10 $ kostenlos für jedes LLM-Modell erhalten
Die Verwaltung von Tools und GPUs für KI-Modelle war schon immer komplex – verschiedene Standards, unübersichtliche APIs und manuelle Einrichtung. MCP (Model Context Protocol) löst dies, indem es einen einfachen, universellen Weg schafft, Modelle mit Tools und Ressourcen zu verbinden. Jetzt stellt Novita AI den Novita MCP Server vor, eine leichtgewichtige Lösung für die GPU-Instanzverwaltung. Wenn Sie nach einer schnelleren, saubereren Möglichkeit suchen, KI-Workloads auszuführen und zu verwalten, ist dies die richtige Wahl.
Warum taucht MCP auf?
Trotz ihrer Fähigkeiten können LLMs nicht direkt auf reale Informationen und Tools zugreifen oder diese verstehen, was ihre kommerziellen Anwendungen stark einschränkt. Früher implementierte jeder LLM-Anbieter seine eigenen Function-Calling-Standards, was Entwickler dazu zwang, Schnittstellen für verschiedene Modelle neu zu erstellen. MCP vereinheitlicht diese unterschiedlichen Standards zu einem gemeinsamen Protokoll.
Novita AI bietet detaillierte Informationen darüber, ob jedes Modell Function Calling unterstützt. Bitte beachten Sie die folgende Tabelle.
Was ist MCP?
Wie Anthropic treffend bemerkte, ist MCP die „USB-C-Schnittstelle" für die KI-Welt – so wie USB-C die Verbindung verschiedener Geräte mit Computern vereinfacht hat, optimiert MCP die Interaktion von KI-Modellen mit Daten, Tools und Diensten.
Von Anthropic
MCP ist ein Standardprotokoll, das definiert, wie große Modelle externe Tools oder Dienste entdecken, verstehen und aufrufen. Es umfasst:
- MCP-Hosts: KI-Tools wie Claude Desktop und IDEs, die über MCP auf Ressourcen zugreifen müssen
- MCP-Clients: Protokoll-Clients, die Eins-zu-Eins-Verbindungen mit Servern unterhalten
- MCP-Server: Leichtgewichtige Programme, die über das standardisierte MCP-Protokoll bestimmte Funktionen bereitstellen
- Lokale Ressourcen: Datenbanken, Dateien und Dienste auf Computern, auf die MCP-Server sicher zugreifen können
- Remote-Ressourcen: APIs und andere über das Internet erreichbare Ressourcen, mit denen MCP-Server verbunden werden können
Wie MCP funktioniert?
Von descope
Der MCP-Workflow folgt einer klaren Sequenz:
- Der MCP-Client ruft zunächst verfügbare Tools vom MCP-Server ab
- Benutzeranfragen zusammen mit Tool-Beschreibungen werden per Function Calling an das LLM gesendet
- Das LLM entscheidet, ob und welche Tools verwendet werden sollen
- Falls Tools benötigt werden, führt der MCP-Client die entsprechenden Tool-Aufrufe über den MCP-Server aus
- Die Ergebnisse der Tool-Ausführung werden an das LLM zurückgesendet
- Das LLM generiert auf Basis aller Informationen natürliche Sprachantworten
- Schließlich wird die Antwort dem Benutzer präsentiert
Welche Probleme löst MCP?
1. Keine Lizenzprobleme mehr
Mit MCP können KI-Workflows vollständig offline ausgeführt werden – keine Cloud-Bindung, keine überraschenden Lizenzgebühren. Perfekt für Unternehmen mit strengen Compliance- oder lokalen Bereitstellungsanforderungen.
2. Klarere Rollen, sauberer Code
MCP trennt Zuständigkeiten:
- Modellanbieter trainieren und aktualisieren Modelle.
- Entwickler stecken einfach ein und bauen.
Keine verworrenen SDKs oder Versions-Chaos mehr.
3. Schluss mit Middleware-Overhead
Vergessen Sie schwere Wrapper und Orchestrierungsschichten. MCP optimiert die Integration und reduziert Latenz, Kosten und Komplexität.
Ist A2A eine fortgeschrittenere Form von MCP?
Nicht ganz – MCP und Agent-to-Agent (A2A)-Protokolle lösen unterschiedliche Probleme im Agenten-Ökosystem.
