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Model Context Protocol (MCP): Schnittstellen für LLMs schaffen

Wichtige Keytakeaways

• MCP ist ein Protokoll für die Kommunikation zwischen AI-Anwendungen und Tools/Services.
• Das Protokoll ermöglicht es LLMs, Funktionen aufzurufen und mit externen Systemen zu interagieren.
• MCP Server sind unabhängig vom eigentlichen LLM und laufen auf der Client-Seite.
• Es gibt bereits ein großes Ökosystem von MCP Servern für verschiedene Anwendungsfälle.
• Sicherheitsaspekte müssen auf mehreren Ebenen berücksichtigt werden (Prompt-Filtering, Berechtigungen etc.).

Behandelte Kernfragen

• Was ist das Model Context Protocol und wie funktioniert es?
• Wie unterscheidet sich MCP von RAG (Retrieval Augmented Generation)?
• Welche Sicherheitsrisiken gibt es bei der Verwendung von MCP?
• Wie kann MCP in der Softwareentwicklung eingesetzt werden?
• Wie erfolgt die Kommunikation zwischen Client, MCP Server und LLM?

Glossar wichtiger Begriffe

• MCP (Model Context Protocol): Protokoll für die Kommunikation zwischen AI-Anwendungen und externen Tools
• Function Calling: Fähigkeit eines LLMs, definierte Funktionen aufzurufen
• Prompt Stuffing: Technik, bei der zusätzliche Informationen in den Prompt eingefügt werden
• Prompt Injection: Sicherheitsrisiko durch manipulierte Prompts
• RAG (Retrieval Augmented Generation): Technik zur kontextbasierten Generierung von Antworten
• JSON-RPC: Protokoll für den Austausch von Nachrichten zwischen MCP Client und Server
• Language Server Protocol: Von Microsoft entwickeltes Protokoll für IDE-Erweiterungen