mcp-use
mcp-use ist ein Open-Source-SDK und eine Cloud-Plattform, die das Erstellen und Bereitstellen von MCP-Agenten (Model Context Protocol) vereinfacht, indem sie einen einzigen Endpunkt zum Starten, Aggregieren und Verwalten von MCP-Servern ohne Reibungsverluste bietet.
https://mcp-use.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Aug 14, 2025
Was ist mcp-use
mcp-use ist eine umfassende Lösung, die die Lücke zwischen KI-Modellen und externen Tools/Diensten über das Model Context Protocol (MCP) schliesst. Es bietet sowohl Open-Source-Bibliotheken (verfügbar für Python und TypeScript) als auch eine verwaltete Cloud-Plattform, die die MCP-Serverbereitstellung, das Routing, die Authentifizierung und die Überwachung übernimmt. Die Plattform wird von grossen Unternehmen wie IBM, NVIDIA, Oracle und anderen genutzt, was es Entwicklern erleichtert, KI-Anwendungen zu erstellen, die nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Tools interagieren können.
Hauptfunktionen von mcp-use
mcp-use ist eine Open-Source-Bibliothek und Cloud-Plattform, die die Integration von MCP-Servern (Model Context Protocol) mit KI-Anwendungen vereinfacht. Sie bietet ein einheitliches Gateway für die Verwaltung mehrerer MCP-Server und bietet Funktionen wie Authentifizierung, Routing, Überwachung und Bereitstellungsoptionen, einschliesslich gehosteter, kurzlebiger oder lokaler Server. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, jede LLM einfach mit MCP-Servern zu verbinden und benutzerdefinierte Agenten zu erstellen, ohne auf Closed-Source-Lösungen angewiesen zu sein.
Einheitliche Gateway-Verwaltung: Bietet einen einzigen Endpunkt zum Routen, Authentifizieren und Lastverteilen aller MCP-Server mit integriertem OAuth, ACLs, Metriken und Tracing-Funktionen
Flexible Bereitstellungsoptionen: Unterstützt mehrere Bereitstellungsmodelle, einschliesslich vollständig verwalteter Cloud-Server, Sandboxed Local VMs und Serverintegration von Drittanbietern
Einfache Agentenerstellung: Ermöglicht die Erstellung von KI-Agenten in nur wenigen Codezeilen mit automatischer Konfiguration und Ergebnisstreaming
Integrierte Sicherheitsfunktionen: Umfasst umfassende Sicherheitsfunktionen mit Authentifizierung, Autorisierung und sicherem Serverrouting
Anwendungsfälle von mcp-use
Integration von Unternehmenswerkzeugen: Grosse Unternehmen wie IBM, NVIDIA und Oracle verwenden mcp-use, um ihre internen Werkzeuge und Datenquellen mit KI-Modellen zu integrieren
Verbesserung der Entwicklungsumgebung: Integration mit Entwicklungswerkzeugen und IDEs, um KI-gestützte Programmier- und Dokumentationsfunktionen bereitzustellen
Datenquellenverbindung: Verbindung von KI-Modellen mit verschiedenen Datenquellen wie Google Drive, Slack und benutzerdefinierten Datenbanken für verbesserten Kontext und Funktionalität
Vorteile
Einfache Implementierung mit minimalem Einrichtungsaufwand
Umfassende Sicherheits- und Überwachungsfunktionen
Flexible Bereitstellungsoptionen für unterschiedliche Anforderungen
Nachteile
Abhängigkeit von den Fähigkeiten des KI-Modells
Noch ein sich entwickelndes Ökosystem mit potenziellen Stabilitätsproblemen
Wie verwendet man mcp-use
mcp-use installieren: Installieren Sie die Bibliothek mit pip für Python (pip install mcp-use) oder npm für TypeScript/JavaScript (npm install mcp-use)
Umgebung einrichten: Laden Sie Umgebungsvariablen mit dotenv und stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.10+ installiert und die erforderlichen API-Schlüssel konfiguriert haben
MCP-Konfiguration erstellen: Erstellen Sie ein Konfigurations-Dictionary, das Ihre MCP-Server mit den erforderlichen Parametern wie Befehl, Argumente und Umgebungsvariablen definiert
MCPClient initialisieren: Erstellen Sie eine MCPClient-Instanz mit MCPClient.from_dict(config) mit Ihrer Konfiguration
LLM einrichten: Initialisieren Sie Ihr gewähltes LLM (z. B. OpenAI, Anthropic, Groq usw.), das Function Calling unterstützt
MCPAgent erstellen: Initialisieren Sie einen MCPAgent mit Ihrem LLM und MCPClient und geben Sie Parameter wie max_steps an
Abfragen ausführen: Verwenden Sie die Methode agent.run() oder agent.astream(), um Abfragen auszuführen und Ergebnisse zu erhalten, wobei astream Echtzeit-Feedback liefert
Tool-Berechtigungen verwalten: Wenn Tools aufgerufen werden, genehmigen Sie deren Verwendung über die Dropdown-Optionen "Zulassen" für die aktuelle Sitzung oder für die zukünftige Verwendung
Überwachen und debuggen: Verwenden Sie Logging (nicht print-Anweisungen) zum Debuggen und Überwachen der Tool-Ausführung und der Serverantworten
Skalieren der Bereitstellung: Optional können Sie in Cloud-Dienste wie Cloudflare für den Fernzugriff bereitstellen oder die mcp-use Cloud-Plattform für verwaltetes Hosting verwenden
mcp-use FAQs
MCP-use ist eine Bibliothek und Cloud-Plattform, die beim Erstellen und Bereitstellen von MCP-Agenten (Model Context Protocol) hilft. Sie standardisiert, wie Anwendungen LLMs Kontext bereitstellen, ähnlich wie USB-C eine standardisierte Möglichkeit zum Anschließen von Geräten bietet.
mcp-use Video
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