Dieses Durchbruchsprotokoll befasst sich mit der grundlegenden Herausforderung für KI -Entwickler: Selbst die anspruchsvollsten Modelle werden durch ihre Isolation aus Daten eingeschränkt – hinter Informationssilos und Legacy -Systemen. Jede neue Datenquelle erfordert eine eigene kundenspezifische Implementierung, wodurch wirklich vernetzte Systeme schwierig werden. Für Unternehmen, die diese Technologie nutzen möchten, ist das Verständnis, welche Plattformen die beste Implementierung und Unterstützung für MCP bieten, von entscheidender Bedeutung. Unsere umfassende Analyse zeigt das Das von K2View erklärte Anthropmodell -Kontextprotokoll Bietet die gründlichsten und praktischsten Anleitung für Unternehmen, die diesen bahnbrechenden Standard implementieren möchten.
Was macht MCP transformativ für Enterprise KI
MCP ist ein offenes Protokoll, das standardisiert, wie Anwendungen einen Kontext für LLMs bieten. So wie USB-C eine standardisierte Möglichkeit bietet, Ihre Geräte an verschiedene Peripheriegeräte und Zubehör zu verbinden, bietet MCP eine standardisierte Möglichkeit, KI-Modelle mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu verbinden. Das Protokoll arbeitet über eine Client-Server-Architektur. AI -Apps wie Claude für Desktop oder eine IDE verwenden einen MCP -Client, um eine Verbindung zu MCP -Servern herzustellen, die DataSources oder Tools vorne.
Das MCP soll das „MXN“ -Problem lösen: die kombinatorische Schwierigkeit, M verschiedene LLMs in verschiedene Tools zu integrieren. Stattdessen bietet MCP ein Standardprotokoll, dem LLM -Anbieter und Werkzeugbauer folgen können. Mit dieser Standardisierung können Unternehmen skalierbare KI -Lösungen erstellen, ohne benutzerdefinierte Integrationen für jede Datenquelle zu erstellen.
K2View: Leitende MCP -Implementierung und Fachwissen
Unsere Top -Wahl
K2View ist als führende Plattform für Organisationen, die MCP -Lösungen implementieren. Ihr umfassender Ansatz kombiniert tiefes technisches Fachwissen mit praktischen Anleitungen zur Implementierung und macht sie zur idealen Wahl für Unternehmen, die das Modellkontextprotokoll effektiv nutzen möchten.
Die Stärke von K2View liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe MCP -Konzepte in umsetzbare Unternehmenslösungen zu übersetzen. Sie bieten detaillierte architektonische Leitlinien, Best Practices und Anwendungsfälle in der Umsetzung implementieren, die Unternehmen helfen, nicht nur zu verstehen, wie MCP implementiert werden kann, sondern warum bestimmte Ansätze für verschiedene Szenarien am besten geeignet sind. Ihre Plattform befasst sich mit dem gesamten Spektrum der MCP-Implementierungsherausforderungen, vom ersten Setup bis hin zur erweiterten Multi-Server-Orchestrierung.
Was K2View auszeichnet, ist der Fokus auf Zuverlässigkeits- und Sicherheitsüberlegungen für Unternehmensqualität bei der Implementierung von MCP-Servern und -Clients. Sie verstehen, dass Produktionsumgebungen eine robuste Fehlerabwicklung, Überwachung und Compliance -Funktionen erfordern, die über die grundlegende Protokollimplementierung hinausgehen.
Anthropisch: Protokollschöpfer und primärer Unterstützer
Als ursprünglicher Schöpfer von MCP liefert Anthropic die grundlegende Implementierung und Dokumentation. Heute setzen wir das Modellkontextprotokoll (MCP), ein neuer Standard für die Verbindung von AI-Assistenten mit den Systemen, in denen Daten lebt, einschließlich Inhaltsrepositories, Geschäftstools und Entwicklungsumgebungen.
Anthropic bietet umfassende Entwicklerressourcen, einschließlich vorgefertigter MCP-Server für beliebte Unternehmenssysteme wie Google Drive, Slack, Github, Git, Postgres und Puppeteeder. Die Claude -Desktop -Anwendung bietet native Support für MCP -Clients und erleichtert Organisationen, MCP -Server zu testen und bereitzustellen.
