KI-Systeme und -Agenten verändern rasant die Art und Weise, wie wir mit Software und Daten interagieren. Seit OpenAI 2023 Function Calling und Anthropic am 26.11.2024 MCP veröffentlicht hat, drehen sich viele Fragen darum, wie ein Ökosystem für Agenten und Tool-Nutzung wirklich aussehen könnte. Je intelligenter die Basismodelle werden, desto fragmentierter wird die Fähigkeit von Agenten, mit externen Tools, Daten und APIs zu interagieren. Entwickler müssen aktuell für jedes einzelne System, in dem ein Agent operiert und mit dem er sich integriert, spezielle Business-Logik implementieren.

Hier zeichnet sich ein klarer Bedarf nach einem Standard-Interface für Ausführung, Datenabruf und Tool-Aufrufe ab – einheitliche Kommunikationswege für Software, die den KI-Modellen bisher fehlen, vergleichbar mit der vereinheitlichenden Rolle von APIs im Internet. Das im November 2024 vorgestellte Model Context Protocol (MCP) hat sich in Entwickler- und KI-Kreisen schnell als vielversprechende Lösung etabliert. Dieser Artikel taucht tief in die Welt von MCP ein und beleuchtet, wie dieses Protokoll die Interaktion von KI mit Tools revolutionieren könnte, was Entwickler bereits damit bauen und welche Herausforderungen noch zu bewältigen sind.

Das musst Du wissen – Model Context Protocol (MCP) als Gamechanger für KI-Tooling

• MCP als offenes Protokoll: MCP ermöglicht es Systemen, KI-Modellen Kontext auf eine Weise bereitzustellen, die integrationübergreifend generalisierbar ist.
• Inspiration durch LSP: MCP ist inspiriert vom Language Server Protocol (LSP), geht aber in seinem agentenzentrischen Ausführungsmodell noch einen Schritt weiter.
• „Everything-App“-Potenzial: Mit den passenden MCP-Servern können Nutzer jeden MCP-Client in eine zentrale „Everything-App“ verwandeln.
• Dev-zentrierte Workflows im Fokus: Viele aktuelle Anwendungsfälle konzentrieren sich auf lokale, entwicklerzentrierte Workflows, die direkt in IDEs integriert werden.
• Netz-neue Erfahrungen durch LLM-Clients: MCP eröffnet völlig neue Nutzungserlebnisse durch LLM-Clients, die auch für nicht-technische Nutzer zugänglich sind.

Hauptfrage: Welche fundamentalen Veränderungen bringt das Model Context Protocol (MCP) für die Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen und welche Herausforderungen müssen noch gemeistert werden, damit sich MCP als Standard für KI-Tooling durchsetzen kann?

Folgefragen (FAQs)

Was genau ist das Model Context Protocol (MCP) und wie funktioniert es im Detail?

Welche konkreten Anwendungsfälle gibt es bereits für MCP und wo liegen die Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen?

Wie unterscheidet sich MCP vom Language Server Protocol (LSP) und wo liegen die entscheidenden Weiterentwicklungen?

Welche Rolle spielen MCP-Clients und MCP-Server im MCP-Ökosystem und wie interagieren sie miteinander?

Welche Herausforderungen müssen in Bezug auf Hosting, Authentifizierung, Autorisierung und Skalierbarkeit von MCP noch gelöst werden?

Wie könnte die Zukunft der KI-Tooling-Landschaft aussehen, wenn sich MCP als Standard etabliert und welche Implikationen ergeben sich daraus für Unternehmen und Entwickler?

Antworten auf jede Frage

Was genau ist das Model Context Protocol (MCP) und wie funktioniert es im Detail?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, das als standardisiertes Interface für KI-Modelle dient, um mit externen Tools, Daten und Services zu interagieren. Stell Dir MCP als eine Art Übersetzer vor, der es verschiedenen Systemen ermöglicht, sich mit KI-Modellen in einer gemeinsamen Sprache zu verständigen. Dieser „Übersetzer“ definiert präzise, wie ein KI-Modell externe Tools aufrufen, Daten abrufen und mit verschiedenen Diensten interagieren kann – und zwar auf eine Weise, die nicht für jede Integration neu erfunden werden muss.

