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Der nächste Schritt in der KI-Automatisierung: Model Context Protocol (MCP)
Entdecke die Grundlagen des Model Context Protocol MCP, wie es in KI-Systemen funktioniert und warum Entwickler es nutzen, um Modelle mit Echtzeit-Tools und Daten zu verknüpfen.
Verschiedene Arten von KI-Modellen, von großen Sprachmodellen bis hin zu Computer-Vision-Systemen, sind in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu unterstützen, wie z. B. die Erstellung von Texten, die Analyse von Bildern, die Erkennung von Mustern und die Erstellung von Vorhersagen. Die nahtlose und skalierbare Anbindung dieser Modelle an reale Computersysteme erfordert jedoch in der Regel komplexe Integrationsbemühungen.
Auch wenn ein Modell für sich genommen gut funktioniert, erfordert sein Einsatz in der Praxis oft den Zugriff auf externe Tools, Live-Daten oder einen domänenspezifischen Kontext. Das Zusammenfügen dieser Elemente ist in der Regel mit benutzerdefiniertem Code, manuellen Einstellungen und eingeschränkter Wiederverwendbarkeit verbunden.
In letzter Zeit hat das Konzept des Model Context Protocol (MCP) in der KI-Gemeinschaft an Aufmerksamkeit gewonnen. MCP ist ein offener Standard, der es KI-Systemen ermöglicht, Informationen mit Tools, Dateien und Datenbanken in einem gemeinsamen, strukturierten Format auszutauschen. Anstatt für jeden Anwendungsfall eigene Integrationen zu entwickeln, können Entwickler das MCP nutzen, um den Zugriff und die Interaktion von Modellen mit dem benötigten Kontext zu optimieren.
Du kannst dir MCP wie einen Universaladapter vorstellen. So wie ein Reiseadapter deine Geräte in verschiedene Steckdosen auf der ganzen Welt einstecken kann, ermöglicht MCP den Anschluss von KI-Modellen an verschiedene Systeme, Tools und Datenquellen, ohne dass für jedes einzelne Gerät eine eigene Einrichtung erforderlich ist.
In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, was MCP ist, wie sie funktioniert und welche Rolle sie dabei spielt, KI in realen Anwendungen effektiver zu machen. Außerdem gehen wir auf einige Beispiele aus der Praxis ein, in denen MCP eingesetzt wird.
Was ist das Model Context Protocol?
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde, einem Unternehmen für KI-Sicherheit und -Forschung, das für die Entwicklung fortschrittlicher Sprachmodelle bekannt ist. Er gibt KI-Modellen eine klare Möglichkeit, sich mit Tools, Dateien oder Datenbanken zu verbinden.
Die meisten KI-Assistenten verlassen sich heute auf große Sprachmodelle, um Fragen zu beantworten oder Aufgaben zu erledigen. Diese Modelle brauchen jedoch oft zusätzliche Daten, um gut zu reagieren. Ohne ein gemeinsames System muss jede Verbindung von Grund auf neu aufgebaut werden.
Ein Chatbot, der für den IT-Support entwickelt wurde, muss zum Beispiel Informationen aus dem internen Ticket-System eines Unternehmens abrufen. Ohne MCP würde dies eine benutzerdefinierte Integration erfordern, was die Einrichtung zeitaufwändig und schwer zu pflegen macht.
MCP löst dieses Problem, indem es als gemeinsame Schnittstelle für alle Tools und Modelle fungiert. Er gehört nicht zu einem bestimmten Unternehmen oder Modell - vielmehr ist er ein neues Konzept dafür, wie KI-Systeme mit externen Daten und Diensten verbunden werden können.
Abb. 1. MCP ist wie ein gemeinsamer Anschluss für alle Werkzeuge und Modelle.
Jeder Entwickler kann MCP nutzen, um Assistenten zu erstellen, die mit Live-Informationen arbeiten. Das reduziert die Einrichtungszeit und vermeidet Verwirrung beim Wechsel zwischen Tools oder Plattformen.
Der Ursprung und die Einführung des Model Context Protocol
Anthropic stellte die Idee des Model Context Protocol (MCP) im November 2024 vor. Es begann als Open-Source-Projekt, um die Interaktion von Sprachmodellen mit Tools und Daten zu verbessern.
Seitdem hat MCP viel Aufmerksamkeit erregt. Es begann mit Entwicklern, die interne Tools für Dinge wie die Dokumentensuche und Code-Hilfe entwickelten. Dieses frühe Interesse wuchs schnell und größere Unternehmen begannen, MCP in ihren Produktionssystemen einzusetzen.
Anfang 2025 begann sich die Unterstützung für MCP in der Tech-Industrie zu verbreiten. OpenAI und Google DeepMind, zwei führende KI-Forschungslabore, kündigten an, dass ihre Systeme mit dem Protokoll arbeiten würden.
