Was ist das Model Context Protocol?
MCP wurde im November 2024 veröffentlicht und hat sich seitdem bei KI-Assistenten, Agenten-Frameworks und Entwicklertools verbreitet. Weil es offen ist, kann es jeder implementieren, ob er die KI-Anwendung baut oder das System, an das sie angebunden wird.
MCP wird oft mit einem universellen Anschluss für KI verglichen. Davor brauchte jede Kombination aus KI-Anwendung und Geschäftssystem eine eigene Integration. Mit MCP beschreibt ein System seine Funktionen einmal, und jede MCP-kompatible KI-Anwendung kann sie finden und nutzen. Diese Seite behandelt das Protokoll selbst. Ein MCP Server ist die Software, die ein bestimmtes System darüber bereitstellt.
Wie funktioniert das Model Context Protocol?
MCP definiert drei Rollen und eine kleine Zahl von Dingen, die ein Server anbieten kann. Die Nachrichten dazwischen nutzen JSON-RPC, einen schlanken Standard für strukturierte Anfragen und Antworten.
| Bestandteil | Was es ist | Beispiel |
|---|---|---|
| Host | Die KI-Anwendung, die eine Person nutzt | Ein KI-Assistent oder ein Coding-Tool |
| Client | Der Connector im Host, der mit einem Server kommuniziert | Ein Client pro verbundenem Server |
| Server | Software, die die Funktionen eines Systems bereitstellt | Ein Server für eine Datenplattform oder ein Dateisystem |
| Tools | Aktionen, die die KI aufrufen kann | Eine Abfrage ausführen, einen Workflow starten |
| Ressourcen | Daten, die die KI als Kontext lesen kann | Eine Datei, ein Datensatz, ein Schema |
| Prompts | Wiederverwendbare Vorlagen, die ein Server anbietet | Ein standardisierter Weg, einen Report anzufordern |
MCP Server können lokal neben der KI-Anwendung oder remote über HTTP laufen. Remote-Server nutzen meist OAuth, um zu bestätigen, wer fragt, sodass die KI nur den Zugriff erhält, den diese Person hat.
Was ist ein Praxisbeispiel für das Model Context Protocol?
Eine Verbindung, viele KI-Tools
Ein Unternehmen möchte, dass seine Analysten ihre Datenplattform aus dem KI-Assistenten ihrer Wahl erreichen. Statt für jeden Assistenten eine eigene Integration zu bauen, veröffentlicht die Plattform einen MCP Server.
Jeder Analyst fügt diesen Server seinem Assistenten hinzu und meldet sich an. Der Assistent findet die verfügbaren Tools, und der Analyst kann Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhält Antworten aus der Plattform, im Rahmen seiner eigenen Berechtigungen.
Model Context Protocol vs. MCP Server vs. API
| Model Context Protocol | MCP Server | API | |
|---|---|---|---|
| Was es ist | Ein offener Standard | Software, die den Standard für ein System implementiert | Die Programmierschnittstelle eines Systems |
| Für wen | Alle, die KI-Verbindungen bauen | KI-Clients, die sich mit diesem System verbinden | Entwickler, die Code schreiben |
| Vergleich | Die Form des Steckers | Ein Stecker für ein bestimmtes Gerät | Die interne Verkabelung des Geräts |
| Zusammenhang | Legt fest, wie Clients und Server kommunizieren | Umschließt oft eine bestehende API | Kann unter einem MCP Server liegen |
Warum ist das Model Context Protocol wichtig?
- Weniger individuelle Integrationen. Ein Protokoll ersetzt einen eigenen Connector für jedes Paar aus KI-Anwendung und System.
- Freie Wahl der KI-Tools. Teams nutzen die Assistenten, die sie bevorzugen, und erreichen dieselben Geschäftssysteme.
- Agenten, die handeln können. MCP gibt Agenten einen standardisierten Weg, Tools zu finden und zu nutzen, statt nur aus dem Gedächtnis zu antworten.
- Governance gilt weiterhin. Dank integrierter Autorisierung kann der KI-Zugriff den bestehenden Berechtigungen jeder Person folgen.
Wie setzt Alli das um?
Der MCP Server von Alli by PMG implementiert das Model Context Protocol für Alli. Er liest die API-Spezifikationen von Alli, registriert sie als aufrufbare Tools und sichert jeden Aufruf mit OAuth 2.1 mit PKCE ab. Dabei gibt er das autorisierte Token des jeweiligen Nutzers weiter, sodass Agenten im Rahmen der Zugriffsrechte dieser Person handeln. Die Anfragen sind zustandslos, sodass Tokens zwischen den Aufrufen nicht gespeichert werden.
Darüber erreichen MCP-kompatible KI-Clients 20 Alli-Services, darunter Datasources, Data Explorer, Generative Dashboards, Generative Workflows und Creative Insights. Die Tool-Definitionen bleiben mit der API von Alli synchron, wenn sie sich ändert.
Alli MCP Server entdeckenFAQ zum Model Context Protocol
Wann wurde das Model Context Protocol eingeführt?
MCP wurde im November 2024 als offener Standard veröffentlicht. Jeder kann es implementieren, und viele KI-Anwendungen und Entwicklertools unterstützen es inzwischen.
Was ist der Unterschied zwischen MCP und einem MCP Server?
MCP ist das Protokoll: die gemeinsamen Regeln dafür, wie KI-Anwendungen und Systeme miteinander kommunizieren. Ein MCP Server ist Software, die diese Regeln nutzt, um die Tools und Daten eines bestimmten Systems bereitzustellen.
Ersetzt MCP APIs?
Nein. MCP Server umschließen oft bestehende APIs und stellen sie als Tools bereit, die eine KI finden und aufrufen kann. Die eigentliche Arbeit erledigt weiterhin die API darunter.
Ist MCP sicher?
Das Protokoll unterstützt Autorisierung, und Remote-Server nutzen meist OAuth, sodass die KI mit den Berechtigungen des angemeldeten Nutzers handelt. Die Sicherheit insgesamt hängt davon ab, wie jeder Server gebaut und betrieben wird.
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