Het Begrijpen van de Essentie van MCP
De Model Context Protocol (MCP) is uitgegroeid tot een cruciale communicatiebrug tussen Large Language Models (LLMs) en tools voor ontwikkelaars. In essentie ontkoppelt MCP de operationele omgeving van de AI van de tools die ontwikkelaars gebruiken. Denk aan een Python-script dat zich op een lokale server bevindt en is ontworpen om een specifiek ‘geheim woord’ terug te geven. Deze eenvoudige illustratie onderstreept het vermogen van MCP om context te controleren. LLM’s, die van nature geen weet hebben van lokale omgevingen, vertrouwen op externe signalen om toegang te krijgen tot contextuele gegevens en deze te interpreteren. MCP fungeert als deze cruciale tussenpersoon en zorgt voor gecontroleerde en veilige toegang tot lokale bronnen.
De oorsprong van MCP is terug te voeren op Anthropic, maar de adoptie ervan strekt zich uit tot meer dan één leverancier. Ondanks potentiële competitieve neigingen tussen LLM-providers, heeft de waardepropositie van MCP geleid tot brede steun. Als een verbindend weefsel staat MCP op het punt een integraal onderdeel te worden van verschillende tools, en mogelijk op de achtergrond te verdwijnen naarmate de functionaliteiten naadloos worden geïntegreerd. Het is een cruciaal element om LLM’s in staat te stellen informatie te halen uit specifieke, afgeschermde omgevingen. Dit kan variëren van databases tot beveiligde code repositories, zonder dat LLM’s directe toegang hoeven te hebben. In plaats daarvan fungeert MCP als een beveiligingslaag en een protocol dat de toegang controleert en ervoor zorgt dat de LLM alleen de benodigde informatie krijgt.
MCP kan ook helpen bij het personaliseren van LLM-interacties. Door de context van een specifieke gebruiker of applicatie te begrijpen, kunnen LLM’s hun antwoorden en acties aanpassen aan de behoeften van de gebruiker. Dit kan leiden tot meer relevante en nuttige interacties, waardoor de algehele gebruikerservaring wordt verbeterd. Bovendien is MCP ontworpen om modulair en flexibel te zijn, waardoor ontwikkelaars het kunnen aanpassen aan hun specifieke behoeften. Dit betekent dat MCP kan worden gebruikt in een breed scala aan applicaties en omgevingen, waardoor het een waardevol hulpmiddel is voor ontwikkelaars die met LLM’s werken.
Het Opzetten van Uw Omgeving
De Python-omgeving Voorbereiden
Start het proces door een Python-omgeving op te zetten. Dit kan worden gedaan op elk systeem waarop Python is geïnstalleerd, zoals een MacBook. De sleutel is om een geïsoleerde omgeving te creëren om afhankelijkheden effectief te beheren. Een virtuele omgeving zorgt ervoor dat de vereiste pakketten voor uw MCP-server niet in conflict komen met andere Python-projecten op uw systeem. Het helpt om een schone en consistente omgeving te behouden voor uw ontwikkeling.
- Creëer een virtuele omgeving: Gebruik de commando
python3 -m venv venvom een virtuele omgeving met de naam ‘venv’ te creëren. Dit commando maakt een nieuwe map met de naam ‘venv’ aan, die alle benodigde bestanden bevat om uw virtuele omgeving te ondersteunen. De ‘venv’ module is een standaard onderdeel van Python en vereenvoudigt het creëren van geïsoleerde omgevingen. - Activeer de virtuele omgeving:
*Op macOS/Linux:source venv/bin/activate- Op Windows:
venv\Scripts\activate
- Op Windows:
Nadat u dit commando hebt uitgevoerd, ziet u de naam van de virtuele omgeving (venv) aan het begin van uw opdrachtprompt. Dit geeft aan dat de virtuele omgeving actief is en dat alle volgende pip-installaties in deze omgeving worden uitgevoerd. Het is belangrijk om te onthouden dat u de virtuele omgeving moet activeren telkens wanneer u aan uw MCP-serverproject gaat werken. Om de virtuele omgeving te deactiveren, kunt u eenvoudig het commando ‘deactivate’ uitvoeren.
MCP Bibliotheken Installeren
Met de Python-omgeving geactiveerd, is de volgende stap het installeren van de benodigde MCP-bibliotheken. Deze bibliotheken bieden de tools en functionaliteiten die nodig zijn om de MCP-server te creëren en te beheren. De specifieke bibliotheken die u nodig hebt, kunnen variëren afhankelijk van de exacte implementatie van MCP die u gebruikt, maar over het algemeen omvatten ze bibliotheken voor netwerkcommunicatie, protocolbeheer en gegevensserialisatie.
Gebruik pip, de Python-pakketbeheerder, om de vereiste bibliotheken te installeren: