Model Context Protocol (MCP): Was ist MCP?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen wie Claude oder ChatGPT auf fremde Daten und Programme zugreifen, etwa auf einen Kalender, eine Datenbank oder ein Ticketsystem.

Ein Sprachmodell weiß von sich aus nichts über Ihr Unternehmen. Es kennt weder Ihre Kunden noch Ihre Termine noch Ihren Lagerbestand. Damit es damit arbeiten kann, muss es an Ihre Systeme angeschlossen werden. MCP regelt, wie dieser Anschluss aussieht, und zwar für alle Anbieter gleich.

Woher der Begriff stammt

Der KI-Anbieter Anthropic hat MCP im November 2024 vorgestellt. In der Ankündigung beschreibt er das Problem so: Jede neue Datenquelle brauchte bis dahin eine eigene Anbindung. Wer drei KI-Programme mit fünf Systemen verbinden wollte, musste viele einzelne Verbindungen bauen und pflegen. MCP sollte diese verstreuten Lösungen durch ein einziges Protokoll ersetzen.

Ein Protokoll ist eine feste Verabredung, wie zwei Programme miteinander sprechen. Die offizielle Dokumentation vergleicht MCP mit einem USB-C-Anschluss. So wie USB-C Geräte auf einheitliche Weise verbindet, verbindet MCP KI-Anwendungen mit anderen Systemen.

Der Standard hat sich schnell verbreitet. Laut Anthropic nutzten ihn im Dezember 2025 unter anderem ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot und Visual Studio Code. Im selben Monat übergab Anthropic MCP an die Linux Foundation, eine gemeinnützige Organisation, die auch Linux betreut.

Was MCP genau tut

MCP kennt zwei Seiten. Der Client ist die KI-Anwendung, mit der Sie arbeiten, zum Beispiel ein Chat-Assistent. Der Server ist ein kleines Programm, das ein bestimmtes System erschließt, etwa Ihr CRM oder Ihre Dateiablage.

Ein MCP-Server kann der KI drei Dinge anbieten:

Werkzeuge: Aktionen, die die KI auslösen darf, zum Beispiel „Termin anlegen“ oder „Kundendaten abrufen“.
Ressourcen: Daten, die die KI lesen darf, zum Beispiel Dokumente oder Tabellen.
Vorlagen: vorbereitete Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben.

Die KI fragt den Server, was er anbietet, und entscheidet dann je nach Aufgabe, was sie davon nutzt. Ein einmal gebauter Server funktioniert mit jeder KI-Anwendung, die MCP versteht.

Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen

API: Eine Programmierschnittstelle (API) ist der Zugang zu einer einzelnen Software. Jede API sieht anders aus. MCP baut meist auf solchen APIs auf und gibt ihnen eine einheitliche Form, die jede KI versteht.

Function Calling: So heißt die Fähigkeit eines Sprachmodells, eine Funktion aufzurufen statt nur Text zu schreiben. MCP nutzt diese Fähigkeit. Es legt zusätzlich fest, wie Werkzeuge beschrieben, gefunden und angeschlossen werden.

Retrieval Augmented Generation: Bei RAG sucht ein System passende Textstellen aus Ihren Dokumenten und gibt sie dem Modell mit. Das ist eine Methode. MCP ist ein Anschluss. Ein MCP-Server kann eine solche Suche anbieten, muss es aber nicht.

Agentic AI: Agenten sind Systeme, die selbst entscheiden, welche Schritte sie gehen. MCP ist eine der Techniken, über die Agenten an ihre Werkzeuge kommen.

Was das für Ihr Unternehmen bedeutet

MCP senkt den Aufwand, KI an Ihre vorhandene Software anzubinden. Wenn Ihre Systeme einmal per MCP erreichbar sind, können Sie den KI-Anbieter wechseln, ohne alles neu zu bauen. Das macht Sie unabhängiger.

Typische Einsätze bei kleinen und mittleren Unternehmen:

Mitarbeiter fragen im Chat-Assistenten nach Kundendaten aus dem CRM, statt sie selbst zu suchen.
Ein Agent legt aus eingehenden Mails Tickets an und schaut vorher nach, ob es den Kunden schon gibt.
Die Buchhaltung lässt sich offene Posten aus der Warenwirtschaft zusammenfassen.

Wichtig ist, welche Rechte ein Server bekommt. Ein Server, der nur lesen darf, ist weit weniger riskant als einer, der Daten ändern oder Mails senden darf. Die offizielle Dokumentation hat dafür eigene Sicherheitsempfehlungen. Mehr zu den Risiken unter KI-Sicherheit. Wie wir solche Anbindungen umsetzen, zeigen wir auf der Seite zur KI-Integration.

Grenzen dessen, was man sicher weiß

MCP ist jung und wird laufend erweitert. Die Dokumentation erscheint in datierten Fassungen, und neue Fassungen bringen neue Funktionen. Was heute Stand der Technik ist, kann in einem Jahr anders gelöst sein.

Offen ist auch, wie gut die vielen frei verfügbaren Server gepflegt werden. Die Zahl der Server sagt nichts über ihre Qualität oder Sicherheit. Nicht jeder Server stammt vom Hersteller der Software, die er anbindet. Prüfen Sie deshalb vor dem Einsatz, wer einen Server gebaut hat und was er darf.

Häufig gestellte Fragen

Brauche ich MCP, um KI in meinem Unternehmen zu nutzen?

Nein. Für einen Chatbot auf der Website oder eine einzelne Automatisierung reicht oft eine direkte Anbindung. MCP lohnt sich, wenn mehrere KI-Anwendungen auf dieselben Systeme zugreifen sollen oder wenn Ihre Mitarbeiter KI-Assistenten mit Firmendaten nutzen wollen.

Gibt es fertige MCP-Server für meine Software?

Für viele verbreitete Programme ja. Anthropic sprach im Dezember 2025 von über 10.000 aktiven öffentlichen MCP-Servern. Prüfen Sie aber, wer einen Server gebaut hat. Ein Server vom Hersteller selbst ist vertrauenswürdiger als einer von Unbekannten.

Ist MCP ein Produkt von Anthropic?

Anthropic hat MCP entwickelt und im November 2024 veröffentlicht. Im Dezember 2025 hat Anthropic das Projekt an die Linux Foundation übergeben. Seitdem gehört es zu einer neutralen Stiftung, die Anthropic zusammen mit Block und OpenAI gegründet hat.

Model Context Protocol (MCP)