Hintergrund und Kernprogramme
Sprachmodelle (z.B. ChatGPT) weisen aufgrund des Fehlens eines eingebauten Uhrensystems oft eine "Zeitaphasie" auf - sie sind nicht in der Lage, Datumsunterschiede genau zu berechnen, Zeitzonen wahrzunehmen oder zeitabhängige Informationen zu verstehen.Passage of Time MCP setzt hier an, indem es eine standardisierte Schnittstellen, um die Zeitdimension der physischen Welt in KI-Dialogsysteme einzubringen.
Spezifische Umsetzungsschritte
- Integration von Funktionsaufrufen: durch
current_datetime()Funktion, um einen Zeitstempel im ISO 8601-Format mit Zeitzonenparametern zu erhalten, die den IANA-Standard unterstützen (z. B.Asia/Tokyo) - Erweiterung der Rechenleistung: Verwendung von
getTimeDifferenceMethoden zur Handhabung von Zeitdifferenzoperationen mit eingebauten Sekunden/Minuten/Stunden/Tagen Multigranularitätsberechnungen mit Millisekunden-Fehlerkontrolle - Echtzeit-SynchronisationsmechanismusServer-Sent Events-Technologie für das Streaming von Zeitdaten mit einer Aktualisierungslatenz von mindestens 1 Sekunde
Empfehlungen zur Optimierung des Einsatzes
Für Produktionsumgebungen wird die Bereitstellung in Docker-Containern empfohlen, und zwar über diedocker-compose.ymlKonfigurieren Sie das Zeitzonenvolumen und die Synchronisierung des NTP-Dienstes. Für zeitkritische Szenarien können Sie Redis aktivieren, um die Ergebnisse der letzten 10 Berechnungen zwischenzuspeichern und so den Overhead durch wiederholte Berechnungen zu reduzieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPassage of Time MCP: Ein Dienst, der Zeitbewusstsein und Rechenkapazitäten für die Sprachmodellierung bietetDie