Ein gutes Beispiel, um das Prinzip zu verstehen, ist der Vergleich mit dem Language Server Protocol (LSP). LSP ermöglicht es Editoren und IDEs, Sprachserver für Funktionen wie Auto-Vervollständigung oder Fehlererkennung anzusprechen. Wenn Du also Code schreibst, fragt der Editor im Hintergrund den Sprachserver, um Dir Code-Vorschläge zu machen oder Syntaxfehler zu erkennen. MCP geht in eine ähnliche Richtung, ist aber speziell auf die Bedürfnisse von KI-Agenten zugeschnitten.

Der entscheidende Unterschied zum LSP liegt im agentenzentrischen Ansatz von MCP. Während LSP hauptsächlich reaktiv auf Nutzereingaben reagiert, ist MCP so konzipiert, dass es autonome KI-Workflows unterstützt. Basierend auf dem Kontext können KI-Agenten selbstständig entscheiden, welche Tools sie in welcher Reihenfolge einsetzen müssen, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. MCP integriert auch „Human-in-the-Loop“-Funktionen, die es ermöglichen, menschliches Feedback einzuholen oder Ausführungsschritte zu genehmigen.

Konkret funktioniert MCP über MCP-Clients und MCP-Server. Ein MCP-Client ist die Anwendung oder Plattform, die MCP nutzt, um mit verschiedenen Tools zu interagieren. Beispiele hierfür sind Code-Editoren wie Cursor oder LLM-Clients wie Claude Desktop. Ein MCP-Server stellt die Verbindung zu einem bestimmten Tool oder Service her und übersetzt die MCP-Befehle in Aktionen, die das Tool versteht. So gibt es beispielsweise MCP-Server für Slack, Resend (E-Mail-Versand), Replicate (Bildgenerierung) oder auch für Datenbanken wie Postgres oder Caching-Dienste wie Upstash.

Die Kommunikation zwischen MCP-Client und MCP-Server erfolgt über standardisierte Protokolle. Aktuell werden vor allem SSE- (Server-Sent Events) und Command-basierte Verbindungen unterstützt. Zukünftig wird die Unterstützung von Streamable HTTP Transport erwartet, was die Effizienz und Skalierbarkeit weiter verbessern soll.

Welche konkreten Anwendungsfälle gibt es bereits für MCP und wo liegen die Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen?

Die aktuellen Anwendungsfälle für MCP lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: dev-zentrierte Workflows und netz-neue Erfahrungen.

Dev-zentrierte Workflows: Für Entwickler, die täglich in ihrer IDE arbeiten, ist der Wunsch nach möglichst wenig Kontextwechsel groß. MCP-Server ermöglichen es, viele Aufgaben direkt in der gewohnten Entwicklungsumgebung zu erledigen, ohne die IDE verlassen zu müssen.

• Datenbank-Interaktion: Statt zu Supabase zu wechseln, können Entwickler mit dem Postgres MCP-Server direkt aus der IDE SQL-Befehle ausführen oder mit dem Upstash MCP-Server Cache-Indizes verwalten.
• Debugging: Der Browsertools MCP-Server erlaubt es Coding-Agenten, auf eine Live-Umgebung zuzugreifen und Feedback oder Debugging-Informationen in Echtzeit zu erhalten.
• Kontextanreicherung für Coding-Agenten: MCP-Server können genutzt werden, um Coding-Agenten mit hochpräzisem Kontext zu versorgen, indem sie beispielsweise Webseiten crawlen oder automatisch MCP-Server basierend auf Dokumentationen generieren. Das spart Zeit bei der Integration und ermöglicht es, Tools schneller für KI-Agenten zugänglich zu machen.

