Was ist ein Model Context Protocol (MCP)? Eine einfache Anleitung für Entwickler und KI-Teams

Haben Sie jemals das Gefühl gehabt, dass Ihr KI-Modell intelligent, aber vergesslich ist?

Es:

• Beantwortet Fragen
• Schreibt Code
• Fasst Daten zusammen … übersieht aber völlig den Gesamtzusammenhang. 

Keine Erinnerung an vergangene Chats, kein Bewusstsein für Projektziele und keine Fähigkeit, sich an Ihre individuellen Anweisungen zu halten.

Über 70% der Entwickler sagen, dass eine ihrer größten Herausforderungen bei großen Sprachmodellen darin besteht, einen konsistenten Kontext über alle Aufgaben hinweg aufrechtzuerhalten.

Hier kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel.

In dieser einfachen Anleitung erklären wir: 

• Was ist anthropisches MCP?
• Warum es im heutigen schnelllebigen KI-Bereich wichtig ist
• So hilft es Entwicklern und Organisationen, kontextbewusstere, flexiblere und effizientere Modelle zu erstellen – ohne technischen Aufwand.

Egal, ob Sie neu im Bereich KI sind oder an Ihrem nächsten großen Produkt arbeiten, dieser Beitrag hilft Ihnen, Claude MCP auf eine Weise zu verstehen, die einfach klickt.

Was ist Claude MCP und warum ist es möglicherweise der am meisten unterschätzte Machtschritt in der KI?

Die Leute machen gerade verrückte Sachen mit MCP.
Ein Entwickler brachte Claude dazu, 3D-Kunst in Blender zu erstellen – rein auf Basis von Stimmungen und minimalen Eingabeaufforderungen.

Aber was genau ist MCP?

MCP ist ein offenes Protokoll, das die Art und Weise verändert, wie Apps Kontext an LLMs liefern.

Stellen Sie es sich als universellen Port vor, der es KI-Modellen ermöglicht, sich ohne benutzerdefinierten Code mit jeder Quelle, jedem Tool oder jeder App zu verbinden und einzubinden.

Vor MCP musste jedes KI-Tool individuelle Verbindungen zu jedem Dienst fest codieren. Das war chaotisch, manuell und zeitaufwändig.

Jetzt?
Mit MCP können Sie Agenten wie Claude oder Windsurf mit Slack, GitHub oder sogar lokalen Dateien verknüpfen – über eine einzige, standardisierte Schnittstelle.

Sie müssen nicht mehr für jede Integration neue API-Konnektoren erstellen.

Das KI-Zeitalter von Plug and Play ist offiziell angebrochen.

Stellen Sie es sich als eine Brücke vor, die Claude nahtlos mit Echtzeittools, APIs, lokalen Dateien und praktisch jeder gewünschten Datenquelle verbindet.

Also … was können Sie damit eigentlich machen?

Nehmen wir einige Beispiele aus der Praxis:

• Pietro Schirano hat einen Server eingerichtet, der mit der API von EverArt AI verbunden ist, sodass Claude bei Bedarf Bilder generieren kann.
• Alex Albert, Leiter der Claude-Beziehungen bei Anthropic, verschaffte Claude Internetzugang, indem er ihn mit der API von Brave Search verband.
  

Wenn Sie denken: „Moment mal, macht ChatGPT das nicht schon mit Bing und DALL·E?“, dann haben Sie Recht.

Aber hier hat Claudes MCP die Nase vorn:

Warum MCP > Der Rest

Im Gegensatz zu fest codierten, plattformspezifischen Integrationen ist MCP offen und flexibel.
Es basiert auf einer Client-Server-Architektur, was bedeutet:

• Clients = Tools wie Claude Desktop, IDEs oder KI-gestützte Apps
• Server = leichte Adapter, die Ihre Datenquellen verfügbar machen
  

Diese Quellen können sein:

• Remote (z. B. APIs für GitHub, Slack usw.)
• Oder lokal (wie Ihre Systemdateien, Ordner und Datenbanken)
  

Genau das hat Pietro getan – er hat Claude die Möglichkeit gegeben, lokale Dateien zu erstellen und mit ihnen zu interagieren. Die Dateien sind nicht mehr nur schreibgeschützt. 

