ergebnisse präzise und nützlich sind. Resources sind Referenzmaterialien, die Modelle mit realen Daten verknüpfen. Tools sind Funktionen, die die Fähigkeiten von Modellen erweitern, z.B. um Berechnungen durchzuführen oder mit externen Systemen zu interagieren.