Best Practices für WebMCP

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
GitHub Bluesky

Veröffentlicht am 18. Mai 2026

Erklärer Web Erweiterungen Chrome-Status Absicht
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WebMCP-Tooldeklaration sollte klar sein, ohne dass Entwickler oder Agenten Ausgaben prüfen und es noch einmal versuchen müssen. Unabhängig davon, ob Sie die imperative oder die deklarative API verwenden, sollten Sie die folgenden Best Practices beachten:

  • Erstellen Sie vor der Entwicklung eine Toolstrategie.
  • Verwenden Sie eine klare Sprache und semantisches HTML.
  • Entwerfen Sie Ihre Schemas und verarbeiten Sie Eingaben.
  • Entwickeln Sie zuverlässige Tools.
  • Testen Sie und beheben Sie Fehler.

Wir haben separat beschrieben, wie Sie Tools mit Fokus auf Sicherheit erstellen.

Toolstrategie erstellen

Wie bei jeder Softwareanwendung sollten Sie zuerst Ihre Toolstrategie planen:

  • Jedes Tool sollte aus einer einzelnen Funktion bestehen. Ein Tool könnte beispielsweise den Nutzer zu einem bestimmten Formular weiterleiten, während ein anderes Tool Eingabefelder mit Nutzerinformationen abgleichen sollte. Achten Sie darauf, keine sich überschneidenden Tools zu erstellen, da der Agent sonst möglicherweise nicht weiß, welches Tool er verwenden soll. Fragen Sie sich: Kann ich mehrere Aufgaben mit derselben Funktion abdecken?
  • Toolregistrierung verwalten. Registrieren Sie Tools, wenn sie in einem bestimmten Seitenstatus nützlich sind, und heben Sie die Registrierung auf, wenn das Tool nicht mehr verwendet werden kann.
    • Imperative API: Sie können die Registrierung dynamisch mit verwalten.registerTool
    • Deklarative API: Sie können die Registrierung dynamisch verwalten, indem Sie die Toolattribute in einem Formular hinzufügen oder entfernen, mit toolname und tooldescription.
  • Komplexität reduzieren:Für die meisten Anwendungen sollte die statische Registrierung der Standardansatz sein.
  • Vertrauen Sie darauf, dass der Agent die Aufgabe erledigt. Anstatt starre oder negative Anweisungen zu geben, sollten Sie davon ausgehen, dass der Agent versteht, was erforderlich ist, um die Aufgabe zu erledigen. Er muss nicht einen genauen Ablauf von Schritten verwalten.

Es gibt keine maximale Anzahl zulässiger Tools, aber jedes Tool nimmt einen Teil des Kontextfensters ein und verlängert die Zeit für die Fertigstellung. Je mehr Tools Sie bereitstellen und je mehr sich die Tools überschneiden, desto schwieriger ist es für den Agenten, die richtige Auswahl zu treffen. Experimentieren Sie, um herauszufinden, was für Ihre Anwendung am besten geeignet ist.

So können Sie einzelne Tools ohne sich überschneidende Zwecke erstellen und verwalten, wann diese Tools verfügbar sind.

Klare Sprache und semantischen Code verwenden

Verwenden Sie eine klare und präzise Sprache, um Tools zu benennen und ihre Verwendung zu beschreiben. So können Agenten das finden, was sie brauchen, verstehen, was sie finden, und diese Informationen so verwenden, wie es der Entwickler erwartet.

Verwenden Sie bei der Benennung von Tools Verben, die genau beschreiben, was passiert, und unterscheiden Sie zwischen Ausführung und Initiierung. create-event ist beispielsweise ein Tool zum sofortigen Erstellen von Ereignissen, während start-event-creation-process ein Tool ist, das den Nutzer zu einem Formular weiterleitet, um das Ereignis zu erstellen.

Eine klare Beschreibung sollte beschreiben, was das Tool tut und wann es verwendet werden sollte. Verwenden Sie eine positive Sprache und geben Sie Präferenzen an, anstatt eine negative Sprache wie Einschränkungen zu verwenden.

Was Sie nicht tun sollten
„Verwenden Sie dieses Tool nicht für das Wetter.“

Einschränkungen sollten in einer gut formulierten Beschreibung impliziert sein.

Das sollten Sie tun:

„Mit diesem Tool kann ein Kalendertermin erstellt werden, der für ein bestimmtes Datum und eine bestimmte Uhrzeit geplant ist.“

Anstatt dem Modell was zu sagen, das beschreibt diese Sprache die Aktionen, die das Tool ausführen kann.

