MCP: Ein USB-C für KI-Anwendungen
Die Integration von KI-Modellen mit externen Tools war lange Zeit eine Herausforderung, die von hohen Anpassungskosten und einer instabilen Systemstabilität geprägt war. Traditionell mussten Entwickler für jedes neue Tool oder jede neue Datenquelle spezifische Schnittstellen erstellen, was zu Ressourcenverschwendung und fragilen Systemarchitekturen führte.
Hier kommt MCP ins Spiel, das diese Schwachstellen durch die Standardisierung von Interaktionsregeln angehen soll. Mit MCP müssen KI-Modelle und Tools lediglich die Standards des Protokolls einhalten, um Plug-and-Play-Kompatibilität zu erreichen. Dies vereinfacht die Komplexität der Integration und ermöglicht KI-Modellen den direkten Zugriff auf Datenbanken, Cloud-Dienste und sogar lokale Anwendungen, ohne dass für jedes Tool individuelle Anpassungsschichten erforderlich sind.
Die Fähigkeit von MCP zur Integration von Ökosystemen ist bereits offensichtlich. So kann beispielsweise die Desktop-Anwendung Claude von Anthropic, wenn sie über einen MCP-Server mit einem lokalen Dateisystem verbunden ist, den Inhalt von Dokumenten direkt lesen und kontextbezogene Antworten generieren. In der Zwischenzeit ermöglicht das Entwicklungstool Cursor durch die Installation mehrerer MCP-Server (wie Slack und Postgres) nahtloses Multitasking innerhalb der IDE.
MCP wird zu dem, was Justin sich vorgestellt hat: ein USB-C für KI-Anwendungen, eine universelle Schnittstelle, die das gesamte Ökosystem verbindet.
Der Weg von der Veröffentlichung von MCP bis zu seiner heutigen Popularität ist ein interessanter.
Als MCP im November 2024 veröffentlicht wurde, erregte es schnell die Aufmerksamkeit von Entwicklern und Unternehmen. Es erfreute sich jedoch nicht sofort großer Beliebtheit. Damals war der Wert intelligenter Agenten noch nicht klar. Selbst wenn die ‘MxN’-Integrationskomplexität von Agenten gelöst wäre, wusste niemand, ob die KI-Produktivität durchstarten würde.
Diese Unsicherheit rührte von der Schwierigkeit her, die sich schnell entwickelnde LLM-Technologie in praktische Anwendungen umzusetzen. Das Internet war voll von widersprüchlichen Meinungen über intelligente Agenten, was zu einem geringen Vertrauen in die Fähigkeit der KI führte, einen wirklichen Einfluss zu haben. Selbst wenn einige vielversprechende Anwendungen auftauchten, war es schwierig zu sagen, ob KI die Produktivität wirklich steigerte oder nur an der Oberfläche kratzte. Es würde einige Zeit dauern, das herauszufinden.
Der Wendepunkt kam mit der Veröffentlichung von Manus’ Framework und der Ankündigung von OpenAI, MCP zu unterstützen.
Manus demonstrierte die kollaborativen Fähigkeiten mehrerer Agenten und erfasste perfekt, was Benutzer von KI-Produktivität erwarteten. Als MCP über eine Chat-Oberfläche eine ‘Dialog-als-Operation’-Erfahrung ermöglichte, die es Benutzern ermöglichte, Aktionen auf Systemebene wie Dateiverwaltung und Datenabruf einfach durch die Eingabe von Befehlen auszulösen, begann ein Wandel in der Wahrnehmung: KI könnte tatsächlich bei der eigentlichen Arbeit helfen.
Diese bahnbrechende Benutzererfahrung steigerte die Popularität von MCP. Manus’ Veröffentlichung war ein Schlüsselfaktor für den Erfolg von MCP.
Die Unterstützung von OpenAI erhob MCP zusätzlich zum Status einer ‘universellen Schnittstelle’.
Am 27. März 2025 kündigte OpenAI ein wichtiges Update seines Kernentwicklungstools AgentSDK an, das das MCP-Serviceprotokoll offiziell unterstützt. Mit diesem Schritt des Technologie-Giganten, der 40 % des globalen Modellmarktes kontrolliert, begann MCP einer grundlegenden Infrastruktur wie HTTP zu ähneln. MCP trat offiziell in die Öffentlichkeit und seine Popularität stieg sprunghaft an.
Dies ließ den Traum eines ‘HTTP für KI’ möglich erscheinen. Plattformen wie Cursor, Winsurf und Cline zogen nach und übernahmen das MCP-Protokoll, und das um MCP herum aufgebaute Agent-Ökosystem wuchs.
