Das Model Context Protocol entschlüsseln
Das im November 2024 von Anthropic eingeführte MCP ist ein offener Standard, der sorgfältig entwickelt wurde, um die Interaktion zwischen KI-Modellen und externen Tools, Datenrepositorien und verschiedenen Ressourcen zu optimieren.
Anthropic sieht MCP als universellen Konnektor für LLMs und zieht eine Parallele zur Standardisierung durch USB-C bei Hardware-Verbindungen. Dies ermöglicht es Entwicklern, jedes Tool oder jede Datenquelle nahtlos über ein einheitliches Protokoll in ihre KI-Anwendungen zu integrieren. Durch die Verfolgung einer sprachunabhängigen Philosophie und das Angebot von Software Development Kits (SDKs) für Sprachen wie Python, TypeScript, Java, Kotlin und C# macht MCP massgeschneiderte Einzelintegrationen überflüssig.
MCP arbeitet mit zwei Hauptkomponenten: Servern, die Tools, Ressourcen und Prompts bereitstellen, und Clients, die die Verbindung zwischen KI-Modellen und diesen Servern ermöglichen. Die Kommunikation erfolgt über JSON-RPC über HTTP und unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Workflows. Sicherheit hat höchste Priorität, wobei explizite Berechtigungen und ein Local-First-Design die Privatsphäre gewährleisten. MCP hat die Unterstützung grosser KI-Plattformen gewonnen und fördert ein rasches Wachstum des Ökosystems, wodurch es sich als grundlegende Technologie für den Aufbau robuster, kontextbezogener KI-Agenten positioniert.
Frameworks und Plattformen wie LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit und Microsoft Copilot Studio unterstützen MCP nativ.
Tiefer Einblick in MCP-Server und -Clients
Agentische Workflows sind für den autonomen Betrieb auf zwei kritische Elemente angewiesen: aktuelle Daten und Zugriff auf bestehende Systeme. Daten werden als Kontext für LLMs bereitgestellt, um faktische Informationen zu liefern, die LLMs wiederum bei fundierten Entscheidungen unterstützen. Sobald eine Entscheidung zur Ergreifung von Maßnahmen getroffen wurde, ist ein programmatischer Zugriff auf Systeme erforderlich, der typischerweise als APIs bereitgestellt wird, die als Tools zur Verfügung stehen.
Es ist erwähnenswert, dass MCP-Server und -Clients unabhängig von einem LLM funktionieren können. Wenn der Client in ein LLM integriert ist, dient er als Eckpfeiler agentischer Workflows.
In der MCP-Architektur abstrahieren Server den Zugriff auf Daten und Tools. Beispielsweise kann eine Datenbank als Ressource in einen MCP-Server integriert werden. Ein Client besitzt schreibgeschützten Zugriff auf diese Ressource zum Abrufen von Daten. Ressourcen unterstützen auch Parameter, um Filter anzuwenden oder die mit Clients geteilten Daten einzuschränken. Mitarbeitergehaltsinformationen sind beispielsweise ein idealer Kandidat für eine Ressource.
Zusätzlich zu Ressourcen stellen MCP-Server auch Tools bereit, mit denen Clients Aktionen ausführen können, die über das blosse Abrufen von Daten hinausgehen. Während Ressourcen schreibgeschützten Zugriff bieten, erleichtern Tools den Aufruf von APIs, die Daten manipulieren oder Aktionen ausführen. Der Aufruf der Stripe-API, um eine Zahlungstransaktion abzuschliessen, ist ein Paradebeispiel für ein Tool.
Neben Ressourcen und Tools können MCP-Server auch als Repositories für vordefinierte Prompts fungieren. Clients können diese Prompts abrufen und an LLMs senden, wodurch ein konsistentes und standardisiertes Repository von Prompts gewährleistet wird.
MCP-Server können abgefragt werden, um eine Liste der Ressourcen, Tools und Prompts zu erhalten, die sie bereitstellen, wodurch ein grundlegender Erkennungsmechanismus bereitgestellt wird. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MCP-Server Ressourcen, Tools und Prompts für Clients bereitstellen können, während die Aktionen des Clients dem Ermessen des Entwicklers überlassen bleiben.
