MCP + Skills Framework: Leitfaden für KI-Agenten für effiziente Data-Science-Workflows

Ein DevTalk über die Führung von KI-Agenten (Claude, GPT), um innerhalb einer bestimmten Datenplattform korrekt zu arbeiten, unter Verwendung eines MCP-Servers + Skills-Frameworks. Das Kernproblem: Agenten sind gut darin, herauszufinden, was in einem Data-Science-Workflow zu tun ist, aber schlecht darin, zu wählen, wie sie es effizient auf einer echten Datenplattform tun.

Häufige Ineffizienzen bei Agenten

• Generierung von clientlastigem Code, anstatt die Arbeit an die Datenbank zu delegieren
• Bewegen von mehr Daten/Tokens als nötig
• Ignorieren nativer Fähigkeiten (Analytikfunktionen, ML usw.)
• Rückgriff auf generische Muster, die nicht skalieren

Lösung: MCP-Server + Skills-Framework

Statt den Agenten "es selbst herausfinden" zu lassen, wird er mit plattformbewusstem Kontext eingeschränkt und geführt. Der Ansatz konzentriert sich auf:

• Auswahl der richtigen analytischen Funktionen
• Erkennen, wann SQL nicht ausreicht
• Nutzung von In-Database-ML/Statistik/Text/Vektor-Operationen
• Verkettung zu End-to-End-Workflows, die tatsächlich bereitstellbar sind

Ressourcen

• Repo: github.com/ksturgeon-td/tdsql-mcp
• Kostenlose Umgebung zum Ausprobieren: Teradata ClearScape Analytics Demo
• Live-Session-Aufzeichnung: YouTube

Wenn Sie mit Claude + MCP oder Tool-Nutzung experimentieren und auf Ineffizienz- oder Halluzinationsprobleme mit echten Datensystemen gestoßen sind, ist dieser Ansatz eine Erkundung wert.