MCP: Wie offene Standards die Innovation in der Künstlichen Intelligenz neu gestalten
Größere Modelle sind nicht der Treibstoff für den nächsten Durchbruch in der Künstlichen Intelligenz. Der wahre Wandel ist subtil: Standardisierung.
Vorgestellt von Anthropic im November 2024, schafft das Model Context Protocol (MCP) einen einheitlichen Rahmen für KI-Anwendungen, um mit externen Werkzeugen jenseits ihrer Trainingsdaten zu interagieren. Ähnlich wie HTTP und REST die Verbindungen von Webdiensten vereinfacht haben, standardisiert MCP die Integration von KI-Werkzeugen.
Sie haben wahrscheinlich unzählige Erklärungen zur Funktionsweise von MCP gesehen. Doch was oft übersehen wird, ist seine unterschätzte Stärke: MCP ist ein Standard. Standards räumen nicht nur Technologien auf – sie lösen exponentielles Wachstum aus. Frühzeitige Anwender gewinnen an Dynamik, während Nachzügler Gefahr laufen, obsolet zu werden. Dieser Artikel untersucht, warum MCP jetzt entscheidend ist, welche Herausforderungen es gibt und welchen transformativen Einfluss es auf das KI-Ökosystem hat.
Wie MCP Chaos in Kohärenz verwandelt
Stellen Sie sich Lily vor, eine Produktmanagerin in einem Unternehmen für Cloud-Infrastruktur. Sie navigiert durch ein Labyrinth von Werkzeugen – Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail und Confluence – und kämpft mit ständigen Updates.
Bis 2024 erkannte Lily, dass große Sprachmodelle (LLMs) hervorragend darin sind, Daten zu synthetisieren. Sie stellte sich vor, Updates zu automatisieren, Nachrichten zu entwerfen und Fragen zu beantworten, indem sie die Werkzeuge ihres Teams in ein Modell einspeist. Doch jedes Modell erforderte einzigartige Integrationen, die sie an bestimmte Anbieter banden. Das Hinzufügen von Gong-Transkripten bedeutete beispielsweise, eine weitere maßgeschneiderte Verbindung zu erstellen, was zukünftige Modellwechsel erschwerte.
Dann stellte Anthropic MCP vor: ein offenes Protokoll, das die Bereitstellung von Kontext an LLMs standardisiert. Es erhielt schnell Unterstützung von OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio und bald auch von Google. Offizielle SDKs für Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin und Swift wurden entwickelt, gefolgt von Community-SDKs für Go und andere. Die Akzeptanz stieg sprunghaft an.
Jetzt leitet Lily alles durch Claude, das über einen lokalen MCP-Server mit ihren Apps verbunden ist. Statusberichte werden automatisch generiert. Updates für die Führungskräfte sind nur einen Prompt entfernt. Wenn neue Modelle auftauchen, kann sie diese nahtlos austauschen, ohne Integrationen zu verlieren. Beim Programmieren nebenbei nutzt sie Cursor mit einem OpenAI-Modell und demselben MCP-Server wie Claude. Ihr IDE versteht bereits den Kontext ihres Produkts. MCP hat dies mühelos gemacht.
Warum Standards wichtig sind
Lilys Erfahrung offenbart eine Kernwahrheit: fragmentierte Werkzeuge frustrieren Nutzer. Anbieterbindung wird allgemein abgelehnt. Unternehmen fürchten, Integrationen bei jedem Modellwechsel neu erstellen zu müssen. Nutzer sehnen sich nach der Freiheit, die besten Werkzeuge zu wählen. MCP bietet diese Freiheit.
Standards haben bedeutende Auswirkungen.
Erstens riskieren SaaS-Anbieter mit schwachen öffentlichen APIs die Bedeutungslosigkeit. MCP setzt auf robuste APIs, und Kunden werden Kompatibilität für KI-Anwendungen fordern. Mit einem Standard gibt es keine Ausreden mehr.
Zweitens beschleunigt sich die KI-Entwicklung. Entwickler benötigen kein benutzerdefiniertes Code mehr für grundlegende KI-Anwendungen. MCP-Server lassen sich nahtlos in Clients wie Claude Desktop, Cursor und Windsurf integrieren, was Tests und Bereitstellung vereinfacht.
