Du möchtest die MCP-Updates und Ankündigungen von VS Code, Anthropic, AgentOps, Letta, WorkOS, morphIS, Nimble und mehr in dieser Woche nicht verpassen!
Ich habe alles, was du wissen musst, unten zusammengefasst.
(Später speichern)
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Anthropic hat gerade einen kostenlosen Kurs zum Erstellen von KI-Apps mit MCP veröffentlicht. 📚
Lerne, KI-Agenten mit externen Datenquellen wie GitHub, Google Docs und lokalen Dateien über MCP zu verbinden.
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Das lokale Ausführen von mlx-lm mit MCP unter Verwendung von @huggingface's tiny-agents ist tatsächlich ziemlich einfach und funktioniert recht gut.
@awnihannun teilt eine Demo, die Qwen3 4B mit einem MCP-Client für das lokale Dateisystem ausführt.
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Mit MCP können Sie Ihren Agenten mit einem gesamten Ökosystem von Tools verbinden.
Die Tool-Regeln in @Letta_AI ermöglichen es Ihnen, Einschränkungen für die Tool-Nutzung Ihres Agenten festzulegen, sodass Sie Autonomie und Kontrolle abwägen können.
Mit MCP können Sie Ihren Agenten mit einem gesamten Ökosystem von Tools verbinden – aber wie können Sie sicherstellen, dass Ihr Agent diese Tools zuverlässig orchestriert?
Die Tool-Regeln in Letta ermöglichen es Ihnen, Einschränkungen für das Tool-Calling Ihres Agenten festzulegen, sodass Sie Autonomie und Kontrolle abwägen können.
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Bringen Sie Ihre Apple-Apps in das Agenten-Ökosystem.
@mattt von @loopworkai demonstriert iMCP, eine native macOS-App, die Dienste wie Nachrichten und Kontakte mit MCP-Agenten über das Swift MCP SDK verbindet – ja, sogar für KI-gestützte Geburtstags-Erinnerungen. @WorkOS
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@WorkOS’ eigene @cmatheson hat mcp(.)shop mit Next.js und WorkOS @AuthKit erstellt – und zeigt, wie einfach es ist, MCP in eine echte App mit KI-Checkout und moderner Authentifizierung zu integrieren.
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@chetan_guevara hat etwas veröffentlicht, an dem sie gearbeitet haben: MonetizedMCP (monetizedmcp(.)org) — eine Open-Source-Erweiterung von MCP, die native, programmgesteuerte Zahlungen auf jeden MCP-Server bringt.
Gerade etwas veröffentlicht, an dem wir gearbeitet haben: MonetizedMCP () — eine Open-Source-Erweiterung von MCP, die native, programmgesteuerte Zahlungen auf jeden MCP-Server bringt
• Zahlungsweg-agnostisch
• Ändert nicht die MCP-Spezifikation
• Entwickelt für Entwickler und Agenten, um nahtlos zu monetarisieren
Wenn Sie Zahlungen erkunden oder mit MCP bauen, würden wir uns über Ihre Gedanken freuen
Hier ist eine Demo, wie es funktioniert:
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@Morphisdotai ist für Erweiterbarkeit konzipiert. Von Finanztools bis hin zu Robotersteuerungen können Agenten über Add-Ons, die durch das Model Context Protocol (MCP) unterstützt werden, in reale Systeme integriert werden.
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Kostenloser Open Source Kurs über MCP – Erstellt mit Wissensgraphen!
@dani_avila7 hat einen vollständigen Kurs erstellt, wie man einen MCP-Client und einen MCP-Server mit dem Python SDK aufbaut.
Kostenloser Open-Source-Kurs zu MCP – Erstellt mit Wissensgraphen!
Ich habe einen vollständigen Kurs erstellt, wie man einen MCP-Client und einen MCP-Server mit dem Python SDK erstellt.
Alles strukturiert über Wissensgraphen, die aus dem Repository selbst extrahiert wurden.
Lass mich dir zeigen, was drin ist 👇 🧵 1/
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@mattgperry stellt Motion für KI vor – verstärken Sie Ihr LLM mit dem neuen Motion MCP.
Zusätzlich Motion + Regeln und Vibe-Coding-Anleitungen für @framer, @v0 und @figma
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Erstelle deinen ersten KI-Agenten + MCP-Server in Python. @svpino teilt alles, was du brauchst, um deinen ersten KI-Agenten in weniger als 20 Minuten zu erstellen.
Erstelle deinen ersten KI-Agenten + MCP-Server in Python.
Hier ist alles, was du brauchst, um deinen ersten KI-Agenten in weniger als 20 Minuten zu erstellen.
