Das Model Context Protocol (MCP) ist ein Open-Source-Protokoll, das es Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht, ihren Kontext – also Dokumente, Tools und Speicher – dynamisch zu verwalten, ohne ihn im Prompt zu überladen. Erfahre, warum MCP zum neuen Standard für intelligente Agenten geworden ist und wie es die Architektur von Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini verändert!
Die Modelle der generativen KI werden immer leistungsfähiger. Sie können Prüfberichte schreiben, ganze Bücher zusammenfassen oder mit nur wenigen Zeilen Prompt funktionierenden Code generieren. Trotz dieser beeindruckenden Fähigkeiten bleibt jedoch eine zentrale Schwäche bestehen: ihr Umgang mit Kontext.
Oft gleicht die Arbeit mit einem LLM einem Jonglierakt. Zwischen zu langen Prompts, vergessenen Informationen oder hohen Kosten durch tokenisierten Speicher wird der Kontext schnell zu einer technischen Herausforderung. Man zerteilt, formuliert neu, spielt den Verlauf zurück – und hofft, dass das Modell „versteht“. Ein Paradoxon, wenn man von künstlicher Intelligenz spricht.
Um diese Grenzen zu überwinden, wurde das Model Context Protocol (MCP) entwickelt – ein einfaches, aber ehrgeiziges Protokoll, das die Beziehung zwischen einem Modell und seinen kontextuellen Daten modular, transparent und sicher neu definiert. Ende 2024 von Anthropic vorgestellt, wurde es schnell von OpenAI übernommen und mittlerweile auch von Microsoft integriert. Damit etabliert sich MCP als neue technische Grundlage für eine KI, die nicht nur für Dich, sondern mit Dir denkt.
MCP: Was ist das eigentlich?
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein standardisiertes Protokoll, das es einem KI-Agenten – etwa ChatGPT oder Claude – ermöglicht, externen Kontext dynamisch zu empfangen, zu strukturieren und zu nutzen. Dieser Kontext kann viele Formen annehmen: Dokumentenauszüge, Nutzerhistorie, aktivierbare Tools, Vorlieben oder gecachte Daten. Kurz gesagt: alles, was das Modell wissen muss, um relevante und präzise Antworten zu geben – ohne dass all diese Informationen in einem einzigen, riesigen Prompt enthalten sein müssen.
Technisch basiert MCP auf einer JSON-RPC 2.0-Architektur. Es stehen SDKs in Python, TypeScript, Java und C# zur Verfügung. Das Protokoll definiert drei Hauptrollen:
Der Caller: stellt die Anfrage – also die Benutzeroberfläche, App oder der Hauptagent.
Der Retriever: wählt die relevanten kontextuellen Elemente zur Injektion aus.
Das Model: führt das endgültige Denken auf Basis der angereicherten Eingabe durch.
Der große Vorteil: Die Fähigkeiten des Modells werden von der Kontextverwaltung entkoppelt. Dadurch wird das gesamte System modularer, schneller und skalierbarer – eine entscheidende Entwicklung für die nächste Generation intelligenter Agenten.
Warum ist MCP unverzichtbar geworden?
Bisher gab es zwei Hauptstrategien für die Kontextverwaltung in der KI.
Einerseits die brutale Methode, bei der einfach alles, was im Prompt nützlich sein könnte, aufgenommen wird – ein kostenintensiver Ansatz, der viele Tokens verbraucht, unflexibel ist und schnell unübersichtlich wird.
Andererseits hausgemachte Systeme wie RAG, Agenten oder Embeddings, die versuchen, Dokumente oder Tools einzubinden – jedoch ohne Standard, ohne Sicherheit und oft ohne Transparenz.
Das Model Context Protocol (MCP) bietet hier eine grundlegende Lösung.
Anstatt die gesamte Last dem Prompt zu überlassen, schlägt das Protokoll vor, Auswahl, Speicherung und Zugriff an spezialisierte Komponenten zu delegieren. Das Modell muss also nicht mehr alles selbst erledigen – stattdessen wird ihm eine strukturierte Umgebung geschaffen. Diese Idee der Modularität fand in der KI-Welt schnell Anklang.
Ende 2024 wurde MCP unter einer Open-Source-Lizenz von Anthropic veröffentlicht und innerhalb kürzester Zeit von den großen Tech-Unternehmen übernommen:
OpenAI integrierte MCP im März 2025 in seine Custom GPTs,
Google kündigte die Einführung für die Gemini-Reihe an,
und Microsoft nutzt es bereits in seiner Windows AI Foundry, um Systemaktionen mit KI-Agenten zu steuern.
Heute verzeichnen die MCP-SDKs über 8 Millionen Downloads pro Woche, und das öffentliche MCP-Verzeichnis listet mehr als 5.000 aktive Server.
Warum dieser Erfolg?
