Was ist MCP? Model Context Protocol erklärt [in einfachen Worten]

Was ist MCP?

MCP (Model Context Protocol) ist ein Open-Source-Standard, mit dem jedes kompatible KI-Modell über eine gemeinsame JSON-RPC 2.0-Schnittstelle Daten, Funktionen oder Eingabeaufforderungen von jedem kompatiblen Server anfordern kann.

Durch die Standardisierung der Beschreibung der Funktionen von tools ersetzt MCP maßgeschneiderte Einmal-Konnektoren und reduziert die Komplexität der Integrationen von exponentiell (N×M) auf linearer Aufwand (N+M).

Anthropic kündigte MCP im November 2024 als seine Lösung an, um Informationssilos aufzubrechen, die KI-Modelle von realen Daten isolieren.

Anstatt separate Konnektoren für jede Modell-tool-Kombination zu erstellen, entwickeln Entwickler nun einen einzigen MCP-Server, der mit Claude, GPT oder jedem anderen kompatiblen KI-System Arbeit leistet.

VentureBeat verglich es mit einem „USB-C-Anschluss für KI”, der es Modellen ermöglicht, Datenbanken über eine Abfrage zu erreichen und mit CRMs zu interagieren, ohne dass dafür benutzerdefinierte Konnektoren erforderlich sind.

Schlüssel-Erkenntnisse

Warum MCP für die Effizienz von Agenten wichtig ist

MCP verwandelt KI von isolierten Sprachprozessoren in kontextbezogene Agenten, die genaue Echtzeit-Erkenntnisse ohne Halluzinationen liefern.

Das Protokoll behebt eine grundlegende Einschränkung aktueller KI-Systeme: Modelle sind zwar hervorragend im Schlussfolgern, haben jedoch Schwierigkeiten beim Zugriff auf Live-Daten.

Vor MCP erforderte die Verbindung eines KI-Assistenten mit Slack, GitHub und der Kundendatenbank Ihres Unternehmens drei separate Integrationen, jede mit unterschiedlichen Authentifizierung-, Fehler- und Wartungsaufwänden.

Echte Unternehmen berichten von dramatischen Effizienzsteigerungen. Der Goose-Agent von Block zeigt, dass Tausende von Mitarbeitern 50 bis 75 % ihrer Zeit bei alltäglichen Aufgaben einsparen, wobei einige Prozesse von Tagen auf Stunden verkürzt werden konnten.

Der entscheidende Unterschied liegt in der kontextbezogenen Genauigkeit. Wenn KI-Agenten über standardisierte MCP-Server auf Live-Daten zugreifen, liefern sie spezifische Antworten anstelle von allgemeinen Vorschlägen, wodurch das Hin und Her reduziert wird, das in der Regel kollaborative Workflows verlangsamt.

Vorteile und Leistungssteigerungen, die MCP ermöglicht

MCP sorgt für messbare Verbesserungen in drei entscheidenden Bereichen, die sich direkt auf Produktivität und Genauigkeit auswirken:

1. Verbesserung der Genauigkeit

Durch die Bereitstellung von Modellen mit Echtzeitkontext reduziert MCP Halluzinationen und eliminiert das Rätselraten, das zu generischen Antworten führt. Wenn ein KI-Agent Ihre tatsächliche Kundendatenbank mittels Abfrage abfragen kann, anstatt sich auf Trainingsdaten zu verlassen, liefert er spezifische Erkenntnisse statt allgemeiner Empfehlungen.

2. Entwicklungsgeschwindigkeit

Monte Carlo Data berichtet, dass die Implementierung von MCP den Integrations- und Wartungsarbeit reduziert und gleichzeitig die Bereitstellungszyklen beschleunigt. Anstatt für jeden KI-Anbieter benutzerdefinierte Konnektoren zu entwickeln, erstellen Teams einen einzigen MCP-Server, der universell einsetzbar ist.

3. Betriebliche Effizienz

Die Reaktion von Block auf Vorfälle verdeutlicht diese Auswirkungen. Ingenieure können nun mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache nach Datensätzen suchen, Herkunftswege zurückverfolgen, Vorfalldaten abrufen und Service-Eigentümer kontaktieren, wodurch sich die Lösungszeit von Stunden auf Minuten verkürzt.

