Model Context Protocol (MCP)
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Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der festlegt, wie KI-Anwendungen an externe Werkzeuge und Datenquellen angebunden werden. Es wurde Ende 2024 von Anthropic vorgestellt, inzwischen branchenweit adoptiert, und löst ein praktisches Problem: Zuvor musste jede Integration zwischen einer Modell-Anwendung und einem Drittsystem individuell gebaut werden.
Technisch folgt MCP einer Client-Server-Architektur. Ein MCP-Server kapselt ein System — etwa eine Datenbank, ein Dateisystem oder einen SaaS-Dienst — und stellt dessen Funktionen als Tools, Ressourcen und Prompts über eine einheitliche JSON-RPC-Schnittstelle bereit. Die Host-Anwendung (ein Chat-Client, eine IDE oder ein KI-Agent) verbindet sich als Client und reicht die Werkzeuge an das LLM weiter. Die Verbindung läuft lokal über Standard-Ein-/Ausgabe oder entfernt über HTTP. Ein einmal geschriebener Server funktioniert mit jeder MCP-fähigen Anwendung — daher der oft bemühte Vergleich mit einem „USB-C-Anschluss für KI“.
Praktisch senkt MCP den Integrationsaufwand deutlich und hat sich als De-facto-Standard für die Werkzeuganbindung etabliert. Zwei Missverständnisse sind verbreitet: Erstens macht MCP ein Modell nicht klüger — es standardisiert nur den Zugriff; ob Werkzeuge sinnvoll genutzt werden, hängt weiter von Modell und Prompt ab. Zweitens sind insbesondere entfernte MCP-Server sicherheitsrelevant: Berechtigungen und Prompt Injection über Werkzeugausgaben müssen aktiv adressiert werden.