El Protocolo de contexto maniquí (MCP) se está desarrollando rápidamente como colchoneta para contextualizar e cambiar información entre modelos. El futuro de la IA se dirige cerca de la interacción e inferencia distribuida de múltiples agentes, y estas iniciativas de uso de MCP son las primeras en crear aplicaciones de IA contextualmente relevantes, compartidas y eficientes en el uso de fortuna. En este artículo, exploraremos proyectos de MCP de los que todos los ingenieros de IA deberían asimilar o intentar probar.
Estos son los proyectos de MCP con los que podría probar para perfeccionar sus habilidades:
1. Investigador profundo de múltiples agentes
El tesina Multi-Agent Deep Researcher representa un increíble asistente de investigación compatible con MCP que combina CrewAI para orquestación, LinkUp para búsqueda web profunda y phi3 maniquí (que recorre Ollama) para sintetizar y razonar información. El flujo de trabajo es positivamente magnífico, compuesto por tres agentes temáticos: un buscador web, un analista de investigación y un redactor técnico que trabajan en secuencia para brindarle una respuesta rica y organizada a su consulta.
Características esencia:
- Servidor compatible con MCP con integraciones perfectas con otras herramientas
- Flujo agente totalmente modular para una viable personalización
- Inferencia específico y escritura sintética usando phi3.
- Admite llamadas api basadas en json a través de
/research
Si es un ingeniero de inteligencia sintético y está interesado en conocer o trabajar con la orquestación de múltiples agentes, MCP integración y exposición de sistemas de investigación autónomos, entonces este podría ser el tesina con el que debería despuntar.
2. Servidor cliente MCP usando LangChain
Este tesina reúne las capacidades de orquestación de LangChain con el paso flexible de mensajes de MCP para crear una configuración mínima de cliente-servidor de MCP. Si está tratando de comprender cómo pueden cooperar los protocolos de comunicación modulares y los LLM, este es un excelente tesina de formación.
Características esencia:
- Nos proporciona un flujo de trabajo paso a paso sobre cómo podemos configurar MCP interiormente de los flujos de trabajo de LangChain.
- Básicamente, todavía nos muestra cómo interactúa el cliente-servidor entre sí.
- Nos proporciona un excelente punto de partida para probar con los puntos finales de MCP.
Enlace del tesina: Servidor cliente MCP usando MCPAG
3. RAG Agentic impulsado por MCP
Este tesina combina básicamente las ventajas de Recuperación-Engendramiento Aumentada (RAG) con ámbito de agente maniquí usando MCP. Los agentes trabajan de forma independiente en funciones específicas, como recuperar y revisar información y originar datos en un contexto útil. Esta división estratégica del trabajo da como resultado respuestas mejoradas, claridad en los resultados, dialéctica y minimiza el aventura de errores o alucinaciones.
Características esencia:
- Utilizando el razonamiento a nivel de agente, integra los canales de RAG de una modo eficaz que produce respuestas mucho más confiables y contextuales.
- Se puede utilizar con fines comerciales o de investigación.
- Un ejemplo sorprendente de orquestación MCP que se ejecuta sola
Enlace del tesina: GitHub
4. Chatbot MCP personalizado
Este tesina está diseñado para la personalización, el chatbot funciona exclusivamente con MCP y le permite una integración flexible a través de API externas. Admite memoria detallada, uso de herramientas y personalización por dominio.
Características esencia:
- Tiene una casa modular para un chatbot que es conveniente viable de adaptar.
- Al hacer uso de MCP, nos permite conectarnos a bases de conocimiento.
- Proporciona una rica memoria conversacional para la continuidad del contexto.
Enlace del tesina: GitHub
5. Analista financiero impulsado por MCP
El tesina ilustra efectivamente cómo la actividad analítica de tipo financiero puede utilizar MCP para simplificar LLM comunicándose con herramientas para obtener datos financieros en tiempo auténtico. Permite al analista de datos financieros obtener conocimientos contextuales, resúmenes de riesgos e incluso originar informes precisos a pedido.
Características esencia:
- Proporciona canalización de datos en tiempo auténtico con integración MCP
- Consulta y recopilación de datos autónomos.
