Model-Context-Protocol: Wie eure KI endlich eigenständig handeln kann

Stellt euch vor, ihr bittet eine KI, euch eine Reise nach Berlin zu buchen. Dazu wird sie zahlreiche Nachfragen stellen, bevor sie euch Zugverbindungen, Hotels und Ausflugstipps zusammenstellt. Buchen kann sie für euch allerdings nicht. 

Die meisten KI-Systeme stehen genau an diesem Punkt. Sie verstehen den Auftrag, es fehlt ihnen jedoch der Kontext. Sie haben keinen Überblick über eure Kalender und Kommunikationskanäle und können nicht auf externe Buchungstools zugreifen. 

Genau hier kommt das Model-Context-Protocol (MCP) ins Spiel. Es sorgt dafür, dass die KI genau weiß, welche Systeme sie nutzen darf, welche Aktionen möglich sind und in welcher Reihenfolge sie diese ausführen muss. Damit wird aus einer reaktiven KI ein handlungsfähiger Organisator.  

Was das für Agentic Commerce bedeutet, warum MCP die Grundlage dafür ist und wie ihr euer Unternehmen darauf vorbereitet, erfahrt ihr in diesem Beitrag. 

Was ist das Model-Context-Protocol (MCP)?

Das Model-Context-Protocol (MCP) bietet eine standardisierte Schnittstelle für den Austausch von Kontext zwischen Anwendungen und großen Sprachmodellen. Kurz gesagt: Es hilft KI-Modellen, eigenständig komplexe Abläufe zu steuern. 

Im Falle der Reisebuchung würde das bedeuten: Die KI prüft euren Kalender, checkt Google Maps, sucht passende Züge oder Flüge, bucht das entsprechende Ticket und schickt euch eine Bestätigung. Je nach Einstellung kann die KI diesen Prozess komplett eigenständig durchführen. Es ist aber auch möglich, dass sie vor der finalen Buchung eine Bestätigung von euch einholt. So behaltet ihr die Kontrolle und könnt sicherstellen, dass alles wie gewünscht gebucht wird. 

MCP liefert der KI also nicht nur Kontext, sondern auch Handlungskompetenz. Technisch betrachtet ist MCP wie ein USB-C-Anschluss für KI-Modelle: eine universelle, klar strukturierte Verbindung, die unterschiedliche Systeme miteinander kompatibel macht. Es beschreibt alle nötigen Schritte, Zugriffsrechte und Systemverbindungen und verwandelt einzelne Tools in ein vernetztes Ökosystem, das von KI-Modellen eigenständig bedient werden kann. 

Technische Vorteile von MCP: Weniger Aufwand, mehr Kontrolle

MCP macht KI-Prozesse nicht nur verständlicher, sondern auch stabiler, schneller und einfacher umzusetzen. 

Reduzierte Komplexität

MCP reduziert Komplexität durch eine einheitliche API für den Kontext. Statt für jedes Tool eine individuelle Übergabelogik zu schreiben, liefert MCP eine strukturierte Basis. Entwickler können sich auf den eigentlichen Use Case konzentrieren, statt immer wieder ähnliche Integrationen von Grund auf neu zu bauen. Das spart Zeit und vereinfacht Wartung und Skalierung. 

Höhere Zuverlässigkeit

Eine KI, die beim Reisebuchen halluziniert, bucht euch vielleicht ein Hotel in New York in Texas statt an der Ostküste. MCP verhindert genau solche Aussetzer, weil es mit klarer Semantik arbeitet. Durch strukturierte, maschinenlesbare Informationen versteht das Modell, worum es wirklich geht, und verankert seine Entscheidungen in der realen Welt. Das erhöht die Zuverlässigkeit der KI erheblich. Gerade, wenn sie mit echten Kundendaten, Buchungen oder Systemaktionen arbeitet. 

Flexibler Einsatz

Ein großer Vorteil: Ein einmal eingerichteter Kontext funktioniert mit verschiedenen KI-Modellen, ihr müsst das Rad nicht jedes Mal neu erfinden. Das schafft nicht nur Flexibilität, sondern auch ein wachsendes Ökosystem aus Tools und Services. Gleichzeitig bildet MCP die technische Grundlage für komplexe, autonome Agenten.  

Das Schema als zentrale Struktur im Model-Context-Protocol

Damit eine KI sinnvoll handeln kann, braucht sie eine klare Anleitung. Genau das bietet das sogenannte Schema im Model-Context-Protocol. Es legt fest, welche Informationen relevant sind. Ähnlich wie ein Reiseplan, auf dem steht, wann ihr wohin müsst und welche Unterlagen ihr braucht. Das Schema enthält drei Dinge: Resources wie Termine, Kundendaten oder E-Mails. Tools, die die KI ausführen darf, z. B. »E-Mail versenden« oder »neuen Termin anlegen«. Und es kann optional mit Prompt-Primitives ergänzt werden. Diese enthalten beispielhafte Aufrufe oder Nutzungsmuster der Tools, vergleichbar mit einem Handbuch, das der KI zeigt, wie sie die Werkzeuge optimal verwendet. 

