MCP (Model Context Protocol)
Kurz gesagtMCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der KI-Anwendungen über eine gemeinsame Schnittstelle mit externen Daten, Werkzeugen und Abläufen verbindet.
Einfach erklärt
Vor MCP brauchte jede KI-App eine eigene Sonderverbindung zu jedem Werkzeug: eine für den Kalender, eine für die Dateien, eine für die Datenbank. MCP ersetzt das durch ein gemeinsames Protokoll. Die Einführung des Projekts nutzt ein Bild: MCP ist wie ein USB-C-Anschluss für KI-Anwendungen. Eine KI-Anwendung, die MCP spricht, kann sich mit jedem MCP-Server auf dieselbe Weise verbinden.
Zwei Rollen zählen:
- Client: die KI-Anwendung, etwa eine Chat-App, ein Code-Editor oder ein Agent.
- Server: ein kleines Programm, das dem Client etwas anbietet, etwa lokale Dateien, eine Datenbank, eine Suchmaschine oder fertige Prompts.
Die offizielle Einführung nennt drei Arten von Dingen, die ein Server anbieten kann: Datenquellen (etwa lokale Dateien und Datenbanken), Werkzeuge (etwa Suchmaschinen und Taschenrechner) und Abläufe (spezialisierte Prompts). Die Regeln stehen in einer öffentlichen Spezifikation, deren Version ein Datum trägt. Die Einführung nennt Unterstützung in Assistenten wie Claude und ChatGPT und in Entwicklerwerkzeugen wie Visual Studio Code und Cursor.
Warum es wichtig ist
- Weniger Bindecode: Baue einen Server einmal, und jede MCP-fähige App kann ihn nutzen.
- Wahlfreiheit: Du kannst die KI-App wechseln und deine Werkzeuge behalten.
- Werkzeugnutzung im grossen Stil: MCP ersetzt den Werkzeugaufruf nicht. Es vereinheitlicht, wie Werkzeuge beschrieben und gefunden werden. Ein KI-Agent kann dann viele Werkzeuge nutzen, ohne Sondercode für jedes.
- Kosten: Jeder verbundene Server fügt dem Prompt Werkzeugbeschreibungen hinzu. Sie brauchen Token und Platz im Kontextfenster. Verbinde nur, was du brauchst.
- Sicherheit: Ein Server kann Daten lesen und in deinem Namen handeln. Installiere Server nur aus Quellen, denen du traust, gib den engsten Zugriff und verlange Freigabe für Aktionen mit Folgen. Text, den Werkzeuge zurückgeben, kann versteckte Anweisungen tragen (Prompt Injection). Die MCP-Dokumentation hat eine Seite zu bewährten Sicherheitspraktiken.
Beispiel
Du fügst deiner KI-App einen Kalender-Server hinzu. Du fragst: «Wann bin ich am Donnerstagnachmittag frei?» Die App sieht die Kalender-Werkzeuge, die der Server anbietet, fragt ihn nach den Terminen vom Donnerstag, und das Modell liest die Liste und antwortet. Später wechselst du zu einer anderen KI-App, die ebenfalls MCP unterstützt, und derselbe Kalender-Server funktioniert auch dort.
Häufige Irrtümer
- «MCP ist ein KI-Modell.» Es ist ein Protokoll, ein Regelwerk zum Verbinden von Apps und Werkzeugen.
- «MCP-Server sind abgeschottet und sicher.» Viele laufen mit deinen Rechten. Behandle sie wie Software, die du installierst.
- «MCP gehört zur App eines Anbieters.» Es ist ein offener Standard, den mehrere Anbieter und Werkzeuge unterstützen.
Fragen und Antworten
Wofür steht MCP?
Für Model Context Protocol. Es ist ein offener Standard, der KI-Anwendungen mit Datenquellen, Werkzeugen und Abläufen verbindet.
Was ist der Unterschied zwischen MCP und Function Calling?
Function Calling ist, wie ein Modell ein Werkzeug anfordert. MCP ist ein gemeinsames Protokoll dafür, wie Werkzeuge KI-Apps angeboten werden, sodass ein Server mit vielen Clients funktioniert.
Ist es sicher, MCP-Server zu installieren?
Nur aus Quellen, denen du traust. Ein Server kann auf Daten zugreifen und in deinem Namen handeln. Gib ihm den kleinsten nötigen Zugriff und prüfe riskante Aktionen.
Weiterlesen
- Werkzeugnutzung (Function Calling)
Werkzeugnutzung, auch Function Calling genannt, lässt ein Modell eine externe Aktion anfordern, etwa Suche oder Rechnung, die eine App ausführt und zurückgibt.
- KI-Agent
Ein KI-Agent ist ein System, in dem ein Modell in einer Schleife plant, Werkzeuge nutzt und Ergebnisse prüft, um mit wenig Führung ein Ziel zu erreichen.
- Coding-Agent
Ein Coding-Agent ist ein KI-Werkzeug, das einen Code-Bestand liest, Dateien ändert und Befehle und Tests in einer Schleife ausführt, um eine Programmieraufgabe zu lösen.
- Prompt Injection
Prompt Injection ist ein Angriff, bei dem Text, den ein Modell liest, etwa eine Webseite oder Datei, Anweisungen enthält, die es gegen seinen Nutzer handeln lassen.
- Kontextfenster
Das Kontextfenster ist die grösste Textmenge, in Token gemessen, die ein Modell in einer Anfrage lesen und schreiben kann.