Model Context Protocol (MCP), clearly explained (why it matters)

Summary

In diesem Podcast erklärt Professor Ross Mike auf einfache Weise, was mCPs (Managed Control Points) sind und welche Bedeutung sie für die Weiterentwicklung von LLMs (Large Language Models) haben. Er beschreibt, wie mCPs als Standard dienen, um LLMs mit externen Tools und APIs zu verbinden, und dabei die Komplexität verringern. Durch die Vereinheitlichung der Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht mCP eine effizientere Nutzung von LLMs, was in Zukunft zu leistungsfähigeren und leichter integrierbaren KI-Systemen führen könnte. Ross Mike diskutiert auch mögliche Startup-Möglichkeiten und die Zukunft von mCP.

Takeaways

• 😀 MCPs sind eine neue Art von Standard für LLMs (Large Language Models), der es ihnen ermöglicht, besser mit externen Tools und Services zu kommunizieren.
• 😀 LLMs sind allein nur Textvorhersagemodelle und können keine praktischen Aufgaben wie E-Mails senden oder Daten verwalten, ohne externe Tools.
• 😀 Der Fortschritt von LLMs besteht darin, sie mit externen Tools zu verbinden, wodurch sie leistungsfähiger werden – jedoch mit viel Aufwand und möglichen Fehlerquellen.
• 😀 Der aktuelle Zustand der LLM-Integration besteht darin, verschiedene Tools miteinander zu verbinden, was oft mühsam und fehleranfällig ist.
• 😀 MCP löst das Problem der Tools, die in unterschiedlichen 'Sprachen' kommunizieren, und bietet eine standardisierte, einheitliche Sprache für LLMs.
• 😀 MCP stellt eine Schicht zwischen LLMs und externen Tools bereit, die die Kommunikation vereinfacht und Standardprozesse schafft, die Entwicklern das Leben leichter machen.
• 😀 Ein MCP-Server ist die Schnittstelle, über die LLMs mit externen Datenbanken oder Tools kommunizieren können. Dies wird von Serviceanbietern zur Verfügung gestellt.
• 😀 Die Einführung von MCP ermöglicht es Entwicklern, ihre eigenen LLMs mit verschiedenen externen Services effizienter zu verbinden, ohne jedes Mal neue Lösungen zu entwickeln.
• 😀 MCP könnte die Grundlage für zukünftige, komplexere Systeme wie virtuelle Assistenten im Stil von Jarvis schaffen, indem es die Integration von Tools vereinfacht.
• 😀 Für Nicht-Techniker ist es wichtig, den Entwicklungen rund um MCP zu folgen, da zukünftige Standards die Integration von Tools erheblich vereinfachen und neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen könnten.

Q & A

Was sind LLMs und warum sind sie ohne externe Tools nicht sehr nützlich?

LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT sind darauf ausgelegt, den nächsten Text vorherzusagen, aber sie können keine sinnvollen Aufgaben wie das Versenden von E-Mails oder das Bearbeiten von Daten alleine durchführen. Sie benötigen externe Tools oder APIs, um wirklich nützlich zu sein.

Wie können LLMs durch die Integration von Tools leistungsfähiger gemacht werden?

Indem LLMs mit externen Tools wie APIs verbunden werden, können sie Aufgaben wie das Abrufen von Informationen aus dem Internet oder das Automatisieren von Prozessen ausführen, was ihnen eine deutlich größere Funktionalität verleiht.

Was sind die Herausforderungen bei der Integration von Tools mit LLMs?

Die Herausforderung besteht darin, dass jedes Tool eine eigene 'Sprache' verwendet und die APIs von verschiedenen Dienstanbietern unterschiedlich aufgebaut sind. Das macht die Integration dieser Tools in ein LLM sehr komplex und schwierig, besonders wenn viele Tools gleichzeitig verwendet werden.

Was ist MCP und wie hilft es bei der Lösung dieser Herausforderungen?

MCP (Machine Communication Protocol) ist eine einheitliche Schicht zwischen einem LLM und den externen Tools, die unterschiedliche API-Sprachen übersetzt, sodass das LLM die verschiedenen Dienste nahtlos nutzen kann, ohne dass komplizierte Integrationen erforderlich sind.

Wie funktioniert die Architektur des MCP-Systems?

Das MCP-System besteht aus einem MCP-Client (der die LLM-Seite bedient), einem MCP-Protokoll (das die Kommunikation zwischen Client und Server ermöglicht) und einem MCP-Server (der von Dienstanbietern verwaltet wird und externe Dienste für das LLM zugänglich macht).

Warum ist MCP ein so wichtiger Schritt in der Entwicklung von LLMs?

MCP ermöglicht es LLMs, mit externen Ressourcen wie Datenbanken oder APIs zu kommunizieren, indem es eine einheitliche Übersetzung von verschiedenen APIs in eine Sprache liefert, die das LLM versteht. Dies macht LLMs viel leistungsfähiger und einfacher zu integrieren.

Welche technischen Herausforderungen gibt es noch bei der Implementierung von MCP?

Die Implementierung von MCP kann immer noch problematisch sein, da sie mit komplexen Setups und der Verwaltung lokaler Dateien verbunden ist. Es gibt auch noch Kinks, die behoben werden müssen, bevor MCP vollständig poliert und standardisiert ist.

Gibt es Geschäftsmodelle, die auf MCP basieren könnten?

Ja, ein mögliches Geschäftsmodell wäre eine Art MCP-App-Store, in dem Nutzer verschiedene MCP-Server installieren und bereitstellen können. Dies würde die Integration von MCP-Servern für Entwickler und Unternehmen vereinfachen.

Was sollten nicht-technische Unternehmer tun, um von MCP zu profitieren?

Nicht-technische Unternehmer sollten sich über die Entwicklung des MCP-Standards auf dem Laufenden halten und beobachten, wie sich die Standards entwickeln. Sobald ein finalisierter Standard vorliegt, könnten sie beginnen, ihre Dienste oder Produkte mit MCP zu integrieren.

Warum ist es wichtig, den MCP-Standard zu verfolgen, auch wenn es noch früh in seiner Entwicklung ist?

Der MCP-Standard ist noch in der Entwicklung, aber wenn er einmal endgültig ist, wird er die Grundlage für viele neue Geschäftsmöglichkeiten bieten. Unternehmer und Entwickler sollten die Entwicklungen beobachten, um beim endgültigen Standard schnell starten zu können.