MCP: Eine neue Ära für KI-Agenten

Die künstliche Intelligenz (KI) befindet sich im Jahr 2025 in einer Phase des rasanten Wandels. Was einst als theoretisches Konzept galt, entwickelt sich nun zu einem unentbehrlichen Werkzeug in verschiedenen Lebensbereichen. Innovationen wie Anthropic’s Claude 3.7, der sich durch seine hervorragenden Leistungen bei Programmieraufgaben auszeichnet, und Open-Source-Gemeinschaften, die komplexe Funktionen durch Browseroperationen ermöglichen, verdeutlichen diesen bedeutenden Wandel. Die Fähigkeiten der KI gehen weit über die bloße Konversation hinaus und umfassen nun auch die aktive Ausführung von Aufgaben.

Eine zentrale Herausforderung bleibt jedoch bestehen: Wie können wir sicherstellen, dass diese intelligenten Agenten effizient und sicher mit der realen Welt interagieren? Im November 2024 stellte Anthropic das Model Context Protocol (MCP) vor. Dieses Open-Source-Protokoll soll die Entwicklung und Anwendung von KI-Agenten revolutionieren, indem es eine einheitliche Schnittstelle für Large Language Models (LLMs) bereitstellt, um sich mit externen Tools und Datenquellen zu verbinden. Innerhalb von vier Monaten nach seiner Einführung fand MCP Unterstützung von über 2000 Servern.

Was ist MCP?

Definition und Ursprung

MCP, kurz für Model Context Protocol, ist ein standardisiertes Protokoll, das von Anthropic im November 2024 eingeführt wurde. Es adressiert die fragmentierte Interaktion zwischen KI-Modellen und externen Tools sowie Datenquellen. Oft verglichen mit einem “USB-C für KI”, bietet MCP eine einheitliche Schnittstelle, die es KI-Agenten ermöglicht, nahtlos auf externe Ressourcen wie Datenbanken, Dateisysteme, Websites und APIs zuzugreifen, ohne dass komplexe, maßgeschneiderte Anpassungscodes für jedes Tool erforderlich sind.

Wenn APIs die universelle Sprache des Internets sind, die Server und Clients miteinander verbinden, dann ist MCP die vereinheitlichende Sprache für KI-Tools. Es schlägt die Brücke zwischen intelligenten Agenten und der realen Welt. Es ermöglicht KI, Tools durch natürliche Sprache zu manipulieren, ähnlich wie Menschen Smartphones nutzen. Aufgaben entwickeln sich von einfachen Anfragen wie “Sag mir das heutige Wetter” zu komplexen Operationen wie “Überprüfe das Wetter und erinnere mich daran, einen Regenschirm mitzunehmen” oder “Generiere ein 3D-Modell und lade es in die Cloud hoch.”

Kernvision: MCP zielt darauf ab, die Effizienz zu steigern und KI-Agenten mit der Fähigkeit auszustatten, über das reine Verständnis hinauszugehen und konkrete Maßnahmen zu ergreifen. Dies ermöglicht es Entwicklern, Unternehmen und sogar nicht-technischen Benutzern, intelligente Agenten anzupassen und sie so zu einer Brücke zwischen virtueller Intelligenz und der physischen Welt zu machen.

Die Entwicklung von MCP war kein Zufall. Anthropic, gegründet von ehemaligen OpenAI-Mitgliedern, erkannte die Beschränkungen von LLMs, die oft auf “Informationssilos” beschränkt sind. Ihr Wissen beschränkt sich auf ihre Trainingsdaten und es fehlt ihnen der Echtzeit-Zugriff auf externe Informationen. Nach dem Erfolg der Claude-Modellreihe im Jahr 2024 erkannte Anthropic die Notwendigkeit eines universellen Protokolls, um das volle Potenzial der KI freizusetzen. Die Open-Source-Veröffentlichung von MCP gewann schnell an Bedeutung. Bis März 2025 waren über 2000 von der Community entwickelte MCP-Server online, die Szenarien von der Dateiverwaltung bis zur Blockchain-Analyse abdeckten. Über 300 GitHub-Projekte waren beteiligt, mit einer Wachstumsrate von 1200%. MCP ist nicht nur ein technisches Protokoll, sondern ein gemeinschaftliches Kollaborations-Framework.

