MCP macht's möglich: Warum das Model Context Protocol die Grundlage für das Agentic Web ist

Was ist das Model Context Protocol?

Das Model Context Protocol ist ein offenes Protokoll, das definiert, wie KI-Anwendungen mit externen Systemen kommunizieren können. Es wurde von Anthropic entwickelt und ermöglicht, dass KI nicht nur Texte generiert, sondern auch auf Datenquellen zugreift und Aktionen in anderen Systemen auslöst.

Eine hilfreiche Analogie ist der USB-Stecker: So wie USB verschiedene Geräte mit einem einheitlichen Standard verbindet, ermöglicht MCP die Anbindung von Unternehmenssystemen an KI-Anwendungen. Ohne einen solchen Standard müsste jede KI individuell an jedes System angebunden werden – ein Entwicklungsprojekt für jede Kombination.

Die drei Bausteine von MCP

Das Model Context Protocol besteht aus drei zentralen Bausteinen:

• Tools: Ausführbare Funktionen, die die KI aufrufen kann – etwa "E-Mail senden", "Datensatz anlegen" oder "Bestellung stornieren".
• Resources: Zugriff auf Datenquellen wie Dateien, Datenbanken oder APIs – die KI kann Informationen abrufen, ohne dass ein Mensch kopieren muss.
• Prompts: Vorgefertigte Anweisungen, die im MCP-Server hinterlegt sind – etwa Vorlagen für bestimmte Aufgaben oder Regelwerke.

Wie MCP technisch funktioniert

Technisch besteht MCP aus zwei Komponenten: dem MCP-Server und dem MCP-Client. Der MCP-Server stellt die Funktionen bereit – er sitzt vor dem CRM, dem ERP-System oder der Wissensdatenbank und macht diese für KI zugänglich. Der MCP-Client ist die KI-Anwendung, die diese Funktionen nutzt.

Ein konkretes Beispiel: Eine Kundin fragt den KI-Assistenten eines Online-Shops: "Wo bleibt meine Bestellung?" Der KI-Agent erkennt die Anfrage, ruft über MCP den Bestellstatus aus dem ERP-System ab und antwortet mit den aktuellen Versandinformationen – ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Dr. Ulrich Wolfgang berichtet im Podcast, dass er das Protokoll selbst implementiert hat – und nach anderthalb Tagen fertig war. Der Grund: MCP basiert auf JSON-RPC, einem etablierten Standard. Die technische Hürde ist also gering.

Das Problem, das MCP löst

Viele Unternehmen nutzen heute ChatGPT, Copilot oder ähnliche Tools. Doch was passiert, wenn die KI tatsächlich etwas tun soll? Dann wird kopiert und eingefügt. Die KI generiert einen Text, der Mensch kopiert ihn ins CRM. Die KI erstellt eine Produktbeschreibung, der Mensch überträgt sie ins PIM-System.

Dr. Ulrich Wolfgang bringt es im Podcast auf den Punkt: Das Copy-Paste ist der Engpass. Die KI ist von den Bestandssystemen abgekoppelt – sie kann lesen und schreiben, aber nicht handeln. In den letzten zwei Jahren haben Unternehmen vor allem über RAG-Pipelines gesprochen, also Retrieval Augmented Generation: Wissen aus Dokumenten extrahieren und in der KI verfügbar machen. Das ist nützlich, aber es geht nur um Informationsgewinnung. Der nächste Schritt – Aktionen auslösen – war bisher nicht standardisiert möglich. MCP schließt genau diese Lücke.

Wie MCP zum Standard wurde

Die Entwicklung von MCP lässt sich in drei Phasen unterteilen. In der ersten Phase lief alles lokal: Entwickler:innen verbanden ihre KI mit lokalen Systemen über Standard-I/O. Das war nützlich zum Experimentieren, aber nicht geschäftstauglich.

Die zweite Phase brachte Remote-Fähigkeit über Server-Sent Events (SSE), ein HTTP-basiertes Protokoll für bidirektionale Kommunikation. Damit konnte die KI asynchron arbeiten. Allerdings war SSE schwer in Cloud-Umgebungen zu deployen.

