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.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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