Sie haben APIs zusammengeklebt, Slack-Bots manipuliert und ChatGPT angefleht, sich wie ein Teamkollege zu verhalten.
Ohne echten Kontext kann KI jedoch nur Vermutungen anstellen. Sie versagt, wenn sich Ihre tools ändern, und halluziniert, wenn Ihre Daten nicht klar zugeordnet oder zugänglich sind.
Das Model Context Protocol (MCP) ändert das. Es schafft eine gemeinsame Sprache zwischen Ihrem Modell und Ihrem Stack: strukturiert, kontextbezogen und skalierbar. Mit MCP können Sie aufhören, KI zu liefern, die sich intelligent verhält, und stattdessen KI entwickeln, die intelligent ist.
In diesem Blogbeitrag werden wir MCP im Detail verstehen und erfahren, wie man es implementiert. Darüber hinaus werden wir untersuchen, wie ClickUp als Alternative zu MCP-Protokollen dienen kann. Lassen Sie uns eintauchen! 🤖
Was ist ein Modellkontextprotokoll?
Das Modellkontextprotokoll ist ein Rahmenwerk oder eine Richtlinie, die verwendet wird, um die Schlüsselelemente/den Kontext (Eingabeaufforderungen, Unterhaltung, Tool-Status, Benutzer-Metadaten usw.) für große Sprachmodelle (LLMs) zu definieren, zu strukturieren und zu kommunizieren.
Es werden die externen Faktoren beschrieben, die das Modell beeinflussen, wie z. B.:
- Wer wird das Modell verwenden (Stakeholder)?
- Warum das Modell erstellt wird (Ziele)
- Wo und wie es angewendet wird (Anwendungsfälle, Umgebungen)
- Welche Einschränkungen gibt es (technischer, ethischer, zeitlicher Art usw.)?
- Welche Annahmen werden über den realen Kontext getroffen?
Einfach ausgedrückt schafft es die Phase für einen effektiven Betrieb des Modells und stellt sicher, dass es technisch einwandfrei, relevant und in dem Szenario, für das es entwickelt wurde, einsetzbar ist.
Zu den Schlüsselkomponenten von MCP gehören:
- Validierungskriterien: Beschreibt, wie das Modell auf Genauigkeit und Nützlichkeit getestet oder bewertet wird
- Zweck: Gibt klar an, was das Modell darstellen oder lösen soll
- Umfang: Definiert die Grenzen des Modells, z. B. was enthalten ist und was ausgeschlossen wird
- Wichtige Konzepte und Variablen: Identifiziert die wichtigsten Komponenten, Entitäten oder Variablen, die das Modell behandelt
- Beziehungen und Annahmen: Erklärt, wie Konzepte interagieren und welche Annahmen dem Modell zugrunde liegen
- Struktur: Beschreibt das Format des Modells (z. B. Diagramm, mathematische Gleichungen, Simulationen)
MCP vs. LangChain
LangChain ist ein entwicklerfreundliches Framework zum Erstellen von Anwendungen, die LLM-Agenten verwenden. MCP hingegen ist ein Protokoll, das standardisiert, wie Kontext an Modelle über Systeme hinweg übermittelt wird.
LangChain hilft Ihnen beim Aufbau, und MCP hilft Systemen dabei, miteinander zu kommunizieren. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen den beiden besser verstehen.
| Feature | LangChain | MCP-Modelle |
| Fokus | Anwendungsentwicklung mit LLMs | Standardisierung des LLM-Kontexts und der tool-Interaktionen |
| Tools | Ketten, Agenten, Speicher, Retriever | Protokoll für LLMs für den Zugriff auf tools, Daten und Kontext |
| Skalierbarkeit | Modular, skalierbar über Komponenten | Entwickelt für groß angelegte, agentenübergreifende Bereitstellungen |
| Anwendungsfälle | Chatbots, Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG), Automatisierung von Aufgaben | KI-Orchestrierung für Unternehmen, multimodale Systeme |
| Interoperabilität | Limitiert auf Ökosystem-tools | Hoch, ermöglicht das Wechseln zwischen Modellen und tools |
Möchten Sie sehen, wie MCP-basierte Automatisierungen in der Praxis aussehen?
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MCP vs. RAG
RAG und MCP verbessern beide LLMs mit externem Wissen, unterscheiden sich jedoch in Bezug auf Timing und Interaktion.