Es kann Dinge bauen, Dinge speichern und später damit arbeiten.
Das ist eine beachtliche Autonomie.

Aber ist MCP nur eine anthropische Sache?

Anthropic hat MCP eingeführt, aber seine Zukunft ist noch ungewiss.

Obwohl es als offener Standard positioniert ist, ist unklar, ob es weiterhin anthropomorphisch ausgerichtet bleibt oder sich zu einem plattformübergreifenden Protokoll entwickelt, das im gesamten KI-Ökosystem breite Anwendung findet.

Dies wird entscheidend sein.

Wenn MCP zum universellen Format für den Austausch von KI-Kontexten wird, könnte es die Zusammenarbeit von Modellen und Tools beeinflussen – über Unternehmen, Clouds und Anwendungsfälle hinweg.

Das Fazit?

MCP ist ein vollwertiges Kontext-Gateway, das Claude zu einem praktischen Assistenten macht, der auf Ihre Tools, Ihre Daten und Ihre Arbeitsabläufe zugreifen kann, ohne an einen bestimmten Anbieter gebunden zu sein.

MCP ist eine neue Möglichkeit, KI-Modellen alles zu liefern, was sie brauchen, um ihre Arbeit richtig zu erledigen – in einem sauberen, wiederholbaren und flexiblen Format.

So ähnlich wie das Verpacken eines Schulbrots mit Etiketten:
„Sandwich = zum Mittagessen. 

Saft = für die Pause. 

Apfel = Snack.“

Damit es keine Verwirrung gibt – MCP beseitigt auf diese Weise die Verwirrung bei KI-Aufgaben.

Warum wurde MCP überhaupt benötigt? Eine kurze Hintergrundgeschichte.

Lassen Sie uns ein wenig zurückspulen.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT sind in einer Sache großartig: der Vorhersage des nächsten Wortes. 

Das ist wirklich alles.

Wenn Sie beispielsweise „My Big Fat Greek…“ sagen, könnte das LLM auf Grundlage aller Daten, mit denen es trainiert wurde, „Hochzeit“ erraten. 

Es ist clever – aber nur in einem sehr eingeschränkten Sinne. 

Für sich genommen bewirken LLMs eigentlich nichts. 

Sie können nicht im Internet surfen, Ihren Kalender aktualisieren oder Ihre E-Mails lesen. 

Sie generieren lediglich Text.

Der nächste logische Schritt war also: Was wäre, wenn wir LLMs Werkzeuge geben würden?

Hier wurde es interessant.

Entwickler begannen, LLMs mit externen Tools und Diensten zu verbinden, beispielsweise:

• Suchmaschinen
• E-Mail-Clients
• Datenbanken
• APIs. 

Stellen Sie sich vor, Sie geben Ihrem Chatbot Arme und Beine. 

Es könnte jetzt Dinge tun wie:

• Holen Sie sich Echtzeitinformationen (wie Perplexity)
• Aktionen über Zapier auslösen
• Aktualisieren Sie eine Tabelle automatisch, wenn Sie eine E-Mail erhalten.

Jetzt machten LLMs mehr als nur zu chatten. 

Sie haben Maßnahmen ergriffen.

Aber … hier ist das Problem.

Jedes Werkzeug spricht seine eigene Sprache.

Eine API sieht aus wie Englisch, eine andere wie Spanisch und eine dritte könnte genauso gut Japanisch sein. 

• Sie mussten eine Menge Code schreiben, um alles zusammenzufügen. 
• Debuggen Sie es. 
• Behalten Sie es bei. 

Und wenn auch nur ein Dienst seine API ändern würde? 

Alles könnte kaputt gehen.

Aus diesem Grund haben wir noch immer keinen KI-Assistenten wie Jarvis. 

Nicht weil LLMs nicht leistungsstark wären – sondern 

denn die Verbindung all dieser Tools miteinander ist ein chaotischer und fragiler Prozess.

Zu diesem Zeitpunkt kam das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel. 

Die Morgendämmerung des anthropischen MCP

Hier kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel.

