Sie verdrahten Ihre KI-Agenten-Pipeline heute zum zehnten Mal - eine weitere brüchige API-Integration, eine weitere Runde manueller Kontextübertragungen, nur um zu verhindern, dass etwas kaputt geht. Hardcoding von Authentifizierungsabläufen, Normalisierung von API-Antworten, Zusammenfügen von Endpunkten - das ist keine KI-Entwicklung, das ist die Integrationshölle.
Der Aufbau von KI-Agenten, die nahtlos Daten aus verschiedenen Quellen abrufen, sollte mühelos sein, aber die heutige Realität ist fragmentiert, repetitiv und schwer zu skalieren. Jedes Tool spricht seine eigene Sprache und zwingt Sie dazu, Workarounds zusammenzuhacken, anstatt echte Automatisierung zu schaffen.
Anthropic versucht, dies mit dem Model Context Protocol (MCP) zu ändern - ein standardisierter Weg für KI-Agenten, externe Daten abzurufen und zu nutzen, ohne den nicht enden wollenden Albtraum der Integration. Aber ist das Problem damit gelöst? Schauen wir uns das mal genauer an.
Was ist ein Protokoll?
Ein Protokoll ist ein Satz von Regeln und Konventionen, die festlegen, wie Systeme kommunizieren und Daten austauschen. Anders als eine API, eine implementierungsspezifische Schnittstelle, legt ein Protokoll einen universellen Standard für Interaktionen fest. Einige bekannte Beispiele sind:
- HTTP (Hypertext Transfer Protocol) - Definiert, wie Webbrowser und Server kommunizieren.
- OAuth (Open Authorization Protocol) - Ein Standard für die sichere Authentifizierung über verschiedene Plattformen hinweg.
Protokolle sorgen für Interoperabilität: Anstatt dass jedes System neu erfindet, wie Daten ausgetauscht werden sollen, standardisiert ein Protokoll den Prozess, verringert die Komplexität und macht Integrationen skalierbarer.
Protokolle sind zwar nicht zwingend vorgeschrieben oder werden durchgesetzt, doch kann die Annahme von Protokollen im Laufe der Zeit die Grundlage dafür bilden, wie Systeme auf globaler Ebene interagieren - wir haben dies bei der Entwicklung von HTTP zum sichereren und weithin akzeptierten HTTPS gesehen, das die Art der Datenübertragung im Internet grundlegend verändert hat.
Was ist das Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde, um den Zugriff von KI-Modellen auf und die Interaktion mit externen Datenquellen zu optimieren.
Anstatt dass KI-Systeme auf benutzerdefinierte API-Integrationen, manuell strukturierte Anfragen und Authentifizierung pro Dienst angewiesen sind, bietet MCP einen einheitlichen Rahmen für KI-Agenten, um strukturierte Daten auf standardisierte Weise abzurufen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren.
Vereinfacht ausgedrückt, definiert MCP, wie KI-Modelle externe Daten anfordern und nutzen sollen - sei es aus Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher oder Unternehmensanwendungen -, ohne dass Entwickler API-spezifische Logik für jede Quelle hart codieren müssen.
Warum wurde MCP gegründet?
KI-Modelle, insbesondere LLMs (Large Language Models) und autonome Agenten, benötigen Zugang zu externen Tools und Datenbanken, um präzise, kontextbezogene Antworten zu generieren. Die derzeitigen Interaktionen zwischen KI und API sind jedoch ineffizient und verursachen einen erheblichen Mehraufwand für Entwickler.
Die Integration eines KI-Agenten mit externen Systemen erfordert heute:
- Benutzerdefinierte API-Integrationen für jedes Tool (CRM, Cloud-Speicher, Ticketing-Systeme usw.).
- Einrichtung der Authentifizierung pro API (OAuth, API-Schlüssel, Sitzungs-Tokens).
- Manuelle Datenformatierung, um API-Antworten für KI-Modelle nutzbar zu machen.
- Verwaltung von Ratenbegrenzungen und Fehlerbehandlung über verschiedene Dienste hinweg.
Dieser Ansatz ist nicht skalierbar. Jede neue Integration erfordert benutzerdefinierte Logik, Debugging und Wartung, was die KI-gesteuerte Automatisierung langsam, teuer und anfällig macht.
Durch die Definition eines gemeinsamen Protokolls macht MCP KI-Modelle datenbewusster, ohne dass Entwickler gezwungen sind, für jedes System, mit dem sie interagieren, eigene API-Brücken zu erstellen.