MCP: Steht ein Agent-Ökosystem vor der Tür?
Kann MCP in Zukunft wirklich zum De-facto-Standard für KI-Interaktion werden?
Am 11. März diskutierten LangChain-Mitbegründer Harrison Chase und LangGraph-Leiter Nuno Campos, ob MCP der zukünftige Standard für KI-Interaktion werden würde. Obwohl sie zu keinem Ergebnis kamen, löste die Debatte viel Fantasie rund um MCP aus.
LangChain startete während der Debatte auch eine Online-Umfrage. Überraschenderweise unterstützten 40 % der Teilnehmer, dass MCP der zukünftige Standard wird.
Die restlichen 60 %, die nicht für MCP gestimmt haben, deuten darauf hin, dass der Weg, der zukünftige Standard für KI-Interaktion zu werden, nicht einfach sein wird.
Ein großes Problem ist die Diskrepanz zwischen technischen Standards und kommerziellen Interessen, wie die Aktionen nationaler und internationaler Akteure nach der Veröffentlichung von MCP belegen.
Kurz nachdem Anthropic MCP veröffentlicht hatte, erstellte Google A2A (Agent to Agent).
Wenn MCP den Weg für einzelne intelligente Agenten ebnete, um einfach auf ‘Ressourcenpunkte’ zuzugreifen, zielte A2A darauf ab, ein riesiges Kommunikationsnetzwerk aufzubauen, das diese Agenten verbindet und es ihnen ermöglicht, miteinander zu ‘sprechen’ und zusammenzuarbeiten.
Aus einer zugrunde liegenden Perspektive konkurrieren sowohl MCP als auch A2A um die Kontrolle über das Agent-Ökosystem.
Was passiert also auf dem chinesischen Markt?
Mehr Aktivität konzentriert sich auf LLM-Unternehmen. Seit April haben Alibaba, Tencent und Baidu alle ihre Unterstützung für das MCP-Protokoll angekündigt.
Die Bailian-Plattform von Alibaba Cloud hat am 9. April den branchenweit ersten Full-Lifecycle-MCP-Service gestartet, der über 50 Tools integriert, darunter Amap und Wuying Cloud Desktop, sodass Benutzer in 5 Minuten exklusive Agenten generieren können. Alipay hat sich mit der ModelScope-Community zusammengetan, um in China den Dienst ‘Payment MCP Server’ zu starten, der es KI-intelligenten Agenten ermöglicht, mit einem Klick auf Zahlungsfunktionen zuzugreifen.
Am 14. April verbesserte Tencent Cloud seine LLM-Wissens-Engine, um MCP-Plug-ins zu unterstützen und eine Verbindung zu Ökosystem-Tools wie Tencent Location Service und WeChat Reading herzustellen. Am 16. April startete Alipay den ‘Payment MCP Server’, der es Entwicklern ermöglicht, schnell über natürliche Sprachbefehle auf Zahlungsfunktionen zuzugreifen und einen Closed Loop für die Kommerzialisierung von KI-Diensten zu schaffen. Am 25. April kündigte Baidu die vollständige Kompatibilität mit dem MCP-Protokoll an und startete den weltweit ersten E-Commerce-Transaktions-MCP- und Such-MCP-Dienst. Die Smart Cloud Qianfan-Plattform hat einen MCP-Server von Drittanbietern integriert, der Ressourcen im gesamten Netzwerk indiziert, um die Entwicklungskosten zu senken.
Der MCP-Ansatz chinesischer LLM-Unternehmen ist ein ‘Closed Loop’. Von der Integration von Amap in die Bailian-Plattform von Alibaba Cloud über die Unterstützung von MCP-Plug-ins durch Tencent Cloud und die Verbindung zu Ökosystemen wie WeChat Reading bis hin zum Start eines Such-MCP-Dienstes durch Baidu nutzen alle MCP, um ihre Stärken zu nutzen und ihre Ökosystembarrieren zu stärken.
Hinter dieser strategischen Entscheidung steckt eine tiefe Geschäftslogik.
Stellen Sie sich vor, Alibaba Cloud würde es Benutzern ermöglichen, Baidu Maps aufzurufen, oder Tencents Ökosystem würde externe Datenschnittstellen für externe Modelle öffnen. Die differenzierten Vorteile, die durch die Daten- und Ökosystemgräben der einzelnen Unternehmen geschaffen wurden, würden zusammenbrechen. Es ist dieses Bedürfnis nach absoluter Kontrolle über die ‘Konnektivität’, das MCP unter seiner technischen Standardisierung zu einer stillen Neuverteilung der Infrastrukturkontrolle im Zeitalter der KI macht.