Stellen Sie es sich wie einen Universalübersetzer zwischen Ihrem LLM und allen externen Tools und Diensten vor, mit denen es arbeiten muss.

Anstatt 10 verschiedene API-Sprachen zu sprechen, schafft MCP eine gemeinsame Sprache. 

Es sitzt zwischen Ihrem LLM und den Tools und stellt sicher, dass beide Seiten einander verstehen, auch wenn sich auf einer Seite etwas ändert.

Wenn Sie also sagen: „Hey KI, erstelle einen neuen Eintrag in meiner Supabase-Datenbank“, weiß das LLM genau, was zu tun ist, da MCP das Wie übernimmt.

Stellen Sie es sich so vor, als hätten REST-APIs für Webdienste einen gemeinsamen Standard geschaffen, dem jeder folgen kann.

Mit MCP können Entwickler endlich intelligentere und leistungsfähigere Assistenten erstellen, die nicht kaputtgehen, wenn sich eine einzelne API ändert. 

Es handelt sich dabei weder um Zauberei noch um eine komplexe Theorie, sondern lediglich um eine dringend benötigte Ebene, die Ordnung in das Chaos bringt.

Zusamenfassend?
LLMs → LLMs + Tools → LLMs + Tools + MCP (der Klebstoff, der alles zum Laufen bringt).

Warum ist MCP wichtig?

Seien wir ehrlich: Die Arbeit mit KI-Modellen fühlt sich heute ein bisschen so an, als würde man eine Rakete mit Klebeband zusammenkleben und hoffen, dass sie fliegt.

Jedes Mal, wenn Entwickler möchten, dass ihre KI etwas tut, wie zum Beispiel:

• Senden Sie eine E-Mail
• Suche im Web
• Ziehen Sie Daten aus einer Tabelle – sie müssen verschiedene Tools manuell zusammenfügen und denselben Kontext immer wieder wiederholen.

Hier kommt MCP wie ein Hauch frischer Luft ins Spiel.

Stellen Sie sich MCP wie LEGO-Steine für KI vor

Anstatt jedes Mal lange, unübersichtliche Anweisungen zu schreiben …

„Hey KI, du antwortest einem Kunden. Sei höflich. Nutze diese Daten. Vergiss den Ton nicht.“ 

Oh, und geben Sie den Benutzernamen von hier an. Und das Werkzeug, das Sie benötigen, finden Sie dort drüben…“

Sie erstellen jetzt wiederverwendbare, saubere kleine Anweisungsblöcke.

Anstatt also jedes Mal das Rad neu zu erfinden, stecken Sie einfach die richtigen Blöcke ein.

Vorher vs. Nachher: Leben ohne MCP vs. mit MCP

Ohne MCP	Mit MCP
Lange, unübersichtliche Eingabeaufforderungen mit immer wiederkehrenden Informationen	Klare, modulare Eingabeaufforderungen mit wiederverwendbaren Kontextblöcken
Jedes Tool/jede API wird manuell integriert, oft mit unterschiedlichen Formaten	Die Tools werden über eine einheitliche Standardschnittstelle verbunden
Wenn die API aktualisiert wird, kann alles kaputt gehen – und Sie beginnen mit dem Debuggen	MCP verarbeitet Änderungen eleganter und reduziert so Störungen
Ändern sich Ton oder Ziele? Sie müssen mehrere Eingabeaufforderungen neu schreiben	Ändern Sie es einmal in der MCP-Ebene und es wird überall aktualisiert
Entwickler verbringen mehr Zeit damit, Systeme zu verkleben, als neue Funktionen zu entwickeln	Entwickler konzentrieren sich auf Logik und Kreativität, nicht auf Leimcode
Skalierung ist frustrierend und fehleranfällig	Die Skalierung ist einfacher, konsistenter und flexibler
Fühlt sich wie ein Hack-Workaround an	Fühlt sich an wie ein sauberes, skalierbares System

Standardisiert = Stressfrei

MCP ist im Grunde eine universelle Sprache zwischen KI-Modellen und den Tools, die sie verwenden müssen.

Das ist keine Raketenwissenschaft, sondern einfach nur gute Architektur.

