Was ist das Model Context Protocol?

Warum MCP entstanden ist

Vor MCP musste jede KI-Anwendung für jedes Werkzeug eine eigene Anbindung bauen – hier ein Projekttool, dort ein Kalender, anderswo eine interne Datenbank. Bei vielen Anwendungen und vielen Werkzeugen vervielfachte sich die Zahl der Integrationen. MCP wurde 2024 als offenes Protokoll veröffentlicht und wird inzwischen von zahlreichen KI-Clients und Anbietern unterstützt. Die Spezifikation ist öffentlich unter modelcontextprotocol.io einsehbar.

So funktioniert MCP

MCP unterscheidet drei Rollen:

• Host: die KI-Anwendung, mit der Nutzer arbeiten, etwa ein Chat oder eine Agentenplattform.
• Client: die Komponente im Host, die die Verbindung zu einem Server hält.
• Server: ein Dienst, der ein System zugänglich macht – zum Beispiel ein CRM, ein Ticketsystem oder einen Dateispeicher.

Ein MCP-Server bietet vor allem drei Arten von Fähigkeiten an: Tools (Aktionen, die das Modell aufrufen kann, etwa „Datensätze suchen“), Ressourcen (Daten wie Dateien oder Einträge, die als Kontext geladen werden können) und Prompts (vordefinierte Vorlagen). Die Kommunikation läuft über JSON-RPC, lokal oder über HTTP; für entfernte Server sieht die Spezifikation eine Autorisierung auf Basis von OAuth vor.

Was MCP für Unternehmen bedeutet

• Weniger Integrationsaufwand: Ein einmal per MCP angebundenes System lässt sich von verschiedenen KI-Clients nutzen.
• Wahlfreiheit: Werkzeuge und KI-Plattformen lassen sich unabhängiger kombinieren und austauschen.
• Grundlage für Agenten: KI-Agenten brauchen Werkzeuge; MCP ist ein verbreiteter Weg, sie bereitzustellen.

Risiken und Prüfpunkte

• Berechtigungen: Ein MCP-Server handelt mit den Rechten des verwendeten Kontos oder Tokens. Vergeben Sie nur die minimal nötigen Rechte.
• Vertrauenswürdigkeit: Binden Sie nur Server aus vertrauenswürdigen Quellen an; ein Server kann manipulierte Inhalte zurückgeben, die das Modell in die Irre führen.
• Schreibaktionen: Werkzeuge, die Daten senden, ändern oder löschen, brauchen klare Regeln und gegebenenfalls eine Bestätigung.
• Datenflüsse: Prüfen Sie, welche Daten in welches System gelangen und ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nötig ist – siehe Ratgeber DSGVO und KI.

MCP in AIPE

AIPE unterstützt MCP in beide Richtungen. Zum einen stellt AIPE einen MCP-Endpunkt bereit, über den externe KI-Clients auf AIPE-Funktionen zugreifen können – abgesichert über die Automations-API mit API-Schlüsseln. Zum anderen können Nutzer im Bereich Konnektoren eigene oder externe MCP-Server anbinden, authentifiziert per OAuth oder Token. Agenten nutzen die konfigurierten MCP-Server anschließend als Werkzeuge. Eingebaute Konnektoren und MCP-Server beschreibt die Seite Konnektoren; wie Agenten Werkzeuge einsetzen, erklärt der Ratgeber KI-Agenten.