Wie funktioniert MCP?
Heute sind KI-Agenten auf benutzerdefinierte API-Aufrufe, Authentifizierung pro Dienst und manuelles Parsen von Antworten angewiesen, wodurch ein fragiles Netz von Integrationen entsteht, das nur schwer skalierbar ist.
Anstatt KI-Agenten zu zwingen, isoliert mit APIs zu interagieren, schafft MCP ein einheitliches Protokoll, das die Komplexität der Authentifizierung, der Ausführung von Anfragen und der Datenformatierung abstrahiert und es KI-Systemen ermöglicht, sich auf das logische Denken zu konzentrieren, anstatt auf die Integrationslogik auf niedriger Ebene.
Die Client-Server-Architektur von MCP
MCP basiert auf einem Client-Server-Modell, das strukturiert, wie KI-Modelle externe Datenquellen abrufen und mit ihnen interagieren.
- MCP-Clients sind KI-Agenten, Anwendungen oder jedes System, das strukturierte Daten anfordert.
- MCP-Server fungieren als Vermittler, die Daten von verschiedenen APIs, Datenbanken oder Unternehmenssystemen abrufen und sie in einem einheitlichen Format zurückgeben.
Statt dass KI-Modelle direkte API-Anfragen stellen, übernehmen MCP-Server die Komplexität der Authentifizierung, des Datenabrufs und der Antwortnormalisierung. Das bedeutet, dass KI-Agenten nicht mehr mehrere API-Anmeldeinformationen, unterschiedliche Anfrageformate oder inkonsistente Antwortstrukturen verwalten müssen.
Wenn ein KI-Modell beispielsweise Informationen aus mehreren Diensten wie Google Drive, Slack und einer Datenbank abrufen muss, fragt es nicht jede API einzeln ab. Es sendet eine einzige strukturierte Anfrage an einen MCP-Server, der die Anfrage verarbeitet, Daten aus den erforderlichen Quellen sammelt und eine gut organisierte Antwort zurückgibt.
MCP Anfrage-Antwort Lebenszyklus
Eine typische MCP-Interaktion folgt einem strukturierten Anfrage-Antwort-Zyklus, der redundante API-Aufrufe vermeidet und den Datenabruf standardisiert.
1. Der KI-Agent sendet eine strukturierte Anfrage an den MCP-Server. Anstatt einzelne API-Anfragen zu erstellen, definiert der Agent, welche Daten er in einem einheitlichen Format benötigt.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. Der MCP-Server verarbeitet die Anfrage, indem er die Authentifizierung validiert, die Berechtigungen prüft und bestimmt, welche externen Systeme abgefragt werden sollen.
3. Die Abfragen werden parallel ausgeführt, d. h. Daten aus mehreren Diensten werden gleichzeitig und nicht nacheinander abgerufen, was die Gesamtlatenzzeit verringert.
4. Antworten aus verschiedenen Quellen werden in einem strukturierten Format standardisiert, das KI-Modelle leicht verarbeiten können.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
Im Gegensatz zu rohen API-Antworten, die manuell geparst werden müssen, stellt MCP sicher, dass alle abgerufenen Daten einem vorhersehbaren, strukturierten Format folgen, was es für KI-Modelle einfacher macht, sie zu verstehen und zu nutzen.
Ausführung von Abfragen und Aggregation von Antworten
MCP wurde entwickelt, um die Interaktion von KI-Modellen mit externen Systemen durch die Einführung eines strukturierten Ausführungsprozesses zu optimieren.
- Die Validierung von Anfragen stellt sicher, dass das KI-Modell über die erforderlichen Berechtigungen verfügt, bevor Daten abgerufen werden.
- Das Query Routing bestimmt, auf welche externen Dienste zugegriffen werden muss.
- Durch die parallele Ausführung werden Daten aus mehreren Quellen gleichzeitig abgerufen, wodurch die durch sequenzielle API-Anfragen verursachten Verzögerungen verringert werden.
- Die Aggregation von Antworten fasst strukturierte Daten in einer einzigen Antwort zusammen, sodass KI-Modelle nicht mehr mehrere API-Rohdaten manuell verarbeiten müssen.
Durch die Reduzierung redundanter Anfragen, die Normalisierung von Antworten und die zentrale Handhabung der Authentifizierung eliminiert MCP unnötigen API-Overhead und macht die KI-gesteuerte Automatisierung skalierbarer.
