Model Context Protocol (MCP): Definition und Bedeutung für Unternehmen

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, das festlegt, wie KI-Anwendungen sich mit externen Werkzeugen und Datenquellen verbinden. Anthropic hat es am 25. November 2024 als Open Source veröffentlicht, um einzeln gebaute Anbindungen durch ein gemeinsames Protokoll zu ersetzen. Seit dem 9. Dezember 2025 liegt MCP bei der Agentic AI Foundation, einem Fonds unter dem Dach der Linux Foundation. Aktuell ist die Spezifikation in der Version 2026-07-28 (Stand Oktober 2026).

Wie funktioniert MCP?

MCP verbindet drei Rollen: Der Host ist die KI-Anwendung, etwa ein Chat-Programm oder eine Entwicklungsumgebung. Darin arbeiten Clients als Verbinder zu den Servern. Der Server stellt Fähigkeiten eines Systems bereit, zum Beispiel eines Ticketsystems oder einer Dokumentenablage. Die Nachrichten sind laut Spezifikation JSON-RPC 2.0.

Ein Server kann drei Arten von Fähigkeiten anbieten:

• Tools: Funktionen, die das Sprachmodell aufrufen darf, etwa „Ticket anlegen" oder „Lagerbestand abfragen".
• Resources: Daten und Kontext, zum Beispiel ein Dokument oder ein Datensatz.
• Prompts: vorbereitete Vorlagen und Abläufe, die Nutzer gezielt auswählen.

Für den Transport definiert die Spezifikation zwei Standardwege: stdio für lokal gestartete Server und Streamable HTTP für Server im Netz. Der Vorteil für Unternehmen: Ein System wird einmal als MCP-Server erschlossen und ist dann für jede MCP-fähige Anwendung nutzbar. Laut Anthropic gehören dazu ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot und Visual Studio Code.

Abgrenzung zu API und Function Calling

MCP ersetzt weder APIs noch Function Calling, sondern liegt zwischen beiden. Die API ist die Schnittstelle eines Fachsystems. Function Calling ist der Mechanismus, mit dem ein Sprachmodell den Aufruf einer Funktion anfordert. MCP standardisiert, wie Funktionen und Daten einer Anwendung bekannt gemacht und aufgerufen werden.

Ein Beispiel aus dem technischen Service: Ohne MCP beschreibt jede KI-Anwendung die Ticket-API selbst, und jede Anbindung wird separat gepflegt. Mit MCP beschreibt ein Server die Funktionen „Ticket suchen" und „Ticket kommentieren" einmal; das Modell wählt per Function Calling eine davon aus, der Client leitet den Aufruf an den Server weiter, und der Server ruft die eigentliche API auf. Wie solche Agenten im Betrieb aussehen, zeigt die Seite zu KI-Agenten für den technischen Service.

Worauf Unternehmen achten sollten

MCP schafft Zugriff, aber keine Sicherheit von selbst. Die Spezifikation verlangt ausdrückliche Zustimmung der Nutzer, bevor Daten an Server gehen oder Tools ausgeführt werden, und betont, dass das Protokoll diese Grundsätze nicht selbst erzwingen kann. Tools gelten dort als beliebige Codeausführung.

Daraus folgen praktische Punkte:

• Rechte knapp halten: Ein Server sollte nur die Funktionen anbieten, die der Agent wirklich braucht, mit eigenem technischem Benutzer.
• Herkunft prüfen: Tool-Beschreibungen fremder Server gelten laut Spezifikation als nicht vertrauenswürdig.
• Schreibende Aktionen freigeben: Aktionen wie Buchen oder Versenden sollten eine Bestätigung durch einen Menschen erfordern.
• Protokollieren: Jeder Tool-Aufruf sollte nachvollziehbar gespeichert werden.

Nicht nötig ist MCP, wenn ein einzelner Agent genau ein System anspricht und die Anbindung niemand wiederverwenden will – dann genügt oft ein direkter API-Aufruf. Einen Überblick über Agenten im Unternehmen gibt die Seite KI-Agenten; weitere Begriffe stehen im Lexikon.