Model Context Protocol

MCP ist ein technischer Standard, der es Künstlichen Intelligenz bzw. (KI)-Modellen ermöglicht, flexibel und sicher auf verschiedene externe Datenquellen und Dienste zuzugreifen. Dadurch können KI-Anwendungen kontextbezogen und effizient mit mehreren Tools und Datenbanken kommunizieren, ohne für jede einzelne Integration eigene Schnittstellen entwickeln zu müssen. MCP verfolgt eine Client-Server-Architektur, nutzt starke Authentifizierung und Zugriffskontrollen und vereinfacht die plattformübergreifende Zusammenarbeit von KI-Systemen erheblich.

MCP steht für Model Context Protocol und stellt eine standardisierte Kommunikationsschnittstelle bereit, über die KI-Modelle (Clients) mit externen Quellen (Servern) interagieren können. Es löst das sogenannte „N×M-Integrationsproblem“, indem es eine einheitliche „Sprache“ definiert, die alle beteiligten Tools verstehen. MCP sorgt so für Interoperabilität und erlaubt KI-Agenten, gleichzeitig auf verschiedene Dienste wie ERP, CRM-Systeme oder Datenbanken zuzugreifen, um kontextbezogene Informationen abzurufen oder Aktionen auszuführen.

Das Protokoll basiert auf JSON-RPC 2.0 und einem zustandsbehafteten Sitzungsmodell. MCP-Clients senden strukturierte Requests an MCP-Server, die diese Requests übersetzen, an die jeweiligen Tools weiterleiten und die Antworten zurückgeben. Die Kommunikation kann lokal oder über das Internet erfolgen, wobei OAuth, JWT und rollenbasierte Zugriffskontrollen für Sicherheit und Datenschutz sorgen. MCP gewährleistet dadurch robusten, nachvollziehbaren und sicheren Datenaustausch.

• Qualitätsmanagement: Automatisierte Analyse von Produktionsfehlern über verschiedene Linien und Standorte hinweg mit KI-Unterstützung und Kontextdaten, um Ursachen schneller zu erkennen und zu vermeiden.
• Maschinenüberwachung: Echtzeit-Überwachung und Statusabfrage von Produktionsmaschinen, wobei KI sensorgestützte Daten auswertet und proaktiv Wartungsempfehlungen gibt oder Fehlermeldungen analysiert.
• Einrichtung und Konfiguration: KI ermöglicht natürliche Sprache zur Steuerung von Produktionslinien und Arbeitsstationen, etwa das Anlegen neuer Datensätze oder das Zuweisen von Workflows, ohne manuelle IT-Intervention.
• Personal- und Ressourcenplanung: Optimierung der Einsatzplanung basierend auf aktuellen Produktionsdaten, Maschinenauslastung und Personalverfügbarkeit.
• Kundenservice: Zugriff auf kontextuelle Bestell- und Maschinendaten zur schnelleren und präziseren Bearbeitung von Supportanfragen.
  Vertriebsunterstützung: Dynamische Generierung personalisierter Angebote und schnelle Auskunft zu Lager- und Bestandsständen durch integrierte KI-Assistenz.
• Dokumentation/Wissensmanagement: Automatisierte Erstellung von Produktdokumentationen und FAQ durch direkte Anbindung von Wissensdatenbanken.
• Produktionsplanung: KI-gestützte Analyse von Produktionskennzahlen zur Optimierung von Abläufen und Minimierung von Ausfallzeiten.
  Compliance und Reporting: Automatisierte Erstellung von Nachweisen und Berichten für Qualitäts- und Umweltstandards durch Zugriff auf verteilte Datenquellen.
• Innovation und Produktentwicklung: Schnelle Analyse von Kundenfeedback, Nutzungsdaten und Marktinformationen zur Priorisierung von Produktfeatures.

MCP macht Sinn, wenn Unternehmen eine flexible, standardisierte und sichere Integration von KI-Anwendungen mit mehreren unterschiedlichen Datenquellen und Tools benötigen, insbesondere in komplexen Umgebungen mit heterogenen Systemlandschaften. Es ist ideal, um das Problem vieler punktueller Schnittstellen zu lösen, Entwicklungsaufwand zu reduzieren und die Skalierbarkeit und Interoperabilität von KI-gestützten Lösungen zu erhöhen.

MCP ist weniger sinnvoll, wenn nur sehr einfache oder homogene Systemlandschaften vorliegen, in denen eine direkte Integration ohne zusätzlichen Protokoll-Overhead effizienter umgesetzt werden kann. Auch bei sehr spezialisierten Anwendungen mit hochgradig individuellen Schnittstellen, bei denen kein Standardkonzept passt, kann MCP überdimensioniert sein. Zudem erfordert MCP eine initiale Investition in die Implementierung und ein gewisses Mass an technischem Know-how, was für kleine Unternehmen oder Einzelanwendungen knapp oder unverhältnismässig sein kann.

Quellen: novalutions, botpenguin, exxeta, cloudflare, punku, redhat, assecor, IBM, Tulip

Bilder: medium.com