MCP (Modellkontextprotokoll)

KI-gesteuerte Anwendungen benötigen stets aktuelle Kontextdaten, um präzise und relevante Ergebnisse zu liefern. Doch mit wachsender Zahl der Bereitstellungen wird das manuelle Erfassen und Aktualisieren der Verbindungen zwischen APIs, Datenbanken und Drittanbietern schnell zur Belastung für die Wartung. Das Model Context Protocol (MCP) schafft Abhilfe, indem es einen einheitlichen und erweiterbaren Rahmen für Kontextentdeckung und -austausch definiert. MCP-kompatible Server und Agents sorgen für automatisierte Kontextsynchronisierung, Echtzeit-Updates und nahtlose Integration, damit Sie skalierbare und zuverlässige KI-Workflows über unterschiedliche Datenquellen hinweg realisieren.

Für den Alltagsnutzer können die überzeugendsten KI-Systeme mmagischm erscheinen cm eine intuitive, mühelose Leistung, die Vertrauen und Eintauchen erweckt. Um dieses Ziel zu erreichen, setzen wir effektiv auf kontextbezogene Daten. Jedes Modell besitzt jedoch ein begrenztes Kontextfenster, das bestimmt, wie viel kontextbezogene Daten es gleichzeitig verarbeiten kann. MCP erweitert den Umfang abrufbarer Inhalte und sorgt für eine effiziente Nutzung des Kontextfensters, indem es kontextbezogene Daten standardisiert und dynamisch über ein modellunabhängiges Framework verteilt. So wie HTTP ein universelles Protokoll für Webanfragen etablierte und USB-C die Strom- und Datenübertragung zwischen Geräten standardisierte, definiert MCP eine einheitliche Schnittstelle, die KI-Systemen ermöglicht, kontextbezogene Daten zu entdecken, auszutauschen und nahtlos über verschiedene Integrationen hinweg zu verwalten.

Außerdem spielt MCP eine entscheidende Rolle dabei, agentenbasierte KI-Systeme zu stärken – eine KI-Variante, die proaktiv mit dynamischen Umgebungen und vernetzten Systemen interagiert und sich anpasst. Damit ein KI-Agent effektiv mitarbeitet oder eigenständig agiert, braucht er nahtlos zugängliche, konsistente und standardisierte Daten. Die manuelle Sicherstellung dieses Standards bei einer wachsenden Anzahl von Integrationen führt zum sogenannten „N × M“-Problem: die Integration von „N“ Tools (wie APIs, Agenten oder Workflows) mit „M“ Ressourcen, Systemen oder Services, was die Komplexität enorm steigen lässt. KI-Agenten arbeiten am besten, wenn sie Ressourcen dynamisch und proaktiv ohne zusätzliche manuelle Eingaben abrufen können. Spezialisierte MCP-Server wickeln den Abrufprozess ab und beseitigen so diese Engpässe.

In der Praxis arbeitet MCP mit einer Server-Client-Architektur: Das KI-System (der Client) stellt eine Verbindung zu einem MCP-Server her, der ein bestimmtes Tool, eine Ressource oder eine Datenquelle darstellt, und fragt diesen ab, um dessen Fähigkeiten zu verstehen. Der MCP-Server antwortet mit Informationen darüber, was er tun kann und wie er mit dem KI-System interagieren kann. Diese Informationen werden dann vom Modell für den zukünftigen Kontext gespeichert. 

Wenn Sie eine Eingabeaufforderung starten, fragt das Modell dynamisch sein Netzwerk aus MCP-Servern ab, die jeweils unterschiedliche Funktionen bieten. Das Modell wählt die passenden Verbindungen aus und ruft die Kontextdaten ab, die es für eine effektive Antwort benötigt – ganz ohne dass Sie eine Quelle explizit angeben müssen. Dank dieses modularen Aufbaus können Sie als Entwickler maßgeschneiderte MCP-Server für spezielle Anwendungsfälle erstellen oder auf vorgefertigte Versionen aus der Open-Source-Community zurückgreifen.

Ein weiterer entscheidender Vorteil, den MCP zur Skalierbarkeit beiträgt, ist die dynamische Erkennung – das kontinuierliche Scannen nach Änderungen auf allen MCP-Servern, sodass neue Fähigkeiten automatisch integriert werden und strukturelle Aktualisierungen an Quellen Arbeitsabläufe nicht stören oder bestehende Verbindungen nicht unterbrechen.

MCP bietet zahlreiche überzeugende Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten. Hier nur einige davon:

• Compliance – MCP-Server können Abfragen zwischen isolierten Regulierungsbehörden standardisieren und so eine reibungslose Integration von Compliance-Frameworks in verschiedenen Systemen sicherstellen. Die dynamische Erkennung von MCP ist in diesem ständig wandelnden Umfeld besonders wertvoll, um sicherzustellen, dass Maßnahmen stets den neuesten Vorschriften entsprechen.
• DevOps – MCP integriert strukturierte Datenquellen wie CI/CD-Pipelines, Testframeworks und Überwachungstools in einen einheitlichen Ablauf und nutzt das Kontextwissen jedes Schrittes, um Kontinuität sicherzustellen.
• Coding Companion – MCP verbindet kontextbezogenes Wissen aus verschiedenen Repositories und Anwendungsschichten und liefert Entwicklern praktische, sofort umsetzbare Vorschläge, die bewährte Standards im gesamten Projekt berücksichtigen und zugleich wichtige Abhängigkeiten beachten.

Retrieval-augmented generation (RAG) ist eine Methode, um ein Grund-KI-System oder -Modell durch kontextuelle Daten zu erweitern. Sie weist einige Gemeinsamkeiten mit MCP auf, unterscheidet sich aber in Funktionsweise und Anwendungsbereich. Während beide kontextuelle Daten integrieren, um relevantere und präzisere Ergebnisse zu liefern, eignet sich RAG besonders für unstrukturierte Daten wie Webseiten, PDFs oder andere externe Dokumente, die für gezielte Abfragen eingebunden werden.

Im Vergleich dazu eignet sich MCP besser für die Koordination des Datenabrufs über große, strukturierte Datenquellen wie CRM-Systeme, Finanzberichte oder andere Unternehmensdatenbanken. Angesichts dieser komplementären Stärken können MCP und RAG sehr effektiv zusammenarbeiten. MCP könnte beispielsweise strukturierte Daten aus einem CRM abrufen, um RAG mit standardisierten und normalisierten Eingabedaten zu versorgen. RAG könnte diese Daten dann zusammen mit unstrukturierten Quellen wie Kunden-E-Mails, Support-Chat-Protokollen oder relevanten Nachrichtenartikeln verarbeiten. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es KI-Systemen, große Mengen strukturierter Daten zu nutzen, während sie den benutzerdefinierten Kontext bewahren, der für ihre Bedürfnisse am wichtigsten ist.