MCP für den Alltagsnutzer

Für einzelne Benutzer fungiert MCP als “magischer Schlüssel” zur KI, der komplexe intelligente Werkzeuge zugänglich und benutzerfreundlich macht. Es ermöglicht Einzelpersonen, KI mit natürlicher Sprache zu befehlen, um alltägliche Aufgaben zu erledigen, ohne Programmierkenntnisse zu benötigen. Stellen Sie sich vor, Sie weisen Claude an, “meinen Zeitplan zu organisieren und mich an die morgigen Besprechungen zu erinnern”. MCP verbindet sich automatisch mit Kalendern, E-Mails und Erinnerungstools und erledigt die Aufgabe in Sekundenschnelle. Oder überlegen Sie, ob Sie sagen: “Hilf mir, eine Geburtstagskarte zu entwerfen.” MCP ruft einen Designserver (wie Figma) auf, generiert eine personalisierte Karte und speichert sie in der Cloud. Für nicht-technische Benutzer fungiert MCP als unsichtbarer Super-Assistent, der mühsame Operationen in einfache Gespräche verwandelt und die Technologie wirklich dem Leben dient.

• Einfaches Verständnis: MCP fungiert als intelligenter Assistent und wertet Ihren KI-Helfer vom “einfachen Chatten” zum “Erledigen von Dingen” auf. Es hilft Ihnen, Dateien zu verwalten, Ihr Leben zu planen und sogar Inhalte zu erstellen.
• Tatsächlicher Wert: Es verwandelt KI von einer unzugänglichen Technologie in einen persönlichen Lebensassistenten, der Zeit spart, die Effizienz verbessert und die Privatsphäre schützt.

Breitere Szenarien: Von Routinearbeiten bis zur Kreativität

MCP ist mehr als nur ein Tool; es steht für eine Veränderung des Lebensstils, die es jedem ermöglicht, seinen KI-Assistenten zu “personalisieren”, ohne teure professionelle Dienstleistungen in Anspruch nehmen zu müssen. Für ältere Menschen kann MCP Abläufe vereinfachen – wenn man sagt “Erinnere mich daran, meine Medikamente zu nehmen, und benachrichtige meine Familie”, veranlasst AI, die Aufgabe automatisch zu erledigen, was die Unabhängigkeit erhöht. MCP geht über einfache Aufgaben hinaus, regt die Kreativität an und geht auf alltägliche Bedürfnisse ein:

• Tägliche Verwaltung: Wenn man sagt “Erstelle eine Liste der Einkäufe für diese Woche und erinnere mich daran”, kann MCP den Kühlschrankbestand und Preisvergleichsseiten überprüfen, eine Liste erstellen und diese per SMS versenden.
• Lernen und Wachstum: Studenten, die sagen “Ordne meine Biologienotizen und erstelle einen Lernplan”, veranlassen MCP, Notizen zu scannen, sich mit Lernplattformen zu verbinden und einen Lernplan und Quizfragen auszugeben.
• Interessenerkundung: Möchten Sie kochen lernen? Wenn Sie sagen “Finde italienische Pastarezepte und Zutaten”, kann MCP Websites durchsuchen, den Bestand überprüfen und Menüs erstellen, wodurch Sie sich das Durchblättern von Büchern ersparen.
• Emotionale Verbindung: Für Geburtstage kann man mit “Entwerfe eine Karte und sende sie an Mama” MCP Figma verwenden, um sie zu entwerfen und per E-Mail zu versenden.