Wichtig sind die genauen Beschreibungen der Funktionen, auf die die KI zugreifen darf. So weiß sie zum Beispiel: Um einen Kalendereintrag zu erstellen, brauche ich ein Datum, eine Uhrzeit und einen Titel. Diese Beschreibungen folgen festen Regeln, damit die KI sie versteht. Dadurch kann sie sicher mit euren Tools arbeiten, ohne sich zu »verirren« oder falsche Annahmen zu treffen. Sie weiß dann nicht nur, was zu tun ist, sondern auch wie und wann. MCP ermöglicht es der KI, selbstständig und zuverlässig durch eure Systeme zu navigieren – vom Termin über die Kundenanfrage bis zur Bestätigung per E-Mail. 

Model-Context-Protocol in der Praxis: Diese Potenziale bietet euch MCP

MCP erweitert die Fähigkeiten eurer KI-Systeme erheblich, indem es ihnen den nötigen Kontext für eigenständige Entscheidungen liefert. Damit ist die KI in der Lage, komplexe Aufgaben in eurem Unternehmen zu übernehmen. Von der Automatisierung interner Prozesse über die Personalisierung von Kundenerlebnissen bis hin zur intelligenten Suche. 

Autonome KI-Agenten

MCP schafft die Basis für intelligente KI-Agenten. Diese greifen auf interne Daten zu, planen Meetings, versenden E-Mails oder holen Infos aus unternehmensinternen Systemen ein. Die KI weiß durch MCP, welche Schritte nötig sind, welche Tools sie verwenden darf und führt alles eigenständig aus. Das spart nicht nur Zeit, sondern gibt euren Mitarbeitenden Freiraum für das Wesentliche. 

Intelligenter Kundenservice

Dank MCP weiß der Bot im Kundenservice sofort, wer der Kunde ist, was dieser zuletzt gekauft hat und welche Probleme bereits aufgetreten sind. Er greift auf CRM-Daten, Tickets und Bestellhistorie zu und antwortet persönlich, relevant und hilfreich. Die Qualität des Kundendialogs steigt spürbar. Gleichzeitig sinkt der manuelle Aufwand im Service-Team. 

Automatisierte IT-Prozesse

Auch in der IT bringt MCP neue Möglichkeiten. Stellt euch vor, eine KI entdeckt in den Logs eines Systems ein Problem – und behebt es automatisch. Genau das wird durch MCP möglich. DevOps-Agenten können Systeme analysieren, Warnmeldungen verstehen und passende Tools aufrufen, um direkt zu handeln. IT-Teams erhalten so eine intelligente Unterstützung, die rund um die Uhr arbeitet und zuverlässig reagiert. 

Effektives Wissensmanagement

Sucht ihr in euren Unternehmensdokumenten nach einer Info, ist das oft wie der Versuch, mitten im Kofferchaos einen Reisepass zu finden. Mit MCP wird Wissensmanagement dynamisch: Die KI kann Inhalte aus verschiedenen Quellen wie Wikis, Handbüchern, FAQs oder E-Mails gezielt abfragen und logisch zusammenfassen. Sie versteht, worauf es ankommt, und liefert Antworten, keine Linksammlungen. Das spart Zeit in Meetings, bei Support-Anfragen oder im Vertrieb. 

Echtzeit Personalisierung

MCP ermöglicht es der KI, Empfehlungen nicht nur auf Basis von Interessen auszuspielen, sondern auch unter Einbezug von Kontextdaten wie Standort, Uhrzeit oder aktueller Aktivität. Das Ergebnis: Inhalte, die wirklich passen: in Apps, Onlineshops oder bei internen Tools. So entstehen dynamische Nutzererlebnisse, die euch von der Masse abheben. 

Dynamische Interaktion

Mit MCP lassen sich auch KI-Modelle bauen, die Informationen aus Bildern, Videos oder Sensoren in ihren Kontext einbeziehen. So kann ein KI-Agent z. B. ein Foto analysieren, es mit Lagerdaten abgleichen und automatisch eine Bestellung auslösen. MCP sorgt dabei für den klaren Rahmen, in dem solche multimodalen Daten richtig verstanden und verarbeitet werden.  

MCP als Grundlage für Agentic Commerce

Agentic Commerce beschreibt einen neuen Ansatz im E-Commerce, bei dem Künstliche Intelligenz nicht nur reagiert, sondern aktiv handelt. So erkennen die Agenten beispielsweise Bedarfe, vergleichen Preise und bestellen eigenständig Produkte. 

