MCP + Cadre de compétences : Guider les agents IA pour des flux de travail efficaces en science des données
Un DevTalk sur la manière de guider les agents IA (Claude, GPT) pour qu'ils opèrent correctement au sein d'une plateforme de données spécifique, en utilisant un serveur MCP et un framework de compétences. Le problème central : les agents savent bien déterminer quoi faire dans un workflow de science des données, mais choisissent mal comment le faire efficacement sur une plateforme de données réelle.
Inefficacités courantes des agents
- Générer du code lourd côté client au lieu de déléguer le travail à la base de données
- Transférer plus de données/tokens que nécessaire
- Ignorer les capacités natives (fonctions analytiques, ML, etc.)
- Recourir à des schémas génériques qui ne passent pas à l'échelle
Solution : Serveur MCP + Framework de compétences
Au lieu de laisser l'agent « se débrouiller », contraignez-le et guidez-le avec un contexte conscient de la plateforme. L'approche se concentre sur :
- La sélection des bonnes fonctions analytiques
- Savoir quand SQL ne suffit pas
- Utiliser les opérations ML / statistiques / texte / vecteurs intégrées à la base
- Enchaîner le tout en workflows de bout en bout réellement déployables
Ressources
- Dépôt : github.com/ksturgeon-td/tdsql-mcp
- Environnement gratuit pour essayer : Démo Teradata ClearScape Analytics
- Enregistrement de la session en direct : YouTube
Si vous expérimentez avec Claude + MCP ou l'utilisation d'outils et avez rencontré des problèmes d'inefficacité ou d'hallucination avec des systèmes de données réels, cette approche mérite d'être explorée.
📖 Lire la source complète : r/ClaudeAI
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