Datenschutz und Kontrolle: Sicherheit für Benutzer

Datenschutz ist für einzelne Benutzer ein großes Anliegen, und der Berechtigungssteuerungsmechanismus von MCP stellt sicher, dass Benutzer die vollständige Kontrolle über den Datenfluss behalten. Sie können beispielsweise Berechtigungen festlegen, um “KI das Lesen des Kalenders zu erlauben, aber keine Fotos anzufassen”, wodurch eine zuverlässige Autorisierung bereitgestellt wird. Darüber hinaus ermöglicht die “Sampling”-Funktion von MCP Benutzern, Anfragen zu überprüfen, bevor KI sensible Aufgaben ausführt, wie z. B. die Analyse von Kontoauszügen, wobei Benutzer bestätigen können, dass “nur die Daten des letzten Monats” verwendet werden. Diese Transparenz und Kontrolle fördern das Vertrauen und erhalten gleichzeitig den Komfort.

Die Notwendigkeit von MCP

Die Einschränkungen von LLMs haben den Bedarf an MCP vorangetrieben. Traditionell ist das Wissen von KI-Modellen auf ihre Trainingsdaten beschränkt, was den Zugriff auf Echtzeitinformationen verhindert. Wenn ein LLM die Kryptowährungsmarkttrends für März 2025 analysieren möchte, muss es Daten manuell eingeben oder bestimmte API-Aufrufe schreiben, was Stunden oder Tage dauern kann. Schwerwiegender ist, dass Entwickler mit einem “M×N-Problem” konfrontiert sind, wenn sie mit mehreren Modellen und Tools zu tun haben – wenn es 10 KI-Modelle und 10 externe Tools gibt, sind 100 benutzerdefinierte Integrationen erforderlich, was die Komplexität exponentiell erhöht. Diese Fragmentierung ist ineffizient und schwer zu skalieren.

MCP behebt diese Hindernisse, indem es die Verbindungen auf N+M reduziert (nur 20 Konfigurationen sind für 10 Modelle und 10 Tools erforderlich), wodurch KI-Agenten Tools flexibel aufrufen können. Das Generieren eines Berichts mit Echtzeit-Aktienkursen, was traditionell 2 Stunden dauert, kann mit MCP in nur 2 Minuten erledigt werden.

Technische Architektur und interne Funktionsweise von MCP

Technischer Hintergrund und ökologische Positionierung

Die technische Grundlage von MCP ist JSON-RPC 2.0, ein schlanker, effizienter Kommunikationsstandard, der bidirektionale Echtzeitinteraktion unterstützt, ähnlich der hohen Leistung von WebSockets. Es arbeitet über eine Client-Server-Architektur:

• MCP Host: Die benutzerinteraktive Anwendung, wie z. B. Claude Desktop, Cursor oder Windsurf, ist für den Empfang von Anfragen und die Anzeige von Ergebnissen verantwortlich.
• MCP Client: Er ist in den Host eingebettet, stellt eine Eins-zu-eins-Verbindung zum Server her, verwaltet die Protokollkommunikation und sorgt für Isolation und Sicherheit.
• MCP Server: Ein schlankes Programm, das spezifische Funktionen bereitstellt und lokale (wie Desktop-Dateien) oder Remote-Datenquellen (wie Cloud-APIs) verbindet.

Zu den Übertragungsmethoden gehören:

• Stdio: Standard-Eingabe/Ausgabe, geeignet für die schnelle lokale Bereitstellung, wie z. B. die Dateiverwaltung, mit einer Latenzzeit von nur wenigen Millisekunden.
• HTTP SSE: Server-Sent Events, die die Remote-Echtzeitinteraktion unterstützen, wie z. B. Cloud-API-Aufrufe, geeignet für verteilte Szenarien.

Anthropic plant, bis Ende 2025 WebSockets einzuführen, um die Remote-Leistung weiter zu verbessern. Im KI-Ökosystem nimmt MCP eine einzigartige Position ein, die sich von OpenAI’s Function Calling, das an eine bestimmte Plattform gebunden ist, und LangChain’s Tool-Bibliothek, die sich an Entwickler richtet, unterscheidet. MCP bedient Entwickler, Unternehmen und nicht-technische Benutzer durch Offenheit und Standardisierung.