Model-Context-Protocol ist der Schlüssel, um Agentic Commerce überhaupt möglich zu machen. Denn damit KI nicht nur Empfehlungen aussprechen, sondern eigenständig handeln kann, braucht sie mehr als Daten, sie braucht Kontext, Zugriff und Verständnis für Abläufe. MCP liefert genau das: eine strukturierte Beschreibung dessen, was die KI wissen darf, was sie tun kann und in welcher Reihenfolge. So wird aus einem passiven System ein aktiver Agent, der selbstständig Produkte konfigurieren, Bestellungen auslösen oder Rückfragen klären kann. 

MCP verwandelt fragmentierte Commerce-Prozesse also in ein orchestriertes Zusammenspiel, das auf Knopfdruck funktioniert. Oder sogar ganz ohne Knopfdruck, weil die KI mitdenkt und vorarbeitet.

MCP oder A2A: Warum erfolgreichen KI-Agenten beides brauchen

Mit MCP und A2A begegnen uns im Agentic-AI-Kontext gleich zwei neue Protokolle. Allerdings erfüllen beide unterschiedliche Aufgaben: MCP macht einzelne Agenten handlungsfähig. A2A (Agent-to-Agent) sorgt hingegen dafür, dass sie sich untereinander abstimmen können.  

Ein Beispiel: Der Service-Agent nimmt Kundenanfragen entgegen, ein Logistik-Agent verwaltet den Versand und ein Finanz-Agent kümmert sich um Abrechnungen und Nachlässe. Jeder dieser Agenten braucht MCP, um seine spezifischen Aufgaben zu erfüllen.  

Gleichzeitig müssen sich die Agenten untereinander verständigen, wofür A2A unerlässlich ist. Der Service-Agent kann beim Logistik-Agenten den Status eines Pakets erfragen, um dem Kunden präzise Auskunft zu geben. Oder er veranlasst beim Finanz-Agenten einen Nachlass, wenn es ein Problem gab. 

In Zukunft werden KI-Agenten nicht mehr nur allein arbeiten, sondern als vernetztes System. Damit das funktioniert, brauchen sie Kontext (MCP) und Kommunikation (A2A). Nur so entsteht aus vielen autonomen Prozessen ein stimmiges, intelligentes Gesamtsystem. 

So macht ihr euer Unternehmen fit für das Model-Context-Protocol

Wenn ihr MCP im Unternehmen nutzen wollt, braucht ihr keinen kompletten Systemumbau, aber ein paar wichtige Voraussetzungen. So geht ihr Schritt für Schritt vor: 

• Ziel definieren: Was soll die KI übernehmen? Plant ihr z.B. einen KI-Assistenten, der Termine bucht oder Kundendaten bearbeitet? Ein klarer Use Case hilft beim Einstieg. 

• Systeme prüfen: Hat euer Kalender eine API? Lässt dich die KI ans CRM-System anbinden? MCP braucht gut vernetzte Tools, auf die es sinnvoll zugreifen kann. 

• Sicherheit gewährleisten: Stellt sicher, dass der Zugriff der KI nur auf die wirklich notwendigen Daten und Tools beschränkt ist. Ein robustes Sicherheitskonzept ist unerlässlich, wenn sensible Daten verarbeitet werden. 

• Aktionen beschreiben: Legt fest, welche Funktionen die KI nutzen darf und wie. Dies geschieht in der Regel über die »Tools«, die im Code oder in einer Konfigurationsdatei beschrieben werden. Nutzt dafür einfache, maschinenlesbare Beschreibungen, damit die KI weiß, was zu tun ist. 

• Kontext strukturieren: Erstellt ein Schema, das alle Ressourcen, Tools und Abläufe klar beschreibt. Das ist der Fahrplan, an dem sich die KI orientiert. 

• Klein starten – groß denken: Testet MCP in einem kleinen, überschaubaren Projekt. Lernt daraus und skaliert dann mit mehr Agenten, mehr Systemen und mehr Automatisierung. 

MCP als nächster logischer Schritt

Eine gute Reise steht und fällt mit der Planung und dem Wissen, wer was wann zu tun hat. Genau das leistet das Model-Context-Protocol für eure KI: Es liefert ihr nicht nur den Zielort, sondern auch die Route, die Etappen und die passenden Tools.  

Ihr wollt aus sprachbasierten Assistenten echte Agenten machen, die in eure Systeme greifen, Abläufe durchdenken und Prozesse automatisieren? Die Expertinnen und Experten von dotSource prüfen, ob eure Plattformen, Schnittstellen und Datenstrukturen die entsprechenden Anforderungen erfüllen und wie ihr MCP konzeptionell und technisch einbinden könnt. 

Nutzt unser kostenloses Beratungsgespräch, um eine erste Einschätzung zu erhalten und weitere konkrete Schritte für euer Vorgehen zu planen.