Während RAG Informationen abruft, bevor das Modell eine Antwort generiert, ermöglicht MCP dem Modell, während der Generierung über eine standardisierte Schnittstelle Daten anzufordern oder einen Auslöser zuzulassen. Vergleichen wir beide.
| Feature | RAG | MCP |
| Fokus | Vorabrufen relevanter Info für die Generierung von Antworten | Echtzeit-Interaktion zwischen tools und Daten während des Prozesses |
| Mechanismus | Ruft zuerst externe Daten ab und generiert dann | Fordert Kontext während der Generierung an |
| Am besten geeignet für | Statische oder halbstrukturierte Wissensdatenbanken, QA-Systeme | Echtzeit-tools, APIs, toolintegrierte Datenbanken |
| Einschränkung | Eingeschränkt durch Abrufzeitpunkt und Kontextfenster | Latenz durch Protokoll-Hops |
| Integration | Ja, RAG-Ergebnisse können in MCP-Kontext-Ebenen eingebettet werden | Ja, es kann RAG in MCP einbinden, um reichhaltigere Flows zu ermöglichen |
wenn Sie eine Kombination aus RAG + MCP erstellen, beginnen Sie mit einem sauberen * Wissensmanagementsystem innerhalb von ClickUp.
Sie können die Wissensdatenbank-Vorlage von ClickUp verwenden, um Ihren Inhalt konsistent zu organisieren. Dies hilft Ihren KI-Agenten, genaue und aktuelle Informationen abzurufen, ohne sich durch Unmengen von Daten wühlen zu müssen.
MCP vs. /AI-Agenten
Während MCP die Schnittstelle ist, fungieren verschiedene Arten von KI-Agenten als Akteure.
MCP-Modelle standardisieren den Zugriff von Agenten auf tools, Daten und Kontext und fungieren dabei als universeller Konnektor. KI-Agenten nutzen diesen Zugriff, um Entscheidungen zu treffen, Aufgaben auszuführen und autonom zu handeln.
| Feature | MCP | *kI-Agenten |
| Rolle | Standardschnittstelle für den Zugriff auf tools/Daten | Autonome Systeme, die Aufgaben ausführen |
| Funktion | Fungiert als Brücke zwischen Modellen und externen Systemen | Verwendet MCP-Server, um auf Kontext und tools zuzugreifen und Entscheidungen zu treffen |
| Anwendungsfall | Verbindung von KI-Systemen, Datenbanken, APIs und Rechnern | Code schreiben, Daten zusammenfassen, Workflows verwalten |
| Abhängigkeit | Unabhängige Protokollschicht | Verlässt sich häufig auf MCP für den dynamischen Zugriff auf tools |
| Beziehung | Ermöglicht kontextgesteuerte Funktionen | Führt Aufgaben unter Verwendung des von MCP bereitgestellten Kontexts und der Funktionen aus |
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⚙️ Bonus: Benötigen Sie Hilfe bei der Entscheidung, wann Sie RAG, MCP oder eine Kombination aus beiden verwenden sollten? Dieser ausführliche Vergleich zwischen RAG, MCP und KI-Agenten erläutert alles anhand von Diagrammen und Beispielen.
Warum Kontext in KI-Modellen wichtig ist
Für moderne KI-Systeme ist der Kontext von grundlegender Bedeutung. Der Kontext ermöglicht es generativen KI-Modellen, die Absichten der Benutzer zu interpretieren, Eingaben zu klären und Ergebnisse zu liefern, die genau, relevant und umsetzbar sind. Ohne ihn halluzinieren Modelle, missverstehen Eingaben und generieren unzuverlässige Ergebnisse.
In der realen Welt stammen Kontexte aus verschiedenen Quellen: CRM-Datensätzen, Git-Historien, Chatten-Protokollen, API-Ausgaben und mehr.
Vor MCP bedeutete die Integration dieser Daten in KI-Workflows, dass für jedes System benutzerdefinierte Konnektoren geschrieben werden mussten [ein fragmentierter, fehleranfälliger und nicht skalierbarer Ansatz].
MCP löst dieses Problem, indem es KI-Modellen einen strukturierten, maschinenlesbaren Weg zum Zugriff auf Kontextinformationen ermöglicht, unabhängig davon, ob es sich um Benutzereingabehistorien, Code-Schnipsel, Geschäftsdaten oder Tool-Funktionen handelt.
Dieser standardisierte Zugriff ist für das agentenbasierte Denken von entscheidender Bedeutung, da er es KI-Agenten ermöglicht, mit relevanten Echtzeitdaten intelligent zu planen und zu handeln.
