Das Model-Context-Protocol:
Wie ein neuer Standard KI-Anwendungen revolutioniert
Das Model-Context-Protocol (MCP) wird zunehmend Standard für die Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Systeme etabliert. Entwickelt von Anthropic und im November 2024 als Open-Source-Framework veröffentlicht, verspricht MCP die Art und Weise zu vereinfachen, wie KI-Systeme mit externer Software und Datenquellen kommuniziert. Die Technologie wird bereits von zahlreichen Entwicklern und Unternehmen unterstützt. Eine ausführliche Liste zu Software mit MCP Integration findet sich auf GitHub. Zudem gibt es auf HuggingFace einen Kurs zur technischen Einarbeitung.
Übrigens: Eine Einschätzung unserer Experten zum Thema MCP finden Sie auf unserem LinkedIn-Kanal.
Die USB-Analogie: Warum MCP so wichtig ist
Um das Model Context Protocol zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die USB-Technologie. Stellen Sie sich vor, jedes neue Gerät am Computer bräuchte einen eigenen Anschluss und eine eigene Software. Das war früher tatsächlich so – bis USB als universeller Standard etabliert wurde.
Ähnlich verhält es sich mit MCP für Software und KI-Tools: Statt für jede Kombination von Anwendungen und Werkzeugen eigene Verbindungen zu programmieren, können alle über ein gemeinsames Protokoll kommunizieren. Das spart Aufwand, macht Systeme flexibler und erleichtert die Wartung. Wenn sich alle an denselben Standard halten, können neue Tools einfacher eingebunden werden, ohne dass bestehende Lösungen angepasst werden müssen.
Funktionsweise und Architektur
MCP basiert auf einer Client-Server-Architektur, die auf einem bewährten Protokoll (JSON-RPC 2.0) aufbaut. Das System besteht aus drei Hauptkomponenten:
- Hosts sind die Anwendungen, mit denen Benutzer interagieren – beispielsweise ein Chatfenster wie bei ChatGPT.
- Clients fungieren als Vermittler innerhalb der Host-Anwendung und stellen über das MCP eine 1:1-Verbindung zu den Servern her.
- Server stellen die eigentlichen Funktionen bereit: Tools für spezifische Aktionen, lokale Ressourcen als Datenquellen und API-Schnittstellen zu externen Anbietern aus dem Internet.
Der Kommunikationsablauf gestaltet sich dabei überraschend einfach: Nach einer Initialisierung tauschen Client und Server ihre Fähigkeiten aus. Benötigt das KI-System beispielsweise Wetterinformationen, sendet es eine Anfrage an den entsprechenden MCP-Server, erhält die Daten und kann diese in seine Antwort einbauen.
JSON-RPC 2.0-Protokoll
JSON-RPC 2.0 ist ein Protokoll, das für die Kommunikation zwischen verschiedenen Programmen genutzt wird. Es basiert auf dem JSON-Format und ermöglicht es, Anfragen und Antworten strukturiert auszutauschen – unabhängig von der Programmiersprache oder Plattform. JSON-RPC ist besonders beliebt, weil es einfach zu implementieren ist und keine komplexen Zusatzfunktionen benötigt.
Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit
Bei neuen Standards stellt sich immer die Frage nach Sicherheit und möglicher Angreifbarkeit. MCP bringt hier Vorteile mit: Weil Entwickler nicht mehr für jede Anwendung eigene Schnittstellen programmieren müssen, sondern auf ein geprüftes Framework zurückgreifen, sinkt das Risiko für Schwachstellen im Code. Die eigentliche Logik – also welche Inhalte verarbeitet werden und wie – bleibt individuell programmierbar, während das MCP-Framework die sichere Kommunikation übernimmt. Dennoch gilt: Auch ein Standard wie MCP muss regelmäßig geprüft und weiterentwickelt werden, um neue Sicherheitsrisiken frühzeitig zu erkennen.
