Model Context Protocol erklärt

Hören Sie auf, immer wieder denselben Integrationscode zu schreiben.

Wenn Sie ein LLM mit einer Datenbank oder einer API verbinden, schreiben Sie oft für jedes neue Modell individuellen Glue-Code. Das führt zu Chaos. Am Ende müssen Sie viele Verbindungen für viele verschiedene Tools verwalten.

Das Model Context Protocol (MCP) löst dieses Problem. Es fungiert wie ein USB-C-Anschluss für KI. Sie entwickeln ein Tool einmal, und jedes beliebige Modell kann es nutzen.

Die Architektur besteht aus drei Teilen:

• Host: Die Anwendung, die Sie verwenden, wie Claude Code oder eine IDE. • Client: Der Connector innerhalb des Hosts. • Server: Das Programm, das Sie entwickeln, um Daten oder Tools bereitzustellen.

Sie können einen MCP-Server mithilfe von drei Hauptprimitiven erstellen:

  • Tools: Funktionen, die das Modell aufruft, um Aufgaben zu erledigen, wie zum Beispiel das Versenden einer E-Mail.
  • Resources: Nur lesbare Daten, die die App abruft, wie etwa eine Logdatei.
  • Prompts: Wiederverwendbare Vorlagen für spezifische Aufgaben.

So erstellen Sie einen einfachen Server in Python mit dem FastMCP SDK:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("demo-tools")

@mcp.tool()
def word_count(text: str) -> int:
    """Count words in a text."""
    return len(text.split())

@mcp.resource("notes://team")
def team_notes() -> str:
    """Expose team notes."""
    return "Release freeze starts Friday."

@mcp.prompt()
def code_review(language: str, code: str) -> str:
    """Template for code reviews."""
    return f"Review this {language} code: {code}"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

Dieser Code übernimmt die komplexe Kommunikation für Sie. Ihre Docstrings werden zu den Anweisungen für das Modell.

Drei Tipps für den Produktivbetrieb:

  1. Sicherheit: Fordern Sie immer die Zustimmung des Benutzers an, bevor Sie ein Tool ausführen, das Daten verändert.
  2. Kontext: Halten Sie Tool-Beschreibungen kurz. Lange Beschreibungen verschwenden Tokens.
  3. Fehler: Geben Sie klare Nachrichten zurück. Ein Modell kann einen „User not found“-Fehler korrigieren, aber keinen direkten Code-Absturz.

Hören Sie auf, maßgeschneiderte Connectoren zu bauen. Entwickeln Sie einmal einen MCP-Server und lassen Sie jedes Modell darauf zugreifen.

Quelle: https://dev.to/galian/model-context-protocol-explained-build-your-first-mcp-server-in-python-ian