Agentic AI & MCP
Was ist das Model Context Protocol (MCP) und warum setzt es sich als Standard durch?
Die schnelle Verbreitung von MCP innerhalb weniger Monate seit der Veröffentlichung wirft bei Entwicklungsteams regelmäßig die Frage auf, ob es sich um einen echten Standard oder einen weiteren kurzlebigen Hype handelt.
Nextise Wissen · · 6 Minuten Lesezeit
Direkte Antwort
MCP ist ein offenes Protokoll von Anthropic, das standardisiert, wie LLM-Anwendungen (Clients) auf externe Tools, Datenquellen und Ressourcen (Server) zugreifen. Statt für jede Kombination aus Anwendung und Datenquelle eine eigene Integration zu schreiben, implementiert man einen MCP-Server einmal, und jede MCP-fähige Anwendung kann ihn nutzen.
MCP löst für Agenten-Integrationen dasselbe Problem, das das Language Server Protocol für Code-Editoren gelöst hat — aus einer M-mal-N-Integrationslast wird eine M-plus-N-Aufgabe.
Das Integrationsproblem, das MCP adressiert
Bevor es MCP gab, musste jede Kombination aus KI-Anwendung (Claude, ein IDE-Plugin, ein Custom-Agent) und Datenquelle (GitHub, eine interne Datenbank, ein Ticketsystem) einzeln integriert werden. Bei m Anwendungen und n Datenquellen ergeben sich damit potenziell m mal n Integrationen.
MCP definiert eine einheitliche Schnittstelle: Ein MCP-Server für GitHub muss nur einmal geschrieben werden und funktioniert dann mit jeder MCP-fähigen Anwendung, wodurch aus m mal n Integrationen effektiv m plus n Implementierungen werden.
Die drei Kernbausteine des Protokolls
MCP definiert Tools (aufrufbare Funktionen mit definierten Parametern, die der Agent ausführen kann), Resources (strukturierte Daten, auf die zugegriffen werden kann, etwa Dateien oder Datenbankeinträge) und Prompts (vordefinierte Interaktionsvorlagen für wiederkehrende Aufgaben).
Die Kommunikation läuft über JSON-RPC, transportunabhängig über stdio für lokale Server oder HTTP mit Server-Sent Events für entfernte Server, was sowohl lokale Entwickler-Tools als auch Cloud-Dienste abdeckt.
Warum sich MCP als Standard durchsetzt statt eine Insellösung zu bleiben
Anders als proprietäre Plugin-Systeme einzelner Anbieter wurde MCP offen spezifiziert und von mehreren großen Anbietern (Anthropic, OpenAI, Google) zumindest teilweise unterstützt, was Netzwerkeffekte erzeugt.
Für Entwicklungsteams bedeutet das: Ein einmal gebauter MCP-Server für eine interne Datenquelle bleibt auch dann nutzbar, wenn das Team später die verwendete KI-Anwendung oder das Modell wechselt — ein wesentlicher Unterschied zu anbieterspezifischen Integrationen.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut, wenn …
- Mehrere KI-Anwendungen sollen auf dieselben internen Datenquellen zugreifen können
- Die Integration soll auch bei einem späteren Anbieterwechsel wiederverwendbar bleiben
Ein anderer Ansatz ist nötig, wenn …
- Es gibt nur eine einzige, fest verdrahtete Anwendung-Datenquelle-Kombination ohne absehbaren Erweiterungsbedarf
Quellen
Model Context Protocol Spezifikation, https://modelcontextprotocol.io
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