MCP (Model Context Protocol)

Geschrieben von Ralf Dodler am 08.08.2025.

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Was ist Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der große Sprachmodelle (LLMs) über ein einheitliches Client-Server-Protokoll sicher mit externen Datenquellen, Tools und Diensten verbindet.

Der Standard reduziert den Integrationsaufwand (NxM-Problem) und ermöglicht kontextstarke, agentische Workflows in Unternehmen und Open-Source-Projekten.

MCP nutzt JSON-RPC 2.0 als Nachrichtenformat und unterstützt STDIO (lokal) sowie HTTP + SSE (remote) als Transportschichten.

MCP-Server stellen definierte Funktionen bereit, die MCP-Clients automatisch erkennen und an das Modell weitergeben.

Zweck und Motivation

Vor MCP entstanden für jede LLM-Integration individuelle, wartungsintensive Schnittstellen.
Der Standard wurde entwickelt, um:

den NxM-Integrationsaufwand zu eliminieren,
Kosten zu senken und Entwicklung zu beschleunigen,
Sicherheitsprüfungen zu vereinfachen.

Technischer Ablauf

Verbindungsaufbau über strukturierten Handshake (JSON-RPC 2.0)
Capability-Abfrage (Ermittlung verfügbarer Funktionen)
Registrierung der angebotenen Funktionen
Authentifizierung per Token oder Betriebssystem-Prompt
Funktionsaufruf mit Antwort oder Streaming-Ausgabe
Alle Nachrichten verwenden klar versionierte Schemas.

Verbindung zu n8n

n8n, die Open-Source-Automatisierungsplattform, kann als MCP-Server oder MCP-Client eingesetzt werden.

Als MCP-Server: n8n stellt seine Workflows und Nodes als Funktionen bereit, auf die LLMs direkt zugreifen können – z. B. zum Abrufen von CRM-Daten, Versenden von E-Mails oder Steuern von APIs.
Als MCP-Client: n8n kann Funktionen aus MCP-Servern in seine Automatisierungen einbinden, z. B. eine LLM-gestützte Analyse, die Daten aus einer Datenbank anreichert, bevor sie in einen Workflow fließen.

Diese Kombination ermöglicht vollautomatisierte, KI-gesteuerte Prozesse – vom Datenabruf bis zur Aktion – ohne proprietäre Integrationen schreiben zu müssen.

Typische Anwendungsfälle

IDE-Plugins mit Live-Code-Analyse
Desktop-Assistenten für Datei- und Kalenderoperationen
Unternehmens-Bots für CRM- und ERP-Abfragen
n8n-Workflows, die LLM-Funktionen direkt einbinden
Forschungs-Tools mit Zugriff auf Literaturdatenbanken
Web-Apps für die Generierung von Echtzeit-Inhalten

Vorteile gegenüber proprietären Integrationen

Herstellerunabhängig, offen lizenziert, sicherheitserprobt
Ein Server nutzbar für GPT-4o, Claude, Gemini und andere
Klare Berechtigungsschichten, reduzierte Angriffsfläche
Offene SDKs für Python, TypeScript, Java, C#, Kotlin
Community-geprüfte Updates und Kompatibilität

Abgrenzung zu anderen Standards

Im Unterschied zu proprietären Function-Calling-APIs definiert MCP ein vollwertiges, bidirektionales Protokoll.
Es orientiert sich am Language Server Protocol, nutzt aber JSON-RPC 2.0, ergänzt um Streaming-Ausgaben und Authentifizierungs-Flows.

Bestehende Implementierungen und Tools

Bereits verfügbar sind über 50 Referenz-Server, z. B.:

Google-Drive-Server
GitHub-Repository-Server
PostgreSQL-Server
Slack-Messaging-Server

Bekannte Clients: Claude Desktop, Replit, Zed, Sourcegraph, sowie n8n mit eigenen Integrationsmöglichkeiten.

Einstieg für Entwickler

Offizielles SDK installieren
Beispiel-Server einrichten
Server in den LLM-Client per Konfigurationsdatei einbinden
Eigene Endpunkte definieren, testen und in Produktions-Workflows übernehmen
Für n8n: passenden MCP-Node oder Connector erstellen und in einen Workflow integrieren

Häufige Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen MCP-Client und MCP-Server?

Der Client leitet Modellanfragen weiter, der Server liefert Funktionen oder Daten.

Unterstützt MCP Streaming-Antworten?

Ja, über HTTP + SSE ist tokenweises Streaming möglich.

Wie wird die Sicherheit gewährleistet?

Durch signierte Tokens, Scope-Beschränkungen und Nutzer-Prompts.

Welche Programmiersprachen werden unterstützt?

SDKs existieren für Python, TypeScript, Java, Kotlin und C#.

Muss ein MCP-Server remote laufen?

Nein, er kann auch lokal per STDIO betrieben werden.