Das Model Context Protocol strebt eine Standardisierung bei der Anbindung von externen Quellen an LLMs an. Ein TypeScript-Beispiel demonstriert die Verwendung.
Das KI-Unternehmen Anthropic , das 2021 von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern gegründet wurde, hat das Model Context Protocol mit dem Ziel einer Standardisierung der Kommunikation zwischen Large Language Model s und externen Datenquellen entwickelt. Beim sogenannten Tool Calling hat das LLM die Möglichkeit, auf vordefinierte Schnittstellen zuzugreifen. Diese lassen sich parametrisieren und erlauben so große Flexibilität. Die meisten LLM-Anbieter unterstützen dieses Feature.
MCP-Server: Der Server ist die Stelle bei MCP, die ihre Funktionalität über das MCP zur Verfügung stellt. Das können Daten aus einer Datenbank, aber auch Suchergebnisse aus dem Internet sein. Die Schnittstellen des Servers sind exakt definiert und lassen sich von der Clientseite verwenden. MCP-Host: Die Applikation, mit der die Benutzer interagieren. Das kann eine Web-Applikation, eine klassische Desktop-Applikation , eine Entwicklungsumgebung oder ein eigener, auf Frameworks wie Langchain basierender Agent sein. In diese Applikation ist der Client eingebettet, sodass der Host nicht direkt über MCP mit dem Server, sondern über den Umweg des Clients kommuniziert.
IT Künstliche Intelligenz Large Language Model Model Context Protocol Typescript
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