Das Model Context Protocol (MCP) gewinnt als Standard für die Interaktion von LLMs mit externen Tools und Datenquellen an Bedeutung. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie mit FastMCP, einem leichtgewichtigen Framework, einen MCP-Server erstellen und ihn über die Bibliothek langchain-mcp-adapters mit dem LangChain-Ökosystem verbinden. Der Fokus liegt auf dem Streamable-HTTP-Transportmodus, der sich gut für Remote- und skalierbare Bereitstellungen eignet. Durch die Standardisierung von Tool-Definitionen und Kontextübergabe reduziert MCP die Fragmentierung, die derzeit die KI-Tool-Integration beeinträchtigt. Für Entwickler, die KI-gestützte Anwendungen erstellen, kann die Einführung von MCP das Hinzufügen neuer Tools und Dienste vereinfachen und ihre Systeme modularer und wartbarer machen. Dieses Integrationsmuster ist besonders relevant, da sich das KI-Ökosystem in Richtung interoperablerer Standards bewegt.
Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen von MCP-Servern mit FastMCP und deren Integration in LangChain, um den Bedarf an standardisierten KI-Tool-Aufrufen zu decken.