Denken:

• Sauberere Entwicklung (weniger Klebeband, mehr Logik)
• Weniger Fehler bei API-Änderungen
• Schnellere Experimente und einfachere Skalierung
• Ein echter Schritt in Richtung der Entwicklung nützlicher KI-Assistenten, nicht nur intelligent klingender Chatbots
  

Was bedeutet das? 

Wenn Sie jemals etwas wie Jarvis aus Iron Man bauen möchten, benötigen Sie eine KI, die den Kontext so versteht wie Menschen – ohne alles zehnmal zu wiederholen oder jede zweite Woche zusammenzubrechen.

MCP ist das fehlende Bindeglied.

Nichts Schickes. Einfach schick.

Die Art von Standard, die Entwickler lieben – und die KI dringend braucht.

So funktioniert MCP 

Stellen Sie sich vor, Sie bringen jemandem bei, Ihr Lieblingssandwich zuzubereiten.

Anstatt jedes Mal alles zu wiederholen – wie:

• Welches Brot soll verwendet werden?
• Wie viel Mayo
• Welche Art von Füllung
• Ob schräg geschnitten werden soll oder nicht – dazu gibt man einfach eine kleine Gebrauchsanweisung in die Hand. 

Und wenn Sie irgendwann von Hühnchen auf Thunfisch umsteigen möchten? 

Sie aktualisieren nur einen Abschnitt des Handbuchs.

Genau so funktioniert MCP für KI.

Bildquelle: The New Stack

Lassen Sie es uns aufschlüsseln:

• Sie erstellen kleine, wiederverwendbare Kontextblöcke.
  Denken:
  • Ton: Soll die KI freundlich oder förmlich klingen?
  • Benutzerinfo: Wer fragt? Was wollen sie?
  • Ziel: Erstellen wir eine E-Mail, einen Blog oder schreiben wir Code?
    
• Diese Brocken sind wie LEGO-Steine.
  Sie können sie stapeln, austauschen oder für verschiedene Aufgaben wiederverwenden.
  
• Anstatt alle Informationen in eine unübersichtliche Eingabeaufforderung zu packen, erhält die KI einen klar strukturierten Satz an Anweisungen – maßgeschneidert und leicht verständlich.
  

Also kurz gesagt?
MCP hilft Ihnen, wie ein Profi mit KI zu sprechen – ohne sich zu wiederholen, ohne Dinge kaputt zu machen und ohne jedes Mal den Verstand zu verlieren, wenn sich etwas ändert.

Wer profitiert von MCP

MCP ist nicht nur ein weiteres schickes Akronym. 

Es handelt sich um eine praktische Lösung, die vielen Menschen hilft – insbesondere denen, die mit KI bauen.

Schauen wir uns an, wer am meisten davon profitiert:

1. Entwickler, die KI-Apps erstellen:

Vor MCP war für die Integration von KI in verschiedene Tools (wie APIs, Datenbanken oder Dateien) oft das wiederholte Schreiben von benutzerdefiniertem Code erforderlich. 

Es wiederholte sich und war frustrierend.

Mit MCP gibt es endlich eine konsistente Möglichkeit, Modelle wie Claude mit externen Tools zu verbinden – ohne dass jedes Mal eine Neuerfindung erforderlich ist. 

Dies spart Zeit, reduziert Fehler und macht die Entwicklung sauberer und skalierbarer.

2. Unternehmen, die Modelle schulen oder optimieren:

Wenn Sie daran arbeiten, ein KI-Modell besser auf Ihr Unternehmen abzustimmen – etwa indem es professioneller oder lockerer klingt oder besser zu Ihrer Marke passt –, ist der Kontext wichtig. 

Eine Menge.

MCP hilft dabei, diesen Kontext über Anwendungsfälle hinweg zu standardisieren. 

Anstatt jede Eingabeaufforderung manuell zu optimieren, können Teams wiederverwendbare Module wie „Ton“, „Benutzerinformationen“ oder „Aufgabenziel“ erstellen.

Dadurch wird die Feinabstimmung einfacher und die Ergebnisse zuverlässiger.

3. Teams, die personalisierte KI-Erlebnisse erstellen:

Aus Sicht der Benutzererfahrung ist MCP ein Wendepunkt. 