Netz-neue Erfahrungen: Neben IDEs wie Cursor gibt es auch LLM-Clients wie Claude Desktop, die MCP nutzen und MCP-basierte Tools einem breiteren, nicht-technischen Publikum zugänglich machen. Hier entstehen völlig neue Anwendungsmöglichkeiten:

• „Everything-App“-Konzepte: Durch die Kombination verschiedener MCP-Server in einem Client entsteht das Potenzial für „Everything-Apps“. Cursor wird so beispielsweise nicht nur zum Code-Editor, sondern auch zum Slack-Client, E-Mail-Programm und Bildgenerator in einem.
• Neue User Experience Patterns: Clients wie Highlight implementieren innovative UX-Patterns, um MCP-Server aufzurufen. Mit dem „@“-Befehl können Nutzer beispielsweise jeden MCP-Server im Client ansprechen und generierte Inhalte in beliebige Downstream-Apps weiterleiten.
• Text-to-3D-Workflows: Der Blender MCP-Server ermöglicht es auch Nutzern ohne tiefe 3D-Modellierungskenntnisse, Modelle in Blender per Natural Language zu erstellen. Ähnliche Entwicklungen gibt es für Unity und Unreal Engine, was Text-to-3D-Workflows in Echtzeit Realität werden lässt.

Die Vorteile von MCP gegenüber herkömmlichen Ansätzen liegen klar in der Standardisierung und Generalisierung. Statt für jede Tool-Integration individuelle Lösungen entwickeln zu müssen, bietet MCP ein einheitliches Protokoll, das die Entwicklung und Nutzung von KI-basierten Tools und Agenten erheblich vereinfacht. Das „Everything-App“-Potenzial und die neuen UX-Patterns eröffnen zudem innovative Möglichkeiten für die Interaktion mit KI-Systemen.

Wie unterscheidet sich MCP vom Language Server Protocol (LSP) und wo liegen die entscheidenden Weiterentwicklungen?

Obwohl MCP vom Language Server Protocol (LSP) inspiriert wurde und einige Gemeinsamkeiten aufweist, gibt es wesentliche Unterschiede, die MCP zu einer Weiterentwicklung für den Bereich der KI-Tooling-Integration machen.

Gemeinsamkeiten:

• Protokoll-basierte Kommunikation: Sowohl LSP als auch MCP definieren Protokolle für die Kommunikation zwischen Client und Server.
• Standardisierung: Beide Protokolle zielen darauf ab, die Interoperabilität zwischen verschiedenen Tools und Systemen zu standardisieren.
• Client-Server-Architektur: Beide basieren auf einer Client-Server-Architektur, wobei der Client Anfragen stellt und der Server Antworten liefert.

Unterschiede und Weiterentwicklungen:

• Agentenzentrierung: Der größte Unterschied liegt im Fokus. LSP ist primär auf die Unterstützung von Code-Editoren und IDEs ausgerichtet und reagiert hauptsächlich auf Nutzereingaben. MCP hingegen ist speziell für autonome KI-Agenten konzipiert und ermöglicht es Agenten, selbstständig Entscheidungen über die Tool-Nutzung zu treffen.
• Autonome Workflows: MCP unterstützt komplexe, autonome Workflows, in denen KI-Agenten verschiedene Tools in einer bestimmten Reihenfolge kombinieren und miteinander verketten können, um eine Aufgabe zu erledigen. LSP ist eher auf einzelne, reaktive Aktionen beschränkt.
• „Human-in-the-Loop“: MCP integriert von Grund auf „Human-in-the-Loop“-Funktionen, die es ermöglichen, menschliche Interaktion und Feedback in KI-Workflows einzubinden. LSP bietet solche Funktionen nicht standardmäßig.
• Breiterer Anwendungsbereich: Während LSP hauptsächlich im Bereich der Softwareentwicklung eingesetzt wird, zielt MCP auf einen viel breiteren Anwendungsbereich ab, der über die reine Code-Bearbeitung hinausgeht und Bereiche wie Datenanalyse, Content-Erstellung, Design und viele andere umfasst.
• Dynamische Tool-Auswahl: MCP zielt darauf ab, KI-Agenten die dynamische Entdeckung und Auswahl von Tools zu ermöglichen. LSP konzentriert sich primär auf die Bereitstellung von Sprachfunktionen innerhalb einer fest definierten Tool-Umgebung (IDE).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MCP auf den Stärken von LSP aufbaut, aber es konsequent weiterentwickelt und an die spezifischen Anforderungen von KI-Agenten und autonomen Workflows angepasst hat. MCP geht über die reaktive Natur von LSP hinaus und ermöglicht proaktive, agentenzentrierte Interaktionen mit einer Vielzahl von Tools und Services.