Ein MCP-Client befindet sich in einer Hostanwendung, z. B. einem Chatbot oder einem Agenten. Beispiele für Hostanwendungen sind Claude Desktop und Cursor AI. Entwickler können agentische Anwendungen erstellen, bei denen mehrere Clients mit einem oder mehreren MCP-Servern interagieren.
Ein MCP-Client kann erstellt werden, ohne mit einem LLM zu interagieren. Der Client kann jedoch als leistungsstarkes Medium für LLMs dienen, um auf MCP-Server zuzugreifen.
In einem typischen Workflow stellt eine Hostanwendung, z. B. ein Chatbot oder ein Agent, eine Verbindung zum MCP-Server her, ruft die verfügbaren Ressourcen und Tools ab und präsentiert sie einem LLM in einem geeigneten Format.
Basierend auf dem Prompt kann das LLM auf den Host zurückgreifen, um über den MCP-Client auf eine Ressource zuzugreifen oder ein Tool aufzurufen. Die meisten agentischen Frameworks, wie z. B. OpenAI Agents SDK und Google ADK, abstrahieren diese Funktionalität, indem sie die Hin- und Rückreise zwischen dem LLM und der Hostanwendung nahtlos gestalten.
Vertiefung der Kommunikation zwischen MCP-Server und -Client
Das Kommunikationsprotokoll ist ein grundlegender Aspekt der MCP-Architektur. Ein MCP-Server unterstützt zwei Transportprotokolle: STDIO und Server-Sent Events (SSE).
STDIO-Transportprotokoll
Wenn STDIO als Transportprotokoll verwendet wird, ruft ein MCP-Client den MCP-Server direkt auf und stellt die erforderlichen Parameter bereit. Anschliessend erfasst er die Ausgabe vom Server, die in die Konsole geschrieben wird, und überträgt sie an die Hostanwendung.
In diesem Szenario teilen sich Client und Server denselben Prozess. Der Server führt einfach den Befehl aus und beendet ihn sofort. Dieser Vorgang wird jedes Mal wiederholt, wenn der Client den Server aufruft. Im Wesentlichen arbeiten Client und Server in-process, ohne dass Remote-Aufrufe oder Remote Procedure Calls (RPC) erforderlich sind. Dieser Ansatz eignet sich am besten, wenn sich Client und Server auf demselben Rechner befinden, wodurch Latenzzeiten durch langwierige Prozesse vermieden werden. Folglich unterhalten der MCP-Server und der Client eine 1:1-Verbindung, wenn der STDIO-Transport verwendet wird.
Server-Sent Events (SSE)-Transportprotokoll
Das zweite von MCP unterstützte Transportprotokoll ist Server-Sent Events (SSE). Es ermöglicht einem Server, Echtzeit-Updates über eine einzige, dauerhafte HTTP-Verbindung an Clients zu übertragen. Sobald der Client die Verbindung initiiert hat, streamt der Server Daten, sobald Ereignisse auftreten, wodurch die Notwendigkeit wiederholter Abfragen entfällt. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für Anwendungen wie Live-Nachrichtenfeeds oder Benachrichtigungen, bei denen Updates hauptsächlich vom Server zum Client fliessen.
Im Vergleich zu REST bietet SSE eine geringere Latenz und eine höhere Effizienz, da REST erfordert, dass Clients den Server wiederholt nach neuen Daten abfragen, was den Overhead und die Latenz erhöht. SSE bietet auch automatische Wiederverbindungen und lässt sich nahtlos in die meisten Firewalls integrieren, wodurch es für Echtzeit-Szenarien robuster ist.
