Model Context Protocol (MCP) erklärt: Der Turbo für die Enterprise KI

Die Model Context Protocol (MCP) Spezifikation wurde vom KI-Forschungsunternehmen Anthropic eingeführt. Seit seiner Veröffentlichung hat es eine breite Akzeptanz bei OpenAI, Microsoft, Google und anderen KI-Anbietern gefunden. Aber was ist MCP und warum sollten wir uns als IT-Experten dafür interessieren?

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offenes Protokoll, das eine nahtlose Integration zwischen LLM-Anwendungen und externen Datenquellen sowie Werkzeugen ermöglicht.

Es handelt sich um eine universelle Schnittstelle, um Unternehmensdaten für KI-Systeme zugänglich zu machen. Sie können dann über natürliche Sprache mit Ihren Unternehmensdaten interagieren, genau wie Sie es derzeit mit KI-Chat-Assistenten tun. Der Vorteil? Anstatt sich darauf zu verlassen, dass KI-Modelle diese Informationen „bereits kennen“, können Sie sie ihnen direkt mit einem MCP zugänglich machen. So stellen Sie sicher, dass die KI Zugriff auf aktuelle Informationen hat.

Warum brauche ich ein MCP?

Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine Softwareanwendung mit der neuesten Version Ihrer bevorzugten Programmiersprache entwickeln. Das KI-Modell, das Sie zur Unterstützung der Entwicklung verwenden, verfügt nur über Informationen zu Ihrer Programmiersprache, die 6 Monate alt sind. Es kennt die neuesten Funktionen nicht und wird sie daher beim Generieren von Code nicht verwenden.

Was tun? Sie können das offizielle MCP Ihrer Programmiersprache an Ihr KI-Modell anbinden. Dieses würde Informationen zu allen neuesten Funktionen enthalten, die die KI kennen muss. Das MCP stellt diese Informationen so bereit, dass sie für die KI leicht zu lesen und zu verstehen sind.

Warum möchte ich ein MCP in meinem Unternehmen?

Ich verstehe Sie: Ich könnte einfach auf ein Update meiner KI-Modelldaten warten, um dieses Problem zu lösen. Das Hinzufügen von öffentlich verfügbarem Wissen zu Ihrem KI-Modell ist jedoch nicht der einzige Vorteil eines MCP.

MCPs glänzen besonders bei der Bereitstellung von Wissen für KI-Modelle, das ihnen bisher verschlossen war. Daten, die in privaten Datenbanken versteckt sind, hinter Authentifizierungen liegen oder einfach nur über eine unternehmensinterne API verfügbar sind.

Wenn Sie ein unternehmensinternes MCP einrichten, das Zugriff auf nicht öffentliche Daten in Ihrem Unternehmen erhält, können Sie über Ihren KI-Agenten mit diesen Daten interagieren. Sie könnten ihn dazu bringen, API-Aufrufe über die unternehmensinterne API zu tätigen, indem Sie ihm sagen: „Hol mir alle Infos zu X“. Sie könnten ihn sogar SQL-Anweisungen für Ihre Datenbank ausführen lassen, die Ergebnisse formatieren und sie Ihnen in Form einer Ballade präsentieren, wenn Sie das möchten!

Ein MCP mit Ihren Systemen interagieren lassen

MCPs sind nicht nur read-only! Sie können die KI auch auf Aktionen aufmerksam machen, die sie innerhalb Ihres Unternehmens ausführen kann. Ein MCP könnte eine Anfrage eines KI-Agenten in eine konkrete Aktion übersetzen. „Erstelle einen neuen Benutzer namens ‚Bob‘“ könnte zu einer SQL-Anweisung, einem POST-API-Aufruf oder sogar einem Klick auf eine Schaltfläche in einem Ihrer spezifischen Systeme werden.