Welche Rolle spielen MCP-Clients und MCP-Server im MCP-Ökosystem und wie interagieren sie miteinander?

MCP-Clients und MCP-Server bilden die fundamentalen Bausteine des MCP-Ökosystems und ihre Interaktion ist entscheidend für die Funktionalität und Flexibilität von MCP.

MCP-Client:

• Benutzeroberfläche und Agent: Der MCP-Client fungiert als Benutzeroberfläche für den Nutzer oder als zentrale Steuerungseinheit für einen KI-Agenten. Er ist die Anwendung, mit der der Nutzer oder Agent direkt interagiert.
• Tool-Aufrufe: Der Client ist dafür verantwortlich, Tool-Aufrufe zu initiieren und Anfragen an MCP-Server zu senden, wenn ein bestimmtes Tool oder Service benötigt wird.
• Kontextbereitstellung: Der Client liefert den Kontext für die Tool-Aufrufe, d.h. die relevanten Informationen und Daten, die der MCP-Server benötigt, um die Anfrage zu bearbeiten.
• Ergebnisverarbeitung: Der Client empfängt die Ergebnisse vom MCP-Server und verarbeitet sie weiter, um sie dem Nutzer anzuzeigen oder in den Workflow des Agenten zu integrieren.

MCP-Server:

• Tool- oder Service-Integration: Der MCP-Server ist die Brücke zu einem spezifischen Tool oder Service. Er kapselt die Logik, um mit diesem Tool zu interagieren und MCP-Anfragen in tool-spezifische Befehle zu übersetzen.
• Anfragebearbeitung: Der Server empfängt Anfragen vom MCP-Client, interpretiert sie und führt die entsprechenden Aktionen im zugehörigen Tool oder Service aus.
• Ergebnisrückgabe: Nach der Bearbeitung der Anfrage sendet der Server die Ergebnisse zurück an den MCP-Client.
• Tool-spezifische Logik: Der Server enthält die tool-spezifische Logik und das Know-how, um das jeweilige Tool optimal zu nutzen. Dies kann die Authentifizierung, Datenformate, API-Aufrufe und andere tool-spezifische Details umfassen.

Interaktion:

Die Interaktion zwischen MCP-Client und MCP-Server erfolgt typischerweise in einem Anfrage-Antwort-Zyklus.

1. Anfrage vom Client: Der MCP-Client sendet eine Anfrage an einen bestimmten MCP-Server, um eine bestimmte Aktion auszuführen oder Daten abzurufen. Die Anfrage enthält den Kontext und die Parameter, die für die Ausführung erforderlich sind.
2. Anfragebearbeitung durch Server: Der MCP-Server empfängt die Anfrage, authentifiziert den Client (falls erforderlich), interpretiert die Anfrage und führt die entsprechenden Operationen im zugehörigen Tool oder Service aus.
3. Antwort vom Server: Nach der Bearbeitung der Anfrage sendet der MCP-Server eine Antwort zurück an den MCP-Client. Die Antwort enthält die Ergebnisse der Operation, z.B. die abgerufenen Daten oder den Status der Ausführung.
4. Ergebnisverarbeitung im Client: Der MCP-Client empfängt die Antwort, verarbeitet die Ergebnisse und nutzt sie weiter, um dem Nutzer Informationen anzuzeigen oder den Workflow des Agenten fortzusetzen.