Kognitive Anforderungen minimieren

So wie Sie die kognitiven Anforderungen für Menschen minimieren sollten, die komplexe Aufgaben erledigen, sollten Sie auch die kognitiven Anforderungen für das Modell minimieren:

  • Rohe Nutzereingaben akzeptieren. Bitten Sie den Agenten nicht, Berechnungen durchzuführen oder die Eingabestrings zu transformieren. Wenn ein Nutzer beispielsweise „11:00 bis 15:00“ sagt, sollte das Tool dies als String akzeptieren. Bitten Sie das Modell nicht, die Minuten zwischen diesen Zeiten zu berechnen.
  • Bestimmte Typen für Parameter deklarieren, z. B. String, Zahl oder Enum.
  • Erklären Sie, warum Sie bestimmte Entscheidungen getroffen haben. Die von Ihnen getroffene Entscheidung sollte selbsterklärend sein. Die Begründung hilft Agenten, bessere Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie beispielsweise einen Onlineshop betreiben, deklarieren Sie den Versandtyp in natürlicher Sprache, anstatt eine mehrdeutige ID zu verwenden: shipping="Express" anstelle von shipping_id=1.

Zuverlässigkeit priorisieren

Agenten und Menschen profitieren von Tools, die sich wie erwartet verhalten:

  • Legen Sie ein ordnungsgemäßes Verhalten bei Ratenbegrenzungen fest. Tools sollten angemessene Wiederholungen ermöglichen, z. B. für den Preisvergleich. Wenn ein Tool ratenbegrenzt ist, geben Sie einen aussagekräftigen Fehler zurück oder weisen Sie den Nutzer an, die Aufgabe manuell zu übernehmen.
  • Aktualisieren Sie den Schnittstellenstatus, nachdem Funktionen abgeschlossen sind. Agenten verlassen sich möglicherweise auf die Schnittstelle, um die nächsten Schritte zu planen. Die Ausführung von Funktionen kann jedoch länger dauern als das Laden der Schnittstelle. Der Agent sollte bestätigen, dass die Funktion abgeschlossen ist, sobald die Schnittstelle aktualisiert wurde, oder eine erneute Aktualisierung anfordern.
  • Strenge Validierung im Code, weniger strenge im Schema. Einschränkungen und Tests sollten für Funktionen und Code mit binärer Logik verwendet werden. Schemaeinschränkungen können zwar hilfreich sein, sind aber nicht garantiert. Fügen Sie Ihrem Funktionscode aussagekräftige Fehler hinzu, damit das Modell sich selbst korrigieren und es mit neuen, gültigen Parametern noch einmal versuchen kann.

Bewertungstests und Fehlerbehebung

Erstellen Sie Bewertungstests und stellen Sie Ihre Tools für die Fehlerbehebung zur Verfügung. Im Gegensatz zu deterministischen Unittests können Bewertungen nicht fest codiert werden, da die Ausgaben unerwartete Formen annehmen können.

  • Definieren Sie das Problem. Sie können Ihr Problem wie einen API-Vertrag formulieren, einschließlich des Eingabetyps, des Ausgabeformats und aller zusätzlichen Einschränkungen.
  • Definieren Sie eine Baseline und ein ideales Ergebnis. Insbesondere bei der Texteingabe ist es wichtig zu verstehen, mit welchen Arten von Ergebnissen Sie die erwartete Ausgabe erhalten können.
  • Legen Sie fest, wie die Ausgabe bewertet werden soll. Wahrscheinlich identifizieren und messen Sie subjektive, qualitative Ergebnisse basierend auf der Eingabequalität, der Nützlichkeit und der Fähigkeit, die nächste Aufgabe zu erledigen. Es gibt eine Reihe von Techniken, mit denen Sie die Ausgabe bewerten können, darunter codebasierte Prüfungen für regelbasierte Ausgaben (Zeichenlimits) und LLM-as-a-judge.

Fügen Sie keine engen Regeln hinzu, um Probleme mit einem bestimmten Modell zu beheben. Wenn Sie beispielsweise ein Auswahlfeld für Anreden einfügen, kann das Modell die falsche Wahl treffen. Anstatt enge Regeln hinzuzufügen, um dieses Problem zu beheben, sollten Sie Ihr Tool abstrahieren und anpassen. Am besten legen Sie dieses Feld als optional fest. Bitten Sie dann den Agenten, den Nutzer zu fragen, welche Wahl sinnvoll ist, damit der Nutzer mit dem Ergebnis zufrieden ist.

Feedback geben und einholen

WebMCP wird aktiv diskutiert und kann sich in Zukunft ändern. Wenn Sie diese APIs testen und Feedback haben, freuen wir uns darauf.