Außerdem verbessert sich die KI-Leistung insgesamt, wenn der Kontext effektiv freigegeben wird:
- Relevantere Antworten in Sprache, Code und multimodalen Aufgaben
- Weniger Halluzinationen und Fehler dank Echtzeit-Datenabgleich
- Besseres Gedächtnis und besserer Flow bei langen Unterhaltungen oder komplexen Aufgaben
- Vereinfachte Integration mit tools, wobei Agenten Daten und Aktionen über Standardschnittstellen wiederverwenden können
Hier ist ein Beispiel dafür, wie die KI von ClickUp diese Kontextlücke schließt, ohne dass Sie sich mit umfangreichen MCP-Workflows oder Code auseinandersetzen müssen. Wir kümmern uns darum!
💡 Profi-Tipp: Um noch tiefer in die Materie einzusteigen, lernen Sie , wie Sie wissensbasierte Agenten in der KI einsetzen können, um dynamische Daten abzurufen und zu nutzen.
Wie funktioniert ein Modellkontextprotokoll?
MCP folgt einer Client-Server-Architektur, bei der KI-Anwendungen (Clients) Tools, Daten oder Aktionen von externen Systemen (Servern) anfordern. Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht darüber, wie MCP in der Praxis funktioniert. ⚒️
🧩 Verbindung herstellen
Wenn eine KI-Anwendung (wie Claude oder Cursor) gestartet wird, initialisiert sie MCP-Clients, die sich mit einem oder mehreren MCP-Servern in Verbindung stehen. Diese vom Server gesendeten Ereignisse können alles Mögliche darstellen, von einer Wetter-API bis hin zu internen Tools wie CRM-Systemen.
🧠 Wissenswertes: Einige MCP-Server ermöglichen es Agenten, Token-Guthaben zu lesen, NFTs zu überprüfen oder sogar Smart Contracts in über 30 Blockchain-Netzwerken als Auslöser zu verwenden.
👀 Entdecken Sie tools und Funktionen
Sobald die Verbindung hergestellt ist, führt der Client eine Fähigkeitserkennung durch und fragt jeden Server: Welche tools, Ressourcen oder Eingabeaufforderungen stellen Sie zur Verfügung?
Der Server antwortet mit einer Liste seiner Fähigkeiten, die registriert und dem KI-Modell bei Bedarf zur Verfügung gestellt werden.
📮 ClickUp Insight: 13 % der Befragten unserer Umfrage möchten KI nutzen, um schwierige Entscheidungen zu treffen und komplexe Probleme zu lösen. Allerdings geben nur 28 % an, KI regelmäßig bei der Arbeit einzusetzen.
Ein möglicher Grund: Sicherheitsbedenken! Benutzer möchten möglicherweise keine sensiblen Entscheidungsdaten mit einer externen KI freigeben. ClickUp löst dieses Problem, indem es KI-gestützte Problemlösungen direkt in Ihren sicheren Workspace bringt. Von SOC 2 bis zu ISO-Standards – ClickUp erfüllt die höchsten Datensicherheitsstandards und hilft Ihnen, generative KI-Technologie sicher in Ihrem gesamten Workspace einzusetzen.
🧠 Erkennen des Bedarfs an externem Kontext
Wenn ein Benutzer eine Eingabe macht (z. B. „Wie ist das Wetter in Chicago?“), analysiert das KI-Modell die Anfrage und erkennt, dass es externe Echtzeitdaten benötigt, die in seinem Trainingssatz nicht verfügbar sind.
Das Modell wählt ein geeignetes tool aus den verfügbaren MCP-Funktionen aus, z. B. einen Wetterdienst, und der Client bereitet eine Anfrage für diesen Server vor.
🔍 Wussten Sie schon? MCP ist vom Language Server Protocol (LSP) inspiriert und erweitert das Konzept auf autonome KI-Workflows. Dieser Ansatz ermöglicht es KI-Agenten, tools dynamisch zu entdecken und zu verketten, was die Flexibilität und Skalierbarkeit in KI-Systementwicklungsumgebungen fördert.
✅ Ausführen und Verarbeiten von Antworten
Der Client sendet eine Anfrage an den MCP-Server und gibt dabei Folgendes an:
- Das tool zum Aufrufen
- Parameter (z. B. Speicherort, Datum)
Der MCP-Server verarbeitet die Anfrage, führt die erforderliche Aktion aus (z. B. Abrufen der Wetterdaten) und gibt das Ergebnis in einem maschinenlesbaren Format zurück. Der KI-Client integriert diese zurückgegebenen Informationen.