Architektonisches Design

MCP verwendet eine Client-Server-Architektur, analog zu einer Restaurantszene: Der Kunde (MCP-Host) möchte Essen (Daten oder Aktionen) bestellen, und der Kellner (MCP-Client) kommuniziert mit der Küche (MCP-Server). Um Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten, weist MCP jedem Server einen dedizierten Client zu, der eine isolierte Eins-zu-eins-Verbindung herstellt. Zu den wichtigsten Komponenten gehören:

• Host: Der Benutzereinstiegspunkt, wie z. B. Claude Desktop, ist für die Initiierung von Anfragen und die Anzeige von Ergebnissen verantwortlich.
• Client: Das Kommunikationsintermediär verwendet JSON-RPC 2.0, um mit dem Server zu interagieren und Anfragen und Antworten zu verwalten.
• Server: Der Funktionsanbieter verbindet externe Ressourcen und führt Aufgaben aus, wie z. B. das Lesen von Dateien oder das Aufrufen von APIs.

Die Übertragungsmethoden sind flexibel:

• Stdio: Lokale Bereitstellung, geeignet für den schnellen Zugriff auf Desktop-Dateien oder lokale Datenbanken, mit einer Latenzzeit von nur wenigen Millisekunden, wie z. B. das Zählen der Anzahl von txt-Dateien.
• HTTP SSE: Remote-Interaktion, die Cloud-API-Aufrufe unterstützt, mit starker Echtzeitleistung, wie z. B. das Abfragen von Wetter-APIs, geeignet für verteilte Szenarien.
• Zukünftige Erweiterung: WebSockets oder streamable HTTP können bis Ende 2025 implementiert werden, wodurch die Remote-Leistung weiter verbessert und die Latenzzeit reduziert wird.

Funktionale Primitive

MCP implementiert Funktionen über drei “Primitive”:

1. Tools: Ausführbare Funktionen, die KI aufruft, um bestimmte Aufgaben zu erledigen. Beispielsweise wandelt ein “Währungsumrechner”-Tool 100 RMB in Echtzeit in 14 USD und 109 HKD um (basierend auf einem festen Wechselkurs im März 2025); ein “Such”-Tool kann die heutigen Filmvorführungszeiten abfragen.
2. Ressourcen: Strukturierte Daten, die als Kontext-Input verwendet werden. Beispielsweise liefert das Lesen einer README-Datei aus einem GitHub-Repository Projektinformationen, oder das Scannen einer 10 MB großen PDF-Datei extrahiert wichtige Informationen.
3. Prompts: Vordefinierte Anweisungsvorlagen, die KI anleiten, Tools und Ressourcen zu verwenden. Beispielsweise generiert ein “Dokument zusammenfassen”-Prompt eine 200 Wörter umfassende Zusammenfassung, und ein “Reiseplan erstellen”-Prompt integriert Kalender- und Flugdaten.

MCP unterstützt eine “Sampling”-Funktion, bei der der Server ein LLM auffordern kann, eine Aufgabe zu verarbeiten, und der Benutzer die Anfrage und das Ergebnis überprüft, um Sicherheit und Transparenz zu gewährleisten. Wenn der Server beispielsweise anfordert, “Dateiinhalte zu analysieren”, genehmigt der Benutzer dies, und KI gibt eine Zusammenfassung zurück, um sicherzustellen, dass sensible Daten nicht missbraucht werden, wodurch Sicherheit und Transparenz erhöht werden.

Kommunikationsprozess

Die Funktionsweise von MCP umfasst vier Phasen:

Betrachten Sie das Beispiel “Desktop-Dateien abfragen”:

1. Der Benutzer gibt “liste meine Dokumente” ein.
2. Claude analysiert die Anfrage und identifiziert die Notwendigkeit, den Dateiserver aufzurufen.
3. Der Client stellt eine Verbindung zum Server her, und der Benutzer genehmigt Berechtigungen.
4. Der Server gibt eine Liste von Dateien zurück, und Claude generiert eine Antwort.

Ein weiteres Beispiel ist “eine Reiseroute planen”: Der Benutzer gibt “arrangiere einen Samstagsausflug” ein, Claude entdeckt Kalender- und Flugserver, erhält Zeitplan- und Ticketdaten, fordert die Integration auf und gibt “10:00 Flug nach Paris am Samstag” zurück.

Warum sollten Sie auf MCP achten?

