LLMs wählen Tools anhand von Beschreibungen. Schlechte Beschreibungen bedeuten falsche Auswahl. Quality Scoring zeigt die Lücke zwischen Demo und Produktion.
Das Model Context Protocol macht mit API-Integration, was REST mit SOAP gemacht hat. Die meisten Ingenieure halten es immer noch für ein Spielzeug.
Ein grünes Dashboard und ein kaputtes Produkt können auf demselben MCP-Server koexistieren. Hier sind die fünf Metriken, die wirklich messen, ob deine Tools funktionieren.
Die meisten MCP-Server sind wie REST-APIs mit Extra-Schritten gebaut. Das ist das falsche mentale Modell.
Function Calling bindet dich an einen LLM-Anbieter. MCP bietet ein universelles Protokoll. Die Wahl scheint gleich, bis du fünf Integrationen pflegst.
Alle beeilen sich, KI-Agenten Zugang zu ihren Systemen zu geben. Fast niemand fragt, was passiert, wenn diese Agenten manipuliert werden.
Es gibt keinen Standard für MCP-Server-Qualität. Kein Benchmark. Kein Score. Das ist ein massives Problem.
MCP-Server sind APIs, die ein Agent ohne menschliche Prüfung aufruft. Die Tool-Beschreibung ist der Vertrag, und niemand prüft, ob der Vertrag ehrlich ist.
Gute Infrastruktur verschwindet. Die besten MCP-Tools sollten nicht erfordern, dass man über MCP-Tools nachdenkt.
Du hast bereits die Geschaeftslogik. Das Schwierige ist nicht der Code — es sind Tool-Beschreibungen, die LLMs tatsaechlich nutzen koennen. Hier ist der kuerzeste Weg.