Как и многие английские майоры, я начал свою карьеру в программном обеспечении в качестве технического писателя. Когда молодой друг недавно попросил совета о входе в эту профессию, я понял, что после десятилетий в качестве сонной дисциплины документация по программному обеспечению теперь интересна так, как это было раньше.
Это было правдой на некоторое время, так как LLMS проглатывали документы и сделали их более полезными. MCP -сервер для корпуса документов усиливает эту выгоду. Вы можете думать об этом как о llms.txt на стероидах, своего рода карте сайта, которая работает как механизм фокусировки внимания. Когда я создал MCP -сервер для инструмента разработки программного обеспечения, над которым я сейчас работаю, я понял, что MCP предлагает нам исследовать синергию между тем, как люди взаимодействуют с нашими вещами — документами, исходным кодом, примерами — и как LLMS.
Это может показаться впечатляющим сказать «я построил сервер MCP», но механика восхитительно тривиальна — поэтому я склонен думать о MCP как RSS для ИИ. Красотой RSS как протокола была его простота. Вы можете написать RSS -канал вручную или написать очень простой код для его создания. Написание читателя RSS было стартовым проектом для многих начального кодера. Это не так легко работать с протоколом MCP, JSON-RPC, но гораздо проще, чем работа, скажем, с протоколами, произнесенными клиентами Fediverse или Bluesky.
Быстрое поглощение MCP напоминает мне не только RSS, но и о нескольких других вещах, которые очень быстро объединились несколько десятилетий назад. Одним из них является RSS AutoDocovery, который позволяет браузеру знать о RSS -канале сайта. Все еще восстанавливается в Wayback Machine — это важное изменение Марка Пилигрима на тег ссылки.
Спасибо всем, кто работал над созданием этого в последние несколько дней. Это было удивительно безболезненным и без трения. Вместе мы придумали новый стандарт, который полезный, элегантный, дальностный и широко реализованный. Через 4 дня.
Откройте домашнюю страницу New York Times, и вы можете видеть, что это все еще происходит.
Был также протокол OpenSearch. Вы можете бросить что -то подобное на свой сайт:
Поиск моего сайта MySite.com 12 Поиск по поиску сайта MySite.com
Наряду с
Мы склонны предполагать, что подобные прорывы были возможны только в первые дни Интернета. Приятно видеть, что они все еще могут случиться.
Пути для агентов
Когда все остальное терпит неудачу, старая шутка идет, прочитайте документы. Я, безусловно, не единственный заклад этой шутки. Я прочитаю привлекательный обзор программного инструмента, но когда я пытаюсь использовать инструмент, я не хочу читать справочные документы, я хочу ответить на тактические вопросы в данный момент:
«Есть ли компонент, который делает [X]«
«Что делать для документов [X] Скажи об теме [Y]«
«Как реализует исходный код [X]«
«Как [X] используется в реальных проектах? »
В основе моего MCP -сервера лежит оператор Switch, как это:
Case «List»: ToolName = «list_components» case «Docs»: toolName = «component_docs» Args[«component»] = Arg Case «Search»: ToolName = «Search» Args[«query»] = ARG Case «Примеры»: ToolName = «Примеры» Args[«query»] = arg 1234567891011 case «list»: toolname = «list_components» case «docs»: toolname = «component_docs» args[«component»] = argAce «search»: toolname = «search» args[«query»] = Argcase «Примеры»: ToolName = «Примеры» Args[«query»] = Арг
Эта структура позволяет агенту отвечать на такие вопросы. Выяснить, есть ли компонент, который делает [X]Claude или Cursor или другой агент могут использовать инструмент List_components, без аргументов, чтобы получить список компонентов и описаний. Если агент обнаруживает вероятный кандидат в списке, он может использовать Component_DOCS, передавая имя компонента, для извлечения документов для этого компонента. При нажатию для деталей он может использовать инструмент поиска для сканирования документов и источников, доступных сервером, и инструмент примеров для поиска использования компонента [X] и другой материал, связанный с темой [Y]Полем
Написание программных документов выиграет от тестирования так же, как и код письма. Теперь мы можем проверить, действительно ли документы работают.
Когда я «построил» сервер — airquots, потому что, конечно, я просто поручил Клоду создать его для меня — я сразу же был более продуктивным, так как работал над расширением документации нашего инструмента и созданию образцов приложений. В контексте кода: как ИИ может помочь улучшить нашу документацию, я написал о прозрении: написание программных документов выиграет от тестирования так же, как и код письма. Теперь мы можем проверить, действительно ли документы работают. Когда LLM, который прочитал документы, не может ответить на вопрос, который мы ожидаем, что документы должны ответить, это может быть ошибкой LLM, но, скорее всего, является ошибкой документации. Мы можем улучшить документы и проверить, исправляет ли это ошибку.
Это чудо уже было возможным, предоставив LLMS необработанный доступ к документам. С MCP мы можем создавать пути для направления LLMS к более плодотворному взаимодействию.
Зачем строить клиента MCP?
Простота MCP означает, что, как и RSS AutoDecovery и OpenSearch, это такая вещь, которая может быстро завоевать популярность и обеспечить мощные рычаги. Поскольку MCP Pipes JSON-RPC через stdio вы можете поговорить с сервером, только повторив его команды, и именно так я всегда хочу взаимодействовать с простыми протоколами, чтобы GROK, как они работают. На практике я обнаружил, что JSON-RPC-Over-Stdio немного сложным для этого подхода, поэтому я «создал» клиента для своего сервера. Это очаровательное напоминание о другом, даже более старое: суслика.
Доступные команды: Список — Список всех компонентов Docs — Docs для поиска компонента — Код поиска/DOCS Примеры — Поиск примеров использования.
Хотя я мог наблюдать, как Клод и Курсор взаимодействуют с моим сервером и оценить, как настроить его, чтобы улучшить поток, это был мощный опыт, чтобы вступить в их обувь и общаться с моим сервером так же, как они.
Я думаю, что следующей вещью, которую я добавлю к набору сервера, будет тематическим инструментом, который фокусируется на концепциях, которые должны понять наши пользователи. Мы давно стремились структурировать документы в первую очередь на благо людей, которые их читают, и во -вторых, для машин, которые делают. Заманчиво думать, что по мере того, как таблицы поворачиваются и машины становятся основными читателями, структура имеет меньше. Просто убедитесь, что у вас есть необходимое сырье, бросьте все это в ведро и дайте AIS его выяснить. В определенной степени они будут. Но структурирование взаимодействия между машинами и нашей документацией может обернуть их способность работать с ним. К счастью, это просто то взаимодействие, которое люди тоже хотят.
Не просто читайте документы, также поговорите с ними
Мы в основном не хотим читать документы, но мы хотим поговорить с ними. Когда мы строим поисковые интерфейсы для наших документов, мы всегда пытались предвидеть намерения поиска. Люди не просто ищут слова; Они должны использовать материал для решения проблем и добиться цели. Когда вы создаете сервер MCP, вы вынуждены сделать эти намерения поиска явными. Это будет так же полезно для нас, как и для роботов, и поможет нам работать с ними более эффективно.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джон Уделл — автор и разработчик программного обеспечения, который исследует программные инструменты и технологии и объясняет их в письменной форме, аудио и видео. Он является автором культового классического практического интернет -программного обеспечения. Прошлые концерты включают Lotus, Byte Magazine, Safari … Подробнее от Джона Уделла