Der Compound-Effekt verändert sowohl die Entwicklungsgeschwindigkeit als auch die Endbenutzererfahrung und schafft damit die Grundlage für komplexere KI-Workflows.

Die allgemeine Architektur von MCP

MCP basiert auf einem einfachen Host-Client-Server-Modell, bei dem KI-Anwendungen (Hosts) über eine standardisierte Client-Schnittstelle mit MCP-Servern in Verbindung treten. Diese Architektur ermöglicht Plug-and-Play-Funktionalität, wodurch eine Bindung an bestimmte Anbieter vermieden wird.

Das Protokoll definiert drei Kernfunktionen:

Der MCP-Server von DataHub veranschaulicht diese Architektur in der Praxis, indem er Metadaten über mehr als 50 Plattformen hinweg vereinheitlicht und KI-Agenten Live-Kontext bereitstellt.

Der Server stellt Entitätssuche, Lineage-Traversal und Abfragezuordnung als standardisierte tools bereit, sodass jedes kompatible KI-Modell Daten-Governance-Workflows erkennen und mit ihnen interagieren kann.

Effektive Anwendungsfälle von MCP und ihre Auswirkungen

Die Vielseitigkeit von MCP erstreckt sich über verschiedene Branchen und technische Stacks und beweist seinen Wert über einfache Integrationen von Produktivität hinaus:

Anwendungsfälle in der Fertigung unterstreichen insbesondere das Potenzial von MCP über die Software hinaus.

Die Implementierung von Tulip bildet eine Verbindung zwischen KI-Agenten und Maschinenstatus, Fehlerberichten und Produktionsplänen und ermöglicht natürliche Abfragen wie „Fasse die Qualitätsprobleme aller Linien dieser Woche zusammen“, wodurch Daten aus mehreren Systemen automatisch aggregiert werden.

Zukunftsaussichten für MCPs

In den nächsten zwei bis fünf Jahren wird sich MCP von einem noch jungen Standard zu einer grundlegenden Schicht für Unternehmens-KI entwickeln:

Die Einführung von OpenAI im März 2025 signalisiert eine breitere Dynamik in der Branche. Analysten gehen davon aus, dass sich die großen Anbieter auf MCP als Standardprotokoll für agentenbasierte Plattformen einigen werden, wobei verbesserte Sicherheit und regulatorische Rahmenbedingungen entstehen werden, um aktuelle Schwachstellen zu beheben.

Die Roadmap von DataHub zielt auf KI-optimierte SDKs mit Pydantic-typisierten Eingaben und Streaming-Transport ab, während die Forschung im Bereich des dynamischen Kontextmanagements fortgesetzt wird, um größere Werkzeugkataloge ohne Leistungseinbußen der Modelle zu verarbeiten.

Häufig gestellte Fragen

MCP baut zwar auf Funktionsaufrufkonzepten auf, standardisiert jedoch die Tool-Erkennung, den Metadatenaustausch und die Transportsemantik über verschiedene Anbieter hinweg. Es ähnelt eher dem Language Server Protocol für KI-Agenten als der API eines einzelnen Anbieters.

Die meisten Entwickler können innerhalb weniger Stunden grundlegende MCP-Server mit vorhandenen Vorlagen von Replit oder DataHub einrichten. Das Protokoll verwendet bekannte JSON-RPC-Muster, und es gibt umfassende SDKs für Python, TypeScript, Java und Rust.

Beginnen Sie mit OAuth 2.1 für die Autorisierung, implementieren Sie eine Bestätigung des Benutzers für destruktive Vorgänge und validieren Sie alle tool-Beschreibungen auf versteckte Anweisungen. Ziehen Sie Gateway-Lösungen in Betracht, die die Authentifizierung und Payload-Validierung zentralisieren.

Claude Desktop von Anthropic, ChatGPT und API-Clients von OpenAI sowie verschiedene Open-Source-Implementierungen unterstützen MCP. Der Standard ist auf universelle Kompatibilität zwischen kompatiblen Anbietern ausgelegt.