Ein weiteres Plus: Die Benutzer müssen explizit zustimmen, bevor eine Anwendung auf bestimmte Informationen oder Funktionen zugreifen darf. Datenschutz und Transparenz stehen dabei im Mittelpunkt. Dennoch ist es wichtig, dass Unternehmen und Entwickler robuste Berechtigungs- und Kontrollmechanismen einbauen, da über MCP auch komplexe Aktionen ausgelöst werden können.
Praktische Umsetzung: Von No-Code bis Kubernetes
MCP lässt sich auf verschiedenen technischen Ebenen implementieren, wodurch es für unterschiedliche Nutzergruppen zugänglich wird:
- No-Code-Lösungen: Wer keine Programmierkenntnisse hat, kann mit Tools wie N8N oder Power Automate eigene Workflows erstellen und diese als MCP-Services bereitstellen.
- Low-Code-Ansätze: Für technisch versierte Anwender, die einfache Integrationen benötigen, bieten Plattformen wie Langflow Möglichkeiten, eigene Agenten und Datenverarbeiter zu bauen.
- Code-basierte Implementierungen: Für besonders leistungsfähige und skalierbare Anwendungen empfiehlt sich der Einsatz von Microservices, die in Umgebungen wie Kubernetes betrieben werden. Das ist vor allem dann sinnvoll, wenn viele Nutzer gleichzeitig auf einen Dienst zugreifen oder spezielle Anforderungen an Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bestehen.
Microservices
"Microservices" sind kleine, spezialisierte Programme, die jeweils eine bestimmte Aufgabe übernehmen. Statt eine große, aufwendige Anwendung zu bauen, werden viele kleine Dienste entwickelt, die miteinander kommunizieren. Das macht Systeme flexibler und leichter zu warten. Ein "Client" ist z.B. ein Gerät oder eine Software, mit der auf etwas zugegriffen wird. Zum Beispiel ist ein Smartphone oder Computer ein Client, um Webseiten im Internet anzusehen.
Kubernetes
Kubernetes" ist eine Plattform, die u.a. hilft, viele Microservices effizient zu betreiben. Sie sorgt dafür, dass immer genug Ressourcen zur Verfügung stehen, verteilt die Last automatisch und stellt sicher, dass Anwendungen selbst bei Ausfällen einzelner Server weiterlaufen. So können auch sehr viele Nutzer gleichzeitig auf die Dienste zugreifen, ohne dass das System überlastet wird.
LibreChat: Ein praktisches Beispiel
Ein anschauliches Beispiel für MCP in der Praxis ist LibreChat – eine Open-Source-Plattform, die ChatGPT-ähnliche Funktionalität bietet, aber vollständig selbst gehostet werden kann. LibreChat unterstützt MCP-Server und ermöglicht es Unternehmen, ein einheitliches Interface für verschiedene KI-Tools und Agenten zu schaffen.
Unternehmen können damit ihre eigene "App Store"-ähnliche Umgebung für KI-Tools erstellen: Jede Abteilung wählt die benötigten Werkzeuge aus und erstellt eigene Arbeitsbereiche. Dabei bleibt die Kontrolle über sensible Daten vollständig beim Unternehmen, da alles lokal oder in der eigenen Cloud-Infrastruktur läuft.
Ausblick und strategische Überlegungen
Für Unternehmen ist es nicht zwingend notwendig, MCP sofort umzusetzen. Es lohnt sich aber, die eigene IT-Landschaft daraufhin zu prüfen, welche Daten und Systeme künftig über einheitliche Schnittstellen erreichbar sein sollen. Wer frühzeitig die Grundlagen schafft, kann später schneller und sicherer auf neue KI-Entwicklungen reagieren.
Dazu lohnt es sich, sich folgende Fragen zu stellen: Welche Daten und Systeme könnten über ein solches einheitliches Interface erreichbar sein? Und wie können interne Prozesse so gestaltet werden, dass sie für zukünftige KI-Agenten zugänglich sind?
MCP als Open-Source-Standard bietet dabei den Vorteil, dass Unternehmen nicht von einem einzigen Anbieter abhängig sind. Es bietet dabei die nötige Flexibilität und Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern. Die Entwicklung bleibt dynamisch – und ein gemeinsames Interface könnte schon bald zum Standard für den Einsatz von KI-Anwendungen werden.