Beschränkungen von MCP
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein wichtiger Schritt, um KI-Modelle besser in die Lage zu versetzen, auf strukturierte und skalierbare Weise mit externen Systemen zu interagieren. Wie bei jeder neuen Technologie gibt es jedoch auch hier Einschränkungen, die vor einer breiten Einführung behoben werden müssen.
Herausforderungen bei der Authentifizierung
Eines der größten Versprechen von MCP besteht darin, KI-Agenten weniger abhängig von API-spezifischen Integrationen zu machen. Allerdings bleibt die Authentifizierung (AuthN) eine große Herausforderung.
Heutzutage ist die API-Authentifizierung ein fragmentierter Prozess: Einige Dienste verwenden OAuth, andere verlassen sich auf API-Schlüssel, und wieder andere erfordern eine sitzungsbasierte Authentifizierung. Diese Inkonsistenz macht das Onboarding neuer APIs zeitaufwändig, und MCP verfügt derzeit nicht über ein integriertes Authentifizierungs-Framework, um diese Komplexität zu bewältigen.
MCP erfordert immer noch einen externen Mechanismus zur Authentifizierung von API-Anfragen, was bedeutet, dass KI-Agenten, die MCP verwenden, auf zusätzliche Lösungen wie Composio angewiesen sind, um API-Anmeldeinformationen zu verwalten. Die Authentifizierung steht auf der Roadmap für MCP, aber bis sie vollständig implementiert ist, müssen Entwickler immer noch Workarounds finden, um die Authentifizierung über mehrere Systeme hinweg zu handhaben.
Unklares Identitätsmanagement
Eine weitere ungelöste Frage ist das Identitätsmanagement: Wen sieht ein externes System, wenn ein KI-Agent eine Anfrage über MCP stellt?
Wenn zum Beispiel ein KI-Assistent Slack über MCP abfragt, sollte Slack erkennen, dass die Anfrage von ihm stammt:
- Der Endnutzer (d. h. die KI handelt im Auftrag eines Menschen).
- Der KI-Agent selbst? (Das würde bedeuten, dass Slack KI-basierte Interaktionen separat behandeln müsste).
- Ein gemeinsames Systemkonto (was Sicherheits- und Zugangskontrollprobleme mit sich bringen könnte).
Dieses Problem ist in Unternehmensumgebungen noch komplizierter, da hier die Zugriffskontrollrichtlinien bestimmen, wer welche Daten abrufen kann. Ohne eine klare Identitätszuordnung können MCP-Integrationen mit eingeschränktem Zugriff, Sicherheitsrisiken oder Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Plattformen einhergehen.
Die Unterstützung von OAuth ist für MCP geplant, was zur Klärung des Umgangs mit Identitäten beitragen kann. Solange dies jedoch nicht vollständig implementiert ist, haben KI-Modelle möglicherweise Probleme mit dem erlaubnisbasierten Zugriff auf Dienste von Drittanbietern.
Anbieterabhängigkeit und Fragmentierung des Ökosystems
MCP ist derzeit eine Anthropic Initiative, was Fragen hinsichtlich ihrer langfristigen Standardisierung aufwirft. Im Zuge der Entwicklung von KI-Ökosystemen ist es sehr wahrscheinlich, dass andere wichtige Akteure - wie OpenAI oder DeepSeek - ihre eigenen Protokolle für die Interaktion zwischen KI und Systemen entwickeln werden.
Wenn sich mehrere konkurrierende Standards herausbilden, könnte die Branche zersplittern und die Entwickler zwingen, zwischen verschiedenen, nicht kompatiblen Ansätzen zu wählen. Ob MCP der vorherrschende Ansatz bleibt oder nur eine von mehreren konkurrierenden Optionen wird, bleibt abzuwarten.
Werden sich KI-Anbieter auf MCP standardisieren?
MCP bietet einen universellen Rahmen, um die Fragmentierung bei KI-Integrationen zu verringern, bei denen derzeit für jede Verbindung individuelle Lösungen erforderlich sind, die die Komplexität erhöhen.
Damit MCP zu einem weithin akzeptierten Standard wird, müssen die großen KI-Anbieter ihn übernehmen. Unternehmen wie OpenAI, Google DeepMind und Meta haben sich noch nicht festgelegt, so dass die langfristige Lebensfähigkeit des Standards ungewiss ist. Ohne branchenweite Zusammenarbeit bleibt das Risiko mehrerer konkurrierender Protokolle hoch.
