您的个人分析工具箱

利用MCP自动执行您的日常例行,您的个人分析工具箱首先出现在数据科学上。

来源:走向数据科学

与提供给他们的上下文一样好。即使最先进的模型也无法访问获得更多信息所需的数据或工具,也不会有帮助。这就是为什么工具和资源对于任何AI代理都至关重要。

我注意到我不断重复一遍又一遍地重复相同的任务:编写相似的提示或反复开发相同的工具。在软件工程中,有一个名为Dry的基本原则,该原则代表“不要重复自己”。

不要重复自己

所以,我开始想知道是否有一种方法可以避免重复所有这些工作。幸运的是,Genai行业已经有了解决方案。 MCP(模型上下文协议)是一个开源协议,它可以将AI应用程序连接到外部工具和数据源。它的主要目标是标准化此类交互,类似于REST API在Web应用程序和后端服务器之间的标准化通信。

MCP(模型上下文协议)

使用MCP,您可以轻松地将第三方工具(例如GitHub,Stripe甚至LinkedIn)集成到您的AI代理中,而无需自己构建工具。

您可以在此策划的存储库中找到MCP服务器的列表。但是,重要的是要注意,您只能使用受信任的MCP服务器来避免潜在问题。
这个精选的存储库。

同样,如果您想将工具公开给客户(即允许他们通过其LLM代理访问您的产品),则可以简单地构建MCP服务器。然后,客户将能够与LLM代理商,AI助手,桌面应用程序或IDES合并。真的很方便。

MCP从根本上解决了重复工作的问题。想象您有M应用程序和N工具。没有MCP,您将需要构建M * n集成以将它们全部连接起来。

作者的图像

使用MCP和标准化,您可以将此数字减少到M +N。

在本文中,我将使用MCP为分析师开发工具包。阅读本文后,您将

MCP体系结构

服务器 主机 客户端 工具 uv