Unabhängig davon, ob Sie einen Chatbot für eine Einzelhandels-Site oder einen Produktivitätsassistenten erstellen, benötigen unterschiedliche Benutzer unterschiedliche Töne, Ziele und Vorlieben.

Mit MCP wird alles modular. Sie können benutzerspezifische Kontexte wie Bausteine austauschen – ohne die Kernlogik zu verändern. 

Dadurch fühlt sich KI wirklich personalisiert an, ohne zusätzliche Komplexität.

Beispiel aus der Praxis: Von der „manuellen Einrichtung“ zur „modularen Steuerung“

Ein Entwickler erzählte, wie er eine KI für den Code-Editor erstellte. 

Im alten Setup mussten sie Codedateien manuell hochladen und das Modell Schritt für Schritt anleiten. 

Es war langsam und verbrauchte Token.

Dann haben sie MCP ausprobiert.

Sie gaben Claude mithilfe einer einfachen Konfiguration Zugriff auf GitHub und lokale Dateien. 

Jetzt könnte Claude:

• Code direkt lesen
• Änderungen vorschlagen
• Lint den Code – alles ohne Anweisungen zu wiederholen oder Dateien erneut hochzuladen.

In ihren Worten: „Es war, als würde man Claude eine Tastatur und eine Maus geben.“

Anstatt Zeit mit der Korrektur von Kontexten oder der Bearbeitung von Dateien zu verbringen, konnten sie sich plötzlich auf das Wesentliche konzentrieren: die Schaffung besserer KI-Erlebnisse.

Reale Anwendungsfälle, die Menschen im Internet geteilt haben

Anwendungsfall	Was ist passiert
Domänenprüfer	Claude filterte Domänennamenvorschläge nach Verfügbarkeit mithilfe eines MCP-Tools.
Code-Editor	Ein Benutzer gewährte Claude Zugriff auf eine vollständige Codeumgebung. Er konnte Code lesen, schreiben und sogar linten.
Dashboard-Generator	Claude wurde mit Grafana verbunden. Nach einigen Anpassungen begann Claude, selbst Dashboards zu erstellen.
GitHub-Zugriff	Mit einem Token + MCP verwaltete Claude Code in echten GitHub-Repos.
Google Tabellen	Anstatt es durch Formeln zu führen, sagen Sie einfach, was Sie wollen – und Claude kümmert sich um die Logik.

Zusamenfassend:

Egal, ob Sie Entwickler, Forscher oder Produktteam sind, MCP hilft Ihnen, intelligentere, schnellere und personalisiertere KI zu erstellen.

Nicht indem wir mehr Komplexität hinzufügen, sondern indem wir endlich Ordnung in das Chaos bringen.

Was sagt das Internet über MCP?

Die KI-Szene ist in Aufruhr – und das aus gutem Grund.

MCP (Model Context Protocol) verleiht Claude einige ernsthafte Superkräfte und die Entwickler sind begeistert. 

Aber wie bei allem Neuen ist (noch) nicht alles eitel Sonnenschein.

Lassen Sie es uns aufschlüsseln.

Was den Leuten an Anthropic MCP gefällt

1. Standardisierte Integration:

Vorher: Sie mussten jedes Mal benutzerdefinierten Code schreiben, wenn Sie wollten, dass KI mit Tools oder Daten arbeitet.

Jetzt mit MCP: Es gibt eine standardmäßige Plug-and-Play-Methode, um Claude mit allem zu verbinden – Dateien, APIs, Browsern, Datenbanken … das Rad muss nicht mehr neu erfunden werden.

2. Claude bekommt „Hände“: 

Mit MCP kann Claude in externen Tools lesen, schreiben und Aktionen ausführen.
Echte Beispiele, die die Leute geteilt haben:

• Claude liest und bearbeitet GitHub-Code
• Lesen und Schreiben lokaler Dateien
• Interaktion mit Google Drive, Datenbanken, Slack – was auch immer
  

Im Grunde chattet Claude nicht mehr nur. Es ist, als hätte er jetzt Arme und eine Tastatur.