Weil das Protokoll ein starkes Versprechen hält:
Du interagierst nicht mehr mit einem isolierten Modell, sondern mit einem wohlstrukturierten Ökosystem, in dem jedes Modul – ob Speicher, Tool oder Datenbank – seine Rolle perfekt erfüllt.
Wie funktioniert MCP?
Das Model Context Protocol (MCP) beruht auf einer einfachen, aber wirkungsvollen Idee: die Rollen zu trennen, um das Denken der KI zu strukturieren.
Der Caller ist die Anwendung, das Frontend oder der Hauptagent. Er erhält die Nutzeranfrage (zum Beispiel: „Wie ist der Status von Projekt X?“) und orchestriert den Aufruf des Modells.
Der Retriever ist die Komponente, die den relevanten Kontext finden muss – etwa einen Berichtsauszug, ein Jira-Ticket oder eine Kundenmail. Dafür kann er Vektordatenbanken, Dateien oder Persistent Memory abfragen. Das Ergebnis ist eine klare, standardisierte Struktur.
Das Model schließlich ist der LLM, der das eigentliche Denken ausführt – auf Basis der Anfrage und der vom Retriever bereitgestellten Informationen.
Das gesamte System basiert auf JSON-RPC-API-Standards, die es ermöglichen, alle Module nahtlos miteinander zu verbinden. Mithilfe der verfügbaren SDKs – unter anderem in Python, TypeScript oder Java – lassen sich benutzerdefinierte MCP-Server einfach aufbauen.
Auf diese Weise wird das Modell zu einem Gehirn, das über klar definierte Regeln mit spezialisierten Organen verbunden ist. Das Ergebnis: eine deutlich nützlichere KI, die effizient arbeitet, ohne die Token-Kosten in die Höhe zu treiben.
Einige Anwendungsbeispiele
Das Model Context Protocol (MCP) wird bereits in zahlreichen realen Anwendungen eingesetzt – von Entwicklungsumgebungen bis hin zu Unternehmens-KI-Systemen.
Bei Replit ist MCP direkt in den entwicklungsorientierten KI-Assistenten integriert. Bei jeder gestellten Frage analysiert ein kontextueller Retriever automatisch die Projektdateien, identifiziert die betroffenen Funktionen und übermittelt dem Modell nur die relevanten Codeblöcke. So bleibt die Antwort präzise, ohne unnötige Tokenkosten.
Ein weiteres Beispiel ist Sourcegraph Cody, der KI-Assistent zur Code-Navigation. Dank MCP kann Cody komplexe Kontexte aggregieren – etwa den Git-Verlauf, die Dokumentation oder interne Kommentare – und das alles, ohne das Modell zu überlasten.
Auch OpenAI nutzt MCP bereits großflächig.
Wenn ein Nutzer ChatGPT bittet, in seinen Dateien nachzuschauen, agiert im Hintergrund ein MCP-Retriever.
Und wenn ein personalisierter Agent ein Drittanbieter-Tool wie einen Rechner, Browser oder Python-Interpreter aktiviert, geschieht das über einen standardisierten MCP-Call – sicher, modular und nachvollziehbar.
Bei Microsoft geht es noch weiter: Die Plattform b, im Mai 2025 eingeführt, integriert MCP nativ, um KI-Agenten zu ermöglichen, direkt das Betriebssystem zu steuern – also Explorer, Terminal, Dateien oder Software –, und das über ein sicheres MCP-Register.
Ein weiteres bemerkenswertes Beispiel liefert Block, das Unternehmen von Jack Dorsey. Dort nutzt man MCP, um interne KI-Assistenten sicher auf Finanzdaten, Logs und E-Mails zugreifen zu lassen – alles in einem kontrollierten und auditierbaren Rahmen.
Ein zukünftiger Standard für die gesamte KI?
Was beim Model Context Protocol (MCP) besonders auffällt, ist die einstimmige Annahme durch die Branche. Selten wurde ein KI-Protokoll so schnell von so vielen führenden Akteuren übernommen.
Anthropic, OpenAI, Microsoft und Google DeepMind orientieren sich bereits an dieser Architektur. Selbst Meta hat angekündigt, „ernsthaft die Integration in ihr Open-Source-Ökosystem zu prüfen“.
Warum dieser breite Konsens?
Weil MCP ein universelles Problem löst. Jeder KI-Entwickler und jedes Unternehmen, das ein Modell nutzen möchte, weiß, wie komplex und fehleranfällig es ist, Kontext sauber zu injizieren. MCP bietet dafür eine klare, strukturierte und sichere Lösung.
Vor allem aber ist das Protokoll offen, interoperabel und als öffentliche Spezifikation zugänglich.
Wie OpenAPI für REST-APIs oder OAuth für die Authentifizierung könnte MCP zum zentralen Standard für KI-Kontextmanagement werden.
Mit dieser gemeinsamen Grundlage lassen sich in Zukunft „Plug-and-Play“-Tools für MCP vorstellen – ähnlich wie Web-Plugins oder sogar ein App Store für kontextbezogene KI-Erweiterungen.