Das Modell generiert dann eine Antwort, die sowohl auf den neuen Daten als auch auf der ursprünglichen Eingabe basiert.
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Häufige Herausforderungen beim Kontextmanagement in der KI
Die Verwaltung des Kontexts in KI-Systemen ist entscheidend, aber alles andere als einfach.
Die meisten KI-Modelle, unabhängig von ihrer Architektur oder ihren tools, stehen vor einer Reihe gemeinsamer Hindernisse, die ihre Fähigkeit zu präzisem und konsistentem Denken einschränken. Zu diesen Hindernissen gehören:
- Token-Limit und kurze Kontextfenster schränken ein, wie viele relevante Informationen eine KI auf einmal berücksichtigen kann, was oft zu unvollständigen oder oberflächlichen Antworten führt
- Fragmentierte Datenquellen erschweren es, den richtigen Kontext zu erfassen, insbesondere wenn Informationen über Datenbanken, Apps und Formate verstreut sind
- Das Fehlen eines Langzeitgedächtnisses über mehrere Sitzungen hinweg zwingt Benutzer dazu, Informationen zu wiederholen, wodurch die Kontinuität bei mehrstufigen Aufgaben unterbrochen wird
- *unklarheiten in den Eingaben der Benutzer, insbesondere in mehrteiligen Unterhaltungen, können die KI ohne einen klaren historischen Kontext verwirren
- Latenz und Kosten werden zu einem Problem, wenn Echtzeit-Trainingsdaten oder Kontexte aus externen Systemen abgerufen werden
- Das Fehlen einer Standardmethode zum Freigeben oder zur Pflege von Kontexten zwischen tools und Teams führt häufig zu Doppelarbeit, Inkonsistenzen und eingeschränkter Zusammenarbeit
Diese Probleme zeigen, dass ein standardisiertes, effizientes Kontextmanagement erforderlich ist, was mit MCP-Protokollen erreicht werden soll.
🔍 Wussten Sie schon? Anstatt Befehle direkt zu senden, abonnieren Module relevante Datenströme. Das bedeutet, dass ein Roboterbein möglicherweise nur passiv auf Gleichgewichtsaktualisierungen wartet und nur bei Bedarf aktiv wird.
Modellkontextprotokoll in Aktion
MCP erleichtert die Integration verschiedener Informationsquellen und stellt sicher, dass die KI präzise und kontextbezogene Antworten liefert.
Im Folgenden finden Sie einige praktische Beispiele, die zeigen, wie MCP in verschiedenen Szenarien angewendet werden kann. 👇
1. KI-gestützte Copiloten
Eine der am weitesten verbreiteten Anwendungen von KI-Copiloten ist GitHub Copilot, ein KI-Assistent, der Entwicklern beim Schreiben und Debuggen von Code hilft.
Wenn ein Entwickler eine Funktion schreibt, benötigt Copilot Zugriff auf:
- Code-Verlauf: Die KI ruft den Kontext des aktuellen Codes ab, um relevante Code-Vervollständigungen vorzuschlagen
- Externe Bibliotheken: Copilot führt eine Abfrage der neuesten Versionen von Bibliotheken oder Frameworks durch und stellt so sicher, dass der Code mit den neuesten Versionen kompatibel ist
- Echtzeitdaten: Wenn der Entwickler um eine Aktualisierung einer Codierungskonvention oder einer Fehlerbehandlungspraxis bittet, ruft Copilot die neueste Dokumentation ab
🧠 Wissenswertes: MCP Guardian fungiert als eine Art Türsteher für die Nutzung von KI-Tools. Es überprüft Identitäten, blockiert verdächtige Anfragen und protokolliert alles. Denn offener Tool-Zugriff = Sicherheitchaos.