Diese klare Trennung zwischen Client und Server ermöglicht eine modulare und flexible Architektur. Neue Tools und Services können einfach durch das Hinzufügen entsprechender MCP-Server in das Ökosystem integriert werden, ohne den MCP-Client oder andere Server grundlegend verändern zu müssen. Diese Erweiterbarkeit ist ein entscheidender Vorteil von MCP.

Welche Herausforderungen müssen in Bezug auf Hosting, Authentifizierung, Autorisierung und Skalierbarkeit von MCP noch gelöst werden?

Obwohl MCP großes Potenzial birgt, gibt es noch einige wesentliche Herausforderungen, die für eine breite Akzeptanz und den produktiven Einsatz von MCP gelöst werden müssen. Dazu gehören insbesondere:

• Hosting und Multi-Tenancy: Aktuell unterstützt MCP primär eine 1:n-Beziehung zwischen KI-Agent und Tools. Für Multi-Tenant-Architekturen (z.B. SaaS-Produkte), in denen viele Nutzer gleichzeitig auf einen gemeinsamen MCP-Server zugreifen müssen, fehlen noch ausgereifte Lösungen. Remote-Server könnten hier eine kurzfristige Lösung sein, aber viele Unternehmen werden eigene MCP-Server hosten und Daten- sowie Steuerungsebenen trennen wollen. Eine optimierte Toolchain für die Bereitstellung und Wartung von MCP-Servern im großen Maßstab ist daher entscheidend.
• Authentifizierung: MCP definiert derzeit keinen Standard-Authentifizierungsmechanismus für die Client-Server-Kommunikation oder für die sichere Delegierung der Authentifizierung bei Interaktionen mit Drittanbieter-APIs. Die Authentifizierung wird derzeit den individuellen Implementierungen überlassen. Für Remote-MCP ist jedoch ein einheitliches Authentifizierungsparadigma unerlässlich, das Client-Authentifizierung (z.B. OAuth, API-Tokens), Tool-Authentifizierung (Helper-Funktionen) und Multi-User-Authentifizierung (Tenant-Awareness) abdeckt.
• Autorisierung: Auch wenn ein Tool authentifiziert ist, muss geregelt werden, wer es nutzen darf und welche Berechtigungen gelten. MCP fehlt ein integriertes Berechtigungsmodell, die Zugriffskontrolle erfolgt derzeit auf Session-Ebene (Tool entweder zugänglich oder komplett gesperrt). Zukünftige Autorisierungsmechanismen sollten feingranularere Kontrollen ermöglichen. Die aktuelle Implementierung mit OAuth 2.1-basierten Flows, die Session-weiten Zugriff gewähren, führt zu Komplexität, da jeder Agent eine eigene Session mit individuellen Berechtigungen benötigt.
• Gateway: Mit wachsender MCP-Nutzung wird ein zentrales Gateway für Authentifizierung, Autorisierung, Traffic-Management und Tool-Auswahl immer wichtiger. Ähnlich wie API-Gateways könnte ein MCP-Gateway Zugriffskontrollen durchsetzen, Anfragen an die richtigen Server routen, Lastverteilung übernehmen und Antworten cachen. Dies ist besonders für Multi-Tenant-Umgebungen relevant und würde die Client-Server-Interaktion vereinfachen, die Sicherheit verbessern und die Skalierbarkeit erhöhen.
• MCP-Server-Discoverability und Usability: Aktuell ist die Suche und Einrichtung von MCP-Servern ein manueller Prozess. Entwickler müssen Endpunkte suchen, Authentifizierung konfigurieren und die Kompatibilität sicherstellen. Die Integration neuer Server ist zeitaufwendig. Ein MCP-Server-Registry und ein Discovery-Protokoll könnten hier Abhilfe schaffen und die nächste Phase der MCP-Adoption einleiten.
• Execution Environment: Viele KI-Workflows erfordern mehrere Tool-Aufrufe in Folge. MCP fehlt jedoch ein integriertes Workflow-Konzept, um diese Schritte zu verwalten. Die Implementierung von Resumability und Retryability in jedem Client ist nicht ideal. Ein zustandsbehaftetes Ausführungsmodell als First-Class-Konzept würde das Execution-Modell für Entwickler vereinfachen.
• Standard Client Experience: Es fehlen einheitliche UI/UX-Patterns für die Tool-Auswahl und den Tool-Aufruf in MCP-Clients. Von Slash-Befehlen bis Natural Language gibt es viele Ansätze. Eine standardisierte Client-Side-Schicht für Tool-Discovery, Ranking und Ausführung könnte die Entwickler- und Nutzererfahrung konsistenter und vorhersehbarer machen.
• Debugging: Die Fehlersuche in MCP-Servern ist oft schwierig, da MCP-Clients unterschiedliche Eigenheiten aufweisen und Client-seitige Traces fehlen oder schwer zu finden sind. Mit der Zunahme von Remote-MCP-Servern werden neue Tools für das Debugging benötigt, um die Entwicklung über lokale und Remote-Umgebungen hinweg zu vereinfachen.

