Caroline Bishop
05 sep 2025 00:23
Ontdek hoe MCP-elicitatie AI-toolinteracties verbetert door ontbrekende informatie vooraf te verzamelen, waardoor de gebruikerservaring wordt verbeterd via intuïtieve en naadloze processen, volgens de nieuwste inzichten van GitHub.
GitHub is pionier op het gebied van een naadlozere interactie tussen AI-tools en gebruikers door de implementatie van Model Context Protocol (MCP) elicitatie. Deze aanpak is gericht op het verfijnen van gebruikerservaringen door essentiële informatie vooraf te verzamelen, waardoor wrijving wordt verminderd en de functionaliteit van AI-gestuurde applicaties wordt verbeterd, volgens de blog van GitHub.
MCP-elicitatie begrijpen
In de kern houdt MCP-elicitatie in dat de AI pauzeert om noodzakelijke details van gebruikers op te vragen voordat een taak wordt uitgevoerd, waardoor wordt voorkomen dat er wordt vertrouwd op standaardaannames die mogelijk niet overeenkomen met de voorkeuren van de gebruiker. Deze functionaliteit wordt momenteel ondersteund door GitHub Copilot binnen Visual Studio Code, hoewel de beschikbaarheid kan variëren tussen verschillende AI-toepassingen.
Implementatie-uitdagingen
Tijdens een recente stream benadrukte GitHub's Chris Reddington de uitdagingen die werden ondervonden bij het implementeren van elicitatie in een MCP-server voor een beurtelingse game. Aanvankelijk had de server dubbele tools voor verschillende speltypen, wat leidde tot verwarring en onjuiste toolselectie door AI-agenten. De oplossing bestond uit het consolideren van tools en het zorgen voor duidelijke naamgevingsconventies om het doel van elke tool duidelijk te definiëren.
Stroomlijnen van gebruikersinteracties
De verfijnde aanpak stelt gebruikers in staat om een spel te starten met gepersonaliseerde instellingen in plaats van standaardparameters. Wanneer een gebruiker bijvoorbeeld een potje boter-kaas-en-eieren aanvraagt, identificeert het systeem ontbrekende details zoals moeilijkheidsgraad of spelernaam, en vraagt de gebruiker om deze informatie om de spelconfiguratie op passende wijze aan te passen.
Technische inzichten
De implementatie van elicitatie binnen de MCP-server omvat verschillende belangrijke stappen: het controleren van vereiste parameters, het identificeren van ontbrekende optionele argumenten, het initiëren van elicitatie om ontbrekende informatie te verzamelen, het presenteren van schema-gestuurde prompts, en het voltooien van het oorspronkelijke verzoek zodra alle noodzakelijke gegevens zijn verzameld.
Geleerde lessen
De ontwikkelingssessie van Reddington onderstreepte het belang van duidelijke toolnaamgeving en iteratieve ontwikkeling. Door toolnamen te verfijnen en functionaliteit te consolideren, verminderde het team de complexiteit en verbeterde de gebruikerservaring. Bovendien was het analyseren van initiële gebruikersverzoeken om alleen ontbrekende informatie te verkrijgen cruciaal bij het verfijnen van het elicitatieproces.
Toekomstperspectieven
Naarmate AI-gestuurde tools zich blijven ontwikkelen, biedt de integratie van MCP-elicitatie een veelbelovende weg voor het verbeteren van gebruikersinteracties. Deze aanpak vereenvoudigt niet alleen de gebruikerservaring, maar stemt AI-operaties ook af op gebruikersvoorkeuren, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor meer intuïtieve en responsieve applicaties.
Afbeeldingsbron: Shutterstock
Bron: https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
