Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich ständig weiter, wobei neue Begriffe und Technologien in rasantem Tempo entstehen. Ein solcher Begriff, der in letzter Zeit erhebliche Aufmerksamkeit erlangt hat, ist ‘MCP’ oder Model Context Protocol. Dieses Konzept hat in der KI-Gemeinschaft für beträchtliche Aufregung gesorgt und Parallelen zu den Anfängen der Entwicklung mobiler Apps gezogen.
Wie Baidu-Chairman Li Yanhong auf der Baidu Create-Konferenz am 25. April erklärte: ‘Die Entwicklung intelligenter Agenten auf Basis von MCP ist wie die Entwicklung mobiler Apps im Jahr 2010.’ Diese Analogie verdeutlicht die potenziellen Auswirkungen von MCP auf die Zukunft von KI-Anwendungen.
MCP verstehen
Wenn Sie mit MCP noch nicht vertraut sind, sind Sie wahrscheinlich auf den Begriff ‘Agent’ (oder intelligenter Agent) gestoßen. Der Popularitätsschub von Manus, einem chinesischen Startup, Anfang 2025 brachte dieses Konzept in den Vordergrund.
Der Schlüssel zur Anziehungskraft von Agent liegt in seiner Fähigkeit, Aufgaben effektiv auszuführen. Im Gegensatz zu früheren Large Language Models (LLMs), die hauptsächlich als Gesprächsschnittstellen dienten, sind Agents darauf ausgelegt, Aufgaben aktiv auszuführen und dabei externe Tools und Datenquellen zu nutzen. Traditionelle LLMs sind durch ihre Trainingsdaten begrenzt und benötigen komplexe Prozesse, um auf externe Ressourcen zuzugreifen.
MCP ist entscheidend für die Verwirklichung der Agent-Vision und ermöglicht es LLMs, nahtlos mit externen Tools zu interagieren, die das MCP-Protokoll unterstützen. Dies ermöglicht es ihnen, spezifischere und komplexere Aufgaben auszuführen.
Derzeit haben mehrere Anwendungen, darunter Amap und WeChat Read, offizielle MCP-Server gestartet. Dies ermöglicht es Entwicklern, KI-Anwendungen zu erstellen, indem sie ein bevorzugtes LLM auswählen und es in MCP-Server wie Amap oder WeChat Read integrieren. Dies ermöglicht es dem LLM, Aufgaben wie Kartenabfragen und Informationsabruf aus Büchern auszuführen.
Die MCP-Welle begann im Februar 2024 und hat weltweit schnell an Dynamik gewonnen.
Große Player wie OpenAI, Google, Meta, Alibaba, Tencent, ByteDance und Baidu haben alle die Unterstützung für das MCP-Protokoll angekündigt und ihre eigenen MCP-Plattformen gestartet, um Entwickler und Anwendungsdienstanbieter einzuladen, sich anzuschließen.
MCP: Vereinheitlichung des KI-Ökosystems
Das Konzept der ‘Super-Apps’ war 2024 ein heißes Thema im KI-Bereich, mit Erwartungen einer raschen Verbreitung von KI-Anwendungen. Das KI-Innovationsökosystem blieb jedoch fragmentiert.
Das Aufkommen von MCP kann mit der Vereinigung Chinas unter Qin Shi Huang verglichen werden, der Schrift, Transport und Messsysteme standardisierte. Diese Standardisierung erleichterte die Wirtschaftstätigkeit und den Handel erheblich.
Viele Marktanalysten glauben, dass die Einführung von MCP und ähnlichen Protokollen den Weg für einen deutlichen Anstieg der KI-Anwendungen im Jahr 2025 ebnen wird.
Im Wesentlichen fungiert MCP als ‘Super-Plug-in’ für KI und ermöglicht die nahtlose Integration mit verschiedenen externen Tools und Datenquellen.
Die technische Grundlage von MCP
MCP oder Model Context Protocol wurde erstmals im November 2024 von Anthropic vorgestellt.
Als offener Standard ermöglicht MCP KI-Anwendungen die Kommunikation mit externen Datenquellen und Tools.
Stellen Sie sich MCP als einen universellen Adapter für LLMs vor, der eine standardmäßige ‘USB-Schnittstelle’ definiert.
Diese Schnittstelle ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen standardisierter und organisierter zu erstellen und sich mit verschiedenen Datenquellen und Workflows zu verbinden.
Überwindung von Hindernissen für die KI-Anwendungsentwicklung
Vor dem Aufstieg von MCP war die Entwicklung von KI-Anwendungen ein herausfordernder und komplexer Prozess.
Beispielsweise erforderte die Entwicklung eines KI-Reiseassistenten von einem LLM die Ausführung von Aufgaben wie den Zugriff auf Karten, die Suche nach Reiseführern und die Erstellung personalisierter Reiserouten basierend auf Benutzerpräferenzen.
