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MCP Server (Model Context Protocol Server)

Dienst, der Tools/Datenquellen standardisiert für LLMs bereitstellt

Ein MCP Server (Model Context Protocol Server) ist ein Dienst, der einem Large Language Model (LLM) standardisiert Tools und Datenquellen bereitstellt, damit das Modell sicher und reproduzierbar „handeln“ kann – z. B. Dateien lesen, Datenbanken abfragen oder APIs aufrufen. Er fungiert als Brücke zwischen LLM und externen Systemen, ohne dass jede Integration individuell gebaut werden muss.

Was bedeutet MCP Server?

MCP steht für Model Context Protocol (MCP). Ein MCP Server implementiert dieses Protokoll und stellt „Fähigkeiten“ (z. B. Tools, Ressourcen, Aktionen) in einer einheitlichen Schnittstelle bereit. Statt dass jede App eigene Tool-Definitionen, Authentifizierung und Datenzugriffe erfindet, liefert der MCP Server ein konsistentes Interface, das verschiedene Clients (z. B. Chat-Apps, Agent-Frameworks) nutzen können.

Wie funktioniert ein MCP Server?

Vereinfacht läuft die Zusammenarbeit zwischen Client, LLM und MCP Server in klaren Schritten ab:

  • 1) Discovery: Der Client fragt den MCP Server ab, welche Tools/Capabilities verfügbar sind (z. B. „searchTickets“, „readConfluence“, „createInvoice“).
  • 2) Kontextbereitstellung: Der Server liefert Beschreibungen, Parameter, Rückgabeformate und ggf. Zugriffsbeschränkungen. Das unterstützt Function Calling / Tool Use und Structured Outputs (JSON Schema).
  • 3) Tool-Aufruf: Das LLM entscheidet (oder der Client orchestriert), welches Tool mit welchen Parametern ausgeführt wird.
  • 4) Ausführung & Rückgabe: Der MCP Server führt den Zugriff auf die externe Quelle aus (API/DB/Filesystem) und gibt strukturierte Ergebnisse zurück.
  • 5) Verarbeitung: Das LLM nutzt die Ergebnisse, um eine Antwort zu formulieren oder weitere Tools aufzurufen (typisch in AI Agents (KI-Agenten) und Agentic Workflow (Agenten-Workflow)).

Wofür braucht man einen MCP Server? (Use Cases)

  • Unternehmenswissen anbinden: Zugriff auf Wikis, Tickets, CRM oder Dokumente als Alternative/Ergänzung zu RAG (Retrieval-Augmented Generation).
  • Automatisierung: LLM-gesteuerte Workflows, z. B. in Kombination mit n8n und Automatisierung (Automation), um Aufgaben wie „Support-Ticket klassifizieren und beantworten“ auszuführen.
  • Tool-Hub für mehrere Modelle: Einmal Tools am MCP Server definieren, dann von unterschiedlichen Modellen/Anbietern nutzen (z. B. ChatGPT, andere LLMs).
  • Governance & Sicherheit: Zentraler Ort für Auth, Logging, Rate Limits und Policies – wichtig im Kontext von Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und AI Governance.

Warum ist ein MCP Server wichtig?

Ein MCP Server reduziert Integrationsaufwand und macht Tool-Nutzung konsistenter: Statt viele proprietäre Schnittstellen zu pflegen, entsteht ein standardisiertes „Tool-Verzeichnis“. Das verbessert Wartbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Kontrolle. Gleichzeitig kann ein MCP Server helfen, Risiken wie unkontrollierte Datenzugriffe oder Prompt Injection zu begrenzen, indem er Berechtigungen, Scopes und Audit-Logs zentral durchsetzt.

Was kostet ein MCP Server?

Die Kosten hängen weniger vom Protokoll als von Betrieb und Integrationen ab: Hosting (self-hosted vs. managed), Anzahl/Komplexität der angebundenen Systeme, Sicherheitsanforderungen (z. B. Secrets, Audit, Netzwerksegmentierung) sowie Last (Requests, Latenz). In der Praxis entstehen Kosten vor allem durch Engineering-Zeit, Wartung und Observability (z. B. Traces/Logs).

Beispiel (konkret)

Ein Support-Agent nutzt ein LLM, das über einen MCP Server Tools wie „Suche in Knowledge Base“, „Kundendaten abrufen“ und „Ticket aktualisieren“ bekommt. Das LLM ruft bei Bedarf das passende Tool auf, erhält strukturierte Ergebnisse und erstellt daraus eine Antwort – inklusive nachvollziehbarer Schritte und kontrolliertem Datenzugriff.