Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der von Anthropic entwickelt wurde, um große Sprachmodelle (LLMs) wie Claude effizient mit externen Datenquellen, Tools und Anwendungen zu verbinden. Ziel ist es, KI-Systeme aus ihrer bisherigen Isolation zu befreien und ihnen den direkten Zugriff auf relevante Informationen und Funktionen zu ermöglichen.
MCP fungiert als universelle Schnittstelle – vergleichbar mit einem „USB-C-Anschluss“ für KI-Anwendungen. Es standardisiert die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Systemen, sodass Entwickler nicht mehr für jede Datenquelle individuelle Integrationen erstellen müssen. Stattdessen können sie auf ein einheitliches Protokoll zurückgreifen, das den Datenaustausch und die Interaktion mit verschiedenen Tools erleichtert.
Architektur
MCP basiert auf einer modularen Client-Server-Architektur:
- Host: Die KI-Anwendung (z. B. Claude Desktop), die den gesamten Datenverkehr steuert und Sicherheitsrichtlinien durchsetzt.
- MCP-Clients: Leichtgewichtige Prozesse, die Anfragen an Server senden. (z.B. Software-Entwicklungsumgebung)
- MCP-Server: Stellen Datenquellen oder Funktionen bereit, z. B. Zugriff auf Dateien, APIs oder Datenbanken.
Einsatzmöglichkeiten
MCP ermöglicht vielseitige Anwendungen:
- Dateiverwaltung: KI kann lokale Dateien lesen und bearbeiten.
- Entwicklungsumgebungen: Integration in IDEs wie VSCode zur Unterstützung bei der Code-Generierung.
- Unternehmensanwendungen: Zugriff auf interne Datenbanken, CRM-Systeme oder andere Geschäftsanwendungen.
Praktisches Beispiel
In der Praxis ermöglicht es, mit normaler Sprache Programme, Dateien oder Tools zu steuern.
„Öffne die letzte PowerPoint-Präsentation aus meinem Ordner ‘Meetings’ und fasse sie in drei Sätzen zusammen.“
Wenn dein lokales Dateisystem über MCP angebunden ist, passiert folgendes:
- Durchsucht den Ordner „Meetings“
- Öffnet die neueste Datei
- Liest die Inhalte
- Nutzt ein eingebundenes „Summarization Tool“
- Gibt dir die Zusammenfassung direkt zurück
Fazit
MCP stellt einen bedeutenden Schritt dar, um KI-Modelle nahtlos in bestehende Softwarelandschaften zu integrieren und ihre Fähigkeiten durch direkten Zugriff auf relevante Daten und Tools erheblich zu erweitern.
