Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard und ein Open-Source-Framework, das im November 2024 von Anthropic eingeführt wurde, um die Art und Weise zu standardisieren, wie Systeme der künstlichen Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle, Daten mit externen Tools, Systemen und Datenquellen integrieren und teilen. MCP bietet eine standardisierte Schnittstelle zum Lesen von Dateien, Ausführen von Funktionen und Verarbeiten von kontextuellen Prompts. Nach der Ankündigung wurde das Protokoll von großen KI-Anbietern übernommen, darunter OpenAI und Google DeepMind.
MCP adressiert die Herausforderung, KI-Assistenten mit verschiedenen Datensystemen wie Inhalts-Repositorien, Business-Management-Tools und Entwicklungsumgebungen zu verbinden. Es wurde bei Anthropic von den Ingenieuren David Soria Parra und Justin Spahr-Summers entwickelt. Das Protokoll zielt darauf ab, das "N×M"-Datenintegrationsproblem zu lösen, bei dem Entwickler zuvor für jede Kombination aus KI-System und Datenquelle individuelle Konnektoren bauen mussten.
Hintergrund
MCP wurde von Anthropic im November 2024 als offener Standard für die Verbindung von KI-Assistenten mit Datensystemen angekündigt. Das Protokoll wurde entwickelt, um die Herausforderung von Informationssilos und Altsystemen zu bewältigen. Vor MCP mussten Entwickler oft individuelle Konnektoren für jede Datenquelle oder jedes Tool erstellen, was zu einem von Anthropic als "N×M"-Datenintegrationsproblem beschriebenen Zustand führte.
Frühere Übergangslösungen wie die "Function-Calling"-API von OpenAI aus dem Jahr 2023 und das ChatGPT-Plugin-Framework lösten ähnliche Probleme, erforderten jedoch anbieterspezifische Konnektoren. MCP übernimmt die Ideen des Nachrichtenflusses des Language Server Protocol (LSP), einem weit verbreiteten Standard für Code-Intelligenz-Tools.
Im Dezember 2025 spendete Anthropic MCP an die Agentic AI Foundation (AAIF), einen zweckgebundenen Fonds unter der Linux Foundation, der von Anthropic, Block und OpenAI mit Unterstützung weiterer Unternehmen mitgegründet wurde. Später in diesem Monat veröffentlichte Anthropic auch Agent Skills, einen begleitenden offenen Standard zur Paketierung von aufgabenspezifischen Anweisungen und Ressourcen, die KI-Agenten bei Bedarf laden, und folgte dabei demselben Open-Standard-Ansatz wie MCP.
Funktionen
MCP definiert ein standardisiertes Framework zur Integration von KI-Systemen mit externen Datenquellen und Tools. Das Protokoll ermöglicht Anwendungen wie die Abfrage strukturierter Datenbanken in natürlicher Sprache im Bereich des natürlichen Sprachdatenzugriffs.
Das Protokoll unterscheidet zwischen MCP-Hosts, MCP-Clients und MCP-Servern. Ein MCP-Host ist typischerweise ein KI-Agent, der mit einem LLM interagiert und Dienste von einem oder mehreren MCP-Servern benötigt. Für jeden dieser MCP-Server erstellt der MCP-Host einen dedizierten MCP-Client, der mit diesem Server kommuniziert. Client und Host laufen in der Regel auf derselben Maschine, während die MCP-Server lokal oder remote sein können.
Jeder Server stellt ein oder mehrere Tools oder Ressourcen bereit. Beispielhafte Tools umfassen den Zugriff auf eine Datenbank, Taschenrechner und den Zugriff auf Code-Repositorien; eine Ressource könnte ein spezifisches FAQ-Dokument sein. Der MCP-Client fragt seinen Server nach einer Liste der Tools und Ressourcen, die der Server bereitstellt; der Server antwortet mit einer natürlichsprachlichen Beschreibung der Fähigkeiten jedes Tools und des erwarteten Formats zum Aufrufen des Tools. Diese Informationen werden dem LLM gegeben; wenn es die Dienste eines dieser Tools benötigt, weist der MCP-Host den relevanten MCP-Client an, das Tool aufzurufen. Der MCP-Server führt die Tool-Aktion aus und gibt die Ergebnisse zurück, die der MCP-Host dann in die LLM-Konversation einfügt. Client und Server kommunizieren über das JSON-RPC-2.0-Transportprotokoll.
Das Protokoll wurde mit Software Development Kits (SDKs) in Programmiersprachen wie Python, TypeScript, C# und Java sowie mit Beispielen für MCP-Server-Implementierungen veröffentlicht.