Die Lösung dieser Herausforderungen ist entscheidend, damit sich MCP als de facto Standard für KI-Tooling etablieren und sein volles Potenzial entfalten kann.

Wie könnte die Zukunft der KI-Tooling-Landschaft aussehen, wenn sich MCP als Standard etabliert und welche Implikationen ergeben sich daraus für Unternehmen und Entwickler?

Wenn sich MCP tatsächlich als Standard für KI-gesteuerte Workflows durchsetzt, könnte dies die KI-Tooling-Landschaft und die Art und Weise, wie wir Software entwickeln und nutzen, grundlegend verändern. Einige mögliche Zukunftsszenarien und Implikationen:

• Wettbewerbsvorteil durch Tool-Sammlungen: Der Wettbewerbsvorteil von Dev-First-Unternehmen könnte sich von der besten API-Gestaltung hin zur besten Sammlung von Tools für KI-Agenten verschieben. API- und SDK-Anbieter müssten sicherstellen, dass ihre Tools leicht auffindbar und differenziert sind, damit Agenten sie für bestimmte Aufgaben auswählen. Dies könnte zu einer granulareren und spezifischeren Tool-Auswahl führen, als es bei menschlichen Entwicklern der Fall ist.
• Neue Preismodelle: Wenn jede App ein MCP-Client und jede API ein MCP-Server wird, könnten dynamischere Preismodelle entstehen. Agenten könnten Tools dynamisch nach Geschwindigkeit, Kosten und Relevanz auswählen. Dies könnte einen marktgetriebenen Tool-Adoptionsprozess befördern, der die leistungsfähigsten und modularsten Tools bevorzugt.
• Dokumentation als kritische Infrastruktur: Dokumentation wird zu einem zentralen Bestandteil der MCP-Infrastruktur. Unternehmen müssen Tools und APIs mit klaren, maschinenlesbaren Formaten (z.B. llms.txt) entwickeln und MCP-Server basierend auf bestehender Dokumentation als Standardartefakt erstellen.
• APIs nicht mehr ausreichend: APIs allein reichen nicht mehr aus, können aber ein guter Ausgangspunkt sein. Die Abbildung von APIs auf Tools ist selten 1:1. Tools sind eine höhere Abstraktionsebene, die für Agenten zum Zeitpunkt der Aufgabenbearbeitung sinnvoller ist. MCP-Server-Design wird stärker szenario- und use-case-zentriert sein, anstatt API-zentriert.
• Neuer Hosting-Modus: Wenn jede Software standardmäßig zum MCP-Client wird, ändern sich die Workload-Charakteristika im Vergleich zum traditionellen Website-Hosting. Jeder Client wird Multi-Step-Natur sein und Ausführungsgarantien wie Resumability, Retries und Long-Running Task Management erfordern. Hosting-Anbieter benötigen Echtzeit-Lastverteilung über verschiedene MCP-Server hinweg, um Kosten, Latenz und Performance zu optimieren.
• Reshaping des KI-Agenten-Ökosystems: MCP gestaltet das KI-Agenten-Ökosystem bereits jetzt um. Die nächste Welle des Fortschritts wird davon abhängen, wie die fundamentalen Herausforderungen gelöst werden. Gelingt dies, könnte MCP zum Standard-Interface für KI-zu-Tool-Interaktionen werden und eine neue Generation autonomer, multimodaler und tief integrierter KI-Erlebnisse ermöglichen.