Die volle Leistungsfähigkeit von MCPs kommt zum Tragen, sobald Sie mehrere MCPs kombinieren. Ein MCP für Ihre Datenbank, eines für Ihre Shop-API und eines für Ihre Infrastrukturplattform. Plötzlich kann Ihr KI-Agent den Kontext zwischen diesen drei Systemen verstehen und Sie entsprechend informieren.

Kurz gesagt: Die KI lernt über interne Systeme, die über das MCP bereitgestellt werden, und kann dann über das MCP mit diesen Systemen interagieren. Vergessen Sie Click-Ops, Sie können der KI einfach sagen, dass sie es für Sie erledigen soll.

Was ist mit den Sicherheitsrisiken?

MCPs müssen sehr sorgfältig mit einem „Least-Privileged“-Ansatz implementiert werden, wenn es um den Datenzugriff geht. Außerdem sollten Sie sich sehr genau bewusst sein, welche Aktionen ein MCP ausführen darf. Das Löschen der gesamten Produktionsdatenbank ist wahrscheinlich nichts, was Ihr MCP tun können soll.

Datenschutz

Offensichtlich wollen wir unsere unternehmensinternen Daten auch nicht all diesen KI-Unternehmen „geben“. Daher würde ich dringend empfehlen, ein unternehmensinternes MCP nur mit einem unternehmensinternen KI-Agenten und -Modell (z. B. Ollama) zu verwenden.

Angriffsvektor

Setzen Sie es nicht dem öffentlichen Internet aus, wenn Sie Ihre Daten nicht der ganzen Welt zur Verfügung stellen möchten. Stellen Sie sicher, dass der MCP-Zugriff durch eine intelligente Netzwerksicherheitsstrategie abgeschottet ist. Ein System, das Zugriff auf die wertvollsten Daten Ihres Unternehmens hat, ist immer ein beliebtes Ziel für Angreifer.

Wie bekomme ich mein eigenes MCP?

Sie wählen entweder aus einer Liste bereits vorhandener MCPs, die Sie selbst in Ihrem Unternehmen hosten können, oder schreiben Ihr eigenes.

Wenn Sie ein vorgefertigtes MCP verwenden möchten, können Sie sich diese Website ansehen: https://mcp.so/

Sie enthält eine wachsende Anzahl von MCPs, die bereits verfügbar sind und die Sie in Ihrem eigenen Netzwerk hosten können. Zum Beispiel gibt es bereits 8 MCPs nur für Terraform!

Wenn Sie Ihr eigenes bauen möchten, würden wir hier bei Infralovers Ihnen gerne helfen. Wir haben jede Menge Erfahrung im Aufbau von Softwaresystemen und haben stark in KI-Wissen investiert.

Fazit

Das Model Context Protocol (MCP) ist eine effiziente Methode, um die Fähigkeiten eines KI-Modells zu erweitern. Insbesondere dann, wenn Sie diese Informationen nicht mit den großen KI-Unternehmen teilen möchten.

Die wichtigsten Funktionen für ein Unternehmen sind:

-    Kontextuelles Bewusstsein: MCP ermöglicht es KI-Modellen, kontextuelle Informationen zu verstehen und zu nutzen, was zu fundierteren Entscheidungen führt. -    Interoperabilität: MCP erleichtert die nahtlose Integration zwischen verschiedenen IT-Systemen und -Komponenten und verbessert so die Gesamteffizienz. -    Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Nutzung kontextueller Informationen hilft MCP Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. -    Automatisierte Prozesse: MCP kann verwendet werden, um verschiedene IT-Prozesse zu automatisieren, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert und die Gesamteffizienz verbessert wird.

Wie Sie sehen, können MCPs die Fähigkeiten Ihres KI-Agenten erheblich steigern, wenn Sie darüber nachdenken, einen solchen in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Seien Sie sich nur der potenziellen Risiken bewusst.

Als IT-Berater ermutige ich Unternehmen, MCP weiter zu untersuchen und seine Einführung in Betracht zu ziehen, um in der sich schnell entwickelnden IT-Landschaft die Nase vorn zu haben.