mcp-use: Open-Source-Bibliothek zur Anbindung jeder LLM an jeden MCP-Server 125

MCP-use – Was ist das?

mcp-use ist eine Open-Source-Bibliothek, mit der Entwickler benutzerdefinierte Agenten erstellen können, indem sie jedes LLM mit jedem MCP-Server verbinden und so Agenten mit Zugriff auf Tools erhalten, ohne auf proprietäre oder anwendungsspezifische Clients angewiesen zu sein.

Kernfunktionen von mcp-use

• Tool-Anbindung: Über das MCP-Protokoll unterstützt MCP-Use die nahtlose Integration von LLMs mit einer Vielzahl externer Tools (z. B. Webbrowser, Dateioperationen, Datenbankabfragen), ohne dass Closed-Source-Clients erforderlich sind.

• Standardisierte Interaktion: Mithilfe einer Client-Server-Architektur stellen die Server von MCP-Use (z. B. mcp-server-hotnews) ihre Tool-Funktionen über standardisierte Schnittstellen bereit, während Clients (z. B. IDEs oder Chat-Anwendungen) diese über ein einheitliches Protokoll aufrufen.

• Sicherheitskontrolle: Auf Protokollebene sind Sandbox- und Berechtigungsrichtlinien integriert, um die Sicherheit von Tool-Aufrufen zu gewährleisten.

So funktioniert mcp-use

• Die Funktionsweise basiert auf dem MCP-Protokoll, das von Anthropic im November 2024 eingeführt wurde. Es handelt sich um eine offene Spezifikation, die es KI-Modellen ermöglicht, sich mit externen Datenquellen und Diensten zu verbinden, ohne für jeden Dienst eine individuelle Integration zu benötigen. Das MCP-Protokoll verwendet ein Client-Server-Modell: Das KI-Modell (oder seine Host-Anwendung) fungiert als MCP-Client und verbindet sich mit einem oder mehreren MCP-Servern, von denen jeder Zugriff auf bestimmte Ressourcen oder Funktionen bietet.

  Sie können MCP-Use beispielsweise verwenden, um ein LLM mit einem MCP-Dateisystem-Server zu verbinden und dem LLM so das Lesen, Schreiben, Erstellen, Löschen, Verschieben und Durchsuchen von Dateien auf dem lokalen Computer zu ermöglichen.

Anwendungsfälle von mcp-use

• Integration von Entwicklungstools: Entwickler können MCP-Use verwenden, um eine IDE (z. B. Cursor) mit lokalen/entfernten Tools (z. B. Datenbanken, APIs) zu verbinden und Funktionen wie Code-Debugging und Datenabfragen zu automatisieren.

• Agentenentwicklung: Erstellung von KI-Agenten mit Tool-Aufruffähigkeiten (z. B. automatische Ticketbuchung, Web-Verarbeitung), die weniger manuelles Eingreifen erfordern.

• Plattformübergreifende Zusammenarbeit: Dank des standardisierten Protokolls können Daten verschiedener Plattformen (z. B. GitHub, Google Drive) einheitlich abgerufen werden, was die Effizienz der Teamzusammenarbeit erhöht.

Installation und Nutzung von mcp-use

Installation:

pip install mcp-use  # Installation via pip
# oder Installation aus dem Quellcode
git clone https://github.com/pietrozullo/mcp-use.git
cd mcp-use
pip install -e .

Konfiguration und Start:

# Beispielcode (Python)
from mcp_use import MCPAgent, MCPClient
import asyncio
async def main():
client = MCPClient.from_config_file("browser_mcp.json")  # Konfigurationsdatei laden
agent = MCPAgent(llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"), client=client)
result = await agent.run("Find the best restaurant in SF USING GOOGLE SEARCH")
print(result)

Sie müssen API-Schlüssel (z. B. OPENAI_API_KEY) in der .env-Datei hinzufügen.

Das Ökosystem von mcp-use

• Open Source und Flexibilität: MCP-Use bietet eine Open-Source-Implementierung, mit der Entwickler ihre Toolchains anpassen können, ohne an Closed-Source-Lösungen bestimmter Anbieter gebunden zu sein.

• Ökosystem-Erweiterung: Es gibt bereits mehrere Community-Projekte (z. B. mcp-hotnews-server), die Szenarien wie News-Aggregation und Echtzeit-Datenabfragen unterstützen. In Zukunft werden weitere Tool-Typen abgedeckt.

Github:https://github.com/mcp-use/mcp-use

Ausführliche Einführung:https://docs.mcp-use.io/introduction