À medida que os aplicativos de IA dependem cada vez mais de dados estruturados em tempo actual, os servidores MCP estão se tornando cada vez mais importantes. Esses servidores fornecem os meios para conectar os LLMs com fluxos de dados em tempo actual de uma maneira que os sistemas de IA possam raciocinar os dados atuais e contextualmente relevantes. Existem várias opções no espaço comercial; No entanto, as opções de código aberto estão ganhando força, pois são mais fáceis de auditar, adaptar e geralmente vêm com maior apoio da comunidade. Essas ferramentas são ótimas para desenvolvedores que estão construindo agentes, copilotes ou assistentes de IA focados em um domínio específico. Neste weblog, analisaremos o que são servidores MCP e seus diferentes tipos.
Servidores MCP e seus recursos
Um servidor MCP, ou servidor MCP, é um tipo de servidor que pode fornecer informações em tempo actual, estruturada e relevante para Modelos de idiomas grandes (LLMS) ou agentes de IA em inferência, ou conforme eles executam tarefas. Esses servidores atuam como servidores de contexto, complementando o LLMS com novas informações estruturadas externas disponíveis sobre as quais o LLM não foi treinado.
Saiba mais sobre Servidores MCP aqui.
Principais recursos
Agora, vejamos os recursos do servidor MCP que o tornam eficiente.
- Invocação de ferramentas: Os servidores MCP expõem funções ou ferramentas, que podem ser chamadas pelo LLMS para executar tarefas específicas, por exemplo, consultar um banco de dados ou enviar uma mensagem. Essas ferramentas são definidas de maneira padronizada e podem ser usadas pelos modelos de IA.
- Acesso a recursos: Eles fornecem acesso a dados estáticos ou dinâmicos, chamados “Recursos”, que o LLMS pode consultar para extrair dados para incluir as respostas. Isso permite que os modelos forneçam respostas que usam os dados mais atuais para garantir maior precisão e relevância
- Modelos de immediate: Os servidores MCP podem fornecer instruções predefinidas para ajudar o LLMS a interagir com ferramentas, além de recursos. Esses modelos também podem ajudar a padronizar as interações e melhorar a consistência nas saídas da IA.
- Descoberta de capacidade: Depois que uma conexão foi feita, os clientes do MCP podem ligar para os servidores para descobrir quais ferramentas, recursos e avisos podem ser descobertos através do processo de descoberta dinâmica. Os aplicativos de IA podem se adaptar a diferentes servidores MCP sem precisar ser configurados manualmente.
- Protocolos de comunicação flexíveis: O MCP suporta muitas maneiras de se comunicar, incluindo entrada/saída padrão para integrações com recursos locais, e isso pode incluir serviços locais e HTTP com eventos enviados pelo servidor (SSE) para conexões remotas. Isso garante que todos os ambientes de implantação possíveis sejam acomodados.
Servidores MCP populares
Agora, você sabe o que são servidores MCP e seus recursos, vamos explorar alguns populares:
Sistema de arquivos servidor MCP
O Sistema de arquivos mcp O servidor fornece uma maneira de os assistentes de IA interagirem com segurança com o seu sistema de arquivos em execução native ou remotamente. Ele fornece uma maneira controlada para os assistentes de IA interagirem com arquivos e diretórios para leitura, escrita, edição ou organização de arquivos. É perfect para atividades que envolvam assistentes de codificação, automação e gerenciamento de documentos.
Características:
- As interações de arquivos incluem: listar, ler, escrever, anexar, excluir
- Editar arquivos com correspondência de padrões
- As interações de diretório incluem: Criar, Listar, Mover, Excluir
- Pesquise arquivos e diretórios por nome ou padrão
- Fetch File Metadados (tamanho, registro de knowledge e hora)
Servidor Github MCP
O Servidor Github MCP Fornece uma interface para que os aplicativos de IA interajam diretamente com o GitHub, permitindo que o aplicativo leia e atualize repositórios, manipule código, problemas e solicitações e automatize fluxos de trabalho de desenvolvimento comuns.
Características:
- Outras funções importantes incluem:
- Enumerar repositórios e galhos
- Leia e atualize arquivos em repositórios
- Criar e mesclar solicitações e problemas
- Pesquise no código e nos metadados do repositório
Slack MCP Server
O Slack MCP Server Permite que os agentes da IA interajam e automatizem os espaços de trabalho do Slack para que possam se comunicar em tempo actual, notificar os usuários ou acionar fluxos de trabalho nas equipes.
