MCP: ein Automatisierungskiller für die Zukunft oder ein Versprechen, das es einzuhalten gilt?

Seit dem Aufkommen von ChatGPT hat die KI große Schritte gemacht. KI beantwortet nicht mehr nur Fragen, sondern hat begonnen Dinge zu tun. Bestehende Anwendungen wurden jedoch nicht mit einer einheitlichen API entwickelt, um mit verschiedenen Tools zu kommunizieren. An dieser Stelle kommt das Model Communication Protocol (MCP) ins Spiel.

MCP hat im Bereich der KI und der Entwicklerwerkzeuge Wellen geschlagen, und das aus gutem Grund. Es hat das Zeug dazu, die standardisierte, erweiterbare Methode zu werden, um Tools, Ressourcen und Prompts mit Sprachmodellen zu verbinden und Sprachschnittstellen mit allem zu verbinden, was das Protokoll unterstützt. Mit anderen Worten: MCP ist die Antwort auf die aufkommende Herausforderung der Integration und ermöglicht intelligentere, automatisierte Prozesse.

Aber wie weit ist diese Reise gediehen? Wie viel muss noch getan werden? Es gibt noch einige Ecken und Kanten zu glätten und technische Hürden zu überwinden, bevor MCP als produktionsreif angesehen werden kann, insbesondere für größere Unternehmen.

MCP: Eine rundum anpassungsfähige Entwicklungsschnittstelle

MCP lässt sich am besten als ein Protokoll beschreiben, das es Agenten (Clients) ermöglicht, sich auf standardisierte Weise mit externen Diensten zu verbinden. Diese externen Dienste werden als "Tools" definiert, die im Grunde Aktionen darstellen, die ein Agent durchführen kann. Diese Tools werden über Schemata definiert, die Inputs/Outputs beschreiben und es den Agenten ermöglichen, Tools dynamisch zu entdecken, zu inspizieren und aufzurufen, ohne dass dafür individuelle Integrationen erforderlich sind. Wichtig ist, dass MCP bestehende Protokolle wie REST nicht ersetzt. Es fungiert als eine darüber liegende Schicht, die es ermöglicht, bestehende APIs zu verpacken und konsistent für KI-Agenten bereitzustellen.

Dadurch stellt MCP sicher, dass Modularität und Standardisierungstools für verschiedene Dienste und Agenten innerhalb Ihres Unternehmens wiederverwendbar sind. Es bietet eine gemeinsame Sprache für Agenten, die es Ihrem Unternehmen viel einfacher macht, agentenbasierte Anwendungen zu erstellen

Der Kern von MCP dreht sich um die folgenden drei Kernkomponenten:

• Gastgeber: Hosts sind LLM-Anwendungen (wie Claude Desktop oder IDEs), die Verbindungen initiieren. Stellen Sie sich den Host als die Anwendung vor, die der Endbenutzer verwendet, z. B. Co-pilot oder Cursor.
• Clients: Clients unterhalten 1:1-Verbindungen mit Servern, innerhalb des Host Anwendung; sie fungieren im Grunde als Orchestrator.
• Server: Server sind im Grunde die Abstraktionen von externen Diensten und stellen den Clients Kontext, Tools und Eingabeaufforderungen zur Verfügung.

Außerdem ist es wichtig zu verstehen, dass es im Wesentlichen zwei Möglichkeiten gibt, wie ein Client mit dem Server interagieren kann:

• Entfernte MCP-Verbindungen: MCP-Clients stellen über das Internet eine Verbindung zu MCP-Servern her und bauen über HTTP und Server-Side-Events eine dauerhafte Verbindung auf, bei der der Client über das OAuth-Protokoll Zugriff auf die Ressourcen des Benutzerkontos erhält.
• Lokale MCP-Verbindungen: MCP-Clients stellen eine Verbindung zu MCP-Servern auf demselben Rechner her und verwenden stdio als lokale Transportmethode.

Sehen heißt glauben

Die Entwickler passen bereits Tools und Modelle an, um mit den MCP-Spezifikationen zu arbeiten. Und da das Protokoll zum Standard werden soll, eröffnet dies die Möglichkeit, Lösungen, die mit Blick auf MCP entwickelt wurden, ohne zusätzliche (Entwicklungs-)Kosten für den Kunden immer wieder um neue Funktionen zu erweitern.

Im Wesentlichen bietet das MCP-Protokoll einen Weg, über den ein Client über einen Server auf Tools, Ressourcen und Eingabeaufforderungen zugreifen kann.

[caption id="attachment_87997" align="aligncenter" width="729"] Quelle: https://modelcontextprotocol.io/introduction[/caption]

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben einen MCP-Server, der Suchfunktionen bietet (Werkzeug) innerhalb einer Gruppe von Dateien (Ressource). Ihre Benutzer stellen mit einem Client eine Verbindung zum Server her und beginnen über die bekannte Chat-Schnittstelle, Fragen zu stellen, die durch die Suche in den Dateien beantwortet werden.

Wenn Sie dem Server neue Funktionen hinzufügen, z.B. die Möglichkeit zur Aktualisierung (Tool) eine Datenbank (Ressource), können die Benutzer die neuen Aktionen ausführen, ohne ihren Client zu aktualisieren.