MCP verwendet SSE anstelle von WebSockets für die Remote-Kommunikation, da SSE eine einfachere und robustere Lösung für Szenarien bietet, in denen nur Server-zu-Client-Streaming erforderlich ist. SSE arbeitet über Standard-HTTP, was die Integration in Firewalls und eingeschränkte Netzwerke vereinfacht. Es ermöglicht dem Server auch, Echtzeit-Updates an den Client zu übertragen, ohne die Komplexität der Verwaltung einer Vollduplex-WebSocket-Verbindung.
In MCP wird die Client-zu-Server-Kommunikation mit HTTP-POST-Anfragen verwaltet, während SSE Streaming-Updates vom Server zum Client verarbeitet, was dem typischen Interaktionsmuster für KI-Tools und Ressourcenbenachrichtigungen entspricht. Dieser Ansatz reduziert den Overhead, vereinfacht die Implementierung und verbessert die Kompatibilität mit der bestehenden Infrastruktur, insbesondere im Vergleich zum bidirektionalen und oft komplexeren WebSocket-Protokoll.
JSON-RPC: Das Wire-Protokoll
Während SSE als Kommunikationstechnik dient, ist JSON-RPC das von MCP verwendete Wire-Protokoll. JSON-RPC ist ein leichtgewichtiges, zustandsloses Protokoll, das auf Remote Procedure Calls zugeschnitten ist und es ideal für den schnellen, dynamischen Austausch macht, der in KI-Workflows erforderlich ist.
Innerhalb von MCP wird jede Interaktion, wie z. B. das Aufrufen eines Tools, das Abrufen von Daten oder das Auflisten verfügbarer Funktionen, als JSON-RPC-Nachricht codiert, die einen Methodennamen, Parameter und eine Kennung zur Verfolgung von Antworten enthält. Dieser Ansatz ermöglicht es MCP-Clients und -Servern, nahtlos zu kommunizieren, unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Implementierungssprache, und stellt sicher, dass alle Anforderungen, Antworten und Benachrichtigungen einem vorhersehbaren, interoperablen Format entsprechen. Durch den Aufbau auf JSON-RPC vereinfacht MCP die Integration, unterstützt die Fehlerbehandlung und ermöglicht es Entwicklern, flexible, zusammensetzbare agentische Workflows zu erstellen, die mit einer Vielzahl externer Tools und Ressourcen interagieren können.
Im Gegensatz zum STDIO-Transportprotokoll kann SSE mehrere Clients gleichzeitig unterstützen, die von einem einzigen MCP-Server bedient werden. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn MCP-Server remote in Umgebungen wie Platform as a Service (PaaS) und serverlosen Laufzeiten gehostet werden.
Hauptvorteile von MCP
Standardisierte Integration: MCP bietet ein einheitliches Protokoll zur Integration verschiedener Tools und Datenquellen in KI-Anwendungen, wodurch kundenspezifische Integrationen überflüssig werden.
Sprachagnostisch: Der sprachagnostische Ansatz von MCP, gepaart mit SDKs für mehrere Sprachen, vereinfacht die Entwicklung auf verschiedenen Plattformen.
Erhöhte Sicherheit: MCP priorisiert die Sicherheit mit expliziten Berechtigungen und einem Local-First-Design, wodurch Datenschutz und -schutz gewährleistet werden.
Echtzeit-Updates: Die SSE-Unterstützung ermöglicht Echtzeit-Updates von Servern zu Clients, was einen effizienten Datenfluss und reduzierte Latenzzeiten ermöglicht.
Skalierbarkeit: Die SSE-Implementierung von MCP ermöglicht es einem einzelnen Server, mehrere Clients gleichzeitig zu bedienen, was die Skalierbarkeit und Ressourcenauslastung verbessert.
Vereinfachte Entwicklung: Die Verwendung von JSON-RPC als Wire-Protokoll vereinfacht die Integration, unterstützt die Fehlerbehandlung und ermöglicht eine flexible Workflow-Zusammensetzung.
Ökosystemwachstum: Die Akzeptanz von MCP durch grosse KI-Plattformen treibt ein schnelles Ökosystemwachstum voran und macht es zu einer grundlegenden Technologie für die KI-Entwicklung.