Schwachstellen des aktuellen KI-Ökosystems

Die Einschränkungen von LLMs sind offensichtlich:

• Informationssilos: Das Wissen ist auf Trainingsdaten beschränkt und kann nicht in Echtzeit aktualisiert werden. Wenn ein LLM beispielsweise Bitcoin-Transaktionen im März 2025 analysieren möchte, muss er Daten manuell eingeben.
• M×N-Problem: Die Integration zwischen mehreren Modellen und Tools ist exponentiell komplex. Beispielsweise benötigen 10 Modelle und 10 Tools 100 benutzerdefinierte Code-Integrationen.
• Ineffizienz: Traditionelle Methoden erfordern das Einbetten von Vektoren oder Vektorsuchen, die rechenintensiv sind und lange Reaktionszeiten haben.

Diese Probleme schränken das Potenzial von KI-Agenten ein und erschweren es ihnen, sich von “Vorstellen” zu “Tun” zu bewegen.

Bahnbrechende Vorteile von MCP

MCP bietet sieben Vorteile durch eine standardisierte Schnittstelle:

1. Echtzeit-Zugriff: KI kann die neuesten Daten in Sekundenschnelle abfragen. Claude Desktop ruft über MCP in 0,5 Sekunden eine Liste von Dateien ab, wodurch die Effizienz um das Zehnfache verbessert wird.
2. Sicherheit und Kontrolle: Der Datenzugriff erfolgt direkt, wodurch die Notwendigkeit einer Zwischenspeicherung entfällt. Die Zuverlässigkeit der Berechtigungsverwaltung erreicht 98%. Benutzer können KI darauf beschränken, nur bestimmte Dateien zu lesen.
3. Geringe Rechenlast: Eliminiert die Notwendigkeit für eingebettete Vektoren und reduziert die Rechenkosten um etwa 70%. Traditionelle Vektorsuchen benötigen 1 GB Speicher, während MCP nur 100 MB benötigt.
4. Flexibilität und Skalierbarkeit: Reduziert die Verbindungen von N×M auf N+M. 10 Modelle und 10 Tools benötigen nur 20 Konfigurationen.
5. Interoperabilität: Ein MCP-Server kann von mehreren Modellen wie Claude und GPT wiederverwendet werden. Ein Wetterservice dient globalen Benutzern.
6. Anbieterflexibilität: Das Wechseln von LLMs erfordert keine Umstrukturierung der Infrastruktur.
7. Unterstützung autonomer Agenten: Unterstützt den dynamischen Zugriff von KI auf Tools und die Ausführung komplexer Aufgaben. Bei der Planung einer Reise kann KI gleichzeitig den Kalender abfragen, Flüge buchen und E-Mails senden, wodurch die Effizienz verbessert wird.

Bedeutung und Wirkung

MCP ist ein Katalysator für ökologische Veränderungen. Es ist wie der Rosetta-Stein, der die Kommunikation zwischen KI und der Außenwelt freischaltet. Ein Pharmaunternehmen integrierte 10 Datenquellen über MCP und reduzierte die Forschungsabfragezeit von 2 Stunden auf 10 Minuten, wodurch die Effizienz der Entscheidungsfindung um 90% verbessert wurde. Es ermutigt Entwickler auch, universelle Tools zu entwickeln, wobei ein Server die Welt bedient und die Entstehung eines Ökosystems fördert.

Anwendungsfälle und praktische Beispiele von MCP

Vielfältige Anwendungsfälle

Die Anwendungen von MCP sind vielfältig:

