Multiplexing von MCP-Servern für agentische Spezialisierung

In der heutigen digitalen Landschaft sind spezialisierte Agenten, die Aufgaben im Namen von Benutzern oder Systemen ausführen, von entscheidender Bedeutung. MCP-Server (Multipurpose Computing Platform) bieten diesen Agenten die notwendigen Werkzeuge, um ihre Aufgaben effizient zu erfüllen. Doch wie können wir sicherstellen, dass diese Agenten die richtigen Informationen und Werkzeuge zur Verfügung haben? In diesem Artikel werden wir die Bedeutung von Multiplexing bei MCP-Servern untersuchen und wie es die Interaktion zwischen spezialisierten Agenten und den benötigten Tools vereinfacht.

Was sind MCP-Server?

MCP-Server sind spezialisierte Server, die Agenten die Möglichkeit geben, spezifische Aufgaben durchzuführen. Diese Server sind darauf ausgelegt, Agenten mit den richtigen Werkzeugen und Informationen auszustatten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ohne diese spezialisierten Anweisungen sind Agenten nicht effektiver als das bloße Drücken eines Knopfes und Hoffen auf das Beste.

Die Notwendigkeit von Multiplexing

Ein zentrales Problem bei der Verwendung von LLMs (Large Language Models) in Agenten ist, dass diese Modelle auf einer breiten Palette von Daten trainiert werden. Dies führt dazu, dass die Informationen, die sie bereitstellen, oft verallgemeinert sind und nicht auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten werden können. Hier kommen MCP-Server ins Spiel: Sie ermöglichen es, spezifische Werkzeuge für bestimmte Anwendungsfälle zu implementieren.

Ein Beispiel: Wenn ein Agent als GitHub-Experte fungiert, kann der GitHub Copilot MCP Server verwendet werden. Wenn der Agent jedoch als Kubernetes-Experte agiert, sollte der Kubernetes MCP Server zum Einsatz kommen. Da es jedoch Tausende von MCP-Servern gibt, kann es komplex werden, mit ihnen allen gleichzeitig zu interagieren.

Implementierung von MCP-Servern

Um MCP-Server effektiv zu nutzen, benötigen Sie eine Kubernetes-Umgebung. Hier sind die grundlegenden Schritte zur Implementierung:

1. Voraussetzungen

• Ein funktionierender Kubernetes-Cluster.
• Installation von kgateway/agentgateway.

2. Bereitstellung von MCP-Servern

Hier sind zwei Konfigurationen für MCP-Server, die unterschiedliche Funktionen bereitstellen:

Bereitstellung des ersten MCP-Servers (Mathematik)

kubectl apply -f - < int:
        return a + b
    @mcp.tool()
    def multiply(a: int, b: int) -> int:
        return a * b
    async def handle_mcp(request: Request):
        # ...
EOF

Bereitstellung des zweiten MCP-Servers (Datum)

kubectl apply -f - < str:
        return datetime.date.today().isoformat()
    async def handle_mcp(request: Request):
        # ...
EOF

Implementierung eines Gateways

Nachdem die MCP-Server bereitgestellt wurden, ist der nächste Schritt die Verbindung über ein AI Gateway. Dies ermöglicht mehreren Benutzern und Teams, die MCP-Server einfacher zu nutzen und gleichzeitig die Sicherheit zu erhöhen.

Schritte zur Erstellung des Gateways

kubectl apply -f - <