Codeausführung mit MCP: Effizientere Agenten entwickeln

Die Codeausführung kann Agenten ermöglichen, effizienter mit MCP-Servern zu interagieren. Dies ermöglicht es Agenten, vertraute Programmierkonstrukte zu verwenden, um ihre Aufgaben zu erfüllen.

Einführung in das Model Context Protocol (MCP)

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der es KI-Agenten ermöglicht, sich mit externen Systemen zu verbinden. Traditionell erfordert die Verbindung von Agenten zu Tools und Daten eine benutzerdefinierte Integration für jede Kombination, was zu Fragmentierung und doppeltem Aufwand führt. MCP bietet ein universelles Protokoll – Entwickler implementieren MCP einmal in ihrem Agenten, und es öffnet ein ganzes Ökosystem von Integrationen.

Herausforderungen bei der Nutzung von MCP

Mit der zunehmenden Nutzung von MCP gibt es zwei häufige Muster, die die Kosten und die Latenz von Agenten erhöhen können:

• Überlastung des Kontextfensters durch Tool-Definitionen: Viele MCP-Clients laden alle Tool-Definitionen im Voraus direkt in den Kontext, was die Antwortzeit und die Kosten erhöht.
• Zusätzliche Token-Nutzung durch Zwischenresultate: Bei direkten Toolaufrufen müssen alle Ergebnisse durch das Modell fließen, was zu einer hohen Token-Nutzung führt.

Effizienzsteigerung durch Codeausführung

Die Codeausführung ermöglicht es Agenten, mit MCP-Servern effizienter zu interagieren, indem sie nur die benötigten Tools laden und Daten im Ausführungsumfeld verarbeiten, bevor sie Ergebnisse zurück an das Modell senden. Dies reduziert die Token-Nutzung erheblich.

Beispiel für die Implementierung

Ein Ansatz besteht darin, einen Verzeichnisbaum aller verfügbaren Tools von verbundenen MCP-Servern zu generieren. Hier ist eine Implementierung in TypeScript:

servers
├── google-drive
│   ├── getDocument.ts
│   └── index.ts
└── salesforce
    ├── updateRecord.ts
    └── index.ts

Vorteile der Codeausführung mit MCP

Die Codeausführung mit MCP bietet zahlreiche Vorteile:

• Progressive Offenlegung: Modelle können Tool-Definitionen nach Bedarf lesen, anstatt sie alle im Voraus zu laden.
• Kontext-effiziente Tool-Ergebnisse: Agenten können Ergebnisse in Code filtern und transformieren, bevor sie zurückgegeben werden.
• Leistungsstarke Kontrollstrukturen: Schleifen, Bedingungen und Fehlerbehandlung können mit vertrauten Programmiermustern durchgeführt werden.
• Datenschutz: Zwischenresultate bleiben im Ausführungsumfeld, wodurch sensible Daten geschützt werden.
• Zustandsverwaltung: Agenten können ihren Zustand über Operationen hinweg beibehalten, indem sie Zwischenresultate in Dateien schreiben.

Fazit

Das MCP bietet ein grundlegendes Protokoll für Agenten, um sich mit vielen Tools und Systemen zu verbinden. Die Codeausführung wendet bewährte Softwareengineering-Praktiken an, um Agenten zu ermöglichen, effizienter mit MCP-Servern zu interagieren. Durch die Implementierung dieser Ansätze können Entwickler die Effizienz und Effektivität ihrer Agenten erheblich steigern.

Quellenliste:

• Quelle: Model Context Protocol
• Code Mode bei Cloudflare
• Claude AI