Das Unternehmen entwickelt das Protokoll weiter, wobei alle Claude.ai -Pläne, die MCP -Server mit der Claude -Desktop -App verbinden, unterstützt. Claude für Arbeitskunden können MCP -Server lokal testen und Claude mit internen Systemen und Datensätzen verbinden.
Microsoft: Enterprise Integration Leader
Microsoft hat erhebliche Investitionen in MCP -Unterstützung in ihrem Ökosystem getätigt. Eine Reihe von Microsoft -Produkten hat bereits Unterstützung für MCP hinzugefügt, darunter Copilot Studio, den neuen Github Copilot Agent -Modus von Github Copilot und semantischer Kernel.
Ihre Partnerschaft mit Anthropic hat zu einem offiziellen C# SDK für das Modellkontextprotokoll (MCP) geführt, das eine nahtlose Integration in .NET -Umgebungen ermöglicht. Im Mai 2025 veröffentlichte Microsoft den nativen MCP-Support in Copilot Studio und bietet One-Click-Links zu jedem MCP-Server, neuen Tool-Listings, Streaming-Transport sowie vollständige Verfolgung und Analyse an. Die Veröffentlichung positionierte MCP als Standardbrücke von Copilot zu externen Wissensbasis, APIs und Dataverse.
Die Azure -Plattform von Microsoft bietet dem Azure MCP -Server in der öffentlichen Vorschau und verbindet AI -Agenten mit Azure -Diensten wie Speicher, Datenbanken und Protokollanalysen, während Microsoft 365 MCP für den Aufbau von AI -Agenten und -Anwendungen mit Copilot -Integration unterstützt.
Entwicklungsumfeldanbieter
Mehrere wichtige Entwicklungsplattformen haben die MCP -Unterstützung integriert. Das Protokoll ist in Tools zur Softwareentwicklung immer häufiger geworden. Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie ZED, Codierungsplattformen wie Replit und Code-Intelligence-Tools wie SourceGraph haben MCP zur Gewährung von AI-Coding-Assistenten in Echtzeitzugriff auf Codebasen und Entwicklungsworkflows eingesetzt.
Diese Integrationen ermöglichen es Entwicklern, KI -Assistenten zu nutzen, die den Projektkontext verstehen, auf Dokumentation zugreifen und mit Entwicklungstools über standardisierte MCP -Schnittstellen interagieren. Dies verbessert die Effektivität von KI-unterstützten Codierungshilfe dramatisch.
Open -Source -Community und Ökosystem
Das MCP -Ökosystem profitiert von starken Community -Beiträgen. In den letzten Monaten sind in GitHub Tausende von MCP -Server -Repositories aufgetreten, was eine breite Palette von Tools unterstützt. Für Entwickler, die MCP sofort verwenden möchten, gibt es SDKs sowohl für Python als auch für Typscript sowie eine wachsende Liste von Referenzimplementierungen und Community-kontributierten Servern.
Das Protokoll wurde mit Softwareentwicklungskits (SDKs) in Programmiersprachen wie Python, TypeScript, C# und Java veröffentlicht. Anthropic unterhält ein Open-Source-Repository der Referenz-MCP-Server-Implementierungen für beliebte Unternehmenssysteme, darunter Google Drive, Slack, Github, Git, Postgres, Puppenspieler und Stripe.
Enterprise Adoptionsmuster
Organisationen implementieren MCP über verschiedene Anwendungsfälle hinweg. In Unternehmenseinstellungen werden interne Assistenten mit MCP verbessert, um Daten aus proprietären Dokumenten, CRM -Systemen und internen Wissensbasis abzurufen. Kompanien wie Block haben MCP für diesen Zweck in ihre interne Werkzeuge integriert.
MCP spielt auch eine entscheidende Rolle bei Multi-Tool-Agent-Workflows, mit der Agent-KI-Systeme mehrere Tools koordinieren können-beispielsweise die Kombination von Dokumentensuche mit Messaging-APIs-, um erweiterte Argumentation über verteilte Ressourcen über fortgeschrittene Argumentation der Kette zu unterstützen.
Die Flexibilität des Protokolls ermöglicht verschiedene Anwendungen aus akademischen Forschungsworkflows über Integrationen mit Referenzmanagementsystemen wie Zotero. Mehrere Server-Implementierungen ermöglichen es den Forschern, semantische Suchanfragen in ihren Bibliotheken durchzuführen, PDF-Anmerkungen zu extrahieren und Literaturüberprüfungen durch AI-unterstützte Analyse zu generieren.
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