2. Virtuelle Assistenten
Virtuelle Assistenten wie Google Assistant oder Amazon Alexa sind auf den Kontext angewiesen, um sinnvolle Antworten zu geben. Beispiel:
- Frühe Unterhaltungen: Google Assistant merkt sich frühere Abfragen, wie z. B. Ihre Reisevorlieben, und passt seine Antworten entsprechend an, wenn Sie nach Flugoptionen oder Hotelbuchungen fragen
- Externe tools: Es führt Abfragen von APIs von Drittanbietern (z. B. Flugaggregatoren wie Skyscanner) nach Echtzeitinformationen zu verfügbaren Flügen durch
📖 Lesen Sie auch: Wie man Chain of Thought Prompting verwendet (mit Beispielen)
3. Wissensmanagementsysteme
KI-gesteuerte Datenmanagement-tools wie IBM Watson helfen Unternehmen dabei, wichtige Informationen aus riesigen Datenbanken oder Dokumenten-Repositorys abzurufen:
- Suchkontext: IBM Watson verwendet MCP-Modelle, um frühere Suchabfragen zu analysieren und die Ergebnisse basierend auf den Präferenzen der Benutzer und früheren Suchabfragen anzupassen
- Externe Repositorys: Watson kann externe Repositorys (z. B. Wissensdatenbanken, Forschungsarbeiten oder Unternehmensdokumente) mittels einer Abfrage abrufen, um die genauesten und relevantesten Informationen abzurufen
- Personalisierte Empfehlungen: Basierend auf den Interaktionen der Benutzer kann Watson relevante Dokumente, FAQs oder Schulungsmaterialien vorschlagen, die auf die Rolle des Benutzers oder laufende Projekte zugeschnitten sind
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🪄 Vorteil von ClickUp: Erstellen Sie eine verifizierte, strukturierte Wissensdatenbank in ClickUp Dokumente und machen Sie sie über ClickUp Knowledge Management als Kontextquelle für Ihr MCP-Gateway verfügbar. Erweitern Sie Dokumente mit reichhaltigem Inhalt und Medien, um präzise, personalisierte KI-Empfehlungen aus einer zentralen Quelle zu erhalten.
4. Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen bieten Plattformen wie Babylon Health virtuelle Konsultationen mit Patienten an. Diese KI-Systeme sind stark vom Kontext abhängig:
- patientengeschichte: *Die KI muss auf Patientenakten, Symptome und frühere Konsultationen zugreifen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen
- Externe medizinische Daten: Es kann medizinische Daten in Echtzeit abrufen (z. B. die neuesten Forschungsergebnisse zu Symptomen oder Behandlungen), um genauere Gesundheitsempfehlungen zu geben
- Dynamische Reaktionen: Wenn sich die Symptome des Patienten verändern, nutzt die KI das MCP, um ihre Wissensdatenbank zu aktualisieren und die Behandlungsvorschläge entsprechend anzupassen
🔍 Wussten Sie schon? Die meisten MCPs wurden nicht unter Berücksichtigung von Sicherheit entwickelt, was sie in Szenarien, in denen Simulationen oder Robotersysteme vernetzt sind, anfällig macht.
So implementieren Sie ein Modellkontextprotokoll
Durch die Implementierung eines Modellkontextprotokolls kann Ihre KI-Anwendung auf modulare und standardisierte Weise mit externen tools, Diensten und Datenquellen interagieren.
Hier finden Sie eine Anleitung in Schritten zur Einstellung. 📋
Schritt 1: Definieren Sie tools, Ressourcen und Handler
Entscheiden Sie zunächst, welche tools und Ressourcen Ihr MCP-Server bieten soll:
- Tools sind Aktionen, die der Server ausführen kann (z. B. Aufruf einer Wetter-API, Ausführen einer SQL-Abfrage)
- Ressourcen sind statische oder dynamische Daten (z. B. Dokumente, Konfigurationsdateien, Datenbanken)
- Definieren Sie für jedes tool: Eingabeschema (z. B. Pflichtfelder wie Stadt, Abfrage usw.) Ausgabeformat (z. B. strukturiertes JSON-RPC) Die geeignete Methode zur Datenerfassung, um Eingaben zu sammeln
- Eingabeschema (z. B. Pflichtfelder wie Stadt, Abfrage usw.)
- Ausgabe-Format (z. B. strukturiertes JSON-RPC)
- Die geeignete Methode zur Datenerfassung, um Eingaben zu sammeln
- Eingabeschema (z. B. Pflichtfelder wie Stadt, Abfrage usw.)
- Ausgabe-Format (z. B. strukturiertes JSON-RPC)
- Die geeignete Methode zur Datenerfassung, um Eingaben zu sammeln
Implementieren Sie anschließend Handler. Dabei handelt es sich um Funktionen, die eingehende tool-Anfragen vom Client verarbeiten:
- Überprüfen Sie die Eingaben, um sicherzustellen, dass sie dem erwarteten Format entsprechen
- Führen Sie die Kernlogik aus (z. B. Daten aus einer API abrufen, Daten verarbeiten)
- Format und übergeben Sie die Ergebnisse an den Kunden zur Verwendung
📌 Beispiel: Ein tool zum Zusammenfassen von Dokumenten könnte den Dateityp der Eingabe (z. B. PDF oder DOCX) validieren, den Text mit einem Dateiparser extrahieren, den Inhalt durch ein Zusammenfassungsmodell oder einen Zusammenfassungsdienst leiten und eine prägnante Zusammenfassung zusammen mit den wichtigsten Themen zurückgeben.
