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Was ist MCP?

Das Model Context Protocol (MCP) ist Anthropics offener Standard für die Kommunikation zwischen AI-Modellen und externen Tools, Datenquellen und Services. MCP löst das fundamentale Problem der Tool-Integration: Jeder AI-Provider, jedes Framework und jedes Tool spricht seine eigene Sprache. MCP schafft eine universelle Schnittstelle.

Das Problem ohne MCP

Ohne einheitliches Protokoll muss jede Integration individuell gebaut werden:

Claude ←→ Custom Integration ←→ Slack
Claude ←→ Custom Integration ←→ Jira
Claude ←→ Custom Integration ←→ Database
GPT ←→ Andere Custom Integration ←→ Slack
GPT ←→ Andere Custom Integration ←→ Jira

Ergebnis: N Modelle × M Tools = N×M Integrationen. Das skaliert nicht.

Die MCP-Lösung

MCP definiert ein standardisiertes Protokoll:

Claude ←→ MCP ←→ Slack MCP Server
GPT ←→ MCP ←→ Slack MCP Server (gleicher Server!)
Gemini ←→ MCP ←→ Slack MCP Server (gleicher Server!)

Ergebnis: N Modelle + M Tools = N+M Integrationen. Das skaliert.

Client-Server-Architektur

MCP Host

Die Anwendung, in der das AI-Modell läuft (z. B. Claude Desktop, IDE-Plugin, eigene App).

MCP Client

Die Komponente im Host, die die MCP-Verbindung zum Server aufbaut und verwaltet.

MCP Server

Ein leichtgewichtiger Service, der spezifische Fähigkeiten über das MCP-Protokoll bereitstellt:

┌────────────────┐     ┌──────────────┐     ┌────────────────┐
│   MCP Host     │     │  MCP Client  │     │  MCP Server    │
│  (Claude App)  │────▶│  (Protocol)  │────▶│  (Slack API)   │
└────────────────┘     └──────────────┘     └────────────────┘

Was kann ein MCP Server bereitstellen?

CapabilityBeschreibungBeispiel
ToolsFunktionen, die das Modell aufrufen kannNachricht senden, Ticket erstellen
ResourcesDaten, die das Modell lesen kannDateien, Datenbank-Einträge, API-Daten
PromptsVordefinierte Prompt-TemplatesAnalyse-Prompt, Zusammenfassungs-Prompt

Warum MCP für Interoperabilität?

Offener Standard

MCP ist ein offenes Protokoll — nicht proprietär. Jeder kann MCP Server und Clients bauen.

Wachsendes Ökosystem

Hunderte MCP Server existieren bereits: Dateisystem, GitHub, Slack, Google Drive, Datenbanken, Browsersteuerung, und viele mehr.

Zukunftssicher

Statt proprietäre Integrationen zu bauen, investieren Sie in einen Standard, der von der gesamten AI-Industrie getragen wird.

MCP vs. Function Calling

AspektFunction CallingMCP
ScopeEinzelnes ModellModell-agnostisch
DiscoveryManuell definiertAutomatisch
StandardProvider-spezifischOffener Standard
ReusabilityPro IntegrationEinmal bauen, überall nutzen

Praxis-Tipp: MCP ersetzt Function Calling nicht — es ergänzt es. Function Calling ist die Grundlage, MCP ist die Standardisierung. Bauen Sie neue Tool-Integrationen direkt als MCP Server — so sind sie sofort mit jedem MCP-fähigen Client nutzbar.

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Quiz

Frage 1 von 3

Welches Problem löst das Model Context Protocol (MCP)?