Die dritte Phase – Streamable HTTP – vereinfachte das Deployment erheblich und machte MCP unternehmenstauglich. Und genau zu diesem Zeitpunkt geschah etwas Bemerkenswertes: Microsoft, Google und Anthropic verkündeten innerhalb einer Woche ihre Unterstützung für MCP. Microsoft kündigte an, Windows-Rechner per MCP steuerbar zu machen. Google integrierte MCP in Gemini. Anthropic ermöglichte das Eintragen von MCP-Servern direkt in Claude.

Dr. Ulrich Wolfgang beschreibt diese Gleichzeitigkeit im Podcast als kein Zufall, sondern als koordiniertes Vorgehen. Die großen KI-Anbieter haben sich auf einen Standard geeinigt – und damit ist MCP nicht mehr nur ein interessantes Protokoll aus der Entwickler-Community, sondern die Grundlage für die Verbindung von KI mit Unternehmenssystemen.

Das Agentic Web: Wenn KI-Agenten mit KI-Agenten kommunizieren

Wenn KI-Systeme per MCP mit Unternehmenssoftware kommunizieren können, entsteht etwas Neues: das Agentic Web. In dieser Welt schicken Kund:innen nicht mehr selbst Anfragen, sondern ihre persönlichen KI-Agenten. Der Shopping-Agent kontaktiert den Vertriebs-Agenten des Unternehmens, dieser wiederum den Logistik-Agenten.

Google hat dafür bereits ein eigenes Protokoll vorgeschlagen: Agent-to-Agent (A2A). Es basiert auf denselben technischen Grundlagen wie MCP (JSON-RPC), definiert aber, wie KI-Agenten untereinander Tasks austauschen können. Ein Agent kann einem anderen einen Arbeitsauftrag übergeben, der dann eigenständig abgearbeitet wird.

Die Entwicklung wird von zwei Seiten vorangetrieben: Konsument:innen gewöhnen sich an KI-Assistenten und erwarten, dass diese auch handeln können. Und in der Software-Branche wird die Frage nach MCP-Fähigkeit zum Auswahlkriterium. Ulf Lötschert formuliert es so: Die Frage, ob ein System MCP-fähig ist oder nicht, wird künftig eine wichtige Rolle spielen – ob man will oder nicht.

Unternehmen, die an der Kundenschnittstelle keinen Agenten bereitstellen, stehen vor einem Dilemma: Entweder werden sie von Agent-Anfragen überrollt, die sie manuell bearbeiten müssen – oder sie werden abgehängt, weil Wettbewerber bereits Agent-to-Agent-Kommunikation anbieten.

Was das für Entwickler:innen bedeutet

Viele Entwickler:innen beobachten diese Entwicklung mit gemischten Gefühlen. Tools wie Cursor zeigen, wie viel KI bereits übernehmen kann. Die Frage nach dem eigenen Jobprofil liegt nahe.

Doch Dr. Ulrich Wolfgang sieht darin vor allem eine Chance. MCP bietet einen modularen Baukasten, um KI auf branchenspezifische Probleme anzuwenden. Die Anwendungsfelder sind vielfältig: Im Podcast wird das Beispiel Zolltarifierung genannt, wo komplexe juristische Regelwerke durch KI interpretiert werden. Ähnliche Muster finden sich in der medizinischen Leistungsabrechnung, bei juristischen Dokumenten oder überall dort, wo Fachwissen auf strukturierte Prozesse trifft.

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Die Fachleute in diesen Branchen wissen oft noch gar nicht, dass solche Lösungen existieren. Sie haben im Arbeitsalltag keine Zeit, selbst zu entwickeln. Wer diesen Ansatz verfolgt, kann einen Product Market Fit erreichen – ohne großes Investment und mit der Möglichkeit, direkt profitabel zu arbeiten.

Fazit: Der richtige Zeitpunkt zum Handeln

Das Agentic Web entwickelt sich – und das Model Context Protocol ist der Standard, der es ermöglicht. Für Unternehmen stellt sich die Frage: Wie bleiben wir relevant, wenn Kund:innen nicht mehr direkt mit uns interagieren, sondern ihre KI-Agenten schicken? Für Entwickler:innen bietet sich die Chance, branchenspezifische Lösungen zu bauen und damit einen echten Bedarf zu decken.

Im Podcast fasst Ulf Lötschert es so zusammen: Wer sich jetzt nicht mit dem Thema beschäftigt, hat eine große Gefahr, in die Irrelevanz zu gehen. Die Technologie ist da, der Standard ist gesetzt, und die Adaption beginnt gerade.

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