7 MCP-Projekte, die Sie vor Ende des Jahres 2025 durchführen müssen!

Das Mannequin Context Protocol (MCP) entwickelt sich schnell zu einer Grundlage für die Kontextualisierung und den Austausch von Informationen zwischen Modellen. Die Zukunft der KI geht in Richtung verteilter Multi-Agenten-Interaktion und Inferenz, und diese Initiativen zur Nutzung von MCP sind die ersten, die ressourceneffiziente, gemeinsame Nutzung und kontextrelevante KI-Anwendungen schaffen. In diesem Artikel werden wir MCP-Projekte untersuchen, von denen alle KI-Ingenieure lernen oder mit denen sie experimentieren sollten.

Hier sind die MCP-Projekte, mit denen Sie experimentieren können, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern:

1. Multi-Agent Deep Researcher

Das Multi-Agent Deep Researcher-Projekt stellt einen erstaunlichen MCP-kompatiblen Forschungsassistenten dar, der CrewAI für die Orchestrierung, LinkUp für die Deep-Net-Suche und das kombiniert phi3 Modell (das durchläuft Ollama), um Informationen zu synthetisieren und zu begründen. Der Workflow ist wirklich cool und besteht aus drei thematischen Agenten: einem Websucher, einem Forschungsanalysten und einem technischen Redakteur, die nacheinander arbeiten, um Ihnen eine umfassende, organisierte Antwort auf Ihre Anfrage zu liefern.

Hauptmerkmale:

• MCP-kompatibler Server mit nahtloser Integration in andere Instruments
• Vollständig modularer Agentenfluss für einfache Anpassung
• Lokale Inferenz und synthetisches Schreiben mit phi3
• Unterstützt JSON-basierte API-Aufrufe über /analysis

Wenn Sie ein KI-Ingenieur sind, der daran interessiert ist, Multi-Agenten-Orchestrierung kennenzulernen oder damit zu arbeiten, MCP Integration und Entwicklung autonomer Forschungssysteme, dann könnte dies das richtige Projekt für Sie sein.

Projektlink: GitHuB

2. MCP-Consumer-Server mit LangChain

Dieses Projekt vereint die Orchestrierungsfunktionen von LangChain mit der flexiblen Nachrichtenübermittlung von MCP, um ein minimales MCP-Consumer-Server-Setup aufzubauen. Wenn Sie verstehen möchten, wie modulare Kommunikationsprotokolle und LLMs zusammenarbeiten können, ist dies ein hervorragendes Lernprojekt.

Hauptmerkmale:

• Es bietet uns einen schrittweisen Workflow, wie wir MCP innerhalb der Workflows von einrichten können LangChain.
• Es zeigt uns im Grunde auch, wie der Consumer-Server auch miteinander interagiert.
• Es bietet uns einen guten Ausgangspunkt, um mit den MCP-Endpunkten zu experimentieren

Projektlink: MCP-Consumer-Server mit MCP

3. MCP-gestütztes Agenten-RAG

Dieses Projekt vereint grundsätzlich die Vorteile von Retrieval-Augmented Technology (RAG) mit Mannequin Agent Framework unter Verwendung von MCP. Die Agenten arbeiten unabhängig an fokussierten Funktionen wie dem Abrufen und Überprüfen von Informationen und dem Generieren von Daten in einen nützlichen Kontext. Diese strategische Arbeitsteilung führt zu verbesserten Antworten, Klarheit in der Ausgabe und Logik und minimiert das Risiko von Fehlern oder Fehlern Halluzinationen.

Hauptmerkmale:

• Mithilfe der Argumentation auf Agentenebene werden RAG-Pipelines auf effiziente Weise integriert, sodass Antworten erzeugt werden, die wesentlich zuverlässiger und kontextbezogener sind.
• Es kann für Geschäfts- oder Forschungszwecke genutzt werden
• Ein erstaunliches Beispiel für eine MCP-Orchestrierung, die selbst ausgeführt wird

Projektlink: GitHub

4. Maßgeschneiderter MCP-Chatbot

Dieses Projekt ist auf Individualisierung ausgelegt, der Chatbot wird ausschließlich von MCP betrieben und ermöglicht Ihnen eine versatile Integration über externe APIs. Es unterstützt differenzierten Speicher, Instrument-Nutzung und Anpassung nach Domäne.

Hauptmerkmale:

• Es verfügt über eine modulare Architektur für einen Chatbot, die sich recht einfach anpassen lässt
• Durch die Nutzung von MCP können wir eine Verbindung zu Wissensdatenbanken herstellen
• Es bietet ein reichhaltiges Konversationsgedächtnis für die Kontinuität des Kontexts

Projektlink: GitHub

5. MCP-basierter Finanzanalyst

Das Projekt veranschaulicht wirkungsvoll, wie finanzanalytische Aktivitäten mithilfe von MCP erleichtert werden können LLM Kommunikation mit Instruments für Echtzeit-Finanzdaten. Es ermöglicht dem Finanzdatenanalysten, kontextsensitives Wissen und Risikozusammenfassungen zu erhalten und bei Bedarf sogar genaue Berichte zu erstellen.

Hauptmerkmale:

• Es bietet eine Echtzeit-Datenpipeline mit MCP-Integration
• Autonome Datenabfrage und -zusammenfassung
• Es ist besonders toll, wenn Sie ein FinTech-KI-Ingenieur sind

Projektlink: Aufbau einer MCP-gestützten FinanzanalyseT

6. MCP-gestützter Sprachassistent

Mit dem Voice MCP Agent können Sie über Sprachbefehle über den MCP mit Agenten kommunizieren. Hier werden die Sprachbefehle von natürlicher Sprache in interaktiven Kontext für KI-Modelle und -Instruments umgewandelt. Der Hauptzweck dieses Agenten besteht darin, dank lokaler MCP-Knoten ein Beispiel für eine Speech-to-Intent-Pipeline bereitzustellen.

Hauptmerkmale:

• Lokale Spracherkennung und Intent-Routing
• Audioverarbeitung mit mehreren Agenten
• Hervorragend geeignet für die Integration intelligenter Assistenten und Robotik

Projektlink: GitHub

7. Cursor-MCP-Speichererweiterung

Dieses von MCP ermöglichte modern Projekt bringt Speicherpersistenz ins Spiel Cursor-KI Dadurch erhalten Sie eine längerfristige Fähigkeit zur kontextuellen Wahrnehmung bei der Arbeit mit LLM-basierten Kodierungs-Copiloten. Es nutzt die MCP-Speicherstruktur, um den Speicher lokal statt über Sitzungen und Instruments hinweg synchron zu halten.

Hauptmerkmale:

• Es ermöglicht den Abruf und den dauerhaften Speicher für MCP-Agenten
• Auf IDE-Ebene bietet es kontextbezogene Intelligenz

Projektlink: GitHub

Zusammenfassung

Hier ist eine Zusammenfassung der in diesem Artikel aufgeführten MCP-Projekte zusammen mit ihrem Zweck und ihren bemerkenswerten Komponenten:

Abschluss

Das MCP-Ökosystem verändert wirklich die Artwork und Weise, wie KI-Systeme zusammenarbeiten, orchestrieren und argumentieren können. Von der Zusammenarbeit mehrerer Agenten bis hin zur Produktion lokaler Daten auf dem Gerät veranschaulichen diese Projekte, wie leistungsfähig MCP werden kann und dass Sie als KI-Ingenieur modulare, kontextbewusste Systeme erstellen können, die mit verschiedenen Domänen zusammenarbeiten können.

Häufig gestellte Fragen

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