Best Practices für WebMCP

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper
GitHub Bluesky

Veröffentlicht am 18. Mai 2026

Die WebMCP-Tooldeklaration sollte eindeutig sein, ohne dass Entwickler oder Kundenservicemitarbeiter 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:

  • Bevor Sie ein Tool erstellen, sollten Sie eine Tool-Strategie entwickeln.
  • Verwenden Sie eine klare Sprache und semantisches HTML.
  • Schemas entwerfen und Eingaben verarbeiten
  • Zuverlässige Tools entwickeln.
  • Testen und Fehler beheben

Wir haben bereits einen separaten Artikel zum Entwickeln von sicherheitsorientierten Tools veröffentlicht.

Tool-Strategie erstellen

Wie bei jeder Softwareanwendung sollten Sie zuerst Ihre Tool-Strategie planen:

  • Jedes Tool sollte aus einer einzelnen Funktion bestehen. Mit einem Tool könnte der Nutzer beispielsweise zu einem bestimmten Formulartyp weitergeleitet werden, während ein anderes Tool Eingabefelder mit Nutzerinformationen abgleichen soll. Achten Sie darauf, dass sich die Tools nicht überschneiden, da der Agent sonst nicht weiß, welches er verwenden soll. Fragen Sie sich: Kann ich mehrere Aufgaben mit derselben Funktion abdecken?
  • Tool-Registrierung 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 mit registerTool dynamisch verwalten.
    • Deklarative API: Sie können die Registrierung dynamisch verwalten, indem Sie die Tool-Attribute in einem Formular mit toolname und tooldescription hinzufügen oder entfernen.
  • 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, gehen Sie davon aus, dass der Agent versteht, was für die Erledigung der Aufgabe erforderlich ist. Er muss nicht einen genauen Ablauf von Schritten verwalten.

Es gibt zwar keine maximale Anzahl von Tools, die zulässig sind, 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 Agent, die richtige Auswahl zu treffen. Experimentieren Sie, um herauszufinden, was für Ihre Anwendung am besten geeignet ist.

So können Sie einzelne Tools mit unterschiedlichen Zwecken 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 Kundenservicemitarbeiter das finden, was sie benötigen, verstehen, was sie finden, und diese Informationen so verwenden, wie der Entwickler es erwartet.

Verwenden Sie bei Toolnamen 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 den Nutzer zu einem Formular weiterleitet, um das Ereignis zu erstellen.

Eine klare Beschreibung sollte erklären, was das Tool tut und wann es verwendet werden sollte. Verwenden Sie positive Formulierungen und Präferenzen anstelle von negativen Formulierungen wie Einschränkungen.

Was Sie nicht tun sollten
„Verwende dieses Tool nicht für Wetterinformationen.“

Einschränkungen sollten in einer gut formulierten Beschreibung impliziert sein.

Das sollten Sie tun:

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

Anstatt dem Modell zu sagen, was es tun soll, werden in dieser Sprache die Aktionen beschrieben, die das Tool ausführen kann.

Kognitive Anforderungen minimieren

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

  • Rohdaten als Nutzereingabe akzeptieren: Bitten Sie den Agent nicht, mathematische 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 Auswahl sollte selbsterklärend sein. Das „Warum“ hilft Kundenservicemitarbeitern, bessere Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie beispielsweise einen Onlineshop betreiben, geben Sie den Versandtyp in natürlicher Sprache an, anstatt eine mehrdeutige ID zu verwenden: shipping="Express" anstelle von shipping_id=1.

Zuverlässigkeit priorisieren

Sowohl Agenten als auch Menschen profitieren von Tools, die sich wie erwartet verhalten:

  • Ordnungsgemäße Fehlerbehandlung für Ratenbegrenzungen festlegen: Tools sollten eine angemessene Wiederholung ermöglichen, z. B. für den Preisvergleich. Wenn für ein Tool eine Ratenbegrenzung gilt, geben Sie einen aussagekräftigen Fehler zurück oder weisen Sie den Nutzer darauf hin, die Aufgabe manuell zu erledigen.
  • Aktualisieren Sie den Schnittstellenzustand nach Abschluss der Funktionen. KI-Agenten können sich auf die Benutzeroberfläche verlassen, um die nächsten Schritte zu planen. Die Ausführung von Funktionen kann jedoch länger dauern als das Laden der Benutzeroberfläche. Der Agent sollte bestätigen, dass die Funktion abgeschlossen ist, sobald die Benutzeroberfläche aktualisiert wurde, oder noch einmal eine Aktualisierung anfordern.
  • Strikte Validierung im Code, lockere Validierung 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 beschreibende Fehler hinzu, damit das Modell sich selbst korrigieren und mit neuen, gültigen Parametern wiederholen kann.

Bewertungstests und Fehlerbehebung

Erstellen Sie Evaluierungstests und stellen Sie Ihre Tools für das Debugging zur Verfügung. Im Gegensatz zu deterministischen Unit-Tests können Evaluierungen nicht fest codiert werden, da Ausgaben unerwartete Formen annehmen können.

  • Problem definieren: Sie können Ihr Problem wie einen API-Vertrag formulieren, einschließlich des Eingabetyps, des Ausgabeformats und aller zusätzlichen Einschränkungen.
  • Legen Sie eine Baseline und ein ideales Ergebnis fest. Gerade bei der Texteingabe ist es wichtig zu wissen, mit welchen Arten von Ergebnissen Sie die gewünschte Ausgabe erhalten können.
  • Festlegen, wie die Ausgabe bewertet wird: Wahrscheinlich identifizieren und messen Sie subjektive, qualitative Ergebnisse basierend auf der Qualität der Eingabe, der Nützlichkeit und der Fähigkeit, die nächste Aufgabe zu erledigen. Es gibt verschiedene Methoden, um die Ausgabe zu bewerten, darunter codebasierte Prüfungen für regelbasierte Ausgaben (Zeichenlimits) und LLM-as-a-judge.

Vermeiden Sie es, enge Regeln hinzuzufügen, um Probleme mit einem bestimmten Modell zu beheben. Wenn Sie beispielsweise ein Auswahlfeld für Anreden einfügen, kann das Modell die falsche Auswahl treffen. Anstatt schmale Regeln hinzuzufügen, um dieses Problem zu beheben, sollten Sie Ihr Tool abstrahieren und anpassen. Am besten legen Sie dieses Feld als optional fest. Bitte den Kundenservicemitarbeiter, den Nutzer zu fragen, welche Option sinnvoll ist, damit der Nutzer mit dem Ergebnis zufrieden ist.

Feedback geben

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