Darüber hinaus könnten unterschiedliche Modelle denselben Retriever gemeinsam nutzen – oder umgekehrt.
Langfristig wäre es sogar denkbar, dass Agenten über MCP miteinander kommunizieren und ihre Kontexte untereinander austauschen.
Damit wird MCP zu dem, was der Branche bisher gefehlt hat: das verbindende Element zwischen LLMs, Tools und Daten, das die gesamte Wertschöpfungskette der KI neu definieren könnte.
Sicherheit, Schwachstellen: die Kehrseite des Protokolls
Trotz aller Vorteile stellt sich eine zentrale Frage: Kann man dieser offenen und verteilten Architektur wirklich vertrauen?
Eine auf 1.899 Open-Source-MCP-Servern durchgeführte Studie brachte besorgniserregende Schwachstellen ans Licht.
So wiesen 7,2 % der Server klassische Sicherheitslücken auf – etwa fehlerhafte Aufrufverwaltung oder ungefilterte Injektionen.
Noch kritischer: 5,5 % waren anfällig für protokollspezifische Angriffe wie Tool Poisoning – also die Manipulation eines Drittanbieter-Tools, um das Denken des Modells gezielt zu beeinflussen.
Einige Untersuchungen zeigten zudem, dass ein unerfahrener Entwickler sensible Finanzdaten extrahieren kann, indem er mehrere schlecht konfigurierte MCP-Tools kombiniert – und das ohne direkten Zugriff auf das Modell oder den Benutzer.
Allein durch das Einschleusen in die Kontextkette gelingt der Zugriff.
Genau das macht MCP so leistungsfähig, aber auch verwundbar: Es schafft eine eigene Angriffsfläche.
Angesichts dieser Risiken reagiert die Community bereits.
Ein neuer Sicherheitsvorschlag namens ETDI (External Tool and Data Interface) wurde entwickelt.
Er kombiniert eine robuste OAuth-Authentifizierung, eine regelbasierte Zugriffskontrolle sowie verstärkte Sandboxes für die Retriever-Server.
Doch eines bleibt klar: Nichts davon ist automatisch sicher.
Wie immer hängt die Stärke eines Protokolls von der Qualität seiner Implementierung ab.
Und je mehr KI-Agenten künftig mit reichhaltigem Kontext arbeiten, desto entscheidender wird ein sorgfältiges Governance-Management.
Und jetzt - wohin geht der MCP?
Das Model Context Protocol (MCP) ist noch jung, doch es prägt bereits ein neues KI-Ökosystem – modular, vernetzt und kontextbewusst.
In naher Zukunft könnte das Protokoll zu einer gemeinsamen Sprache für alle KI-Agenten werden – egal ob lokal, eingebettet oder in der Cloud betrieben.
Mehrere Trends zeichnen sich schon jetzt ab:
Das Protokoll wird erweitert, um künftig Bilder, Videos, Audioinhalte oder sogar 3D-Szenen als Kontextdaten zu integrieren. Damit würde MCP eine native Multimodalität ermöglichen.
Einige Open-Source-Projekte entwickeln bereits MCP-Tools, die es erlauben, mit mehreren Modellen – etwa GPT, Claude oder Mistral – über dieselbe Kontext-Pipeline zu kommunizieren. Dieses Prinzip schafft eine echte horizontale Interoperabilität zwischen Modellen unterschiedlicher Anbieter.
Darüber hinaus ebnet MCP den Weg für App-Stores speziell für KI-Agenten:
Bibliotheken aus Retrievern, Speichereinheiten und Tool-Managern, die sich flexibel an jedes LLM anschließen lassen.
Auch in Projekten wie Autogen oder CrewAI könnte MCP künftig eine zentrale Rolle spielen – indem Agenten Aufgaben austauschen, sich gegenseitig aufrufen oder ihre Speicher synchronisieren.
Dieses Konzept nennt man verteilte Agentivität – und es markiert vielleicht den nächsten großen Schritt in der Entwicklung wirklich kooperativer, kontextbewusster KI-Systeme.
Fazit: Model Context Protocol – kommt die wahre Macht der KI aus dem Kontext?
Indem das Modell vom Kontext getrennt und die Art des Informationszugriffs standardisiert wird, verändert das Model Context Protocol (MCP) die Architektur moderner Künstlicher Intelligenz grundlegend.
Schluss mit handgeschriebenen Prompts – mit MCP denkt man in Systemen.
Man fügt Module zusammen, steuert, was die KI sieht, sichert, was sie weiß, und entscheidet, was sie tun darf.
Wird MCP also das HTTP der Künstlichen Intelligenz werden?
Vielleicht.
Sicher ist: Es markiert den Beginn einer neuen Ära, in der Modelle zu erweiterten Mitarbeitern werden – verbunden, kontextbewusst und integriert in ihre Umgebung.
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