💡 Profi-Tipp: Richten Sie Ereignis-Listener ein, die bestimmte tools auslösen, wenn bestimmte Aktionen stattfinden, z. B. wenn ein Benutzer eine Eingabe macht oder eine Datenbank aktualisiert wird. So müssen tools nicht im Hintergrund laufen, wenn nichts passiert.
Schritt 2: Erstellen oder konfigurieren Sie den MCP-Server
Verwenden Sie ein Framework wie FastAPI, Flask oder Express, um Ihre tools und Ressourcen als HTTP-Endpunkte oder WebSocket-Dienste verfügbar zu machen.
Wichtig ist:
- Befolgen Sie eine einheitliche Endpunktstruktur für alle tools (z. B. /invoke/summarize-document)
- Geben Sie JSON-Antworten mit einer vorhersehbaren Struktur zurück, damit Clients sie problemlos nutzen können
- Gruppieren Sie Funktionen unter einem /capabilities-Endpunkt, damit Clients verfügbare tools finden können
💡 Profi-Tipp: Behandeln Sie den Kontext wie Code. Jedes Mal, wenn Sie seine Struktur ändern, erstellen Sie eine neue Version. Verwenden Sie Zeitstempel oder Committen-Hashes, damit Sie ohne Probleme zurückrollen können.
Schritt 3: Richten Sie den MCP-Client ein
Der MCP-Client ist Teil Ihres KI-Systems (z. B. Claude, Cursor oder ein benutzerdefinierter Agent), das mit Ihrem Server kommuniziert.
Beim Start verbindet sich der Client mit dem MCP-Server und ruft über den Endpunkt /capabilities die verfügbaren Funktionen (tools/Ressourcen) ab. Anschließend registriert er diese Tools für die interne Verwendung, sodass das Modell entscheiden kann, welches Tool während einer Sitzung aufgerufen werden soll.
💡 Profi-Tipp: Fügen Sie unsichtbare Metadaten in den Kontext ein, wie z. B. Tool-Vertrauenswerte oder Zeitstempel. Tools können diese verwenden, um intelligentere Entscheidungen zu treffen, z. B. indem sie veraltete Daten überspringen oder Ergebnisse aus besonders vertrauenswürdigen Quellen hervorheben.
Schritt 4: Testen Sie mit einem MCP-kompatiblen Client
Testen Sie Ihren Remote-MCP-Server vor der Inbetriebnahme mit einem tatsächlichen KI-Client:
- Verwenden Sie ein tool wie Claude Desktop, das MCP sofort unterstützt
- Probieren Sie typische Anwendungsfälle aus (z. B. Claude nach dem Wetter für heute fragen), um Folgendes zu überprüfen: Die Eingaben werden korrekt validiert. Das richtige tool wird aufgerufen. Die Antworten werden im richtigen Format zurückgegeben
- Die Eingaben werden korrekt validiert
- Das richtige tool wird aufgerufen
- Die Antworten werden im richtigen Format zurückgegeben
- Die Eingaben werden korrekt validiert
- Das richtige tool wird aufgerufen
- Die Antworten werden im richtigen Format zurückgegeben
Dies trägt zu einer nahtlosen Integration mit Business-Tools bei und verhindert Laufzeitfehler in der Produktion.
Schritt 5: Fügen Sie Sicherheit, Berechtigungen und Beobachtbarkeit hinzu
Zum Schutz sensibler tools oder Daten:
- Wenden Sie Berechtigung an, bevor Sie auf wichtige tools oder persönliche Ressourcen zugreifen
- Fügen Sie Protokollierung, Überwachung und Ratenlimit hinzu, um die Nachverfolgung der Nutzung zu ermöglichen und Anomalien zu erkennen
- Verwenden Sie Bereiche oder Benutzerrollen, um einzuschränken, welche tools von wem verwendet werden können
- Erstellen Sie eine Speicher- oder Zustandsebene, um frühere Ergebnisse zu speichern und Kontinuität zu gewährleisten
- Testen Sie unter Last und überwachen Sie die Metriken (Latenz, Erfolg usw.)
Auf diese Weise können Sie leistungsstarke, flexible KI-Systeme aufbauen, die den Kontextzugriff sauber skalieren, ohne dass Sie für jedes tool oder jeden Anwendungsfall benutzerdefinierte Integrationen schreiben müssen.