1. Entwicklung und Produktivität:
   • Code-Debugging: Cursor AI debuggt 100.000 Codezeilen über Browsertools Server und reduziert die Fehlerrate um 25%.
   • Dokumentensuche: Mintlify Server durchsucht 1000 Seiten Dokumente in 2 Sekunden und spart 80% Zeit.
   • Aufgabenautomatisierung: Google Sheets Server aktualisiert automatisch 500 Verkaufsblätter und verbessert die Effizienz um 300%.
2. Kreativität und Design:
   • 3D-Modellierung: Blender MCP reduziert die Modellierungszeit von 3 Stunden auf 10 Minuten und verbessert die Effizienz um das 18-fache.
   • Designaufgaben: Figma Server unterstützt KI bei der Anpassung von Layouts und verbessert die Designeffizienz um 40%.
3. Daten und Kommunikation:
   • Datenbankabfrage: Supabase Server fragt Benutzerdatensätze in Echtzeit ab, mit einer Antwortzeit von 0,3 Sekunden.
   • Team-Zusammenarbeit: Slack Server automatisiert das Senden von Nachrichten und spart 80% der manuellen Vorgänge.
   • Web-Scraping: Firecrawl Server extrahiert Daten und verdoppelt die Geschwindigkeit.
4. Bildung und Gesundheitswesen:
   • Bildungsunterstützung: MCP Server verbindet sich mit Lernplattformen, und KI generiert Kursübersichten, wodurch die Effizienz der Lehrer um 40% verbessert wird.
   • Medizinische Diagnostik: Verbindet sich mit Patientendatenbanken, und KI generiert Diagnoseberichte mit einer Genauigkeitsrate von 85%.
5. Blockchain und Finanzen:
   • Bitcoin-Interaktion: MCP Server fragt Blockchain-Transaktionen ab und verbessert die Echtzeitleistung auf die Sekundenebene.
   • DeFi-Analyse: Analysiert Binance Big Investor-Transaktionen und prognostiziert Gewinne mit einer Genauigkeitsrate von 85%.

Spezifische Fallanalyse

• Fallanalyse: Claude scannt 1000 Dateien und generiert in nur 0,5 Sekunden eine 500 Wörter umfassende Zusammenfassung. Traditionelle Methoden erfordern das manuelle Hochladen von Dateien in die Cloud, was mehrere Minuten dauert.
• Blockchain-Anwendung: KI analysierte Binance Big Investor-Transaktionen über MCP Server im März 2025 und prognostizierte potenzielle Gewinne, was sein Potenzial im Finanzbereich demonstriert.

MCP-Ökosystem: Status und Teilnehmer

Ökosystemarchitektur

Das MCP-Ökosystem beginnt, Gestalt anzunehmen und umfasst vier Hauptrollen:

1. Clients:
   • Mainstream-Anwendungen: Claude Desktop, Cursor, Continue.
   • Aufkommende Tools: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
2. Server:
   • Datenbankklasse: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
   • Tool-Klasse: Resend, Stripe, Linear.
   • Kreative Klasse: Blender, Figma.
   • Datenklasse: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
3. Markt:
   • mcp.so: Beinhaltet Server und bietet eine Ein-Klick-Installation.
   • Andere Plattformen: Mintlify, OpenTools.
4. Infrastruktur:
   • Cloudflare: Hosten von Servern, um Verfügbarkeit zu gewährleisten.
   • Toolbase: Optimierung der Latenz.
   • Smithery: Bereitstellung dynamischer Lastverteilung.

Ökologische Daten

• Skala: Bis März 2025 hatte sich MCP Server von Dezember 2024 auf +Einheiten erhöht, was einer Wachstumsrate von % entspricht.
• Community: + GitHub-Projekte nahmen teil, wobei Server von Entwicklerbeiträgen stammen.
• Aktivität: Ein früher Hackathon zog +Entwickler an und produzierte +innovative Anwendungen, wie z. B. Einkaufsassistenten und Gesundheitsüberwachungstools.

Einschränkungen und Herausforderungen von MCP

Technische Engpässe

• Implementierungskomplexität: MCP enthält Prompts und Sampling-Funktionen, was die Entwicklung erschwert. Tool-Beschreibungen müssen sorgfältig verfasst werden, da LLM-Aufrufe sonst anfällig für Fehler sind.
• Bereitstellungsbeschränkungen: Erfordert die Ausführung auf lokalen Terminals und das manuelle Starten des Servers, ohne Ein-Klick-Bereitstellung oder Webanwendungen, was Remote-Szenarien einschränkt.
• Debugging-Herausforderungen: Schlechte Cross-Client-Kompatibilität, unzureichende Protokollierungsunterstützung. Beispielsweise kann ein Server auf Claude Desktop einwandfrei funktionieren, aber auf Cursor fehlschlagen.
• Übertragungsmängel: Unterstützt nur Stdio und SSE, es fehlen flexiblere Optionen wie WebSockets, was die Remote-Echtzeitleistung einschränkt.

