Caroline Bishop
05.09.2025 00:23
Entdecken Sie, wie MCP-Abfrage die Interaktionen mit KI-gesteuerten Tools verbessert, indem fehlende Informationen im Voraus gesammelt werden und das Benutzererlebnis durch intuitive und nahtlose Prozesse verbessert wird, laut den neuesten Erkenntnissen von GitHub.
GitHub ist führend bei der Entwicklung einer nahtloseren Interaktion zwischen KI-Tools und Benutzern durch die Implementierung der Model Context Protocol (MCP)-Abfrage. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das Benutzererlebnis zu verbessern, indem wesentliche Informationen im Voraus gesammelt werden, wodurch Reibungsverluste reduziert und die Funktionalität von KI-gesteuerten Anwendungen verbessert wird, so der Blog von GitHub.
MCP-Abfrage verstehen
Im Kern beinhaltet die MCP-Abfrage, dass die KI pausiert, um notwendige Details von Benutzern anzufordern, bevor sie mit einer Aufgabe fortfährt, und so verhindert, dass auf Standardannahmen zurückgegriffen wird, die möglicherweise nicht mit den Präferenzen des Benutzers übereinstimmen. Diese Funktionalität wird derzeit von GitHub Copilot innerhalb von Visual Studio Code unterstützt, obwohl ihre Verfügbarkeit je nach KI-Anwendung variieren kann.
Implementierungsherausforderungen
Während eines kürzlichen Streams hob GitHubs Chris Reddington die Herausforderungen hervor, die bei der Implementierung der Abfrage in einem MCP-Server für ein rundenbasiertes Spiel auftraten. Anfänglich hatte der Server doppelte Tools für verschiedene Spieltypen, was zu Verwirrung und falscher Toolauswahl durch AI Agent führte. Die Lösung bestand darin, Tools zu konsolidieren und eindeutige Namenskonventionen sicherzustellen, um den Zweck jedes Tools klar zu definieren.
Optimierung der Benutzerinteraktionen
Der verfeinerte Ansatz ermöglicht es Benutzern, ein Spiel mit personalisierten Einstellungen anstelle von Standardparametern zu starten. Wenn ein Benutzer beispielsweise ein Tic-Tac-Toe-Spiel anfordert, identifiziert das System fehlende Details wie Schwierigkeitsgrad oder Spielername und fordert den Benutzer auf, diese Informationen bereitzustellen, um die Spieleinrichtung entsprechend anzupassen.
Technische Einblicke
Die Implementierung der Abfrage innerhalb des MCP-Servers umfasst mehrere Schlüsselschritte: Überprüfung der erforderlichen Parameter, Identifizierung fehlender optionaler Argumente, Initiierung der Abfrage zur Sammlung fehlender Informationen, Präsentation schemabasierter Aufforderungen und Abschluss der ursprünglichen Anfrage, sobald alle notwendigen Daten gesammelt wurden.
Gewonnene Erkenntnisse
Reddingtons Entwicklungssitzung unterstrich die Bedeutung klarer Toolbenennung und iterativer Entwicklung. Durch die Verfeinerung von Toolnamen und die Konsolidierung der Funktionalität reduzierte das Team die Komplexität und verbesserte das Benutzererlebnis. Darüber hinaus war das Parsen der ersten Benutzeranfragen, um nur fehlende Informationen abzufragen, entscheidend für die Verfeinerung des Abfrageprozesses.
Zukunftsaussichten
Mit der Weiterentwicklung von KI-gesteuerten Tools bietet die Integration der MCP-Abfrage einen vielversprechenden Weg zur Verbesserung der Benutzerinteraktionen. Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur das Benutzererlebnis, sondern passt auch KI-Operationen an die Präferenzen der Benutzer an und ebnet den Weg für intuitivere und reaktionsschnellere Anwendungen.
Bildquelle: Shutterstock
Quelle: https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
