Glossar / Begriff

    MCP (Model Context Protocol), im AI-Kontext.

    MCP ist Anthropics offener Protokoll-Standard fuer LLM-Tool-Zugriff. Damit verbinden Claude und Co. sauber mit Datenbanken, Tools, APIs.

    Model Context Protocol von Anthropic standardisiert, wie Sprachmodelle auf externe Tools und Datenquellen zugreifen. Statt jeder API-Integration custom zu bauen, sprechen MCP-Server eine einheitliche Sprache. Claude Desktop, Cursor, andere AI-Clients bekommen damit drop-in-Faehigkeit fuer beliebige MCP-Server. Bei Premium-Mittelstand bedeutet das: ein Custom-MCP-Server fuer Unternehmensdaten oeffnet diese fuer alle MCP-faehigen AI-Clients gleichzeitig.

    Beispiele aus dem Mittelstand

    • Ein Premium-Studio betreibt einen MCP-Server ueber die eigene Kunden-DB. Hori arbeitet damit direkt in Claude Desktop, ohne extra API-Layer.
    • Eine Anwaltskanzlei stellt Mandantenakten ueber MCP-Server bereit, mit Permission-Schicht und Audit-Log.

    Folge-Fragen

    Wie unterscheidet sich MCP von Function-Calling?

    Function-Calling ist OpenAI-spezifisch und pro Modell-Anbieter eigene Implementierung. MCP ist offener Standard mit Multi-Vendor-Unterstuetzung.

    Welche MCP-Server sind verfuegbar?

    GitHub-Repo modelcontextprotocol/servers listet ueber 50 offizielle MCP-Server fuer Postgres, GitHub, Slack, Linear, Filesystem und mehr.

    Wie sicher ist MCP?

    MCP-Server entscheidet selbst ueber Permission-Logik. Custom-Server mit klarem Audit-Log plus Permission-Schicht ist Pflicht bei sensiblen Daten.

    MCP (Model Context Protocol) in der Praxis.

    Wo dieser Begriff in deinem Geschaeft konkret wird, beginnt die Arbeit. Wir nennen klar, ob die Idee in unser Studio passt.

    Kuenstliche Intelligenz