Um es dem LLM zu ermöglichen, Karten abzufragen und nach Reiseführern zu suchen, standen Entwickler vor folgenden Herausforderungen:
- Jeder KI-Anbieter (OpenAI, Anthropic usw.) implementierte Function Calling unterschiedlich. Das Wechseln zwischen LLMs erforderte, dass Entwickler Anpassungscode neu schreiben und im Wesentlichen ein ‘Benutzerhandbuch’ für das LLM erstellen, um externe Tools zu verwenden. Andernfalls würde die Genauigkeit der Ausgabe des Modells erheblich abnehmen.
- Das Fehlen eines einheitlichen Standards für die LLM-Interaktion mit der Außenwelt führte zu einer geringen Wiederverwendbarkeit des Codes, was die Entwicklung des KI-Anwendungsökosystems behinderte.
Laut Chen Ziqian, einem Algorithmus-Technologieexperten bei Alibaba Cloud ModelScope, ‘mussten Entwickler vor MCP LLMs verstehen und eine sekundäre Entwicklung durchführen, um externe Tools in ihre Anwendungen einzubetten. Wenn die Leistung der Tools schlecht war, mussten die Entwickler untersuchen, ob das Problem bei der Anwendung selbst oder den Tools lag.’
Manus, das bereits erwähnte KI-Startup, dient als Paradebeispiel. In einer früheren Bewertung wurde festgestellt, dass Manus mehr als zehn Tools aufrufen musste, um einen einfachen Nachrichtenartikel zu schreiben, darunter das Öffnen eines Browsers, das Durchsuchen und Scraping von Webseiten, das Schreiben, Überprüfen und Liefern des Endergebnisses.
Wenn Manus sich entschied, in jedem Schritt externe Tools aufzurufen, musste es eine ‘Funktion’ schreiben, um anzuordnen, wie die externen Tools ausgeführt werden. Infolgedessen beendete Manus Aufgaben aufgrund von Überlastung häufig und verbrauchte übermäßige Token.
Die Vorteile von MCP
Mit MCP müssen Entwickler nicht mehr für die Leistung externer Tools verantwortlich sein. Stattdessen können sie sich auf die Wartung und das Debuggen der Anwendung selbst konzentrieren, was den Entwicklungsaufwand erheblich reduziert.
Einzelne Server innerhalb des Ökosystems, wie Alipay und Amap, können ihre MCP-Dienste verwalten, auf die neuesten Versionen aktualisieren und darauf warten, dass sich Entwickler verbinden.
Einschränkungen und Herausforderungen von MCP
Trotz seines Potenzials befindet sich das MCP-Ökosystem noch in einem frühen Stadium und steht vor mehreren Herausforderungen.
Einige Entwickler argumentieren, dass MCP eine unnötige Komplexitätsschicht darstellt, und schlagen vor, dass APIs eine einfachere Lösung sind. LLMs können bereits APIs über verschiedene Protokolle aufrufen, wodurch MCP redundant erscheint.
Derzeit werden die meisten MCP-Dienste, die von großen Unternehmen veröffentlicht werden, von den Unternehmen selbst definiert, wobei festgelegt wird, welche Funktionen von LLMs aufgerufen werden können und wie sie geplant werden. Dies wirft jedoch Bedenken auf, dass Unternehmen möglicherweise keinen Zugriff auf ihre kritischsten und Echtzeitinformationen gewähren.
Wenn MCP-Server nicht offiziell gestartet oder gut gewartet werden, können die Sicherheit und Stabilität von MCP-Verbindungen fraglich sein.
Tang Shuang, ein unabhängiger Entwickler, teilte ein Beispiel für einen Karten-MCP-Server mit weniger als 20 Tools. Fünf dieser Tools benötigten Breiten- und Längengrad, während ein Wetter-Tool eine ID der Verwaltungseinheit benötigte, ohne Anweisungen zum Abrufen dieser IDs zu geben. Die einzige Lösung bestand für Benutzer darin, in das Ökosystem des Dienstanbieters zurückzukehren und die Schritte zu befolgen, um Informationen und Berechtigungen zu erhalten.
Während die Popularität von MCP offensichtlich ist, ist die zugrunde liegende Dynamik komplex. Obwohl LLM-Anbieter bereit sind, MCP-Dienste bereitzustellen, behalten sie die Kontrolle und zögern, andere Ökosysteme zu fördern. Wenn Dienste nicht ordnungsgemäß gewartet werden, können Entwickler mit einem erhöhten Arbeitsaufwand konfrontiert sein, was den Zweck des Ökosystems untergräbt.
Der Sieg von Open Source
Warum gewinnt MCP jetzt an Bedeutung?
Ursprünglich erhielt MCP nach seiner Einführung durch Anthropic wenig Aufmerksamkeit. Nur eine begrenzte Anzahl von Anwendungen, wie z. B. Anthropic’s Claude Desktop, unterstützte das MCP-Protokoll. Entwicklern fehlte ein einheitliches KI-Entwicklungsökosystem und sie arbeiteten hauptsächlich isoliert.