Praktische Anwendungen von MCP
Chatbots: MCP ermöglicht Chatbots den Zugriff auf externe Wissensdatenbanken, Datenbanken und APIs, um fundiertere und relevantere Antworten zu geben.
KI-Agenten: MCP ermöglicht KI-Agenten die Interaktion mit externen Systemen, die Automatisierung von Aufgaben und datengesteuerte Entscheidungen.
Datenintegration: MCP vereinfacht die Integration verschiedener Datenquellen in KI-Anwendungen und ermöglicht umfassende Analysen und Einblicke.
Tool-Orchestrierung: MCP erleichtert die Orchestrierung verschiedener Tools und Dienste innerhalb von KI-Workflows und optimiert so Leistung und Effizienz.
Echtzeitanwendungen: Die SSE-Unterstützung von MCP ermöglicht Echtzeit-Datenstreaming für Anwendungen wie Finanzanalysen, Betrugserkennung und vorausschauende Wartung.
Implementierung von MCP: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Installieren Sie das MCP SDK: Beginnen Sie mit der Installation des MCP SDK für Ihre bevorzugte Programmiersprache (z. B. Python, TypeScript).
Definieren Sie Ressourcen und Tools: Identifizieren Sie die Ressourcen und Tools, die Ihr MCP-Server Clients zur Verfügung stellt.
Implementieren Sie die Serverlogik: Entwickeln Sie die serverseitige Logik zur Verarbeitung von Client-Anfragen für Ressourcen und Tools.
Konfigurieren Sie die Sicherheit: Implementieren Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen, wie z. B. Authentifizierung und Autorisierung, um Ihre Daten und Dienste zu schützen.
Erstellen Sie einen MCP-Client: Entwickeln Sie einen MCP-Client, um eine Verbindung zum Server herzustellen und auf die bereitgestellten Ressourcen und Tools zuzugreifen.
Integrieren Sie mit LLM: Integrieren Sie den MCP-Client in Ihr LLM, um den Zugriff auf externes Wissen und Funktionalität zu ermöglichen.
Testen und Bereitstellen: Testen Sie Ihre MCP-Implementierung gründlich und stellen Sie sie in Ihrer Produktionsumgebung bereit.
Zukünftige Trends in MCP
Erhöhte Sicherheit: Die laufende Entwicklung konzentriert sich auf die Verbesserung der Sicherheitsfunktionen von MCP, um neue Bedrohungen zu bekämpfen und den Datenschutz zu gewährleisten.
Verbesserte Skalierbarkeit: Es werden Anstrengungen unternommen, um die Skalierbarkeit und Leistung von MCP weiter zu verbessern, um zunehmend komplexe KI-Anwendungen zu unterstützen.
Erweitertes Ökosystem: Es wird erwartet, dass das MCP-Ökosystem weiter wächst, wobei neue Tools, Ressourcen und Plattformen das Protokoll übernehmen.
Integration mit aufkommenden Technologien: MCP wird angepasst, um sich in aufkommende Technologien wie Federated Learning und dezentrale KI zu integrieren.
Standardisierungsbemühungen: Laufende Standardisierungsbemühungen zielen darauf ab, MCP als Industriestandard für die KI-Integration zu festigen.
Durch das Verständnis der Prinzipien, der Architektur und der Implementierung von MCP können Entwickler das volle Potenzial der KI ausschöpfen und innovative Anwendungen entwickeln, die externes Wissen, Tools und Dienste nutzen. Da sich die KI-Landschaft ständig weiterentwickelt, wird MCP eine zunehmend wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft intelligenter Systeme spielen. Es ist unerlässlich, dass Entwickler dieses Protokoll annehmen und seine Fähigkeiten nutzen, um leistungsfähigere, kontextbezogenere und vielseitigere KI-Lösungen zu entwickeln. Da die Community wächst und neue Anwendungsfälle entstehen, verspricht MCP eine zentrale Technologie für die Weiterentwicklung des Bereichs der künstlichen Intelligenz zu sein.