Introduktion til Model Context Protocol (MCP): Hvorfor det er vigtigt for skalerbare AI-applikationer
Generative AI-applikationer er et stort fremskridt, da de ofte giver brugeren mulighed for at interagere med appen ved hjælp af naturlige sprogprompter. Men efterhånden som der investeres mere tid og ressourcer i sådanne apps, vil du sikre dig, at du nemt kan integrere funktionaliteter og ressourcer på en måde, der gør det let at udvide, at din app kan håndtere mere end én model, og at den kan håndtere forskellige modelkompleksiteter. Kort sagt er det nemt at komme i gang med at bygge Gen AI-apps, men efterhånden som de vokser og bliver mere komplekse, skal du begynde at definere en arkitektur og sandsynligvis bruge en standard for at sikre, at dine apps bygges på en ensartet måde. Her kommer MCP ind i billedet for at organisere tingene og tilbyde en standard.
Model Context Protocol (MCP) er en åben, standardiseret grænseflade, der gør det muligt for store sprogmodeller (LLMs) at interagere problemfrit med eksterne værktøjer, API’er og datakilder. Den giver en konsekvent arkitektur, der udvider AI-modellernes funktionalitet ud over deres træningsdata, hvilket muliggør smartere, skalerbare og mere responsive AI-systemer.
Efterhånden som generative AI-applikationer bliver mere komplekse, er det afgørende at anvende standarder, der sikrer skalerbarhed, udvidelsesmuligheder og vedligeholdelse. MCP imødekommer disse behov ved at:
- Samle model-værktøjs-integrationer
- Mindske skrøbelige, engangs-løsninger
- Tillade flere modeller at eksistere i samme økosystem
Når du er færdig med denne artikel, vil du kunne:
- Definere Model Context Protocol (MCP) og dets anvendelser
- Forstå hvordan MCP standardiserer kommunikation mellem model og værktøj
- Identificere de centrale komponenter i MCP-arkitekturen
- Udforske virkelige anvendelser af MCP i erhverv og udvikling
Før MCP krævede integration af modeller med værktøjer:
- Tilpasset kode for hvert værktøj-model-par
- Ikke-standardiserede API’er for hver leverandør
- Hyppige nedbrud på grund af opdateringer
- Dårlig skalerbarhed med flere værktøjer
| Fordel | Beskrivelse |
|---|---|
| Interoperabilitet | LLM’er arbejder problemfrit med værktøjer fra forskellige leverandører |
| Konsistens | Ensartet adfærd på tværs af platforme og værktøjer |
| Genanvendelighed | Værktøjer bygget én gang kan bruges på tværs af projekter og systemer |
| Hurtigere udvikling | Reducer udviklingstid ved at bruge standardiserede plug-and-play-grænseflader |
MCP følger en klient-server-model, hvor:
- MCP Hosts kører AI-modellerne
- MCP Clients initierer forespørgsler
- MCP Servers leverer kontekst, værktøjer og kapabiliteter
- Ressourcer – Statisk eller dynamisk data til modeller
- Prompter – Foruddefinerede workflows til styret generering
- Værktøjer – Eksekverbare funktioner som søgning, beregninger
- Sampling – Agentisk adfærd via rekursive interaktioner
MCP-servere fungerer på følgende måde:
-
Forespørgselsflow:
- MCP Client sender en forespørgsel til AI-modellen, der kører i en MCP Host.
- AI-modellen identificerer, hvornår den har brug for eksterne værktøjer eller data.
- Modellen kommunikerer med MCP-serveren ved hjælp af den standardiserede protokol.
-
MCP-serverfunktionalitet:
- Værktøjsregister: Vedligeholder en katalog over tilgængelige værktøjer og deres kapabiliteter.
- Autentifikation: Verificerer tilladelser til værktøjsadgang.
- Forespørgselsbehandler: Behandler indkommende værktøjsforespørgsler fra modellen.
- Svarformatter: Strukturerer værktøjsoutput i et format, modellen kan forstå.
-
Værktøjseksekvering:
- Serveren dirigerer forespørgsler til de relevante eksterne værktøjer
- Værktøjerne udfører deres specialiserede funktioner (søgning, beregning, databaseforespørgsler osv.)
- Resultater returneres til modellen i et ensartet format.
-
Svarafslutning:
- AI-modellen indarbejder værktøjsresultaterne i sit svar.
- Det endelige svar sendes tilbage til klientapplikationen.
