MCP (Model Context Protocol), im AI-Kontext.
MCP ist Anthropics offener Protokoll-Standard für 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-Fähigkeit für beliebige MCP-Server. Bei Premium-Mittelstand bedeutet das: ein Custom-MCP-Server für Unternehmensdaten öffnet diese für alle MCP-fähigen AI-Clients gleichzeitig.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Ein Premium-Studio betreibt einen MCP-Server über die eigene Kunden-DB. Hori arbeitet damit direkt in Claude Desktop, ohne extra API-Layer.
- Eine Anwaltskanzlei stellt Mandantenakten über 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-Unterstützung.
Welche MCP-Server sind verfügbar?
GitHub-Repo modelcontextprotocol/servers listet über 50 offizielle MCP-Server für Postgres, GitHub, Slack, Linear, Filesystem und mehr.
Wie sicher ist MCP?
MCP-Server entscheidet selbst über 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 Geschäft konkret wird, beginnt die Arbeit. Wir nennen klar, ob die Idee in unser Studio passt.
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