Das ist wirklich leistungsstark, da der Client stabil bleibt, während der Server immer wieder neue Tools und Ressourcen hinzufügen kann (Sie müssen den Benutzer dennoch darüber informieren).

Seine Einfachheit bedeutet, dass MCP als offener Standard für Agenten dienen wird, die eine Lingua Franca ähnlich wie REST die de facto Protokoll für den Datenaustausch im Internet ist (mit einigen Ausnahmen - ich schaue dich an, SOAP!)

Bereit für die Primetime? Noch nicht...

MCP hat jedoch immer noch einige Einschränkungen, die teilweise auf sein Alter zurückzuführen sind. Die meisten Demos, die online zu sehen sind, verwenden lokal MCP-Verbindungen, die sich in Unternehmen nicht skalieren lassen. Server, die Fernverbindungen nutzen, sind komplizierter. Nehmen Sie zum Beispiel die Authentifizierung: Die sichere Verbindung von KI mit Tools ist von größter Bedeutung, aber den frühen Versionen von MCP fehlten starke, standardisierte Sicherheitsprotokolle, was ein großes Hindernis für Unternehmen darstellt. Das Ökosystem entwickelt sich jedoch schnell weiter, denn MCP hat kürzlich Industriestandard-Sicherheitsprotokolle (wie OAuth 2.1), ähnlich wie bei vielen Online-Diensten, die sie bereits nutzen

Dies ist zwar definitiv eine Verbesserung, aber es löst nicht alle Probleme: Der nahtlose und sichere Betrieb in komplexen Unternehmensumgebungen ist nicht ganz einfach dennoch . Mit anderen Worten: MCP ist aus der Sicherheitsperspektive nicht "Plug and Play". Eine sorgfältige Implementierung, Sicherheitsüberprüfungen und möglicherweise das Warten auf die weitere Reifung des Standards oder das Vertrauen auf vertrauenswürdige Anbieterplattformen sind notwendig.

Eine weitere große Lücke ist die Governance - das Protokoll selbst definiert weder die Verwaltung des Lebenszyklus von Tools noch die Durchsetzung von Richtlinien oder bietet Standards für die Beobachtbarkeit. Darüber hinaus kann die Gewährleistung eines zuverlässigen Agentenverhaltens deterministische Kontrollen wie Ausführungsbudgets oder Wiederholungslimits erfordern, die derzeit nicht in den MCP-Kernspezifikationen enthalten sind.

MCP allein ist nicht genug...

Es sollte betont werden, dass MCP am besten als ein leichtgewichtiges Koordinationsprotokoll zu verstehen ist. Protokoll , eine "gemeinsame Sprache", die LLM-Anwendungen sprechen, und nicht als vollständige Plattform . Sie standardisiert die Kommunikation zwischen Agenten und Tools, bietet aber keine Identitätsverwaltung, Richtliniendurchsetzung, Beobachtbarkeit oder Verwaltung des Tool-Lebenszyklus. Ein echter Unternehmenswert hängt von der Integration von MCP in eine umfassendere Architektur ab, die diese wichtigen Funktionen bereitstellt. Mit anderen Worten, Bei der Einführung von MCP geht es nicht nur um das Protokoll, sondern auch um Investitionen in die umgebende Infrastruktur - Sicherheit, Überwachung, Tool-Management -, um in einem Unternehmen wirklich nützlich und sicher zu sein.

MCP bietet mehr als nur Server

Die meisten Inhalte rund um MCP befassen sich mit MCP-Servern, die im Grunde zeigen, wie MCP die Verbindung zu einem externen Dienst standardisiert. Andere Aspekte, wie Clients und Hosts, werden weniger behandelt, obwohl sie für die Integration des Protokolls in private KI-Anwendungsfälle und Open-Source-Tools von entscheidender Bedeutung sind.

Wie verbinden sich beispielsweise Ihre lokalen Anwendungen mit MCP-Servern? In diesen Szenarien müssen Sie nicht nur an das Hosting von MCP-Servern denken, sondern sind auch für die Erstellung und das Hosting von MCP-Clients verantwortlich.

Letzte Überlegungen

MCP ist auf dem Vormarsch und nur noch wenige Wochen davon entfernt, ein absolutes Muss zu sein. Unternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil in der KI-Ära bewahren wollen, müssen daher untersuchen, wie MCP in ihrem Unternehmen effektiv implementiert werden kann, um sowohl neue als auch bestehende GenAI-Anwendungsfälle zu standardisieren und zu beschleunigen.

Wie bei jedem IT-Produkt kommen bewährte Verfahren zum Einsatz. Sicherheit, Governance und Beobachtbarkeit sind von entscheidender Bedeutung und sollten vorrangig behandelt werden, um sie in Ihrem Unternehmen effektiv zu nutzen. Auch wenn vieles noch undefiniert ist, machen die Versprechungen und das Potenzial von MCP es zu einem der aufregendsten Tools, die mit verschiedenen Cloud-Anbietern, externen Diensten und Modellen zusammenarbeiten. In einer Welt, in der MCP der Standard bleibt, können neue Modelle von Anfang an mit ihm verbunden werden und seine Integration kann den einfachen Zugang zu allen zukünftigen Modellen fördern. Damit dieser Traum wahr wird, hängt jedoch viel davon ab, wie die Community und die Modellbauer an die Sache herangehen werden.

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