---
title: MCP Server Architecture and Component Interactions
description: A diagram showing how AI models interact with MCP servers and various tools, depicting the request flow and server components including Tool Registry, Authentication, Request Handler, and Response Formatter
---
graph TD
A[AI Model in MCP Host] <-->|MCP Protocol| B[MCP Server]
B <-->|Tool Interface| C[Tool 1: Web Search]
B <-->|Tool Interface| D[Tool 2: Calculator]
B <-->|Tool Interface| E[Tool 3: Database Access]
B <-->|Tool Interface| F[Tool 4: File System]
Client[MCP Client/Application] -->|Sends Request| A
A -->|Returns Response| Client
subgraph "MCP Server Components"
B
G[Tool Registry]
H[Authentication]
I[Request Handler]
J[Response Formatter]
end
B <--> G
B <--> H
B <--> I
B <--> J
style A fill:#f9d5e5,stroke:#333,stroke-width:2px
style B fill:#eeeeee,stroke:#333,stroke-width:2px
style Client fill:#d5e8f9,stroke:#333,stroke-width:2px
style C fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style D fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style E fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
style F fill:#c2f0c2,stroke:#333,stroke-width:1px
MCP-servere giver dig mulighed for at udvide LLM-kapabiliteter ved at levere data og funktionalitet.
Klar til at prøve? Her er eksempler på at oprette en simpel MCP-server i forskellige sprog:
-
Python-eksempel: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
-
TypeScript-eksempel: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk
-
Java-eksempel: https://github.com/modelcontextprotocol/java-sdk
-
C#/.NET-eksempel: https://github.com/modelcontextprotocol/csharp-sdk
MCP muliggør en bred vifte af applikationer ved at udvide AI’s kapabiliteter:
| Anvendelse | Beskrivelse |
|---|---|
| Enterprise Data Integration | Forbinder LLM’er med databaser, CRM’er eller interne værktøjer |
| Agentiske AI-systemer | Muliggør autonome agenter med værktøjsadgang og beslutningsworkflows |
| Multi-modale applikationer | Kombinerer tekst-, billede- og lydværktøjer i én samlet AI-app |
| Real-time data integration | Indfører live data i AI-interaktioner for mere præcise og aktuelle resultater |
Model Context Protocol (MCP) fungerer som en universel standard for AI-interaktioner, ligesom USB-C standardiserede fysiske forbindelser for enheder. I AI-verdenen tilbyder MCP en ensartet grænseflade, der gør det muligt for modeller (klienter) at integrere problemfrit med eksterne værktøjer og dataleverandører (servere). Det eliminerer behovet for forskellige, tilpassede protokoller for hver API eller datakilde.
Under MCP følger et MCP-kompatibelt værktøj (kaldet en MCP-server) en fælles standard. Disse servere kan liste de værktøjer eller handlinger, de tilbyder, og udføre disse handlinger, når en AI-agent anmoder om det. AI-agentplatforme, der understøtter MCP, kan opdage tilgængelige værktøjer fra serverne og kalde dem via denne standardprotokol.
Ud over at tilbyde værktøjer faciliterer MCP også adgang til viden. Den gør det muligt for applikationer at give kontekst til store sprogmodeller (LLM’er) ved at forbinde dem til forskellige datakilder. For eksempel kan en MCP-server repræsentere en virksomheds dokumentarkiv, så agenter kan hente relevant information efter behov. En anden server kan håndtere specifikke handlinger som at sende e-mails eller opdatere poster. Fra agentens perspektiv er det blot værktøjer, den kan bruge – nogle værktøjer returnerer data (videns-kontekst), mens andre udfører handlinger. MCP håndterer begge dele effektivt.
En agent, der forbinder til en MCP-server, lærer automatisk serverens tilgængelige kapabiliteter og tilgængelige data gennem et standardiseret format. Denne standardisering muliggør dynamisk tilgængelighed af værktøjer. For eksempel gør tilføjelsen af en ny MCP-server til en agents system dens funktioner straks brugbare uden yderligere tilpasning af agentens instruktioner.
Denne strømlinede integration stemmer overens med flowet vist i mermaid-diagrammet, hvor servere leverer både værktøjer og viden og sikrer problemfri samarbejde på tværs af systemer.