Etwa zur gleichen Zeit hat Microsoft Tools veröffentlicht, die Entwicklern die Nutzung von MCP erleichtern. Dazu gehört die Unterstützung für beliebte Produkte wie Copilot Studio, das Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Assistenten hilft, und Visual Studio Code, ein weit verbreiteter Code-Editor.
Schlüsselkomponenten des Model Context Protocol
Das Herzstück von MCP sind drei Hauptbestandteile: Clients, Server und ein gemeinsames Regelwerk, das Protokoll. Stell dir das Ganze wie ein Gespräch zwischen zwei Seiten vor: Die eine bittet um Informationen und die andere stellt sie zur Verfügung.
In diesem Setup spielt das KI-System die Rolle des Kunden. Wenn es etwas braucht, z. B. eine Datei, einen Datenbankeintrag oder ein Werkzeug, um eine Aktion durchzuführen, sendet es eine Anfrage. Auf der anderen Seite empfängt der Server diese Anfrage, holt die benötigten Informationen an der richtigen Stelle ab und sendet sie in einer für die KI verständlichen Form zurück.
Diese Struktur bedeutet, dass Entwickler nicht jedes Mal eine eigene Verbindung aufbauen müssen, wenn sie ein KI-Modell mit einem neuen Tool oder einer neuen Datenquelle verwenden wollen. MCP hilft dabei, den Prozess zu standardisieren und macht alles schneller, einfacher und zuverlässiger.
Ein Überblick darüber, wie MCP funktioniert
Hier erfährst du, wie MCP einen KI-Assistenten mit externen Daten oder Tools verbindet:
Der Assistent prüft, was er weiß: Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, prüft der Assistent zunächst, ob er die Antwort bereits kennt. Wenn nicht, entscheidet er sich, Hilfe von einem anderen System zu holen.
Er erstellt eine Anfrage: In seiner Funktion als MCP-Client erstellt der Assistent eine Anfrage. Darin steht, welche Daten er braucht und warum.
Die Anfrage erreicht den Server: Die Anfrage wird an einen Server gesendet, der mit einem Tool, einer App oder einer Datenbank verbunden ist. Der Server kann die Anfrage anhand der MCP-Regeln verstehen und bearbeiten.
Der Server macht die Arbeit: Er kann nach Daten suchen, eine Abfrage ausführen, eine Datei aktualisieren oder eine andere Aktion in dem verbundenen Tool durchführen - was auch immer der Assistent angefordert hat.
Der Server antwortet: Die Daten werden im MCP-Format verpackt und an den Assistenten zurückgeschickt. So kann das Modell sie sofort verstehen.
Der Assistent antwortet: Mit dem aktualisierten Kontext nutzt der Assistent die neuen Informationen, um seine Antwort zu vervollständigen. Der Nutzer erhält eine Antwort, die genau und relevant ist und auf Echtzeitdaten basiert.
Heutzutage wird MCP bereits in einer Vielzahl von Tools und Plattformen eingesetzt, die auf Echtzeitkontext angewiesen sind. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Unternehmen das Protokoll nutzen, um Sprachmodelle mit Live-Systemen und strukturierten Daten zu verbinden:
Softwareentwicklung: Programmierassistenten sind hilfreicher, wenn sie wissen, woran du gerade arbeitest. Tools wie Zed (ein schneller, kollaborativer Code-Editor) und Replit (eine Online-Plattform zum Schreiben und Ausführen von Code) nutzen MCP, damit ihre Assistenten geöffnete Dateien lesen und deine Änderungen verfolgen können, während du programmierst.
Unternehmensassistenten: Viele Unternehmen nutzen interne Tools wie Wikis, Helpdesks oder Customer Relationship Management (CRM) Systeme. Unternehmen wie Apollo (eine Plattform für Vertriebsteams) nutzen MCP, um ihren Assistenten die Möglichkeit zu geben, Informationen über diese Systeme hinweg zu finden - ohne dass die Nutzer zwischen den Apps wechseln müssen.
Agenten mit mehreren Werkzeugen: Manche Aufgaben erstrecken sich über mehrere Systeme. Mit MCP können Assistenten Dokumente durchsuchen und problemlos Aktualisierungen oder Nachrichten versenden.
Desktop-Assistenten: Assistenten, die auf deinem Computer laufen, müssen manchmal auf lokale Dateien zugreifen. Die Claude-Desktop-App, die von Anthropic als Teil seiner Familie von KI-Assistenten entwickelt wurde, nutzt MCP, um diese Anfragen sicher zu bearbeiten. Dabei bleiben deine Daten auf deinem Gerät, anstatt sie in die Cloud zu schicken.
Abb. 4. Ein Beispiel dafür, wie MCP Daten über mehrere Systeme hinweg verarbeitet.
MCP zur Steuerung von Computer Vision Anwendungen nutzen
Als Nächstes wollen wir uns einen Zweig der KI genauer ansehen, in dem MCP gerade erst auftaucht: Computer Vision.
