Die Welle der künstlichen Intelligenz (AI) formt mit einer nie dagewesenen Kraft verschiedene Branchen um, und ihre tiefe Integration und breite Anwendung sind zu einem irreversiblen Trend geworden. Sowohl Web2 als auch Web3 setzen große Hoffnungen in das MCP. Doch um von einem einfachen Dialogfenster mit "Allwissenheit" zu einer "Alleskönner"-Fähigkeit zu gelangen, die in der Lage ist, verschiedene Probleme zu lösen, bedarf es einer Verbesserung der Modellfähigkeiten, einer stärkeren Planungsfähigkeit, aber vor allem muss AI beigebracht werden, wie sie die verfügbaren Werkzeuge stabil nutzen kann. Wenn AI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLM), versuchen, mit der Außenwelt – einer riesigen Datenquelle, einer vielfältigen Werkzeugpalette und komplexen Systemen – zu interagieren, taucht eine zentrale Herausforderung auf: Wie kann eine standardisierte, sichere und vertrauenswürdige Kommunikationsbrücke aufgebaut werden? Das Fehlen einheitlicher Standards führt nicht nur zu einer geringen Entwicklungseffizienz, sondern bringt auch enorme Risiken in Bezug auf Datenschutz, Betriebssicherheit und Verifizierbarkeit der Ergebnisse mit sich. Vor diesem Hintergrund wurde das von Anthropic vorgeschlagene Modellkontextprotokoll (Model Context Protocol, MCP) ins Leben gerufen. Es ist nicht mehr notwendig, separate Verbindungen zwischen Modellen und externen Dienstanbietern zu entwickeln. Durch eine branchenweit einheitliche Schnittstelle müssen Modelle und Dienstanbieter lediglich die Protokollstandards akzeptieren, um Anwendungen aus verschiedenen Ökosystemen und Modelle mit unterschiedlichen Architekturen direkt zu verbinden, sodass Informationen und Intelligenz ungehindert fließen können. Dies skizziert einen neuen Plan für die Interoperabilität von AI. Obwohl Plugins uns ein relativ freies Werkzeug-Ökosystem geschaffen haben, sind sie immer noch in das OpenAI-System eingeschlossen, haben hohe Prüfstandards und die Dokumentation der Plugins ist nicht einheitlich, was bei der Nutzung weiterhin zu Instabilitäten führen kann. Daher hat Anthropic im November 2024 das MCP-Protokoll als Open Source veröffentlicht, um verschiedenen Herstellern und unterschiedlichen Strukturen großer Sprachmodelle eine einheitliche Schnittstelle zur Verfügung zu stellen, die mit der externen realen Welt synchronisiert ist, sodass alle Anwendungen die Möglichkeit haben, Teil eines größeren intelligenten Systems zu werden. MCP standardisiert die Interaktion zwischen Modellen und Werkzeugen und verwendet eine Client-Server-Architektur. Der MCP-Server stellt eine Gruppe von Werkzeug-Schnittstellen öffentlich zur Verfügung und bietet eine einheitliche Beschreibung, während der MCP-Client zur Laufzeit verfügbare Werkzeuge abfragen und aufrufen kann. Der Vorteil liegt in der erheblichen Vereinfachung der Integrationskosten über Modelle und Werkzeuge hinweg; theoretisch ist nur eine Anpassung an das MCP-Protokoll erforderlich, um beliebige kompatible Werkzeuge zu verwenden. Der größte Vorteil von MCP besteht darin, dass der Arbeitsaufwand für die Systemverbindung erheblich reduziert wird: Früher, wenn M Dienste mit N Datenquellen verbunden werden mussten, waren insgesamt M×N Schnittstellenentwicklungen erforderlich, aber durch das MCP-Protokoll sind nur M+N Verbindungen erforderlich, um einen vollständigen und stabilen Dienst aufzubauen. Dies ist auch der Grund, warum das MCP-Ökosystem anerkannt wurde und schnell eine Vielzahl von Diensten integriert hat.