Agentenkompass Archiv
Schlagwort: MCP
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Browser-Agenten und Computer Use: Wenn KI nicht nur APIs, sondern Oberflächen bedient
Browser-Agenten, Computer Use und Playwright-MCP zeigen: KI-Automatisierung wandert von reinen API-Flows in sichtbare Arbeitsoberflächen. Das ist praktisch – braucht aber klare Leitplanken.
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MCP-Server sicher anbinden: 7 Prüfungen, bevor ein KI-Agent Tools nutzen darf
Ein kompaktes Tutorial für MCP-Server im Praxisbetrieb: sieben Prüfungen für Tool-Zugriff, Berechtigungen, Freigaben, Logging und Abbruchpfade.
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Agent, Harness, Scaffold: Warum präzise Begriffe bessere KI-Workflows bauen
Analyse: Warum Modell, Harness, Scaffold und Agent getrennt gedacht werden müssen, damit KI-Workflows kontrollierbar, testbar und alltagstauglich werden.
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Branchenagenten statt Universalbot: Was Claude, MCP und Connectors für die Praxis zeigen
Praxisradar: Anthropic, MCP und Governance-Tools zeigen, warum produktive KI-Agenten stärker als spezialisierte Arbeitsabläufe mit klaren Grenzen gedacht werden müssen.
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Praxisradar: Fachagenten brauchen jetzt Sandboxes, nicht nur gute Prompts
Anthropic zeigt mit Finanz-Agenten, Managed Agents und MCP-Tunneln, wohin die Praxis geht: KI-Agenten werden nützlicher – aber nur mit klaren Grenzen, Testumgebungen und nachvollziehbaren Werkzeugzugriffen.
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Agenten & Automatisierung: Warum MCP für KI-Workflows wichtiger wird
MCP entwickelt sich zu einer wichtigen Schnittstelle für KI-Agenten: weniger Einzellösungen, mehr standardisierte Verbindungen zu Tools, Daten und Workflows.
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MCP sicher ausprobieren: Ein Testordner statt voller Dateizugriff
Ein kompaktes Tutorial für den sicheren MCP-Einstieg: Warum ein Testordner reicht, wie der Filesystem-Server angebunden wird und welche Grenzen wichtig bleiben.
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MCP einfach erklärt: Warum KI-Agenten Werkzeuge nutzen können
Das Model Context Protocol erklärt ohne Fachnebel: warum KI-Agenten Tools brauchen, was MCP standardisiert und wo die Grenzen liegen.
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Agenten & Automatisierung: Warum MCP für KI-Workflows wichtiger wird
Das Model Context Protocol soll KI-Systemen einen standardisierten Weg zu Tools, Daten und Kontext geben. Für Agenten-Workflows kann das wichtiger sein als die nächste einzelne Modellfunktion.