Während Computer Vision Modelle wie Ultralytics YOLO11 sind zwar hervorragend geeignet, um Muster und Objekte in Bildern zu erkennen, aber ihre Erkenntnisse können noch wirkungsvoller werden, wenn sie mit dem richtigen Kontext kombiniert werden.
In der Praxis, vor allem im Gesundheitswesen, kann die Hinzufügung von Kontext wie Patientengeschichte, Laborergebnissen oder klinischen Notizen die Nützlichkeit von Modellvorhersagen erheblich verbessern und zu fundierteren und aussagekräftigeren Ergebnissen führen.
An dieser Stelle kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel. Obwohl es noch nicht weit verbreitet ist und von Forschern und Ingenieuren noch erforscht wird, zeigt es viel Potenzial.
Verbesserung der medizinischen Bildgebung mit kontextbezogener KI und MCP
Bei der Diagnose von diabetischer Retinopathie, einer Erkrankung, die bei Diabetikern zum Verlust des Sehvermögens führen kann, kann ein KI-Assistent beispielsweise MCP nutzen, um mehrere spezialisierte Werkzeuge zu koordinieren. Er könnte damit beginnen, Patientendatensätze aus einer Datenbank abzurufen und das Diabetesrisiko mithilfe eines Vorhersagemodells zu bewerten.
Dann analysiert ein Computer-Vision-Modell die Netzhautbilder auf Anzeichen von Schäden wie Blutungen oder Schwellungen, die auf das Vorhandensein oder den Schweregrad einer Retinopathie hinweisen. Schließlich kann der Assistent auf der Grundlage des Patientenprofils nach relevanten klinischen Studien suchen.
MCP ermöglicht es all diesen Tools, über ein gemeinsames Protokoll zu kommunizieren, so dass der Assistent Bildanalyse und strukturierte Daten in einem nahtlosen Arbeitsablauf zusammenführen kann.
Abb. 5. Ein Netzhautbild, das von einem KI-Assistenten mit MCP verarbeitet wurde.
Der Zugriff auf jedes Tool erfolgt über einen MCP-Server, der es dem Assistenten ermöglicht, strukturierte Anfragen zu senden und standardisierte Antworten zu erhalten. Das macht individuelle Integrationen überflüssig und ermöglicht es dem Assistenten, Bildanalysen mit wichtigen Patientendaten in einem reibungslosen, effizienten Arbeitsablauf zu kombinieren. Obwohl MCP noch neu ist, wird bereits viel geforscht und gearbeitet, um solche Anwendungsfälle praktisch möglich zu machen.
Vor- und Nachteile des Model Context Protocol
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die MCP bietet:
Konsistente und standardisierte Kommunikation: Das Protokoll sorgt für einheitliche Anfrage-/Antwort-Strukturen, was die Fehlersuche und Protokollierung vereinfacht.
Verbesserte Modularität: Die Systeme werden modularer, so dass verschiedene Komponenten (Modelle, Werkzeuge, Datenbanken) unabhängig voneinander weiterentwickelt werden können.
Erleichtert die Autonomie in der agentenbasierten KI:KI-Agenten können ohne von Menschen definierte Arbeitsabläufe über mehrere Tools hinweg argumentieren und handeln, was ein flexibleres, autonomes Verhalten ermöglicht.
Auf der anderen Seite gibt es einige Einschränkungen, die du bei MCP beachten solltest:
Komplexität der Ersteinrichtung: Die Einrichtung von MCP-kompatiblen Servern und Hosts für bestehende Systeme erfordert einen hohen technischen Aufwand und möglicherweise ein Überdenken der bestehenden Architekturen.
Leistungsmehrkosten: Die Hinzufügung einer Protokollschicht kann zu Latenzzeiten führen, vor allem, wenn die Tools verteilt sind oder über Netzwerke angesprochen werden.
Lernkurve: Die Entwicklungsteams müssen die MCP-Architektur (Hosts, Clients, Server) verstehen und wissen, wie sie zu gestalten ist, was die Einführung verlangsamen kann.
Die wichtigsten Erkenntnisse
KI-Modelle werden immer leistungsfähiger, aber sie sind immer noch auf den Zugang zu den richtigen Daten angewiesen. Das Model Context Protocol (MCP) bietet Entwicklern eine einheitliche und standardisierte Methode, um diese Verbindungen herzustellen. Anstatt jede Integration von Grund auf neu zu entwickeln, können Teams einem gemeinsamen Format folgen, das über verschiedene Tools und Systeme hinweg funktioniert.
Mit zunehmender Verbreitung hat MCP das Potenzial, ein Standardbestandteil der Entwicklung und des Einsatzes von KI-Assistenten zu werden. Es hilft dabei, die Einrichtung zu rationalisieren, den Datenfluss zu verbessern und die Interaktionen der Modelle in der realen Welt zu strukturieren.
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