Ökologische Qualitätsmängel

• Unebene Qualität: Unter den +Servern haben etwa %Stabilitätsprobleme oder es fehlt eine Dokumentation, was zu inkonsistenten Benutzererfahrungen führt.
• Unzureichende Auffindbarkeit: Erfordert das manuelle Konfigurieren von Serveradressen, und der dynamische Erkennungsmechanismus ist noch nicht ausgereift, sodass Benutzer selbst suchen und testen müssen.
• Skalierungsbeschränkungen: Im Vergleich zu Zapiers +Tools oder LangChains +Tool-Bibliothek ist die Abdeckung von MCP noch unzureichend.

Anwendbarkeitsprobleme in Produktionsumgebungen

• Aufrufgenauigkeit: Die aktuelle Erfolgsrate von LLM-Tool-Aufrufen beträgt etwa %, was bei komplexen Aufgaben zu Fehlern neigt.
• Anpassungsbedürfnisse: Produktionsagenten müssen Systemmeldungen und Architekturen gemäß den Tools optimieren, und MCPs “Plug-and-Play” ist schwer zu erfüllen.
• Benutzererwartungen: Mit der Verbesserung der Modellfähigkeiten haben Benutzer höhere Anforderungen an Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit, und die Allgemeingültigkeit von MCP kann die Leistung beeinträchtigen.

Wettbewerb und Druck durch alternative Lösungen

• Proprietäre Lösungen: OpenAIs Agent SDK bietet durch tiefe Optimierung eine höhere Zuverlässigkeit und zieht möglicherweise High-End-Benutzer an.
• Bestehende Frameworks: LangChains Tool-Bibliothek hat eine etablierte Bindung unter Entwicklern, und das neue Ökosystem von MCP benötigt Zeit, um aufzuholen.
• Marktvergleich: OpenAIs Custom GPTs waren nicht weit verbreitet erfolgreich, und MCP muss seinen einzigartigen Wert beweisen, um Fehler zu vermeiden.

Zukünftige Trends: Der Evolutionspfad von MCP

Multi-Dimensionaler Pfad der technischen Optimierung

• Protokollvereinfachung: Entfernen Sie redundante Funktionen, konzentrieren Sie sich auf Tool-Aufrufe und reduzieren Sie Entwicklungsbarrieren.
• Stateless Design: Unterstützen Sie die serverseitige Bereitstellung, führen Sie Authentifizierungsmechanismen ein und lösen Sie Mandantenprobleme.
• Benutzererlebnisstandardisierung: Standardisieren Sie die Logik für die Toolauswahl und das Oberflächendesign, um die Konsistenz zu verbessern.
• Debugging-Upgrade: Entwickeln Sie plattformübergreifende Debugging-Tools, die detaillierte Protokolle und Fehlerverfolgung bereitstellen.
• Übertragungserweiterung: Unterstützen Sie WebSockets und streamable HTTP, um die Remote-Interaktionsfunktionen zu verbessern.

Strategische Ausrichtung der ökologischen Entwicklung

• Marktplatzbau: Starten Sie eine Plattform ähnlich npm, die Bewertungs-, Such- und Ein-Klick-Installationsfunktionen integriert, um die Servererkennung zu optimieren.
• Web-Unterstützung: Implementieren Sie Cloud-Bereitstellung und Browserintegration, um sich von lokalen Einschränkungen zu lösen und Web-Benutzer anzusprechen.
• Erweiterung des Geschäftsszenarios: Verlagern Sie sich von Codierungstools hin zu Kundensupport, Design, Marketing und anderen Bereichen.
• Community-Anreize: Fördern Sie die Entwicklung hochwertiger Server durch Boni, Zertifizierungen, mit dem Ziel, bis Ende des Jahres +Server zu erreichen.