Das Wesen von MCP verstehen
Im Kern entkoppelt das Model Context Protocol (MCP) die operative Umgebung der KI von den Entwicklerwerkzeugen. Stellen Sie sich ein Python-Skript vor, das sich auf einem lokalen Server befindet und dazu dient, ein bestimmtes ‘geheimes Wort’ zurückzugeben. Diese einfache Illustration unterstreicht die Fähigkeit von MCP, den Kontext zu steuern. LLMs, die von Natur aus keine Kenntnis von lokalen Umgebungen haben, verlassen sich auf externe Hinweise, um auf Kontextdaten zuzugreifen und diese zu interpretieren. MCP dient als diese kritische Schnittstelle und gewährleistet einen kontrollierten und sicheren Zugriff auf lokale Ressourcen.
Die Entstehung von MCP lässt sich auf Anthropic zurückverfolgen, doch seine Akzeptanz geht über einen einzelnen Anbieter hinaus. Trotz potenzieller Wettbewerbsneigungen unter den LLM-Anbietern hat das Wertversprechen von MCP eine breite Unterstützung ausgelöst. Als verbindendes Element ist MCP auf dem besten Weg, ein integraler Bestandteil verschiedener Tools zu werden und möglicherweise in den Hintergrund zu treten, da seine Funktionalitäten nahtlos integriert werden.
Einrichten Ihrer Umgebung
Vorbereiten der Python-Umgebung
Starten Sie den Prozess mit der Einrichtung einer Python-Umgebung. Dies kann auf jedem System mit installiertem Python erfolgen, z. B. auf einem MacBook. Der Schlüssel liegt darin, eine isolierte Umgebung zu schaffen, um Abhängigkeiten effektiv zu verwalten.
- Erstellen einer virtuellen Umgebung: Verwenden Sie den Befehl
python3 -m venv venv, um eine virtuelle Umgebung mit dem Namen ‘venv’ zu erstellen. - Aktivieren der virtuellen Umgebung:
- Unter macOS/Linux:
source venv/bin/activate - Unter Windows:
venv\Scripts\activate
- Unter macOS/Linux:
Installieren von MCP-Bibliotheken
Nachdem die Python-Umgebung aktiviert wurde, besteht der nächste Schritt darin, die erforderlichen MCP-Bibliotheken zu installieren. Diese Bibliotheken stellen die Werkzeuge und Funktionalitäten bereit, die zum Erstellen und Verwalten des MCP-Servers erforderlich sind.
Verwenden Sie pip, den Python-Paketinstaller, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren: