Ein MCP Server bietet sehr viele Vorteile für seine Nutzer. Er bietet zum Beispiel eine strukturierte JSON-RPC 2.0 Kommunikation, kontextsensitive Session-Orchestratoren, intelligente Request-Handler und sehr effiziente Caching-Ebenen. Mit diesen Komponenten werden die Skalierbarkeit, Sicherheit der Web Scraping Aufgaben und die Effizienz enorm verbessert.
Unter diesen Voraussetzungen können die KI Modelle voll und ganz ihrer Arbeit nachkommen. Die Datenanalyse und das Finden von Entscheidungen ohne von kleinen Nebensächlichkeiten wie den Feinheiten der Datenabfrage. MCP Server können aber noch einiges mehr. Was genau der Server kann und wie er funktioniert, erfahren Sie hier.
Was ist ein MCP Server?
MCP- oder auch Model Context Protocol-Server ist ein intelligenter Vermittler, der KI Modelle mit externen Systemen verbinden kann. Web Scraping wird dadurch schneller, effizienter und vor allem einfacher.
Der MCP Server macht es somit möglich, selbst entwickelte KI unterstützte Web Scraping Tools ohne Programmierung von Datenbanken, externen Ressourcen und mehr einzusetzen. Durch den MCP kann einfach die Vermittlung zwischen den Komponenten übernommen und das Web Scraping vereinfacht werden.
MCP Server und die Kernkomponenten
Ein MCP Server basiert auf mehreren wichtigen Komponenten, die zur Optimierung für das KI unterstützte Web Scraping notwendig sind.
Die folgenden Komponenten tragen dazu bei, dass das Web Scraping erfolgreich durchgeführt werden kann:
Die Kommunikationsschicht
- für strukturierte und zuverlässige Nachrichtenübermittlung wird JSON-RPC 2.0 verwendet
- damit wird eine fehlerfreie und stabile Kommunikation zwischen externen Ressourcen und dem KI-Scraper gewährleistet
Der Anforderungshandler
- verarbeitet und interpretiert Scraping-Anfragen von KI-Modellen
- führt für Sie die Datenabruf Aufgaben aus und die KI kann auf die Entscheidungsfindung und Analyse fokussieren
Die Sitzungs-Orchestratoren und der Kontextspeicher
- sorgt für eine exakte und kontextbezogene Datenextraktion
- achtet darauf, dass der Status und Kontext während einer Scraping sitting beibehalten wird
Die Caching-Ebenen
- sie verbessern die gesamte Effizienz und reduziert redundante Anfragen
- Daten, die öfter abgerufen werden, können gespeichert werden, wodurch Scraping Aufgaben beschleunigt werden können
Wie MCP Server das Web Scraping unterstützen
Beim Web Scraping werden Aufgaben immer wieder wiederholt, um Daten abzurufen. Ein MCP Server kann das Web Scraping enorm verbessern durch:
- die Automatisierung der Kontextbehandlung und der Sitzungsverwaltung
- durch intelligentes Caching wird die Latenz reduziert
- macht es möglich, dass KI Modelle Scraping-Ressourcen- und Tools erkennen und nutzen
Die Transportmethoden des MCP Servers
Der MCP Server unterstützt zwei primäre Methoden des Transports:
- SSE oder Server-Sent Events
- wurde entwickelt, um aus der Cloud Remote-Scraping durchzuführen
- ermöglicht die verteilte, skalierbare Datenextraktion
- STDIO oder Standard-Eingabe und Ausgabe
- macht eine direkte, schnelle Kommunikation in der gleichen Umgebung möglich
- eignet sich hervorragend für lokales Web Scraping
Was Sie vor dem Start mit MCP benötigen
Der MCP Server ist wie bereits erwähnt eine Brücke zwischen dem LLM und einer Datenbank, einer API oder einem Datenspeicher. Er kann Anweisungen, Aktionen und lesbare Daten definieren, wodurch der LLM seine Aufgabe leichter erfüllen kann.
Der MCP bietet Ihnen einen universellen Standard (Protokollversion 0.1), wodurch nicht für jedes Tool oder Modell eine neue benutzerdefinierte Integration geschrieben werden muss.
Sie benötigen vor dem Beginn:
- mindestens Python 3.8 oder höher
- Erfahrung mit dem Python Scripting
- MCP SDK für Python – ist über pip verfügbar
- einen kompatiblen MCP Client, wie zum Beispiel Cursor zum Testen oder Claude Desktop
- eine IDE oder einen Texteditor
- gilt für die Versionskontrolle
Ein Verständnis der Grundstruktur in MCP
- Protokoll
- verwaltet die Kommunikation zwischen dem Server und dem Client
- Client
- ist die Verbindung von Ihrem Server und dem LLM
- Server
- er stellt den LLM Tools und Ressourcen zur Verfügung
- Ressource
- dynamische oder statische Informationen die durch das LLM gelesen werden können
- Tool
- ein abrufbares Werkzeug bzw. Funktion das das LLM ausführen kann
Der Fluss der Kommunikation erfolgt folgendermaßen
- mit dem LLM werden über einen Client Aktionen oder Daten vom Server angefordert
- der Server hat die Aufgabe die Anfragen zu verarbeiten und gibt standardisierte Antworten
- das LLM nutzt danach diese Informationen, um Antworten zu geben und Überlegungen anzustellen
Schritt für Schritt Anleitung für Ihr MCP Server Projekt
Mit der folgenden Anleitung können Sie Ihr MCP Projekt einfach starten.
Richten Sie sich Ihr Python Projekt ein
Im ersten Schritt ist es wichtig, ein Verzeichnis für das Projekt anzulegen und eine Python-Virtual-Umgebung zu schaffen.
Dazu ist es erforderlich, eine Projektstruktur zu erstellen.
- Das MCP SDK erstellen
Im zweiten Schritt wird das MCP-Server-SDK für Python und weitere Abhängigkeiten installiert.
Besteht kein offizielles SDK ist von Ihnen, ein GitHub-Repository zu installieren.
- Einen einfachen MCP Server erstellen
Mit dem Erstellen einer Datei, zum Beispiel mit dem Namen: “src/server.py”. Damit haben Sie eine grundlegenden MCP Server eingerichtet, der ein Logging besitzt.
- Die Ressource definieren
Mit der Ressource werden Daten bereitgestellt, die von dem Modell gelesen werden können. Sie können zum Beispiel folgende Datei erstellen: “src/resources/user_profiles.py”.
Nachdem die Datei erstellt wurde, wird src/server.py aktiviert, damit die Ressource eingezogen werden kann.
Das LLM kann danach über den Client des MCP user_profiles erfolgreich abfragen.
- Ein Tool definieren
Mittels eines Tools wird es dem LLM möglich, Aktionen auszuführen. Sie können dafür eine Datei “src/tools/user_management.py” erstellen.
Durch das Aktualisieren von src/server.py kann das von Ihnen gewählte Tool einbezogen werden.
- Validierung und Fehlerbehandlung
Durch das Erstellen einer Datei, zum Beispiel “src/utils/validation.py” kann Ihre Validierungslogik zentralisiert werden.
Diese Hilfsfunktion kann in allen genutzten Tools verwendet werden, damit die Eingabedaten konsistent und richtig zu validieren sind.
- Ausführen und gleichzeitiger Test des MCP Server
Beim Test wird ein simples Testskript erstellt. Zum Beispiel das Testskript “test_server.py” um zu sehen, ob der Server funktioniert.
- Starten Sie Ihren Server dafür
- In einem getrennten Terminal können Sie zum Beispiel eine Ausgabe sehen und erkennen, ob der Server einwandfrei funktioniert.
- Dabei können Sie auch Ihren Client konfigurieren, damit eine Verbindung zum lokalen MCP Server hergestellt wird. Das funktioniert über die Server-URL oder durch den Befehl für den Start, damit der Server seine Aufgabe beginnt.
Weitere Schritte
Nachdem Sie Ihren MCP Server aufgebaut haben, können Sie weitere Schritte betreffend der Erweiterung vornehmen. Zum Beispiel:
- die Integration einer Datenbank
- Verbindung zu MongoDB, PostgreSQL oder anderen
- das Hinzufügen von weiteren Tools die beim Schreiben, Lesen und Transformieren der Dateien unterstützen
- externe APIs integrieren sie zum Beispiel GitHub, Google Drive oder Slack
- Web hooks um dem LLM zu ermöglichen Ereignisse in den anderen Systemen auszulösen
- Streaming-Ressourcen für die Unterstützung des streamens großer Datenmengen integrieren
- Tools hinzufügen die den Kontext von LLM verstehen können
Die Vorteile eines MCP Server
Ein MCP Server bietet viele Vorteile, die das Web Scraping enorm vereinfachen. Octoparse bietet die besten Grundlagen um einen MCP Server für das Web Crawling um einiges einfacher zu gestalten.
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Die Vorteile im Überblick:
- Das Ausschöpfen des Potenzials von KI
- Das LLM arbeitet nicht nur mittels der Trainingsdaten. Es kann über den MCP auch auf die öffentlichen Daten von Unternehmen zugreifen und dadurch das Agent-AI möglich machen
- Die Wiederverwendbarkeit und die Skalierung
- Wurde der MCP Server einmal integriert, kann er in verschiedenen Anwendungsfällen verwendet werden. Zum Beispiel in Chats, Automatisierungen, als Co-Pilot oder als Self Service
- Die Kontrolle und Sicherheit
- Exakte Nutzerfreigaben und Zugriffsrechte sorgen für höchste Sicherheit. Gleichzeitig bieten die umfassende Protokollierung und das Einhalten der streng festgelegten Richtlinien eine gute Kontrolle.
- Die beschleunigte Integration von KI
- Durch die standardmäßigen Schnittstellen reduzieren sich der Integrationsaufwand und die Wartung. Dadurch können technische Probleme reduziert werden.
- Die Qualitätssteigerung
- Durch die strukturierte Bereitstellung des Kontextes und den kontrollierten Zugriff auf wichtige Daten wird die Qualität der Antworten enorm erhöht. Auch das Nachvollziehen der Ergebnisse wird enorm vereinfacht.
FAQs
Kann man ohne Erfahrung im Programmieren einen MCP Server erstellen?
Sie benötigen nur einige Erfahrung mit Python, da ein MCP Server ein Softwareprozess ist. Dieser Prozess benötigt die korrekten Definitionen, um die Tools und Ressourcen einsetzen zu können.
Welche Vorteile hat MCP AI?
Der Vorteil ist die standardisierte Interaktion von MCP. Es verwendet eine gemeinsame Sprache, wodurch die Interaktion und die Kommunikation zwischen externen Quellen und KI-Modellen einfacher wird.
Kann man einen MCP Server zur Produktion einsetzen?
Ja. Man kann einen MCP Server zum Beispiel auf Cloud-Plattformen hinter der Firewall hosten und ihn dadurch für alle Clients von LLM sicher zur Verfügung stellen.
Fazit
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass der MCP Server einen großen Fortschritt für das KI-gestützte Web Scraping darstellt. Durch die effiziente, standardisierte und sichere Integration mit externen Quellen und Ressourcen werden komplexe Scraping Aufgaben enorm vereinfacht. Latenzen werden erfolgreich verkürzt und die Gesamtleistung enorm verbessert.
Ein weiteres Pro für den MCP Server stellen die guten Sicherheitsmaßnahmen dar. Risiken können damit fast vollständig ausgeschlossen werden. Die Einführung des MCP Server in den Web Scraping Prozess bietet viele Vorteile. Die KI Modelle können durch den MCP ihre Aufgaben ausführen und werden nicht mit der Komplexität der Datenabfrage belastet.
Web Scraping wird immer wichtiger und der MCP Server trägt dazu bei, das Scraping einfacher und vor allem sicher zu gestalten. Zudem erfolgen die Abläufe schneller und effizienter. Der MCP Server wird in Zukunft sicherlich eine sehr wichtige Rolle im effizienten und vor allem skalierbaren Scraping übernehmen.
Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬
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