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mcp-cli: Effiziente Kommunikation mit MCP-Servern
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Das mcp-cli ist ein leichtgewichtiges Kommandozeilenwerkzeug, das die Kommunikation mit MCP-Servern optimiert und die Token-Nutzung drastisch reduziert.

Multiplexing von MCP-Servern für agentische Spezialisierung
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Multiplexing von MCP-Servern die Interaktion zwischen spezialisierten Agenten und den benötigten Tools vereinfacht und welche Schritte zur Implementierung erforderlich sind.

MCP wird an die Agentic AI Foundation gespendet
Die Spende des Model Context Protocol (MCP) an die Agentic AI Foundation unter der Linux Foundation markiert einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung von agentischer KI und fördert offene Standards in der KI-Entwicklung.

MCP Apps: Erweiterung von Servern mit interaktiven Benutzeroberflächen
Die MCP Apps Extension standardisiert die Unterstützung für interaktive Benutzeroberflächen im Model Context Protocol und adressiert die Bedürfnisse der Entwickler in der MCP-Community.

Codeausführung mit MCP: Effizientere Agenten entwickeln
Die Codeausführung mit MCP ermöglicht es Agenten, effizienter mit Servern zu interagieren, indem sie vertraute Programmierkonstrukte nutzen und die Token-Nutzung reduzieren.

Einführung des Data Commons Model Context Protocol Servers
Der Data Commons Model Context Protocol Server revolutioniert den Zugang zu öffentlichen Datensätzen für KI-Entwickler und verbessert die Effizienz in der Datenanalyse.

Apple arbeitet an MCP-Unterstützung für agentische KI auf Mac, iPhone und iPad
Apple hat begonnen, die Grundlagen für die Einführung des Model Context Protocol (MCP) von Anthropic in seinen neuesten Beta-Versionen zu schaffen. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Nutzer mit KI interagieren, revolutionieren.

GitHub startet MCP-Register für eine vereinfachte Entwicklung
GitHub hat das MCP-Register eingeführt, eine zentrale Plattform zur Entdeckung von MCP-Servern, die eine einfache Integration in VS Code ermöglicht und die Entwicklung von KI-Anwendungen vereinfacht.

Die zweite Welle von MCP: Werkzeuge für LLMs entwickeln, nicht für Entwickler
In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen API-gestützten Tools und workflow-basierten Tools für LLMs und zeigen die Vorteile der letzteren auf.