Über den Code, den du hier sehen wirst:
1. Ich habe Google ADK mit Gemini Flash verwendet, um den Agenten zu betreiben.
2. Der Agent verbindet sich mit einem MCP-Server.
3. Er verwendet auch zwei benutzerdefinierte Tools, um seine Arbeit zu erledigen.
4. Du kannst alles sehen, was der Agent tut, dank der Opik-Bibliothek von @Cometml.
Hier ist das Video, das du dir kostenlos ansehen kannst.
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Ein Redditor hat gerade einen MCP-Server veröffentlicht, der es Claude Code und Gemini 2.5 Pro ermöglicht, zusammenzuarbeiten, und die Ergebnisse sind wirklich auf einem nächsten Level.
Claude beginnt mit der Planung, während Gemini tiefes Denken und Kontext hinzufügt. @HarshaGadekar
Claude Code + Gemini Pro: Zwei KI-Coder arbeiten zusammen.
Ja, ein Redditor hat gerade einen MCP-Server veröffentlicht, der es Claude Code und Gemini 2.5 Pro ermöglicht, zusammenzuarbeiten, und die Ergebnisse sind wirklich auf einem nächsten Level. Claude beginnt mit der Planung, während Gemini tiefes Denken und Kontext hinzufügt.
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@ProfBuehlerMIT hat angekündigt, dass der lokale Mistral-rs Inferenzserver jetzt vollständige, integrierte 🔌 MCP-Unterstützung hat - die aufkommende KI-Agenten-Schnittstelle oder ‚USB-C für KI‘!
Ich freue mich, bekannt zu geben, dass der lokale Mistral-rs Inferenzserver jetzt vollständige, integrierte 🔌 MCP-Unterstützung hat - die aufkommende AI-Agenten-Schnittstelle oder ‚USB-C für AI‘! Sie können Ihr lokales LLM nahtlos mit jedem MCP verwenden, lokal gehostet oder in der Cloud, mit automatischer Toolerkennung. Geben Sie einfach die MCP-Serverquelle an, und Ihr lokales LLM kann alle Vorteile nutzen. Außerdem können Sie mit Mistral-rs multimodale Modelle wie Gemma 3 für Vision oder Phi 4 für Vision + Audio verwenden. Alles wird sofort unterstützt mit vorgefertigten PyPi-Rädern oder Docker-Containern.
1️⃣ Alles ist automatisch, geben Sie einfach die MCP-Serverquelle an und Mistral-rs erledigt den Rest und registriert alle vom Server gehosteten Tools.
2️⃣ HTTP/WebSocket/Prozess-Transporte
3️⃣ Null-Konfigurations-Setup mit intelligenten Voreinstellungen
4️⃣ Sicher mit Bearer-Token & benutzerdefinierten Headern
Sie können ganz einfach lokale AI-Reasoning-Systeme aufbauen.
Ich bin gespannt, was ihr alle damit bauen werdet!
🔗 Link zum Open-Source-Code in der Antwort.
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@trillhause_ hat ein internes Tool entwickelt, um jeden remote gehosteten MCP-Server zu verbinden und ihn gegen mehrere Agentenarchitekturen zu testen, um Auswertungen durchzuführen.
Ein internes Tool entwickelt, um jeden remote gehosteten MCP-Server zu verbinden und ihn gegen mehrere Agentenarchitekturen zu testen, um Auswertungen durchzuführen.
Einfach die MCP-Server-URL einfügen und auf "Verbinden" klicken. Die Datenbank ist SQLite und alle Agentenlaufprotokolle werden lokal gespeichert.
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@ilChemla hat den Nimble MCP Server seit dem Beitritt zu nimbleway(.)com entwickelt.
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@freshlimesofa hat ein paar MCP-Server aufgebaut, damit Claude meinen Code lesen, zusammenfassen und Notizen direkt in Obsidian schreiben kann.
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@baryhuang hat einen einfachen, aber leistungsstarken Memory MCP-Server mit weniger als 1000 Zeilen Code erstellt!
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@adityaa2011 verwandelte einen freien Tag in einen 12-stündigen Hackathon und baute einen MCP-Server für @Core_LN in Rust.
Hatte nichts Besseres zu tun, also habe ich einen freien Tag in einen 12-stündigen Hackathon verwandelt und einen MCP-Server für @Core_LN in Rust gebaut. Denn offensichtlich ist es die Spitze der Bitcoin-Sicherheit, seinen Node einer KI anzuvertrauen.😃
Ist noch etwas rau um die Kanten, aber es funktioniert!
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Folge @AtomSilverman und @AgentOpsAI für alles, was mit KI-Agenten zu tun hat
MCP Observability kommt bald @AgentOpsAI. Tritt der Warteliste in meinem Profil bei
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