Lokale Hybrid-Suche: Retrieval ohne RAG-Pipeline
Vor zwei Wochen habe ich darüber geschrieben, was sich ändert, wenn das Modell gleich bleibt und nur der Harness wechselt. Kurzfassung: der Wrapper macht mehr
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Im vorigen Artikel, Tool-Surface-Kompression, ging es um die Frage, wie man externe Funktionalität, ganze APIs und Systeme, möglichst token-effizient in den
2.500 API-Endpoints. Jeden einzelnen als MCP-Tool exponiert, das wären laut Cloudflare 1,17 Millionen Tokens allein für die Tool-Definitionen, bevor der Agent
Workflow-Automatisierung war lange einfach. Trigger feuert, einzelne Schritte werden ausgeführt, Daten wandern von A nach B. Jede Verzweigung ist vorbestimmt.
Wie Claude Sonnet 4.5 und GitHub Copilot uns durch das Labyrinth von Custom-Backstage-Integrationen geholfen haben Das Backstage-Versprechen (und die Realität)
Kurzer Read (~6–7 Min) – fokussiert auf den operativen Teil der Model Context Protocol (MCP) Enablement. 1. Praxisproblem Ein einzelner MCP-Server ist trivial.
Einleitung Reiner Modellzugriff erzeugt selten nachhaltigen Unternehmensnutzen. Wirklicher Hebel entsteht, wenn Sprachmodelle sicher Werkzeuge aufrufen können
Die Welt der KI entwickelt sich rasant weiter und mit ihr die Art und Weise, wie wir mit APIs und Infrastrukturen interagieren. Bei Infralovers freuen wir uns
Die Model Context Protocol (MCP) Spezifikation wurde vom KI-Forschungsunternehmen Anthropic eingeführt. Seit seiner Veröffentlichung hat es eine breite