Características:
- Envie e receba mensagens em canais ou mensagens diretas
- Pesquise em canais e histórico de mensagens
- Automatizar notificações e lembretes
- Gerenciar canais e usuários
- Autenticação baseada em OAuth para garantir que o acesso seja seguro
Google Drive MCP Server
O Google Drive MCP Servidor Permite que os assistentes de IA se conectem com segurança ao Google Drive para que possam pesquisar, ler e organizar documentos e arquivos na nuvem.
Características:
- Liste, leia e grava arquivos e pastas
- Procure documentos por nome ou conteúdo
- Arrange arquivos em pastas
- Gerenciar compartilhamento e permissões
- Use OAuth para privacidade do usuário
Docker MCP Server
Docker MCP Server Facilita o gerenciamento orientado a IA para contêineres, imagens e volumes do docker, permitindo a orquestração de automação e infraestrutura do DevOps.
Características:
- Liste, inicie, pare e remova os recipientes.
- Gerenciar imagens e volumes,
- Acesso logs e estado de contêiner,
- Implantar e atualizar pilhas,
- Acesso seguro e com permissão.
Perplexity MCP Server
O Perplexity MCP Server Conecta os assistentes de IA à API do sonar da perplexidade, o que permite a pesquisa e as informações muito mais fáceis e atuais da Net para tarefas do tipo de pesquisa e tarefas de conhecimento dinâmico.
Características:
- Pesquise an internet ao vivo
- Obtenha respostas resumidas ou com a fonte
- Obtenha notícias e fatos atuais
- Integrar resultados no trabalho de IA
- Clareza para gerenciamento de chaves da API
Servidor MCP de marionetista
O Servidor MCP de marionetista Permite que os agentes da IA automatem roboticamente tarefas do navegador, interajam com websites e extraem dados da Net através de scripts do navegador sem cabeça.
Características:
- Automatiza a navegação na internet; preenche formulários
- Raspe o conteúdo e os metadados de uma página da internet
- Tire capturas de tela ou gerar PDFs de páginas da internet
- Simular interações do usuário (cliques, digitação)
- Ambiente de execução segura, segura e de caixa de areia
Se você quiser explorar mais, você pode visitar isso Página do Github Para encontrar servidores MCP mais úteis.
Prática com servidores MCP
Agora que aprendemos sobre alguns dos servidores populares do MCP, vamos vê -los na prática quando integrados ao Claude Desktop.
Usaremos o servidor MCP do sistema de arquivos para determinar quantas pastas estão na minha área de trabalho, o servidor Github MCP para obter os repositórios na minha conta do GitHub e também usá -lo para ir à página da Net do Weblog do Analytics Vidhya.
Conclusão
Os servidores MCP populares estão emergindo rapidamente como um componente essential para criar mais inteligente, responsivo Ai Aplicativos conectando modelos a dados vivos e estruturados. Os servidores de código aberto oferecem mais flexibilidade em termos de como usar e conectar os processos aos modelos, beneficiando -se de uma forte rede de suporte comunitário. O benefício de um servidor MCP é que, independentemente do caso de uso, um assistente de AI da GPT interagindo com arquivos, automatizando um canal de folga ou puxando dados ao vivo da Web, os usuários terão uma experiência melhor e uma maneira fácil de fundamentar uma IA em um contexto ao vivo e relevante. À medida que a IA continua a se adaptar e crescer, nossa adoção de servidores MCP é essencial para tornar a IA não apenas útil, mas contextual e responsiva.
Cientista de dados | AWS Licensed Options Architect | Ai & ML Innovator
Como cientista de dados da Analytics Vidhya, especializo-me em aprendizado de máquina, aprendizado profundo e soluções orientadas a IA, alavancando a PNL, visão computacional e tecnologias em nuvem para criar aplicativos escaláveis.
Com um B.Tech em ciência da computação (ciência de dados) da VIT e certificações como arquiteto e tensorflow de soluções certificadas da AWS, meu trabalho abrange IA generativa, detecção de anomalias, detecção de notícias falsas e reconhecimento de emoções. Apaixonado pela inovação, eu me esforço para desenvolver sistemas inteligentes que moldem o futuro da IA.
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