Was ist MCP (Model Context Protocol)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der KI-Anwendungen mit externen Tools und Daten verbindet, sodass eine einmal gebaute Integration mit jedem kompatiblen Assistenten funktioniert.

Anthropic hat MCP am 25. November 2024 als offenen Standard veröffentlicht (auf Englisch). Im Dezember 2025 wurde es Gründungsprojekt der Agentic AI Foundation, eines Fonds unter dem Dach der Linux Foundation. Einfach gesagt: Mit MCP kann ein Assistent wie Claude in anderer Software handeln, statt nur darüber zu sprechen. Auch im Deutschen spricht man meist einfach von MCP und von MCP-Servern.

Warum ist das Model Context Protocol wichtig?

Vor MCP brauchte jede Kombination aus KI-Anwendung und Tool eine eigene Anbindung. Anthropic beschrieb das Problem in seiner Ankündigung ohne Umschweife: Jede neue Datenquelle verlangte eine eigene, maßgeschneiderte Umsetzung. MCP teilt diese Arbeit in zwei Hälften. Ein Tool wird einmal als MCP-Server bereitgestellt, und eine KI-Anwendung unterstützt MCP einmal, als Client.

Die Rechnung zeigt den Vorteil. Fünf KI-Anwendungen und zwanzig Tools können bis zu 100 einzelne Integrationen erfordern, eine pro Paar. Mit einem gemeinsamen Protokoll sind es 25: fünf Clients und zwanzig Server. Und sobald ein Modell ein Ticket anlegen oder ein Gerät bedienen kann, zählen Berechtigungen genauso viel wie das Protokoll selbst.

Wie funktioniert MCP?

Die MCP-Spezifikation (auf Englisch) definiert in ihrer Fassung 2026-07-28, der aktuellen bei unserer Prüfung am 7. November 2026, drei Rollen:

• Host: die KI-Anwendung, die Sie nutzen, etwa ein Chat-Assistent oder ein Code-Editor.
• Client: der Konnektor im Host, der mit genau einem Server spricht.
• Server: ein Programm, das Tools (Funktionen, die das Modell ausführen kann), Ressourcen (Daten und Kontext) und Prompts (Nachrichtenvorlagen) anbietet.

Die Nachrichten folgen JSON-RPC 2.0, über Standardeingabe und Standardausgabe (stdio) bei einem lokalen Server oder über Streamable HTTP bei einem entfernten, dessen Anmeldung, falls nötig, auf OAuth 2.1 beruht. Ein typischer Ablauf:

1. Sie fügen Ihrem Assistenten einen Server hinzu und melden sich bei Bedarf an.
2. Der Assistent liest die Tools des Servers ein, jeweils mit Namen, Beschreibung und Eingaben.
3. Sie formulieren Ihr Anliegen in normaler Sprache. Das Modell wählt ein Tool und füllt dessen Eingaben aus.
4. Je nach Anwendung geben Sie den Aufruf frei.
5. Der Server erledigt die Arbeit und liefert ein Ergebnis für den nächsten Schritt des Modells.

Ist MCP dasselbe wie eine API?

Nein. Eine API richtet sich an Entwickler, die ihre Dokumentation lesen und jeden Aufruf programmieren. MCP richtet sich an KI-Anwendungen, die die Tools eines Servers während der Arbeit entdecken und selbst entscheiden, wann sie sie aufrufen. Oft arbeitet beides zusammen: Viele MCP-Server sitzen auf einer bestehenden API.

Aspekt	API	MCP
Gebaut für	Code, den ein Entwickler schreibt	Eine KI-Anwendung, die Tools während der Arbeit auswählt
Wie Tools gefunden werden	Ein Entwickler liest die Dokumentation	Der Client fragt den Server nach seiner Tool-Liste
Integrationsaufwand	Eine pro Dienst, in jeder Anwendung	Ein Server, nutzbar in jedem kompatiblen Client

Wie sieht MCP in der Praxis aus?

Beispiel (zur Veranschaulichung). Eine QA-Leiterin mit Testhandys in einer Real Device Cloud verbindet ihren Assistenten mit dem MCP-Server des Anbieters. Sie bittet ihn, die Handys mit dem alten Anmeldebildschirm zu finden und dort die App zu aktualisieren. Ihr Assistent ist so eingestellt, dass er vor allem, was ein Handy verändert, bei ihr nachfragt.

Bei ALI Remote fassen die Entwicklerseiten dieselbe Idee in einem Satz zusammen: „Claude listet, sieht und steuert Ihre Telefone über MCP.“ Wie auf seiner Produktseite beschrieben, verbinden Sie ALI Remote mit einem Assistenten wie Claude, melden sich mit OAuth 2.1 an, ohne einen Schlüssel einzufügen, und beschreiben in normaler Sprache, was Sie möchten, statt zu klicken. Der MCP-Endpunkt von ALI Remote nutzt Streamable HTTP und OAuth 2.1 mit PKCE.

Verwandte Begriffe

• MCP-Server: das Programm, das KI-Anwendungen über MCP ein Tool, eine Datenquelle oder ein Gerät bereitstellt.
• KI-Agent: ein KI-System, das mehrstufige Aufgaben erledigt, indem es Tools aufruft, oft über MCP.
• Real Device Cloud: echte Handys in einem Rechenzentrum, die aus der Ferne genutzt werden. Mehr dazu in der Definition der Real Device Cloud.

Häufige Fragen

Funktioniert MCP nur mit Claude?

Nein. Anthropic hat MCP entwickelt, aber es ist ein offener Standard, der seit Dezember 2025 in der Agentic AI Foundation ein neutrales Zuhause hat. Die offizielle MCP-Website (auf Englisch) nennt Chat-Assistenten und Code-Editoren mehrerer Unternehmen unter den Anwendungen, die MCP unterstützen.

Ist MCP sicher?

Das hängt von den Servern ab, die Sie verbinden. Die Spezifikation behandelt Tools als Ausführung beliebigen Codes. Sie verlangt, dass der Host vor jedem Tool-Aufruf die ausdrückliche Zustimmung des Nutzers einholt, räumt aber ein, dass MCP das auf Protokollebene nicht durchsetzen kann. Prüfen Sie deshalb vorab, wer den Server anbietet, was jedes Tool verändern darf, wo personenbezogene Daten verarbeitet werden (Stichwort DSGVO) und ob Änderungen auf Ihre Freigabe warten.

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Model Context Protocol und MCP sind Marken der LF Projects, LLC. Claude ist eine Marke der Anthropic, PBC. ALI Remote ist weder mit Anthropic noch mit LF Projects, LLC verbunden und wird von keinem der beiden unterstützt.