---
title: Scalable Agent Solution with MCP
description: A diagram illustrating how a user interacts with an LLM that connects to multiple MCP servers, with each server providing both knowledge and tools, creating a scalable AI system architecture
---
graph TD
User -->|Prompt| LLM
LLM -->|Response| User
LLM -->|MCP| ServerA
LLM -->|MCP| ServerB
ServerA -->|Universal connector| ServerB
ServerA --> KnowledgeA
ServerA --> ToolsA
ServerB --> KnowledgeB
ServerB --> ToolsB
subgraph Server A
KnowledgeA[Knowledge]
ToolsA[Tools]
end
subgraph Server B
KnowledgeB[Knowledge]
ToolsB[Tools]
end
Ud over den grundlæggende MCP-arkitektur findes der avancerede scenarier, hvor både klient og server indeholder LLM’er, hvilket muliggør mere sofistikerede interaktioner:
---
title: Advanced MCP Scenarios with Client-Server LLM Integration
description: A sequence diagram showing the detailed interaction flow between user, client application, client LLM, multiple MCP servers, and server LLM, illustrating tool discovery, user interaction, direct tool calling, and feature negotiation phases
---
sequenceDiagram
autonumber
actor User as 👤 User
participant ClientApp as 🖥️ Client App
participant ClientLLM as 🧠 Client LLM
participant Server1 as 🔧 MCP Server 1
participant Server2 as 📚 MCP Server 2
participant ServerLLM as 🤖 Server LLM
%% Discovery Phase
rect rgb(220, 240, 255)
Note over ClientApp, Server2: TOOL DISCOVERY PHASE
ClientApp->>+Server1: Request available tools/resources
Server1-->>-ClientApp: Return tool list (JSON)
ClientApp->>+Server2: Request available tools/resources
Server2-->>-ClientApp: Return tool list (JSON)
Note right of ClientApp: Store combined tool<br/>catalog locally
end
%% User Interaction
rect rgb(255, 240, 220)
Note over User, ClientLLM: USER INTERACTION PHASE
User->>+ClientApp: Enter natural language prompt
ClientApp->>+ClientLLM: Forward prompt + tool catalog
ClientLLM->>-ClientLLM: Analyze prompt & select tools
end
%% Scenario A: Direct Tool Calling
alt Direct Tool Calling
rect rgb(220, 255, 220)
Note over ClientApp, Server1: SCENARIO A: DIRECT TOOL CALLING
ClientLLM->>+ClientApp: Request tool execution
ClientApp->>+Server1: Execute specific tool
Server1-->>-ClientApp: Return results
ClientApp->>+ClientLLM: Process results
ClientLLM-->>-ClientApp: Generate response
ClientApp-->>-User: Display final answer
end
%% Scenario B: Feature Negotiation (VS Code style)
else Feature Negotiation (VS Code style)
rect rgb(255, 220, 220)
Note over ClientApp, ServerLLM: SCENARIO B: FEATURE NEGOTIATION
ClientLLM->>+ClientApp: Identify needed capabilities
ClientApp->>+Server2: Negotiate features/capabilities
Server2->>+ServerLLM: Request additional context
ServerLLM-->>-Server2: Provide context
Server2-->>-ClientApp: Return available features
ClientApp->>+Server2: Call negotiated tools
Server2-->>-ClientApp: Return results
ClientApp->>+ClientLLM: Process results
ClientLLM-->>-ClientApp: Generate response
ClientApp-->>-User: Display final answer
end
end
Her er de praktiske fordele ved at bruge MCP:
- Opdateret information: Modeller kan få adgang til opdaterede oplysninger ud over deres træningsdata
- Udvidede kapabiliteter: Modeller kan bruge specialiserede værktøjer til opgaver, de ikke er trænet til
- Reduceret hallucination: Eksterne datakilder giver faktuel forankring
- Privatliv: Følsomme data kan blive inden for sikre miljøer i stedet for at være indlejret i prompts
Følgende er vigtige pointer ved brug af MCP:
- MCP standardiserer, hvordan AI-modeller interagerer med værktøjer og data
- Fremmer udvidelsesmuligheder, konsistens og interoperabilitet
- MCP hjælper med at forkorte udviklingstid, forbedre pålidelighed og udvide modelkapabiliteter
- Klient-server-arkitekturen muliggør fleksible, udvidelige AI-applikationer
Tænk på en AI-applikation, du gerne vil bygge.
- Hvilke eksterne værktøjer eller data kunne forbedre dens kapabiliteter?
- Hvordan kunne MCP gøre integrationen enklere og mere pålidelig?
Næste: Chapter 1: Core Concepts
Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, bedes du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det oprindelige dokument på dets modersmål bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse.