MCP обеспечивает бесшовную связь между несколькими фреймворками агентов и поставщиками LLM, эффективно управляя ресурсами и инструментами.
Добавлено:
Создано:
Apr 23 2025
MCP обеспечивает бесшовную связь между несколькими фреймворками агентов и поставщиками LLM, эффективно управляя ресурсами и инструментами.
Добавлено:
Created by:
Apr 23 2025
Andrew Ginns
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP)?
Этот MCP выступает в качестве единого протокола, который стандартизирует, как AI-агенты в различных фреймворках взаимодействуют с несколькими поставщиками LLM. Он облегчает такие инструменты, как сложение и получение текущего времени, при этом управляя ресурсами через настройку сервера. Система поддерживает различные фреймворки агентов, такие как Google ADK, LangGraph, OpenAI и Pydantic-AI, соединяя их через сервер MCP. Она также интегрирует ведение журналов и отслеживаемость через Logfire. Архитектура позволяет легко переключаться между моделями без обширной перенастройки, способствуя взаимной совместимости и масштабируемости в AI-приложениях, особенно для сложных многоагентских установок.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP)?
- Исследователи AI
- Разработчики AI
- Организации, создающие многоагентные системы
- Инженеры интеграции LLM
Как использовать Model Context Protocol (MCP)?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий MCP
- Шаг 2: Установите зависимости с помощью 'uv sync'
- Шаг 3: Настройте переменные окружения в файле .env
- Шаг 4: Запустите примеры сценариев, такие как 'uv run basic_mcp_use/oai-agent_mcp.py' для различных фреймворков
- Шаг 5: Мониторьте вывод через консоль или Logfire
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP)
Основные функции
- Управление ресурсами
- Интеграция инструментов
- Поддержка нескольких фреймворков
- Отслеживаемость с Logfire
- Возможность переключения моделей
Преимущества
- Стандартизированный интерфейс связи
- Легкая интеграция моделей и инструментов
- Повышенная наблюдаемость и отладка
- Поддерживает множество поставщиков LLM
- Гибкая и масштабируемая архитектура
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP)
- Разработка многоагентных AI-систем
- Взаимодействие поставщиков LLM
- Оркестрация AI-инструментов
- Мониторинг AI-приложений в реальном времени с Logfire
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP)
Разработчик
- andrewginns
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.