Drittens sinken die Wechselkosten. Entkoppelte Integrationen ermöglichen es Organisationen, von Claude zu OpenAI zu Gemini zu wechseln – oder Modelle zu kombinieren – ohne die Infrastruktur neu aufzubauen. Aufstrebende LLM-Anbieter können das MCP-Ökosystem nutzen und sich auf Leistung und Kosteneffizienz konzentrieren.
Die Herausforderungen von MCP meistern
Jeder Standard bringt Hürden mit sich, und MCP ist keine Ausnahme.
Vertrauen ist entscheidend: Zahlreiche MCP-Registries sind aufgetaucht, die Tausende von Community-betriebenen Servern hosten. Doch die Nutzung eines nicht vertrauenswürdigen Servers birgt das Risiko, sensible Daten preiszugeben. SaaS-Unternehmen sollten offizielle Server anbieten, und Entwickler sollten diese priorisieren.
Die Qualität variiert: APIs entwickeln sich weiter, und schlecht gewartete MCP-Server können hinterherhinken. LLMs benötigen zuverlässige Metadaten, um Werkzeuge effektiv auszuwählen. Ohne eine maßgebliche Registry sind offizielle Server von vertrauenswürdigen Anbietern unerlässlich.
Überlastete MCP-Server erhöhen Kosten und verringern die Effizienz: Das Bündeln zu vieler Werkzeuge in einem Server erhöht den Token-Verbrauch und überfordert Modelle mit zu vielen Optionen, was zu Verwirrung führt. Fokussierte, aufgabenspezifische Server sind entscheidend. Entwickler und Anbieter sollten dies bei der Gestaltung berücksichtigen.
Probleme mit Autorisierung und Identität bestehen weiter: Diese Herausforderungen bestanden schon vor MCP und bleiben ungelöst. Stellen Sie sich vor, Lily weist Claude an, „Chris ein kurzes Status-Update zu senden“. Anstatt ihrem Chef eine E-Mail zu senden, könnte das LLM jede Chris in ihren Kontakten anschreiben, um die Zustellung sicherzustellen. Menschliche Aufsicht bleibt für hochsensible Aufgaben entscheidend.
Die Zukunft von MCP
MCP ist nicht nur ein Trend – es ist ein grundlegender Wandel in der KI-Infrastruktur.
Wie alle erfolgreichen Standards treibt MCP einen sich selbst tragenden Zyklus an: Jeder neue Server, jede Integration und jede Anwendung verstärkt seine Dynamik.
Neue Werkzeuge, Plattformen und Registries entstehen, um die Erstellung, das Testen, die Bereitstellung und die Entdeckung von MCP-Servern zu vereinfachen. Mit dem Wachstum des Ökosystems werden KI-Anwendungen intuitive Schnittstellen für neue Funktionen bieten. Teams, die MCP übernehmen, werden Produkte schneller mit überlegenen Integrationen liefern. Unternehmen, die öffentliche APIs und offizielle MCP-Server bereitstellen, werden die Integrationserzählung anführen. Nachzügler werden Mühe haben, relevant zu bleiben.
Noah Schwartz ist Leiter der Produktabteilung bei Postman.
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Vorgestellt von Anthropic im November 2024, schafft das Model Context Protocol (MCP) einen einheitlichen Rahmen für KI-Anwendungen, um mit externen Werkzeugen jenseits ihrer Trainingsdaten zu interagieren. Ähnlich wie HTTP und REST die Verbindungen von Webdiensten vereinfacht haben, standardisiert MCP die Integration von KI-Werkzeugen.
Sie haben wahrscheinlich unzählige Erklärungen zur Funktionsweise von MCP gesehen. Doch was oft übersehen wird, ist seine unterschätzte Stärke: MCP ist ein Standard. Standards räumen nicht nur Technologien auf – sie lösen exponentielles Wachstum aus. Frühzeitige Anwender gewinnen an Dynamik, während Nachzügler Gefahr laufen, obsolet zu werden. Dieser Artikel untersucht, warum MCP jetzt entscheidend ist, welche Herausforderungen es gibt und welchen transformativen Einfluss es auf das KI-Ökosystem hat.
Wie MCP Chaos in Kohärenz verwandelt
Stellen Sie sich Lily vor, eine Produktmanagerin in einem Unternehmen für Cloud-Infrastruktur. Sie navigiert durch ein Labyrinth von Werkzeugen – Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail und Confluence – und kämpft mit ständigen Updates.
