Model Context Protocol: Ein erster Standard für LLM-Agenten

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Mit dem Model Context Protocol (MCP) will Anthropic die bislang fragmentierte Landschaft von Integrationen zwischen LLM-Agenten und externen Datenquellen vereinheitlichen. MCP verfolgt das Ziel, eine standardisierte Architektur zu schaffen, über die Sprachmodelle auf Dateien, APIs und Werkzeuge zugreifen können, ohne dass Nutzer für jede einzelne Kombination eine separate Schnittstelle implementieren müssen. Gleichzeitig soll der Kontext erhalten bleiben, auch wenn das Agentensystem zwischen verschiedenen Datenquellen und Werkzeugen wechselt.

Die Veröffentlichung des Protokolls im November 2024 fand zunächst kaum Beachtung. Erst im März 2025 stieg die Aufmerksamkeit in sozialen Medien, begleitet von ersten Implementierungen in Entwicklungsumgebungen wie Zed oder Replit, einem Angebot von MCP-Servern in der AWS Cloud und einer Adaption durch OpenAI und Google.

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• Wer mehrere große Sprachmodelle zu einem System zusammenfügen will, muss bisher für jeden Agenten oder Assistenten alle gewünschten Werkzeuge und Schnittstellen einzeln integrieren.
• Das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic soll mit einem einheitlichen Mechanismus Abhilfe schaffen und setzt dafür auf eine Client-Server-Struktur.
• MCP-Server binden Dateisysteme, APIs, Plattformen und Werkzeuge wie vordefinierte Programme und Funktionen an einen Chatbot an.
• Wer keinen eigenen Server erstellen will, findet im Internet viele Angebote. Da hier jedoch zum Teil eklatante Sicherheitsmängel auftreten, sind MCP-Server von Dritten mit Vorsicht zu verwenden.

Dieser Artikel untersucht die Architektur und Funktionsweise von MCP, analysiert den praktischen Nutzen und vergleicht MCP mit etablierten Alternativen wie der OpenAPI-Spezifikation und REST-basierten Schnittstellen. Ziel ist es, herauszufinden, ob der Standard seinem Anspruch gerecht wird oder ob einfachere Ansätze das gleiche Ziel effizienter erreichen können.

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