Model Context Protocol (MCP)

Eine Technologie, die im GenAI-Umfeld in den letzten Wochen viel Aufmerksamkeit bekommen hat, ist das sogenannte Model Context Protocol (MCP). Aber was verbirgt sich hinter diesem Begriff und was ist das Potenzial von MCP in GenAI-Projekten?

MCP wurde im November 2024 von Anthropic vorgestellt und ist ein offener Standard, der KI-Modelle – insbesondere generative Large Language Models (LLMs) – nahtlos mit Datenquellen und Software-Tools verbinden soll.

Statt wie bisher für jede Datenquelle eine individuelle Schnittstelle zu entwickeln, fungiert MCP als universeller „Anschluss“ für KI-Systeme an externe Daten und Tools. Die Motivation ist klar: Durch dieses Anbinden von externen Datenquellen und Tools können GenAI-Applikationen deutlich relevantere Antworten generieren und tiefer in Prozesse eingebettet werden. In vielen Projekten müssen jedoch Konnektoren zu diesen Systemen eigens entwickelt werden und es muss mit einer Vielzahl externer APIs gearbeitet werden, was den Entwicklungsaufwand in die Höhe treibt. Diesen Aufwand will man mit MCP reduzieren.

MCP definiert eine standardisierte Struktur für Anfragen (Requests) vom Modell an ein externes Tool (API) und für die Antworten (Responses) des Tools zurück an das Modell. Es fungiert als Abstraktionsschicht, die es dem Modell ermöglicht, auf eine konsistente Weise mit einer heterogenen Landschaft von externen Ressourcen zu kommunizieren, ohne deren spezifische API-Details kennen zu müssen. Um einen Service MCP-kompatibel ("MCP ready") zu machen, muss aus technischer Sicht primär ein API-Endpunkt exponiert werden, der die MCP-Spezifikation strikt einhält. Dies erfordert serverseitig das korrekte Parsen eingehender MCP-Anfragen, die Anbindung an die eigentliche Backend-Logik zur Verarbeitung dieser Anfragen und die anschließende Serialisierung der Ergebnisse oder Statusmeldungen in MCP-konforme Antworten. Entscheidend für die Nutzbarkeit sind zudem das Bereitstellen von Metadaten zur Service-Beschreibung (für Tool-Discovery und das korrekte Parametrisieren durch das LLM) sowie das Implementieren robuster Sicherheitsmechanismen (Authentifizierung, Autorisierung) und einer spezifikationskonformen Fehlerbehandlung.

Das Zielbild von MCP ist eine breite Akzeptanz des Protokolls, sodass Unternehmen bei jedem Projekt auf einen MCP-Server zurückgreifen können, der Verbindungen in einem einheitlichen Standard zu wichtigen Systemen wie Slack, Google Drive oder Salesforce bereitstellt. Ein positives Zeichen ist, dass große Anbieter wie Microsoft oder Zapier bereits anfangen, MCP in ihre Services (z.B. Copilot Studio) zu integrieren.

Unternehmen stehen also vor der Frage, ob sich MCP als Industrie-Standard durchsetzen wird oder ob man weiterhin auf bewährte Methoden setzt. Um zum Industrie-Standard zu werden, ist die Anzahl von Tool-Anbietern, die MCP anbieten, derzeit noch zu gering und die Menge an verfügbaren Konnektoren muss ebenfalls steigen.

Weitere Limitierungen betreffen technische Aspekte wie die maximale Kontextgröße von LLMs (auch dMCP kann nicht unbegrenzt Daten gleichzeitig ins Modell laden) sowie Sicherheitsbedenken: Wenn KI-Systeme auf sensible Unternehmensdaten zugreifen, müssen Zugriffsrechte, Datenschutz und Protokollierung klar geregelt sein.

Insgesamt betrachtet steckt MCP noch in den Kinderschuhen. Das Protokoll bietet jedoch das Potenzial, die Integration von GenAI Lösungen zu vereinfachen. Man sollte die Technologie daher auf dem Radar haben und mögliche Ansätze für eine Pilotierung im eigenen Unternehmen prüfen, um die eigene Organisation für die nächste Generation KI-basierter Anwendungen zu rüsten.



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