Bis 2024 erkannte Lily, dass große Sprachmodelle (LLMs) hervorragend darin sind, Daten zu synthetisieren. Sie stellte sich vor, Updates zu automatisieren, Nachrichten zu entwerfen und Fragen zu beantworten, indem sie die Werkzeuge ihres Teams in ein Modell einspeist. Doch jedes Modell erforderte einzigartige Integrationen, die sie an bestimmte Anbieter banden. Das Hinzufügen von Gong-Transkripten bedeutete beispielsweise, eine weitere maßgeschneiderte Verbindung zu erstellen, was zukünftige Modellwechsel erschwerte.
Dann stellte Anthropic MCP vor: ein offenes Protokoll, das die Bereitstellung von Kontext an LLMs standardisiert. Es erhielt schnell Unterstützung von OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio und bald auch von Google. Offizielle SDKs für Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin und Swift wurden entwickelt, gefolgt von Community-SDKs für Go und andere. Die Akzeptanz stieg sprunghaft an.
Jetzt leitet Lily alles durch Claude, das über einen lokalen MCP-Server mit ihren Apps verbunden ist. Statusberichte werden automatisch generiert. Updates für die Führungskräfte sind nur einen Prompt entfernt. Wenn neue Modelle auftauchen, kann sie diese nahtlos austauschen, ohne Integrationen zu verlieren. Beim Programmieren nebenbei nutzt sie Cursor mit einem OpenAI-Modell und demselben MCP-Server wie Claude. Ihr IDE versteht bereits den Kontext ihres Produkts. MCP hat dies mühelos gemacht.
Warum Standards wichtig sind
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Standards haben bedeutende Auswirkungen.
Erstens riskieren SaaS-Anbieter mit schwachen öffentlichen APIs die Bedeutungslosigkeit. MCP setzt auf robuste APIs, und Kunden werden Kompatibilität für KI-Anwendungen fordern. Mit einem Standard gibt es keine Ausreden mehr.
Zweitens beschleunigt sich die KI-Entwicklung. Entwickler benötigen kein benutzerdefiniertes Code mehr für grundlegende KI-Anwendungen. MCP-Server lassen sich nahtlos in Clients wie Claude Desktop, Cursor und Windsurf integrieren, was Tests und Bereitstellung vereinfacht.
Drittens sinken die Wechselkosten. Entkoppelte Integrationen ermöglichen es Organisationen, von Claude zu OpenAI zu Gemini zu wechseln – oder Modelle zu kombinieren – ohne die Infrastruktur neu aufzubauen. Aufstrebende LLM-Anbieter können das MCP-Ökosystem nutzen und sich auf Leistung und Kosteneffizienz konzentrieren.
Die Herausforderungen von MCP meistern
Jeder Standard bringt Hürden mit sich, und MCP ist keine Ausnahme.
Vertrauen ist entscheidend: Zahlreiche MCP-Registries sind aufgetaucht, die Tausende von Community-betriebenen Servern hosten. Doch die Nutzung eines nicht vertrauenswürdigen Servers birgt das Risiko, sensible Daten preiszugeben. SaaS-Unternehmen sollten offizielle Server anbieten, und Entwickler sollten diese priorisieren.
Die Qualität variiert: APIs entwickeln sich weiter, und schlecht gewartete MCP-Server können hinterherhinken. LLMs benötigen zuverlässige Metadaten, um Werkzeuge effektiv auszuwählen. Ohne eine maßgebliche Registry sind offizielle Server von vertrauenswürdigen Anbietern unerlässlich.
Überlastete MCP-Server erhöhen Kosten und verringern die Effizienz: Das Bündeln zu vieler Werkzeuge in einem Server erhöht den Token-Verbrauch und überfordert Modelle mit zu vielen Optionen, was zu Verwirrung führt. Fokussierte, aufgabenspezifische Server sind entscheidend. Entwickler und Anbieter sollten dies bei der Gestaltung berücksichtigen.
Probleme mit Autorisierung und Identität bestehen weiter: Diese Herausforderungen bestanden schon vor MCP und bleiben ungelöst. Stellen Sie sich vor, Lily weist Claude an, „Chris ein kurzes Status-Update zu senden“. Anstatt ihrem Chef eine E-Mail zu senden, könnte das LLM jede Chris in ihren Kontakten anschreiben, um die Zustellung sicherzustellen. Menschliche Aufsicht bleibt für hochsensible Aufgaben entscheidend.
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