論文の概要: Mind the Metrics: Patterns for Telemetry-Aware In-IDE AI Application Development using the Model Context Protocol (MCP)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11019v1
- Date: Wed, 14 May 2025 17:41:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.476861
- Title: Mind the Metrics: Patterns for Telemetry-Aware In-IDE AI Application Development using the Model Context Protocol (MCP)
- Title（参考訳）: Mind the Metrics: Model Context Protocol(MCP)を用いたテレメトリ対応IDE内AIアプリケーション開発のためのパターン
- Authors: Vincent Koc, Jacques Verre, Douglas Blank, Abigail Morgan,
- Abstract要約: 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)によって実現された遠隔計測対応統合開発環境(IDE)を紹介する。
本稿では、テレメトリを用いた行動適応のためのローカルプロンプト、CIベースの最適化、自律エージェントの設計パターンを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI development environments are evolving into observability first platforms that integrate real time telemetry, prompt traces, and evaluation feedback into the developer workflow. This paper introduces telemetry aware integrated development environments (IDEs) enabled by the Model Context Protocol (MCP), a system that connects IDEs with prompt metrics, trace logs, and versioned control for real time refinement. We present design patterns for local prompt iteration, CI based optimization, and autonomous agents that adapt behavior using telemetry. Rather than focusing on a single algorithm, we describe an architecture that supports integration with frameworks like DSPy, PromptWizard, and Prompts as Programs. We demonstrate this through Opik, an open source MCP server for LLM telemetry, and position our approach within the emerging LLMOps ecosystem. This work lays a foundation for future research on prompt optimization, IDE agent tooling, and empirical benchmarking in telemetry rich AI development workflows.
- Abstract（参考訳）: AI開発環境は、リアルタイムテレメトリ、プロンプトトレース、評価フィードバックを開発者ワークフローに統合する、可観測性の最初のプラットフォームに進化している。
本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)によって実現された遠隔計測対応統合開発環境(IDE)について紹介する。
本稿では、テレメトリを用いた動作適応のためのローカルプロンプトイテレーション、CIベースの最適化、自律エージェントの設計パターンを提案する。
単一のアルゴリズムではなく、DSPy、PromptWizard、Prompts as Programsといったフレームワークとの統合をサポートするアーキテクチャについて説明する。
我々は、LLMテレメトリのためのオープンソースのMPPサーバであるOpikを通じてこれを実証し、新興のLLMOpsエコシステムに私たちのアプローチを配置する。
この研究は、テレメトリリッチAI開発ワークフローにおける、迅速な最適化、IDEエージェントツール、実証的なベンチマークに関する将来の研究の基盤となる。
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