Im Laufe der letzten Monate und Jahre haben LLMs einen wichtigen Platz in unserem Leben eingenommen, sei es beim Schreiben, Lernen, Forschen, Entwickeln von Software oder beim Stellen von Fragen. Heutzutage haben Nutzer mehr LLM-Optionen als je zuvor.
Allerdings haben LLMs noch immer viele Einschränkungen:
1. Die meisten LLMs können nicht auf Echtzeitdaten zugreifen.
2. Sie können sich nicht an Gespräche außerhalb des Kontextfensters erinnern.
3. Sie erfordern ein hohes Maß an präzisem Prompt-Engineering.
Retrieval Augmented Generation (RAG) hilft, einige dieser Lücken zu schließen, indem es den LLMs einen Zugang zu externen Informationen ermöglicht, aber selbst RAG allein reicht nicht aus. Und hier kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel: In Kombination mit RAG kann es zu unglaublich optimierten Ergebnissen führen.
MCP
MCP ermöglicht die Interaktion und Kommunikation mit externen Systemen auf einheitliche Weise. Es funktioniert wie ein USB-C-Anschluss, nur dass dieser Anschluss für KI gedacht ist. Ein einziger Anschluss funktioniert für alle Verbindungen und ermöglicht es dem LLM, mit jedem System zu kommunizieren, sei es mit APIs, Datenbanken oder anderen externen Tools.
Anstatt für jedes Tool einen separaten Kommunikationskanal einzurichten, können alle in einen MCP-Server integriert werden, sodass der Entwickler sie dann freigeben kann. Jeder MCP-Client, der mit MCP kompatibel ist, erkennt, welche Tools auf dem MCP-Server verfügbar sind, und der MCP-Server gibt dann die relevantesten bekannt.
Warum ist MCP wichtig?
In der Vergangenheit benötigte jedes LLM immer einen zusätzlichen Code, um jedes einzelne Tool zu unterstützen. Jetzt kann MCP dieses Problem lösen, indem es eine einfache, aber effiziente Lösung auf Basis einer sauberen Architektur bietet.
RAG und MCP, nicht RAG vs. MCP
In der agentenbasierten KI haben sowohl RAG als auch MCP separate Aufgaben und Aktionslisten. RAG hilft beim Verständnis von Regeln und ist reich an Wissen, während MCP mit Tools und Echtzeitdaten hilft. Wenn beide jedoch kombiniert werden, bilden sie die Grundlage für „Agentic AI”.
MCP-Integration in der Praxis
Die Verwendung von MCP nimmt in vielen Branchen zu, beispielsweise:
1. Codierungsassistenten in Entwicklungsumgebungen
2. Automatisiertes Marketing
3. Analytik
4. Forschung
Nehmen wir an, wir haben eine To-do-Liste und müssen etwas zu unserer Liste hinzufügen. Mit MCP ist es ganz einfach, eine Plattform zu erstellen, die bei der Aktualisierung der To-do-Liste hilft. Wie? Die KI-App verbindet sich mit dem Server, das MCP-Tool stellt die richtigen Tools zur Aktualisierung der To-do-Liste bereit und die KI-App nimmt die Ergänzung vor. Das Gute daran ist, dass der MCP-Server nur die Ressourcen bereitstellt, die für diese bestimmte Aufgabe relevant sind, was Sicherheit und Modularität gewährleistet.
Ist MCP nur für Technikfreaks geeignet?
MCP wurde so konzipiert, dass Entwickler die LLM-Konnektivität und die damit ausführbaren Aufgaben leichter optimieren können, aber es gibt auch Anwendungsmöglichkeiten, die keine großen technischen Kenntnisse erfordern. Einige Schnittstellen erleichtern beispielsweise Nicht-Programmierern die Integration und Verwendung von MCP in ihren benutzerdefinierten Anwendungen. Es handelt sich jedoch nach wie vor um eine Plattform, die auf Entwickler angewiesen ist, um MCP-Server zu erstellen und zu warten, während Nicht-Techniker hauptsächlich die von MCP angebotenen Dienste nutzen.
Sicherheit
MCP bietet enorme Leistungsfähigkeit und eine neue Art der Kommunikation, bringt aber auch mehr Verantwortung mit sich. Es dürfen nur sichere und verifizierte MCP-Server verwendet werden. Es müssen Schutzvorrichtungen gegen Prompt-Injection vorhanden sein, und der Umgang mit den Tools sollte sicher sein. Bei korrekter Bereitstellung ist MCP ein echter Game-Changer.
Die Zukunft
Wir treten in eine neue Welt der operativen KI-Systeme ein. KI muss nicht nur denken, sondern auch handeln können, und MCP bietet dafür die ideale Plattform. Es entwickelt sich zu einer Schicht, die die Möglichkeiten von LLMs verwandelt, und ist definitiv eine Technologie, die man in naher Zukunft im Auge behalten sollte.
