Jika server MCP Anda memiliki lusinan alat, itu mungkin salah dibuat. Anda memerlukan alat yang spesifik dan jelas untuk setiap kasus penggunaan—tetapi Anda juga tidak dapat memiliki terlalu banyak. Ini menciptakan pengorbanan yang hampir mustahil yang sebagian besar perusahaan tidak tahu bagaimana menyelesaikannya. Itu sebabnya saya mewawancarai teman saya Alex Rattray (@RattrayAlex), pendiri dan CEO @StainlessAPI. Stainless membangun API, SDK, dan server MCP untuk perusahaan seperti @OpenAI dan @AnthropicAI. Alex telah menghabiskan waktu bertahun-tahun menguasai cara membuat perangkat lunak berbicara dengan perangkat lunak, dan dia datang ke acara itu untuk berbagi apa yang dia ketahui. Saya mengajak dia di AI & I @every untuk berbicara tentang MCP dan masa depan internet asli AI. Kami membahas: • Rancang server MCP agar ramping dan tepat. Praktik terbaik Alex untuk membangun server MCP yang andal dimulai dengan menjaga perangkat tetap kecil, memberikan nama dan deskripsi yang tepat pada setiap alat, dan meminimalkan input dan output yang harus ditangani model. Di Stainless, mereka juga sering menambahkan filter JSON di atasnya untuk menghilangkan data yang tidak perlu. • Buat API yang kompleks dapat dikelola dengan mode dinamis. Untuk memecahkan masalah bagaimana AI mengetahui alat mana yang akan digunakan dalam API yang lebih besar, Stainless beralih ke "mode dinamis", di mana model hanya mendapatkan tiga alat: Daftar titik akhir, pilih satu dan pelajari tentangnya, lalu jalankan. • Server MCP sebagai copilot bisnis. Di Stainless, Alex menggunakan server MCP untuk menghubungkan alat seperti @NotionHQ dan @HubSpot, sehingga dia dapat mengajukan pertanyaan seperti, "Pelanggan mana yang mendaftar minggu lalu?" Sistem mengkueri beberapa database dan mengembalikan ringkasan yang seharusnya mengambil beberapa login dan pencarian. • Buat "otak" untuk perusahaan Anda dengan Claude Code. Alex membangun otak perusahaan bersama di Stainless dengan menjaga Claude Code tetap berjalan di sistemnya dan memintanya untuk menyimpan input yang berguna—seperti umpan balik pelanggan dan kueri SQL—ke GitHub. Seiring waktu, ini menciptakan arsip yang dikuratori yang dapat dikueri timnya dengan mudah. • Masa depan MCP adalah eksekusi kode. Alih-alih memberi model ratusan alat, Alex percaya pengaturan yang paling kuat adalah alat eksekusi kode sederhana dan alat pencarian dokumen. AI menulis kode terhadap SDK API, menjalankannya di server, dan memeriksa dokumen saat macet. Ini harus ditonton bagi siapa saja yang ingin memahami MCP—dan belajar bagaimana menggunakannya sebagai keunggulan kompetitif. Tonton di bawah ini! Stempel waktu: Pengantar: 00:01:14 Mengapa Alex suka berlari tanpa alas kaki: 00:02:54 API dan MCP, konektor internet baru: 00:05:09 Mengapa server MCP sulit didapatkan dengan benar: 00:10:53 Prinsip desain untuk server MCP yang andal: 00:20:07 Menskalakan server MCP untuk API besar: 00:23:50...