Insgesamt könnte MCP einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise darstellen, wie Tools gebaut, genutzt und monetarisiert werden. Das Jahr 2025 wird entscheidend sein, um zu sehen, ob sich ein einheitlicher MCP-Marktplatz etabliert, ob die Authentifizierung für KI-Agenten nahtlos wird und ob die Multi-Step-Ausführung im Protokoll formalisiert werden kann.

Konkrete Tipps und Anleitungen

Auch wenn MCP noch in den Kinderschuhen steckt, gibt es bereits einige Möglichkeiten, wie Du Dich als Entwickler oder Unternehmen mit dem Thema auseinandersetzen und erste Schritte gehen kannst:

• Experimentiere mit MCP-Clients: Teste existierende MCP-Clients wie Cursor oder Claude Desktop, um ein Gefühl für die Möglichkeiten und das User Experience zu bekommen.
• Entwickle eigene MCP-Server: Wenn Du eigene APIs oder Tools hast, überlege, wie Du diese mit MCP-Servern für KI-Agenten zugänglich machen kannst. Nutze Server-Generierungs-Tools wie Mintlify oder Stainless, um den Prozess zu vereinfachen.
• Tritt der MCP-Community bei: Informiere Dich über aktuelle Entwicklungen, tausche Dich mit anderen Entwicklern aus und beteilige Dich an der Weiterentwicklung des Protokolls. Plattformen wie GitHub oder Foren sind gute Anlaufpunkte.
• Beobachte den MCP-Marktplatz: Halte Ausschau nach MCP-Marktplätzen wie mcpt von Mintlify oder Smithery, um zu sehen, welche Server verfügbar sind und welche neuen Entwicklungen es gibt.
• Denke über MCP in Deiner Produktstrategie nach: Wenn Du KI-basierte Produkte oder Dienstleistungen entwickelst, prüfe, wie MCP Dir helfen kann, die Integration von Tools und Agenten zu vereinfachen und neue Funktionalitäten zu ermöglichen.

Die Entwicklung von MCP ist noch lange nicht abgeschlossen, aber das Protokoll hat das Potenzial, die KI-Tooling-Landschaft nachhaltig zu prägen. Indem Du Dich frühzeitig mit MCP auseinandersetzt, kannst Du Dir einen Wissensvorsprung sichern und von den zukünftigen Entwicklungen profitieren. Es ist an der Zeit, aktiv zu werden und die Zukunft von KI-Tooling mitzugestalten!

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Quellen

Li, Yoko. „A Deep Dive Into MCP and the Future of AI Tooling.“ a16z, 20. März 2025, https://a16z.com/a-deep-dive-into-mcp-and-the-future-of-ai-tooling/.

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