Limitations von MCP-Modellen
Modellkontextprotokolle lösen zwar die Schlüssel-Herausforderungen beim Freigeben von Kontextinformationen, bringen jedoch auch einige Nachteile mit sich:
- tool-Abhängigkeit: *MCP erfordert kompatible Server und tools. Legacy-Systeme und nicht standardisierte APIs sind schwer zu integrieren
- Komplexität der Einrichtung: Die Ersteinrichtung, die Definition von tools und das Schreiben von Handlern erfordern technischen Aufwand und stellen für neue Teams eine gewisse Lernkurve dar
- Latenz-Overhead: Jeder externe Aufruf führt zu Antwortverzögerungen, insbesondere wenn mehrere tools miteinander verkettet sind
- Sicherheit: Die Offenlegung von tools und Datenquellen vergrößert die Angriffsfläche. Fein abgestimmte Zugriffskontrollen und Audit-Protokollierung sind noch nicht ausgereift
- Limit Multi-Server-Koordination: Die Zusammenführung von Kontexten über Server hinweg ist nicht nahtlos, was zu fragmentierten oder inkonsistenten Ergebnissen führt
Wie ClickUp AI als Alternative zu Modellkontextprotokollen dient
Modellkontextprotokolle bieten KI-Systemen eine strukturierte Möglichkeit, externen Kontext durch standardisierte Aufrufe abzurufen. Der Aufbau und die Wartung dieser Systeme kann jedoch komplex sein, insbesondere in kollaborativen Teamumgebungen.
ClickUp verfolgt einen anderen Ansatz. Es bettet den Kontext direkt in Ihren Arbeitsbereich ein, wo die Arbeit tatsächlich stattfindet. Dies macht ClickUp zu einer Erweiterungsebene und einem tief integrierten, für Teams optimierten agentenbasierten System.
Lassen Sie uns dies besser verstehen. 📝
Speicher in den Arbeitsbereich integrieren
Das Herzstück der KI-Fähigkeiten von ClickUp ist ClickUp Brain, eine kontextsensitive Engine, die als integriertes Speichersystem fungiert.
Im Gegensatz zu herkömmlichen MCPs, die sich auf eine oberflächliche Prompt-Historie oder externe Datenbanken stützen, versteht Brain die Struktur Ihres Workspace und speichert wichtige Informationen aus Aufgaben, Kommentaren, Zeitleisten und Dokumenten. Es kann:
- Identifizieren Sie Engpässe auf der Grundlage historischer Verzögerungen und Blockaden
- Beantworten Sie rollenspezifische Abfragen wie „Wem gehört das?“ oder „Wurde es von der Qualitätssicherung geprüft?“
- Verwandeln Sie Meeting-Notizen in strukturierte Aufgaben, abgeschlossen mit Zuweisungen und Fristen
📌 Beispiel: Bitten Sie Brain, „den Fortschritt der Marketingkampagnen im 2. Quartal zusammenzufassen”, und es verweist auf verwandte Aufgaben, Status und Kommentare in verschiedenen Projekten.
Automatisierung von Antworten, Aufgabe-Zuweisungen und Aktionen
Während MCP-Implementierungen eine kontinuierliche Modelloptimierung erfordern, vereint ClickUp als Software zur Automatisierung Entscheidungsfindung und Ausführung in einem System.
Mit ClickUp Automations können Sie Aktionen basierend auf Ereignissen, Bedingungen und Logik als Auslöser verwenden, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Sie können auch ClickUp Brain verwenden, um benutzerdefinierte Dateneingabe-Automatisierungen mit natürlicher Sprache zu erstellen, wodurch die Erstellung personalisierter Workflows vereinfacht wird.
Nutzen Sie ClickUp Brain, um mit ClickUp Automatisierung benutzerdefinierte Auslöser zu erstellen
📌 Beispiel: Verschieben Sie Aufgaben in den Status In Bearbeitung, wenn sich der Status ändert, weisen Sie den Teamleiter zu, wenn Hohe Priorität markiert ist, und benachrichtigen Sie den Projekt-Eigentümer, wenn ein Fälligkeitsdatum versäumt wird.