3. Keine manuellen Uploads mehr:

Anstatt Dateien per Drag & Drop in den Chat zu ziehen, kann Claude direkt auf Dateien von Ihrem System zugreifen.

Keine Uploads. Keine zusätzlichen Token. Einfach reibungsloser, nahtloser Zugriff.

4. Spart Zeit (und Token):

MCP überspringt alle tokenlastigen Workarounds wie das Hochladen von Dateien oder die Verwendung von „Artefakten“.
Das Ergebnis? Schnellere Antworten und weniger verbrannte Token.

5. Open Source & Erweiterbar:

Jeder kann auf MCP aufbauen.
Es wurde bereits mit Folgendem verbunden:

• Vorstellung
• Grafana
• GitHub
• PostgreSQL
• Google Maps und mehr.

Und da es sich um ein offenes Protokoll handelt, sind Sie nicht an das Ökosystem eines Unternehmens gebunden.

6. Unterstützt autonome KI-Agenten:

Mit MCP reagiert Claude nicht nur – es kann die Initiative ergreifen.
Es kann:

• Behalten Sie den Kontext über alle Tools hinweg bei
• Handeln Sie selbstständig
• Erledigen Sie mehrstufige Aufgaben wie ein Mini-Projektmanager
  

7. Wie ein App Store für KI:

Manche Leute sagen, es sei, als würde man Claude ein Telefon mit Zugriff auf Apps und das Internet geben.
Sie sagen, was Sie wollen – und es weiß, welches „Tool“ (App) im Hintergrund verwendet werden soll.

Worüber Menschen unsicher oder kritisch sind

1. Es fühlt sich etwas abstrakt an:

Viele Benutzer sagen, dass es schwer ist, MCP zu verstehen – bis man es selbst ausprobiert oder sich eine Demo ansieht.

Es ist leistungsstark, aber nicht immer anfängerfreundlich.

2. Geschwindigkeit ist nicht immer großartig:

Einige bemerkten, dass MCP langsamer sein kann als andere Tools wie die Funktionen von OpenAI oder die HTTP-Aufrufe von Perplexity. 

Insbesondere bei der Verwendung von APIs wie Brave Search.

3. Es ist noch nicht Mainstream:

Trotz aller Aufregung ist MCP noch nicht weit verbreitet.
Die Leute warten auf mehr Tools von Drittanbietern, Frontends und von der Community erstellte Inhalte.

4. Funktioniert am besten mit High-End-Modellen:

Wenn Sie Claude Opus verwenden, glänzt MCP.
Aber bei leichteren Modellen ist das Erlebnis möglicherweise eingeschränkter.

Abschließende Gedanken

MCP ist, als ob man Claude einen universellen Werkzeugkasten gibt – und klare Anweisungen zu dessen Verwendung.
Es geht nicht mehr nur darum, Fragen zu beantworten. Es geht darum, Arbeit zu erledigen.

Wenn Sie sich für KI-Tools oder die Entwicklung intelligenter Assistenten interessieren, sollten Sie MCP auf jeden Fall im Auge behalten.

Abschluss

Model Context Protocol (MCP) klingt in der KI-Welt vielleicht nur wie ein weiteres Akronym – aber wie Sie gesehen haben, ist es tatsächlich ein Wendepunkt.

Es vereinfacht die Arbeit mit großen Sprachmodellen und macht Ihre KI intelligenter, konsistenter und die Arbeit mit ihr wesentlich einfacher.

Egal, ob Sie ein Einzelentwickler oder Teil eines wachsenden KI-Teams sind, Claude MCP hilft Ihnen dabei, sich nicht mehr zu wiederholen, nicht mehr ständig Tools zusammenzukleben und mit dem Aufbau echter, skalierbarer Erfahrungen zu beginnen.

Wenn Ihre KI also das nächste Mal den Überblick verliert – oder bei einer Änderung zusammenbricht –, denken Sie einfach daran: Es liegt nicht am Modell, sondern am fehlenden Kontext.

Und jetzt wissen Sie, wie Sie das beheben können.

Mit Anthropic MCP geben Sie nicht nur Anweisungen – Sie geben Ihrer KI das Playbook.