Diese Spannung wird deutlich: An der Oberfläche fördert MCP die Standardisierung technischer Protokolle durch einheitliche Schnittstellenspezifikationen. In Wirklichkeit definiert jede Plattform ihre eigenen Verbindungsregeln durch private Protokolle.
Diese Trennung zwischen offenen Protokollen und Ökosystemen wird unweigerlich ein großes Hindernis für MCP sein, ein wirklich universeller Standard zu werden.
Der wahre Wert von MCP in der Welle der KI-Industrialisierung
Auch wenn es in Zukunft kein absolutes ‘einheitliches Protokoll’ gibt, hat die von MCP ausgelöste Standardrevolution die Schleusen für die KI-Produktivität geöffnet.
Derzeit baut jedes LLM-Unternehmen über das MCP-Protokoll seine eigene ‘ökologische Enklave’. Diese ‘Closed-Loop’-Strategie wird die tiefen Widersprüche der Fragmentierung des Agent-Ökosystems aufdecken. Sie wird aber auch die von den Ökosystementwicklern angesammelten Fähigkeiten freisetzen, schnell Anwendungsmatrizen bilden und die KI-Implementierung fördern.
So waren beispielsweise die Vorteile großer Unternehmen in der Vergangenheit (wie Alipays Zahlungstechnologie, Benutzerumfang und Risikokontrollfähigkeiten) auf ihre eigenen Geschäfte beschränkt. Indem sie sie jedoch über standardisierte Schnittstellen (MCP) öffnen, können diese Fähigkeiten von mehr externen Entwicklern abgerufen werden. Beispielsweise müssen die KI-Agenten anderer Unternehmen keine eigenen Zahlungssysteme aufbauen, sondern können direkt Alipay-Schnittstellen aufrufen. Dies kann mehr Teilnehmer dazu bewegen, die Infrastruktur des großen Unternehmens zu nutzen, Abhängigkeit und Netzwerkeffekte zu bilden und den ökologischen Einfluss zu erweitern.
Diese ‘Enclosure Innovation’ beschleunigt die industrielle Durchdringung der KI-Technologie.
Aus dieser Perspektive könnte sie das zukünftige Agent-Ökosystem zu einem Muster ‘begrenzter Offenheit’ führen.
Konkret werden Kerndatenschnittstellen weiterhin fest von großen Unternehmen kontrolliert, aber in nicht-Kernbereichen können sich durch die Förderung technischer Gemeinschaften und die Intervention von Aufsichtsbehörden schrittweise plattformübergreifende ‘Mikrostandards’ bilden. Diese ‘begrenzte Offenheit’ kann die ökologischen Interessen der Hersteller schützen und ein vollständig fragmentiertes technisches Ökosystem vermeiden.
In diesem Prozess wird sich der Wert von MCP auch von einer ‘universellen Schnittstelle’ zu einem ‘ökologischen Konnektor’ verlagern.
Es wird nicht mehr versuchen, das einzige standardisierte Protokoll zu werden, sondern als Brücke für den Dialog zwischen verschiedenen Ökosystemen dienen. Wenn Entwickler durch MCP einfach eine ökosystemübergreifende Agent-Zusammenarbeit erreichen können und wenn Benutzer nahtlos zwischen intelligenten Agent-Diensten verschiedener Plattformen wechseln können, wird das Agent-Ökosystem wirklich sein goldenes Zeitalter einläuten.
Die Voraussetzung für all dies ist, ob die Branche ein ausgewogenes Gleichgewicht zwischen kommerziellen Interessen und technischen Idealen finden kann. Dies ist die Veränderung, die MCP über den Wert des Tools selbst hinaus bewirkt.
Der Aufbau des Agent-Ökosystems liegt nicht im Aufkommen eines bestimmten Standardprotokolls. Die Implementierung von KI liegt nicht in der Verbindung eines bestimmten Gliedes, sondern im Konsens.
Wie sich der Anthropic-Ingenieur David ursprünglich vorgestellt hat: ‘Wir brauchen nicht nur eine ‘universelle Steckdose’, sondern auch ein ‘Stromnetz’, das die Kompatibilität der Steckdosen untereinander ermöglicht.’ Dieses Stromnetz erfordert sowohl technischen Konsens als auch einen globalen Dialog über die Regeln der KI-Ära-Infrastruktur.
In der gegenwärtigen Ära der rasanten KI-Technologie-Iteration beschleunigen die Hersteller, angetrieben von MCP, die Vereinheitlichung dieses technischen Konsenses.