Einige Unternehmen haben bereits mit der Nutzung von MCP begonnen. Replit, Codeium und Sourcegraph haben es integriert, um die Interaktion ihrer KI-Agenten mit strukturierten Daten zu optimieren. Damit MCP jedoch über erste Versuche hinausgeht, ist eine breitere Akzeptanz erforderlich.
Neben den KI-Unternehmen könnten auch globale Standardisierungsbemühungen die Zukunft von MCP beeinflussen. Organisationen wie ISO/IEC JTC 1/SC 42 arbeiten an der Definition von KI-Integrationsrahmenwerken. Nationale Initiativen wie das chinesische KI-Normungskomitee unterstreichen den Wettlauf um die Gestaltung der nächsten Generation von KI-Protokollen.
MCP ist noch in der Entwicklung begriffen. Wenn sich die Branche darauf einigt, könnten KI-Integrationen interoperabler und skalierbarer werden. Wenn sich jedoch konkurrierende Standards herausbilden, könnten Entwickler eher mit einem fragmentierten Ökosystem als mit einer einheitlichen Lösung konfrontiert werden.
Erstellen von KI-Agenten, die mit APIs integriert werden können
MCP vereinfacht die KI-Interaktion, aber Authentifizierung und strukturierter API-Zugriff sind nach wie vor wichtige Herausforderungen. Botpress bietet OAuth- und JWT-Unterstützung, sodass KI-Agenten sich sicher authentifizieren und mit Slack, Google Calendar, Notion und anderen interagieren können.
Mit dem Autonomous Node können KI-Agenten LLM Entscheidungen treffen und Aufgaben dynamisch ausführen. Botpress bietet eine strukturierte Methode zur Entwicklung von KI-Agenten, die sich über mehrere Systeme hinweg verbinden.
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FAQs
1. Kann MCP so konfiguriert werden, dass es den SOC 2-, HIPAA- oder GDPR-Standards entspricht?
Ja, MCP kann so konfiguriert werden, dass es den SOC 2-, HIPAA- oder GDPR-Standards entspricht, aber die Einhaltung hängt davon ab, wie der MCP-Server implementiert und gehostet wird. Sie müssen eine sichere Datenverarbeitung durch Verschlüsselung (im Ruhezustand und bei der Übertragung), strenge Zugriffskontrollen, Datenminimierung und Audit-Protokollierung gewährleisten.
2. Wie bestimmen die KI-Agenten, wann sie MCP auslösen und wann sie sich auf den internen Speicher verlassen?
KI-Agenten lösen MCP aus, wenn eine Anfrage aktuelle oder externe Informationen erfordert, die nicht im internen Speicher des Agenten gespeichert sind. Diese Entscheidung basiert auf prompten technischen oder logischen Regeln, wie z. B. Abfragekennzeichen oder spezifischen Absichten, die die Notwendigkeit des Abrufs strukturierter Daten signalisieren.
3. Ist MCP mit bestehenden RAG-Architekturen (retrieval-augmented generation) kompatibel?
Ja, MCP ist mit RAG-Architekturen kompatibel, da es den Agenten eine strukturierte Möglichkeit bietet, externe Informationen abzurufen. Anstatt API-Aufrufe manuell zu kodieren, ermöglicht MCP den KI-Agenten, kontextbezogene Abfragen über verschiedene Datenquellen hinweg durchzuführen.
4. Welche Arten von Geschäftsabläufen profitieren am meisten von der MCP-Integration?
Geschäftsabläufe mit mehreren unverbundenen Systemen - wie z. B. Kundensupport, Sales Enablement, IT-Betrieb und internes Wissensmanagement - profitieren am meisten von der MCP-Integration. MCP rationalisiert den Datenzugriff über Silos hinweg und ermöglicht es KI-Agenten, den benötigten Kontext abzurufen oder Aktionen durchzuführen, ohne dass für jedes Tool ein spezieller Integrationsaufwand erforderlich ist.
5. Wie können Startups MCP einführen, ohne ihre gesamte Datenarchitektur zu überarbeiten?
Startups können MCP schrittweise einführen, indem sie es für wichtige Tools wie Slack, HubSpot oder Notion mithilfe fertiger Konnektoren oder einfacher benutzerdefinierter Handler implementieren. Da MCP die Integrationsschicht abstrahiert, können Teams es einführen, ohne die Backend-Systeme umzugestalten.
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