MCP - Model Context Protocol

MCP ist für KI-Tools, was USB für Peripherie-Geräte ist. Vorher: jeder Drucker hatte seinen eigenen Anschluss, jeder Hersteller seine eigene Treiber-API. Nach USB: ein Standard, alles passt. MCP versucht dasselbe für die Integration zwischen LLMs und externen Systemen.

• MCP-Host: die Anwendung, in der der User arbeitet (z. B. Claude Desktop, Cursor, dein eigener Chat).
• MCP-Client: läuft im Host, baut Verbindungen zu MCP-Servern auf, übersetzt Tool-Calls.
• MCP-Server: stellt Tools, Ressourcen und Prompts bereit. Kann z. B. eine Datenbank, ein CRM, eine eigene API kapseln.

Kommunikation läuft über JSON-RPC, transportiert wahlweise per Stdio (lokal) oder über HTTP+Server-Sent-Events (remote).

• Tools: Funktionen, die das Modell aufrufen kann (z. B. search_customers, create_invoice)
• Resources: Daten, auf die das Modell lesend zugreifen kann (Dateien, DB-Records, API-Antworten)
• Prompts: Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, die der User anstoßen kann

Lohnt sich, wenn du dieselbe Integration in mehreren Anwendungen nutzen willst. Beispiel: dein CRM soll von Claude-Desktop, Cursor-IDE und deinem eigenen Web-Chat aus zugänglich sein - einmal MCP-Server bauen, alle drei Hosts können dranhängen.

Lohnt sich weniger, wenn du nur eine einzige LLM-API direkt ansprichst und die Tool-Integration sehr spezifisch für diese eine Anwendung ist. Dann ist Native Tool-Use der API meist schneller umgesetzt.

• Eigene MCP-Server für interne Tools, CRMs, Wissens-DBs
• Authentifizierung und Permissioning auf Server-Ebene
• Streaming-Responses für lange Tool-Runs
• Audit-Logs jeder Tool-Aufruf-Sequenz
• Multi-Tenant-Setups mit Mandanten-Trennung