Jeśli twój serwer MCP ma dziesiątki narzędzi, prawdopodobnie jest źle zbudowany. Potrzebujesz narzędzi, które są specyficzne i jasne dla każdego przypadku użycia — ale nie możesz mieć ich zbyt wiele. To tworzy niemal niemożliwy kompromis, którego większość firm nie wie, jak rozwiązać. Dlatego przeprowadziłem wywiad z moim przyjacielem Alexem Rattrayem (@RattrayAlex), założycielem i dyrektorem generalnym @StainlessAPI. Stainless buduje API, SDK i serwery MCP dla firm takich jak @OpenAI i @AnthropicAI. Alex spędził lata, opanowując, jak sprawić, by oprogramowanie rozmawiało z oprogramowaniem, i pojawił się w programie, aby podzielić się swoją wiedzą. Miałem go w @every’s AI & I, aby porozmawiać o MCP i przyszłości internetowej natywnej dla AI. Rozmawiamy o: • Projektowaniu serwerów MCP, aby były zwinne i precyzyjne. Najlepsze praktyki Alexa dotyczące budowania niezawodnych serwerów MCP zaczynają się od utrzymania małego zestawu narzędzi, nadania każdemu narzędziu precyzyjnej nazwy i opisu oraz minimalizowania wejść i wyjść, które model musi obsługiwać. W Stainless często dodają również filtr JSON, aby usunąć zbędne dane. • Ułatwianiu zarządzania złożonymi API za pomocą trybu dynamicznego. Aby rozwiązać problem, jak AI decyduje, które narzędzie użyć w większych API, Stainless przechodzi na „tryb dynamiczny”, w którym model otrzymuje tylko trzy narzędzia: Wymień punkty końcowe, wybierz jeden i dowiedz się o nim, a następnie go wykonaj. • Serwery MCP jako pomocnicy biznesowi. W Stainless Alex używa serwerów MCP do łączenia narzędzi takich jak @NotionHQ i @HubSpot, więc może zadawać pytania takie jak: „Którzy klienci zarejestrowali się w zeszłym tygodniu?” System przeszukuje wiele baz danych i zwraca podsumowanie, które w przeciwnym razie zajęłoby wiele logowań i wyszukiwań. • Tworzenie „mózgu” dla twojej firmy z Claude Code. Alex zbudował wspólny mózg firmy w Stainless, utrzymując Claude Code działający na swoim systemie i prosząc go o zapisywanie przydatnych danych wejściowych — takich jak opinie klientów i zapytania SQL — w GitHubie. Z biegiem czasu tworzy to starannie wyselekcjonowany archiwum, które jego zespół może łatwo przeszukiwać. • Przyszłość MCP to wykonywanie kodu. Zamiast dawać modelom setki narzędzi, Alex uważa, że najpotężniejsza konfiguracja będzie polegać na prostym narzędziu do wykonywania kodu i narzędziu do przeszukiwania dokumentów. AI pisze kod w oparciu o SDK API, uruchamia go na serwerze i sprawdza dokumentację, gdy utknie. To musi być obejrzane przez każdego, kto chce zrozumieć MCP — i nauczyć się, jak wykorzystać je jako przewagę konkurencyjną. Obejrzyj poniżej! Czas: Wprowadzenie: 00:01:14 Dlaczego Alex lubi biegać boso: 00:02:54 API i MCP, łączniki nowego internetu: 00:05:09 Dlaczego serwery MCP są trudne do poprawnego skonfigurowania: 00:10:53 Zasady projektowania niezawodnych serwerów MCP: 00:20:07 Skalowanie serwerów MCP dla dużych API: 00:23:50...