📖 Lesen Sie auch: Leitfaden zu Automatisierungen in ClickUp (mit Beispielen)
Auf dieser Grundlage bieten ClickUp Autopilot Agents ein neues Maß an intelligenter Autonomie. Diese KI-gestützten Agenten arbeiten auf Basis von:
- Auslöser (z. B. Aktualisierungen von Aufgaben, Erwähnungen beim Chatten)
- Bedingungen (z. B. enthält die Nachricht dringend)
- Aktionen (z. B. einen Thread zusammenfassen, eine Aufgabe zuweisen, eine Benachrichtigung senden)
- tools (z. B. Beiträge in Kanälen veröffentlichen, Felder aktualisieren)
- Wissen (z. B. interne Dokumente, Aufgaben, Formulare und Chat-Verlauf)
Informationen in umsetzbaren Kontext verwandeln
ClickUp nutzt als KI-Agent Ihre vorhandenen Arbeitsbereichsdaten, um ohne Setup intelligenter zu agieren. So können Sie alle Informationen aus Ihrem Arbeitsbereich in handlungsrelevanten Kontext umwandeln:
- Aufgaben und Unteraufgaben: Weisen Sie innerhalb von ClickUp Aufgaben Follow-ups zu, erstellen Sie Zusammenfassungen oder passen Sie Prioritäten an. Die KI bezieht sich dabei direkt auf die Mitarbeiter, Fälligkeitsdaten und Kommentare
- Dokumente und Wikis: Bitten Sie die KI, während der Planung mithilfe von Dokumenten auf das Wissen des Teams zu verweisen, Dokumentationen zusammenzufassen oder wichtige Punkte zu extrahieren
- Benutzerdefinierte Felder: Verwenden Sie Ihre eigenen Tags, Kategorien oder Bewertungen, um Antworten zu personalisieren. Die KI interpretiert Ihre Metadaten, um die Ausgabe an die Sprache Ihres Teams anzupassen
- Kommentare und Chatten: Setzen Sie Unterhaltungen über Threads hinweg fort oder generieren Sie Aktionen auf der Grundlage von Diskussionen
Sehen Sie sich hier die KI-gestützten benutzerdefinierten Felder in Aktion an. 👇🏼
Die Zukunft der Modellkontextprotokolle
Da sich KI zunehmend von statischen Chatbots zu dynamischen Multi-Agent-Systemen entwickelt, wird die Rolle von MCPs immer wichtiger. Mit der Unterstützung von großen Namen wie OpenAI und Anthropic versprechen MCPs Interoperabilität zwischen komplexen Systemen.
Aber dieses Versprechen wirft große Fragen auf. 🙋
Zunächst einmal sind die meisten MCP-Implementierungen heute nur für Demo-Zwecke geeignet, verwenden grundlegende Studio-Transportprotokolle, unterstützen HTTP nicht und bieten keine integrierte Authentifizierung oder Autorisierung. Das ist für den Einsatz bei Unternehmen ein No-Go. Anwendungsfälle in der Praxis erfordern Sicherheit, Beobachtbarkeit, Zuverlässigkeit und flexible Skalierbarkeit.
Um diese Lücke zu schließen, wurde das Konzept eines MCP-Mesh entwickelt. Es wendet bewährte Service-Mesh-Muster (wie sie in Microservices verwendet werden) auf die MCP-Infrastruktur an. MCP-Mesh trägt auch zu sicherem Zugriff, Kommunikation, Verkehrsmanagement, Ausfallsicherheit und Erkennung über mehrere verteilte Server hinweg bei.
Gleichzeitig zeigen KI-gestützte Plattformen wie ClickUp, dass tief eingebettete In-App-Kontextmodelle eine praktischere Alternative in teamorientierten Umgebungen darstellen können.
In Zukunft werden wir möglicherweise hybride Architekturen sehen, die den Weg für KI-Agenten ebnen, die sowohl bewusst als auch handlungsfähig sind.
Handelsprotokolle für Produktivität mit ClickUp
Das Model Context Protocol standardisiert den Zugriff der KI auf externe Systeme, erfordert jedoch eine komplexe technische Einrichtung.
Das MCP ist zwar leistungsstark, erfordert jedoch technisches Setup, was die Entwicklungszeit, die Kosten und den laufenden Wartungsaufwand erhöht.
ClickUp bietet mit ClickUp Brain und Automatisierungen, die direkt in Ihren Arbeitsbereich integriert sind, eine praktische Alternative.
Es versteht automatisch den Aufgabenkontext, die Projektdaten und die Absichten der Benutzer. Dies macht ClickUp zu einer idealen Low-Code-Lösung für Teams, die eine skalierbare, kontextbezogene KI ohne technischen Aufwand wünschen.
✅ Melden Sie sich noch heute bei ClickUp an!