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Einführung in asyncmcp: Asynchrone Transportlayer für das Model Context Protocol
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In diesem Artikel wird asyncmcp vorgestellt, ein Protokoll, das asynchrone Transportlayer für das Model Context Protocol bereitstellt. Wir untersuchen seine Funktionsweise, Installation und Nutzung sowie die Bedeutung asynchroner Transportlayer in der modernen Softwareentwicklung.

ElevenLabs präsentiert den persönlichen KI-Sprachassistenten 11.ai
Mit der Einführung von 11.ai setzt ElevenLabs einen neuen Standard für Sprachassistenten, die nicht nur Fragen beantworten, sondern auch aktiv in den Arbeitsablauf eingreifen können.

Änderungen am Model Context Protocol: Ein Überblick über die neuesten Entwicklungen
In diesem Artikel werden die wesentlichen Änderungen des Model Context Protocol (MCP) in der Revision vom 18. Juni 2025 vorgestellt, einschließlich der Entfernung von JSON-RPC-Batching und der Verbesserung der Sicherheitsüberlegungen.

Der Entwicklerleitfaden zu Agentic AI, MCP und A2A
In diesem Artikel erfahren Sie alles über Agentic AI, die Rolle von AI-Agenten sowie die Bedeutung von Model Context Protocol (MCP) und Agent2Agent (A2A) für die Automatisierung.

MEMORY CHANGES EVERYTHING: Die Zukunft des Verständnisses durch KI
In der Welt der Künstlichen Intelligenz zeigt die Entwicklung von Gedächtnisfähigkeiten, dass KI nicht nur reagiert, sondern auch menschliches Denken versteht. Dieser Artikel beleuchtet die Bedeutung und Zukunft dieser Technologie.

Einführung von MCP Nodes und Workflows in Gumloop
Gumloop hat mit der Einführung von MCP Nodes und Workflows einen bedeutenden Schritt in der Automatisierung und Integration gemacht. Diese neuen Funktionen ermöglichen es Nutzern, komplexe Aufgaben durch KI-generierten Code zu automatisieren.

GitHub MCP Exploited: Zugriff auf private Repositories über MCP
In diesem Artikel beleuchten wir eine kritische Sicherheitsanfälligkeit im offiziellen GitHub MCP Server, die es Angreifern ermöglicht, auf Daten aus privaten Repositories zuzugreifen.

Ein MCP-gestützter Agent in ~70 Zeilen Code
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MCP-gestützten Agenten in Python erstellen können, um leistungsstarke Tools für große Sprachmodelle zu nutzen.

LLM-Funktionsaufrufe skalieren nicht; Code-Orchestrierung ist einfacher und effektiver
In diesem Artikel untersuchen wir die Herausforderungen und Lösungen im Umgang mit großen Sprachmodellen (LLMs) und der Code-Orchestrierung, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu steigern.