Die Akzeptanz von MCP durch Entwickler hat es allmählich in den Vordergrund gerückt. Ab Februar 2025 kündigten mehrere beliebte KI-Programmierungsanwendungen, darunter Cursor, VSCode und Cline, die Unterstützung für das MCP-Protokoll an, was sein Profil deutlich erhöhte.
Nach der Übernahme durch die Entwicklergemeinschaft war die Integration von MCP durch LLM-Anbieter der Schlüsselfaktor für seine breite Akzeptanz.
Die Ankündigung von OpenAI zur Unterstützung von MCP am 27. März, gefolgt von Google, war ein entscheidender Schritt.
Google CEO Sundar Pichai äußerte sich auf X ambivalent gegenüber MCP und erklärte: ‘To MCP or not to MCP, that is the question.’ Nur vier Tage nach dem Posten dieses Tweets kündigte Google jedoch auch seine Unterstützung für MCP an.
Die schnelle Akzeptanz von MCP durch wichtige Akteure der KI-Branche unterstreicht sein Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie KI-Anwendungen entwickelt und bereitgestellt werden.
Der Weg nach vorn für MCP
Da sich das MCP-Ökosystem ständig weiterentwickelt, wird es entscheidend sein, die bestehenden Einschränkungen und Herausforderungen anzugehen. Dies beinhaltet:
- Standardisierung: Entwicklung eines stärker standardisierten MCP-Protokolls, das unabhängig von einzelnen Anbietern ist.
- Sicherheit: Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von MCP-Verbindungen zu gewährleisten.
- Wartbarkeit: Förderung der Entwicklung und Wartung hochwertiger MCP-Server.
- Zugänglichkeit: MCP für Entwickler aller Fähigkeitsstufen zugänglicher machen.
Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen hat MCP das Potenzial, eine neue Ära der KI-Innovation freizusetzen und die Schaffung leistungsfähigerer, vielseitigerer und benutzerfreundlicherer KI-Anwendungen zu ermöglichen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MCP zwar noch in den Kinderschuhen steckt, sein Potenzial, die KI-Landschaft zu verändern, jedoch unbestreitbar ist. Durch die Förderung eines offeneren, standardisierteren und kollaborativeren Ökosystems kann MCP den Weg für eine Zukunft ebnen, in der KI für alle zugänglicher und vorteilhafter ist.
KI-Agenten werden die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, grundlegend verändern. Anstatt passive Nutzer zu sein, die Befehle erteilen, werden wir zu Kollaborateuren, die Ziele definieren und den Agenten die Freiheit geben, diese zu erreichen. Die Entwicklung von MCP ist ein entscheidender Schritt in diese Richtung, da es eine standardisierte Schnittstelle schafft, die die Interoperabilität zwischen verschiedenen Agenten und Diensten ermöglicht.
Die langfristigen Auswirkungen von MCP sind enorm. Es könnte zu einer Explosion von KI-gestützten Anwendungen führen, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu automatisieren, personalisierte Erfahrungen zu bieten und neue Einblicke in Daten zu gewinnen. Stellen Sie sich vor, Agenten, die Ihre Finanzen verwalten, Ihre Reisen planen, Ihnen beim Lernen helfen oder Ihnen kreative Aufgaben abnehmen. Die Möglichkeiten sind endlos.
Natürlich gibt es auch Herausforderungen. Die Sicherheit und der Datenschutz von Agenten sind von größter Bedeutung, da sie Zugriff auf sensible Informationen haben und in unserem Namen Entscheidungen treffen. Es ist wichtig, robuste Sicherheitsmechanismen zu entwickeln, um Missbrauch zu verhindern und sicherzustellen, dass Agenten verantwortungsvoll und ethisch handeln.
Darüber hinaus müssen wir uns mit den gesellschaftlichen Auswirkungen von Agenten auseinandersetzen. Wie werden sie unsere Arbeitsplätze beeinflussen? Wie werden sie unsere zwischenmenschlichen Beziehungen verändern? Es ist wichtig, diese Fragen proaktiv anzugehen und sicherzustellen, dass die Vorteile von Agenten allen zugutekommen.
Trotz dieser Herausforderungen ist es klar, dass KI-Agenten eine transformative Technologie sind, die das Potenzial hat, unser Leben in vielerlei Hinsicht zu verbessern. MCP spielt eine entscheidende Rolle bei der Verwirklichung dieses Potenzials, indem es die Entwicklung eines interoperablen und dynamischen Ökosystems ermöglicht.
Die Zukunft der KI ist aufregend und voller Möglichkeiten. Mit Initiativen wie MCP sind wir auf dem besten Weg, eine Welt zu schaffen, in der KI uns in die Lage versetzt, mehr zu erreichen, kreativer zu sein und ein erfüllteres Leben zu führen.