- Es especialmente bueno si eres un ingeniero de FinTech AI
Enlace del tesina: Creación de exploración financieros impulsados por MCPt
6. Asistente de voz con tecnología MCP
Con Voice MCP Agent, puede comunicarse con los agentes mediante comandos de voz a través del MCP. Aquí los comandos de voz se transforman del jerigonza natural a un contexto interactivo para modelos y herramientas de IA. El objetivo principal de este agente es proporcionar un ejemplo de canalización de voz a intención gracias a los nodos MCP locales.
Características esencia:
- Gratitud de voz específico y enrutamiento de intención
- Procesamiento de audio multiagente
- Excelente para la integración de asistentes inteligentes y robótica
Enlace del tesina: GitHub
7. Extensión de memoria MCP del cursor
Este tesina reformador cobrador por MCP lleva la persistencia de la memoria a Cursor IA brindándole una capacidad a espléndido plazo para el conocimiento contextual cuando trabaja con copilotos de codificación basados en LLM. Hace uso de la estructura de memoria MCP para ayudar la memoria sincronizada localmente en zona de entre sesiones y herramientas.
Características esencia:
- Permite la recuperación y la memoria persistente para los agentes MCP.
- A nivel IDE, proporciona inteligencia contextual.
Enlace del tesina: GitHub
Recopilación
A continuación se muestra un recopilación de los proyectos de MCP enumerados en este artículo, conexo con su propósito y componentes notables:
| Nombre del tesina | Propósito central | Componente sobresaliente |
| Investigador profundo multiagente | Sistema autónomo de investigación multiagente. | CrewAI, LinkUp, phi3 |
| Servidor cliente MCP usando LangChain | LangChain + orquestación MCP | LangChain |
| RAG agente impulsado por MCP | RAG agente con razonamiento contextual. | Canalización de múltiples agentes |
| Chatbot MCP personalizado | Ámbito de chatbot personalizado | memoria contextual |
| Analista financiero impulsado por MCP | Automatización y conocimientos financieros | Adaptadores de datos |
| Asistente de voz con tecnología MCP | Control multiagente basado en voz | Interfaz de voz |
| Extensión de memoria MCP del cursor | Memoria de agente persistente para Cursor IDE | Persistencia de sesión |
Conclusión
El ecosistema MCP positivamente está transformando las formas en que los sistemas de IA pueden colaborar, orquestar y razonar. Desde la colaboración de múltiples agentes hasta la producción de datos locales en el dispositivo, estos proyectos ilustran cuán poderoso puede resistir a ser MCP y que usted, como ingeniero de inteligencia sintético, puede crear sistemas modulares conscientes del contexto que pueden interoperar con diferentes dominios.
Preguntas frecuentes
R. MCP brinda a los modelos un jerigonza popular para comunicarse con herramientas, fuentes de datos y otros agentes. Es la columna vertebral de los sistemas multiagente escalables, lo que le permite crear flujos de trabajo modulares donde los modelos se coordinan en zona de hacer de forma aislada.
R. En completo. Muchos proyectos MCP se ejecutan localmente con modelos livianos o servidores simples. Puede comenzar con pequeños prototipos (como la integración de LangChain) y esquilar una vez que comprenda el flujo de trabajo.
R. Las API conectan sistemas, pero MCP estandariza el intercambio de contexto y la interacción de herramientas. En zona de integraciones únicas, obtiene un protocolo que permite que diferentes modelos y herramientas se conecten y colaboren, lo que hace que sus canalizaciones sean más reutilizables y estén preparadas para el futuro.
Aprendiz de ciencia de datos en Analytics Vidhya
Actualmente trabajo como aprendiz de ciencia de datos en Analytics Vidhya, donde me enfoco en crear soluciones basadas en datos y aplicar técnicas de IA/ML para resolver problemas comerciales del mundo auténtico. Mi trabajo me permite explorar exploración avanzados, formación espontáneo y aplicaciones de inteligencia sintético que permiten a las organizaciones tomar decisiones más inteligentes basadas en evidencia.
Con una sólida colchoneta en informática, exposición de software y exploración de datos, me apasiona emplear la IA para crear soluciones impactantes y escalables que cierren la brecha entre la tecnología y los negocios.
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