Glossareintrag
Wir denken. KI tippt mit.
MCP (Model Context Protocol, deutsch sinngemäß „Protokoll für Modell-Kontext") ist ein offener Standard, der KI-Anwendungen mit externen Programmen, Datenquellen und Diensten verbindet. Ein großes Sprachmodell kann über MCP zum Beispiel Dateien lesen, eine Datenbank abfragen oder eine Aufgabe in der Projektverwaltung anlegen, statt nur Text zu erzeugen.
Die offizielle Dokumentation vergleicht MCP mit einem „USB-C-Anschluss für KI-Anwendungen". So wie ein USB-C-Stecker unabhängig vom Hersteller passt, verbindet MCP beliebige KI-Programme mit beliebigen Werkzeugen, solange beide Seiten den Standard beherrschen.
Entwickelt hat das Protokoll Anthropic, das Unternehmen hinter Claude. Veröffentlicht wurde es am 25. November 2024, seit dem 9. Dezember 2025 liegt es bei der eigens gegründeten Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation, getragen unter anderem von Anthropic, OpenAI und Block. Eine Einführung mit Beispielen bietet die offizielle MCP-Dokumentation auf modelcontextprotocol.io.
MCP löst ein Problem, das Entwickler das „M-mal-N-Problem" nennen. Vor dem Standard brauchte jede KI-Anwendung für jedes angebundene Werkzeug eine eigens programmierte Verbindung über dessen API (Programmierschnittstelle), bei 10 KI-Programmen und 10 Werkzeugen also bis zu 100 Einzelanbindungen. Mit MCP wird ein Werkzeug einmal als MCP-Server bereitgestellt und funktioniert danach in jeder KI-Anwendung, die den Standard unterstützt.
Eine MCP-Verbindung besteht aus drei Rollen. Der Host ist die KI-Anwendung selbst, etwa Claude, ChatGPT oder der Code-Editor Visual Studio Code. Ein MCP-Server ist ein kleines Programm, das ein Werkzeug oder eine Datenquelle anbietet, er läuft wahlweise auf dem eigenen Rechner oder im Internet. Der Client steckt im Host und hält die Verbindung zu genau einem Server.
Ein MCP-Server kann dem KI-Modell drei Arten von Bausteinen anbieten:
Innerhalb weniger Monate wurde MCP zum Industriestandard. OpenAI schloss sich im März 2025 an, Google folgte im April 2025, Microsoft baute den Standard unter anderem in Copilot Studio ein. Ende 2025 zählte Anthropic mehr als 10.000 aktive öffentliche MCP-Server und rund 97 Millionen Downloads der Entwickler-Pakete pro Monat. Fertige Server gibt es unter anderem für GitHub, Slack, Google Drive und gängige Datenbanken, seit September 2025 sammelt eine offizielle Registry die verfügbaren Server. Die aktuelle Fassung der Spezifikation stammt vom 28. Juli 2026.
Vom „Function Calling" einzelner Anbieter unterscheidet sich MCP durch die Herstellerunabhängigkeit. Function Calling ist das eingebaute Werkzeug-Format einer einzelnen Modell-API, MCP standardisiert die Anbindung über alle Anbieter hinweg. Ergänzende Standards docken inzwischen an MCP an. Googles A2A-Protokoll regelt die Kommunikation mehrerer KI-Agenten untereinander, und der Anfang August 2026 von OpenAI mit Partnern wie Microsoft, AWS und Vercel vorgestellte Agent-Plugins-Standard für KI-Werkzeuge verpackt MCP-Server-Konfigurationen zusammen mit Arbeitsanweisungen in ein gemeinsames Paketformat.
Die meisten Betriebe nutzen MCP bereits unbemerkt, nämlich immer dann, wenn sie in einem KI-Chat einen „Connector" oder eine App aktivieren. Die Connectors in Claude und die Apps in ChatGPT basieren auf MCP. Eingerichtet ist das mit wenigen Klicks, man wählt den Dienst aus dem Katalog und meldet sich dort an. Programmierkenntnisse sind nicht nötig. Nach diesem Muster läuft auch der gehostete MCP-Server von ElevenLabs, über den sich Voice-Agenten aus Claude heraus verwalten lassen.
Interessant wird es, wenn die KI dadurch echte Arbeit übernimmt. Verbindet ein Betrieb seinen KI-Assistenten per MCP mit Kalender und Aufgabenplaner, genügt eine Anweisung wie „Lege für jede Anfrage von gestern eine Aufgabe an und schlage drei freie Besichtigungstermine vor". Die KI führt das direkt in den echten Systemen aus, statt nur einen Textvorschlag zu liefern. Aus dem Chat-Werkzeug wird ein handelnder KI-Agent.
Seit August 2026 reicht dieses Prinzip über Software hinaus. Mit dem Model Hardware Standard für physische Geräte lassen sich Mikroskope, Pipettier-Roboter und Roboterarme nach demselben Muster ansprechen, wahlweise direkt über MCP.
Wer bereits mit Automatisierungsdiensten wie Make oder Zapier arbeitet, braucht MCP nicht zwingend. Solche Dienste verketten feste Wenn-dann-Abläufe und bleiben für wiederkehrende Standardprozesse oft die einfachere Wahl. MCP spielt seine Stärke aus, wenn die KI je nach Aufgabe selbst entscheiden soll, welches Werkzeug sie wann einsetzt.
Vorsicht ist bei fremden MCP-Servern geboten. Wer einen Server einbindet, gibt der KI Zugriff auf die dahinterliegenden Daten und Funktionen. Sicherheitsforscher haben gezeigt, dass manipulierte Server schädliche Anweisungen in ihren Werkzeug-Beschreibungen verstecken können (sogenanntes Tool Poisoning), die die KI dann befolgt. Im schlimmsten Fall fließen dabei Firmendaten ab. Drei einfache Regeln senken das Risiko deutlich. Nur Server aus den offiziellen Katalogen oder direkt vom jeweiligen Anbieter nutzen, Zugriffe so knapp wie möglich freigeben und bei Kundendaten die DSGVO mitdenken, die Details erklärt der Glossareintrag zu personenbezogenen Daten in KI-Systemen.
Das Protokoll selbst kostet nichts und ist quelloffen. Kosten entstehen erst durch die angebundenen Dienste oder, bei individuellen Wünschen, durch die Entwicklung eines eigenen MCP-Servers, die dank fertiger Baukästen für einen Dienstleister inzwischen ein überschaubares Projekt ist.