MCP Apps ist eine offizielle Erweiterung des Model Context Protocol, die auf mcp-ui aufbaut. Während die Basis-MCP-Spezifikation auf Text und strukturierte Daten beschränkt ist, standardisiert MCP Apps die Bereitstellung interaktiver Benutzeroberflächen wie Dashboards, Formulare und Datenvisualisierungen von MCP-Servern an Host-Anwendungen wie Claude und ChatGPT.
Übernahme
Das Protokoll wird in KI-gestützten Softwareentwicklungswerkzeugen verwendet. Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs), Codierungsplattformen wie Replit und Code-Intelligenz-Tools wie Sourcegraph haben MCP übernommen, um KI-Codierungsassistenten Echtzeitzugriff auf Projektkontext zu gewähren.
Im März 2025 übernahm OpenAI MCP offiziell, nachdem es den Standard in seine Produkte integriert hatte, einschließlich der ChatGPT-Desktop-App. Im September 2025 fügte OpenAI Unterstützung für MCP in ChatGPT-Apps hinzu, was Drittanbieterzugriff innerhalb von ChatGPT ermöglichte.
MCP kann in Microsoft Semantic Kernel und Azure OpenAI integriert werden. MCP-Server können auf Cloudflare bereitgestellt werden.
Im April 2026 veranstaltete die AAIF den MCP Dev Summit North America in New York City mit etwa 1.200 Teilnehmern. Im selben Monat begann die Headless-360-Plattform von Salesforce, Kunden- und Agenteninteraktionen über MCP zu leiten; Ende Mai meldete Salesforce, dass seit dem Start 4,5 Millionen MCP-Aufrufe verarbeitet worden seien.
Bis Mitte 2026 wurden Berichten zufolge mehr als 10.000 MCP-Server in Produktion eingesetzt, wobei die SDKs des Protokolls über 97 Millionen Mal pro Monat heruntergeladen wurden.
Revision vom 28.07.2026
Am 28. Juli 2026 finalisierten die MCP-Betreuer eine große Revision der Spezifikation, die von Anthropic-Mitarbeiter David Soria Parra als die bedeutendste Änderung am Protokoll seit der Hinzufügung der Autorisierung beschrieben wurde. Die Revision entfernt die Sitzungsverfolgung auf Protokollebene, wodurch MCP auf Protokollebene zustandslos wird: Informationen über Protokollversion, Client-Identität und Fähigkeiten werden stattdessen in einem _meta-Parameter mit jeder Anfrage übertragen. Die Änderung bringt das Anfragemodell von MCP näher an das der eigenen Claude-Messages-API von Anthropic.
Die Revision hat auch mehrere Funktionen veraltet, die wenig genutzt wurden, darunter Sampling (das es einem Server erlaubt, eine Vervollständigung vom Modell des Clients anzufordern) und Roots (das es Clients erlaubt, relevante Dateisystempfade an einen Server zu übermitteln); veraltete Funktionen bleiben mindestens zwölf Monate funktionsfähig. Einige zuvor zentrale Funktionen wie die Tasks-Funktion für langlaufende Operationen wurden aus dem Basisprotokoll in optionale Erweiterungen verschoben. Nicht alle Änderungen sind abwärtskompatibel, und Server, die die neue Revision implementieren, können ohne eine Kompatibilitätsschicht möglicherweise nicht mit älteren Clients interoperieren.
Rezeption
The Verge berichtete, dass MCP eine wachsende Nachfrage nach KI-Agenten adressiert, die kontextbewusst sind und aus verschiedenen Quellen schöpfen können.
Im April 2025 veröffentlichten Sicherheitsforscher eine Analyse, die zu dem Schluss kam, dass es mehrere offene Sicherheitsprobleme mit MCP gibt, darunter Prompt-Injection und vergiftete Tools, die eine Datenerfiltration über andere verbundene Tools ermöglichen.
MCP wurde mit OpenAPI verglichen, einer ähnlichen Spezifikation, die darauf abzielt, APIs zu beschreiben. Der Open-Standard-Ansatz des Protokolls und die breite Branchenakzeptanz haben es als grundlegende Schicht für die KI-Tool-Integration positioniert, obwohl seine Sicherheitsherausforderungen ein Bereich aktiver Besorgnis und Forschung bleiben.
Siehe auch
- Agent2Agent - Offenes Protokoll für die Kommunikation zwischen KI-Agenten
- KI-Governance
- Anwendungsprogrammierschnittstelle - Verbindung zwischen Computern oder Programmen
- LangChain - Framework zur Entwicklung von Sprachmodellanwendungen
- Maschinelles Lernen - Teilmenge der künstlichen Intelligenz
- Offene Gewichte
- Softwareagent - Computerprogramm, das für einen Benutzer handelt
- Retrieval-Augmented Generation