Einführung in das Model Context Protocol (MCP)

In der heutigen Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) gewinnen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zunehmend an Bedeutung. Ihre Integration in bestehende Systeme stellt jedoch oft eine Herausforderung dar. Das Model Context Protocol (MCP) wurde entwickelt, um diese Integration zu vereinfachen und standardisierte Schnittstellen bereitzustellen.

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der darauf abzielt, KI-Modelle nahtlos mit externen Datenquellen und Tools zu verbinden. Es ermöglicht eine standardisierte Kommunikation zwischen KI-Systemen und den Daten oder Diensten, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder spezifische Aufgaben auszuführen. Mehr Informationen

Funktionsweise von MCP

MCP basiert auf einer Client-Server-Architektur, bei der KI-Modelle als Clients agieren, die Anfragen an MCP-Server senden. Diese Server interagieren mit den gewünschten Datenquellen oder Tools, um die angeforderten Informationen oder Funktionen bereitzustellen. Die Hauptkomponenten von MCP umfassen:

• MCP-Clients: KI-Modelle oder Anwendungen, die über MCP auf externe Ressourcen zugreifen möchten.
• MCP-Server: Schnittstellen zu externen Datenquellen oder Tools, die Anfragen von MCP-Clients verarbeiten und die erforderlichen Informationen bereitstellen.
• Ressourcen: Datenobjekte wie Dokumente, Bilder oder Datenbankeinträge, auf die über MCP zugegriffen werden kann.
• Prompts: Vorlagen für Anfragen oder Befehle, die an KI-Modelle gesendet werden, um spezifische Antworten oder Aktionen zu erhalten.
• Tools: Funktionen oder Dienste, die von KI-Modellen über MCP genutzt werden können, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Vorteile von MCP

• Standardisierung: Einheitliche Schnittstelle reduziert den Aufwand für individuelle Integrationen und fördert die Interoperabilität zwischen Systemen.
• Flexibilität: Ermöglicht KI-Modellen den Zugriff auf eine Vielzahl von Datenquellen und Tools, was ihre Anwendbarkeit erweitert.
• Effizienz: Beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gesteuerten Anwendungen durch die Nutzung standardisierter Protokolle.
• Skalierbarkeit: Erleichtert die Erweiterung von Systemen durch die einfache Integration zusätzlicher Datenquellen oder Funktionen über MCP.

ActivePieces und die Implementierung von MCP

ActivePieces ist eine Plattform, die es ermöglicht, verschiedene Dienste und Anwendungen miteinander zu verbinden, um automatisierte Workflows zu erstellen. Durch die Implementierung des Model Context Protocol (MCP) bietet ActivePieces eine standardisierte Schnittstelle, um KI-Modelle nahtlos in diese Workflows zu integrieren.

• Einfache Integration: Entwickler können KI-Modelle ohne umfangreiche Anpassungen in bestehende Systeme einbinden.
• Flexibilität: Unterstützung einer Vielzahl von KI-Modellen und Datenquellen, was die Erstellung maßgeschneiderter Lösungen erleichtert.
• Effizienz: Reduzierung des Zeitaufwands für die Entwicklung und Bereitstellung KI-gesteuerter Anwendungen.

Durch die Nutzung von MCP ermöglicht ActivePieces eine reibungslose Kommunikation zwischen KI-Modellen und anderen Diensten, was die Entwicklung intelligenter und automatisierter Workflows erleichtert.

MCP in Verbindung mit Low-Code und LLMs

Die Kombination von MCP mit Low-Code-Plattformen und großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 bietet besondere Vorteile:

• Erweiterte Funktionalität: LLMs können durch MCP auf externe Datenquellen und Tools zugreifen, was ihre Fähigkeiten erweitert und genauere Ergebnisse liefert.
• Schnellere Entwicklung: Low-Code-Plattformen profitieren von der standardisierten Integration durch MCP, wodurch KI-Funktionen schneller implementiert werden können.
• Benutzerfreundlichkeit: Auch Nutzer ohne tiefgehende Programmierkenntnisse können durch die Kombination von Low-Code und MCP leistungsfähige KI-Anwendungen erstellen.

Durch die Kombination aus LLM und MCP ergeben sich wahnsinnig viele neue Möglichkeiten. Insbesondere im Bereich der KI-Agenten sind MCPs der Türöffner zu vielen weiteren Anwendungsfällen. Ein LLM ist nun in der Lage, selbst zu entscheiden, welche Erweiterung/MCP es für den spezifischen Task nutzt und somit deutlich selbständiger agieren. Damit geht es start in Richtung agentischer Workflows und Aufgabenabarbeitung. Bisher musste man die einzelnen Schritte selbst irgendwie miteinander verknüpfen, z.B. über Automatisierungstools wie make oder zapier.

Häufig gestellte Fragen