Le MCP permet une communication fluide entre plusieurs cadres d'agents et fournisseurs de LLM, gérant efficacement les ressources et les outils.
Ajouté le :
Créé par :
Apr 23 2025
Le MCP permet une communication fluide entre plusieurs cadres d'agents et fournisseurs de LLM, gérant efficacement les ressources et les outils.
Ajouté le :
Created by:
Apr 23 2025
Andrew Ginns
Vedettes
Qu'est-ce que Model Context Protocol (MCP) ?
Ce MCP agit comme un protocole unifié qui standardise la façon dont les agents IA à travers différents cadres interagissent avec plusieurs fournisseurs de LLM. Il facilite des outils comme l'addition et la récupération de l'heure actuelle tout en gérant les ressources via une configuration serveur. Le système prend en charge divers cadres d'agents tels que Google ADK, LangGraph, OpenAI et Pydantic-AI, les connectant via le serveur MCP. Il intègre également la journalisation et la traçabilité via Logfire. L'architecture permet de passer facilement entre les modèles sans reconfiguration extensive, favorisant l'interopérabilité et l'évolutivité des applications IA, en particulier pour des configurations multi-agents complexes.
Qui va utiliser Model Context Protocol (MCP) ?
- Chercheurs en IA
- Développeurs IA
- Organisations construisant des systèmes multi-agents
- Ingénieurs d'intégration LLM
Comment utiliser Model Context Protocol (MCP) ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt MCP
- Étape 2 : Installer les dépendances avec 'uv sync'
- Étape 3 : Configurer les variables d'environnement dans le fichier .env
- Étape 4 : Exécuter des scripts d'exemple tels que 'uv run basic_mcp_use/oai-agent_mcp.py' pour différents cadres
- Étape 5 : Surveiller les sorties via la console ou Logfire
Caractéristiques et Avantages Clés de Model Context Protocol (MCP)
Les fonctionnalités principales
- Gestion des ressources
- Intégration des outils
- Support multi-cadres
- Traçabilité avec Logfire
- Capacité de changement de modèle
Les avantages
- Interface de communication standardisée
- Intégration facile des modèles et des outils
- Observabilité et débogage améliorés
- Prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM
- Architecture flexible et évolutive
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Model Context Protocol (MCP)
- Développement de systèmes IA multi-agents
- Interopérabilité entre fournisseurs de LLM
- Orchestration d'outils IA
- Surveillance des applications IA en temps réel avec Logfire
FAQs sur Model Context Protocol (MCP)
Développeur
- andrewginns
Vous aimerez peut-être aussi：
Outils de développement
Une application de bureau pour gérer les interactions entre serveur et client avec des fonctionnalités complètes.
Un serveur Model Context Protocol pour Eagle qui gère l'échange de données entre l'application Eagle et les sources de données.
Un client basé sur le chat qui intègre et utilise divers outils MCP directement dans un environnement de chat pour augmenter la productivité.
Une image Docker hébergeant plusieurs serveurs MCP accessibles via un point d'entrée unifié avec intégration supergateway.
Fournit un accès aux soldes de compte YNAB, aux transactions et à la création de transactions via le protocole MCP.
Un serveur MCP rapide et évolutif pour gérer les opérations de trading Zerodha en temps réel pour plusieurs clients.
Un client SSH distant facilitant un accès sécurisé basé sur un proxy aux serveurs MCP pour l'utilisation d'outils distants.
Un serveur MCP basé sur Spring intégrant des capacités d'IA pour gérer et traiter les protocoles de communication des mods Minecraft.
Un client MCP minimaliste avec des fonctionnalités de chat essentielles, prenant en charge plusieurs modèles et des interactions contextuelles.
Un serveur MCP sécurisé permettant aux agents IA d'interagir avec l'application Authenticator pour les codes 2FA et les mots de passe.
Recherche et données
Une implémentation de serveur prenant en charge le Modèle de Contexte Protocole, intégrant les capacités d'IA industrielle de CRIC.
Fournit des données en temps réel sur la circulation, la qualité de l'air, la météo et le partage de vélos pour la ville de Valence sur une plateforme unifiée.
Une application React démontrant l'intégration avec Supabase via des outils MCP et Tambo pour l'enregistrement de composants UI.
Un client MCP intégrant l'API Brave Search pour les recherches web, utilisant le protocole MCP pour une communication efficace.
Un serveur de protocole permettant une communication transparente entre Umbraco CMS et des applications externes.
NOL intègre LangChain et Open Router pour créer un serveur MCP multi-client utilisant Next.js.
Connecte les LLMs à Firebolt Data Warehouse pour des requêtes autonomes, un accès aux données et une génération d'analyses.
Un cadre client pour connecter des agents IA à des serveurs MCP, permettant la découverte et l'intégration d'outils.
Spring Link facilite la liaison et la gestion de plusieurs applications Spring Boot de manière efficace dans un environnement unifié.
Un client open-source pour interagir avec plusieurs serveurs MCP, permettant un accès fluide aux outils pour Claude.
Chatbot IA
Intègre des API, de l'IA et de l'automatisation pour améliorer dynamiquement les fonctionnalités du serveur et du client.
Fournit une mémoire à long terme pour les LLM en stockant et en récupérant des informations contextuelles via des normes MCP.
Un serveur avancé d'analyse des preuves cliniques soutenant la médecine de précision et la recherche en oncologie avec des options de recherche flexibles.
Une plateforme regroupant des agents A2A, des outils, des serveurs et des clients pour une communication et une collaboration entre agents efficaces.
Un chatbot basé sur Spring pour Cloud Foundry qui s'intègre aux services d'IA, MCP et memGPT pour des capacités avancées.
Un agent IA contrôlant macOS via des outils au niveau du système d'exploitation, compatible avec MCP, facilitant la gestion du système via l'IA.
Bibliothèque cliente PHP permettant l'interaction avec des serveurs MCP via SSE, StdIO ou processus externes.
Une plateforme pour gérer et déployer des agents autonomes, des outils, des serveurs et des clients pour des tâches d'automatisation.
Permet d'interagir avec des API puissantes de synthèse vocale et de génération de vidéos pour la création de contenu multimédia.
Un serveur MCP fournissant un accès API à RedNote (XiaoHongShu, xhs) pour une intégration transparente.