- MCP (Model Compatibility Protocol) standardisiert, wie große Sprachmodelle (LLMs) mit Daten, Tools und externen Ressourcen verbunden werden. Durch die Vereinheitlichung der Funktionsaufruf-Formate über Modelle und Frameworks hinweg wird ein Ökosystem von Tool-Dienstanbietern aufgebaut und die Agent-Tool/Daten-Integrationsschicht vereinfacht.
- A2A hingegen arbeitet auf der Anwendungsebene. Es ermöglicht Agenten, auf menschenähnliche, dialogorientierte Weise miteinander zu kommunizieren – nicht nur als Tools, die Funktionen ausführen. A2A betont natürliche Kooperationsmuster zwischen autonomen Agenten (oder Benutzern) und ermöglicht so reichhaltigere Multi-Agent-Workflows.
Novita MCP Server für GPU-Verwaltung
Novita MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der eine nahtlose Interaktion mit GPU-Ressourcen auf der Novita AI-Plattform ermöglicht. Derzeit in der Beta-Phase konzentriert er sich auf die Verwaltung von GPU-Instanzen und lässt sich in MCP-kompatible Clients wie Claude Desktop und Cursor integrieren.
Hauptfunktionen umfassen:
- GPU-Instanzverwaltung
Auflisten, Erstellen, Starten, Stoppen, Neustarten und Löschen von GPU-Instanzen mit konfigurierbaren Parametern (z. B. GPU-Anzahl, Image, Container-Festplattengröße). - Cluster- und Produktlisten
Abrufen verfügbarer Compute-Cluster und unterstützter GPU-Produkttypen. - Vorlagenverwaltung
Erstellen und Löschen wiederverwendbarer Vorlagen für die schnelle Bereitstellung von GPU-Instanzen. - Container-Registry-Authentifizierung
Verwalten von Container-Image-Anmeldeinformationen direkt vom MCP-Client aus. - Netzwerkspeichersteuerung
Auflisten, Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Speichervolumes, die an GPU-Instanzen angeschlossen sind. - CLI-Integration
Einfache Installation und Ausführung übernpmoder Smithery, mit Unterstützung für die Konfiguration in lokalen Entwicklungstools.
Welche Probleme löst es?
1. Vereinfacht die Verwaltung von Cloud-GPU-Ressourcen
Entwickler können GPU-Instanzen verwalten, ohne auf eine Weboberfläche angewiesen zu sein – alles läuft direkt aus der lokalen Entwicklungsumgebung.
2. Bietet eine standardisierte Steuerungsebene
Durch die Verwendung des MCP-Protokolls werden Low-Level-API-Aufrufe mit einer konsistenten Konfigurationsschnittstelle über Tools hinweg abstrahiert.
3. Verbessert die lokale Entwicklungserfahrung
Die vollständige Integration in Tools wie Cursor und Claude Desktop ermöglicht es Entwicklern, Cloud-Ressourcen zu starten und zu verwalten, ohne ihre IDE verlassen zu müssen.
4. Unterstützt Automatisierung und Skripterstellung
Mit Unterstützung für npx und JSON-basierte Konfiguration ist es einfach, Bereitstellungen zu skripten, Infrastructure-as-Code zu verwalten oder in CI-Workflows einzubetten.
MCP ist mehr als ein Protokoll – es ist ein grundlegender Wandel in der Art und Weise, wie KI-Modelle mit der realen Welt interagieren. Durch die Optimierung des Tool-Zugriffs und die Vereinfachung der Entwicklung ermöglicht MCP die nächste Welle KI-gestützter Anwendungen, von Offline-Agenten bis hin zu flexiblen Multi-Modell-Systemen. Novita AI erleichtert den Vergleich der Function-Calling-Unterstützung und den Start der Entwicklung.
Häufig gestellte Fragen
Wofür steht MCP?
Model Compatibility Protocol – ein einheitlicher Standard für LLMs zur Interaktion mit Tools und Ressourcen.
Wie unterscheidet sich MCP von A2A?
MCP verbindet Agenten mit Tools. A2A verbindet Agenten miteinander durch natürliche Kommunikationsmuster.
Warum ist MCP wichtig?
Es beseitigt Lizenzprobleme, reduziert die Abhängigkeit von Middleware und vereinfacht KI-Entwicklungsworkflows.
Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen unterstützt. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanz – die kostengünstigen Tools, die Sie brauchen. Infrastruktur wegfällt, kostenlos starten und Ihre KI-Vision verwirklichen.
