MCP: wie KI-Assistenten mit Plattformen arbeiten

Ein Sprachmodell weiss viel über die Welt und nichts über deine Plattform. Es kennt weder die Anmeldungen von heute noch den Entwurf, an dem die Redaktion gerade sitzt. Damit es damit arbeiten kann, braucht es eine Verbindung. Bisher war jede dieser Verbindungen ein Einzelstück: eine Integration für diesen Assistenten und dieses System, eine weitere für das nächste Paar. Bei zehn Assistenten und zehn Systemen sind das hundert Integrationen, und jede will gewartet werden.

Eine Sprache für alle

Das Model Context Protocol, kurz MCP, legt fest, wie ein KI-Assistent mit einem anderen System spricht. Vorgestellt wurde es Ende 2024 als offener Standard. Inzwischen unterstützen es die Assistenten der grossen Anbieter von Sprachmodellen ebenso wie gängige Entwicklungsumgebungen. Seit Dezember 2025 gehört es der Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation und damit keinem einzelnen Anbieter mehr. Ein System, das MCP spricht, ist für all diese Assistenten erreichbar. Aus hundert Integrationen werden zwanzig: zehn Assistenten und zehn Systeme, die sich auf dieselbe Sprache geeinigt haben.

Wie Assistent und System miteinander reden

Auf der einen Seite steht die Anwendung, in der du arbeitest, etwa der Assistent eines Anbieters oder eine Entwicklungsumgebung. Auf der anderen Seite steht eine Plattform oder ein Dienst. Über die MCP-Schnittstelle zeigt das System, was es anbietet:

• Werkzeuge: Aktionen, die der Assistent auslösen kann, etwa einen Entwurf anlegen oder Daten abfragen.
• Ressourcen: Inhalte zum Lesen, etwa Seiten, Dokumente oder Datensätze.
• Vorlagen: vorbereitete Aufgaben, die das System gleich mitliefert.

Jedes Werkzeug trägt eine Beschreibung in normaler Sprache. Daran erkennt das Modell, welches Werkzeug zur Frage passt, und ruft es auf. Den Rest erledigt das System. Es prüft die Anmeldung, holt die Daten und gibt das Ergebnis zurück. Das Denken übernimmt das Sprachmodell hinter dem Assistenten, das System führt nur aus. Laufen beide auf demselben Rechner, reden sie direkt miteinander; über das Netz geht es per HTTP, angemeldet wird mit OAuth.

Die Anbindung selbst ist schnell eingerichtet. Nutzt du einen Assistenten selbst, gibst du ihm bei der Anbindung den Zugang frei und legst fest, was er darf. Danach arbeitet er mit diesen Berechtigungen, nicht mit deinem Konto. Anders ist es, wenn ein Agent eigenständig mit der Plattform arbeitet, etwa in einem automatisierten Ablauf. Dann steckt die MCP-Schnittstelle in der Konfiguration seines Agentensystems (oft Harness genannt). Dort ist festgelegt, wie sich der Agent anmeldet und welche Werkzeuge er nutzen darf, mit eigenen Zugangsdaten statt mit denen einer Person. Vereinfacht sieht das so aus:

{
    "agent": "agent-x",
    "mcp": {
        "stack": {
            "url": "https://stack.deinefirma.ch/mcp",
            "auth": {
                "type": "oauth2",
                "client_id": "agent-x",
                "client_secret": "${STACK_AGENT_SECRET}"
            },
            "tools": ["page.read", "page.draft", "data.query"]
        }
    }
}

Die Konfiguration regelt den Zugang. Wie der Agent die Werkzeuge einsetzen soll, steht in seinem Systemprompt, in normaler Sprache:

Du bist Agent X und bereitest im Stack CMS der Beispiel AG Aktionsseiten vor.

Über die Schnittstelle «stack» erreichst du Seiten und Verkaufsdaten.
- Lies eine Seite mit page.read, bevor du etwas an ihr vorschlägst.
- Verkaufszahlen holst du mit data.query, nie aus dem Gedächtnis.
- Änderungen legst du nur mit page.draft als Entwurf an.
  Publizieren ist nicht deine Aufgabe, die Redaktion gibt frei.
- Fehlt dir eine Angabe, frag nach, statt sie zu erfinden.

Die Konfiguration bestimmt, was der Agent erreichen kann, der Systemprompt, wie er es einsetzt. Was er tatsächlich ändern darf, entscheidet weiterhin die Plattform.

Was der Assistent darf

MCP regelt, wie Assistent und System miteinander sprechen. Was der Assistent sehen und ändern darf, regelt es nicht. Das entscheidet die Plattform, und dort setzen wir im Stack an:

• Der Assistent erhält eigene Berechtigungen, getrennt von den Benutzerkonten. Was er lesen und ändern darf, konfigurierst du für ihn einzeln.
• Will er etwas ändern, bekommst du zuerst eine Vorschau. Du übernimmst oder verwirfst, und jede Änderung lässt sich zurücknehmen. Ein Werkzeug zum Publizieren gibt es nicht.
• Welches Sprachmodell hinter dem Assistenten arbeitet, ist eine eigene Entscheidung. Nutzt er das Modell eines externen Anbieters, gehen seine Abfragen an diesen Anbieter. Wer das nicht will, setzt ein Modell ein, das wir in der Schweiz betreiben.
• Ruft der Assistent ein Werkzeug des Stacks auf, etwa zum Übersetzen, arbeitet dieses mit dem Glossar des Mandanten und mit den Modellen, die wir in der Schweiz betreiben.

Wo wir MCP im Stack einsetzen

Mit der nächsten Generation des Stacks, die wir ab 2027 einführen, gehört eine MCP-Schnittstelle zur Grundausstattung jeder Plattform. Geplant sind diese Einsätze:

• Redaktion: Dein eigener Agent liest im Stack CMS Seiten und Blöcke, legt Entwürfe an und füllt Sprachvarianten vor. Die Redaktion prüft und gibt frei wie bei jedem anderen Entwurf.
• Daten: Fragen an die Daten hinter der Plattform, in normaler Sprache gestellt, etwa: Welche Organisationen haben sich dieses Jahr zum ersten Mal angemeldet? Der Assistent fragt ab und erstellt auf Wunsch eine Auswertung.
• Besucher-Agenten: Jede Website auf dem Stack bekommt eine öffentliche MCP-Schnittstelle und eine llms.txt. KI-Suchen lesen die publizierten Inhalte damit geordnet, statt sie aus dem Layout zu erraten. Agent und Sprachmodell betreibt dabei die Gegenseite, nicht wir.

Intern arbeiten wir schon so: Unsere Assistenten lesen Tickets und Dokumentation über MCP direkt aus Jira und Confluence. Ein Assistent antwortet allerdings nur so gut, wie seine Quellen sind. Darum bauen wir für unsere Projekte eine Dokumentation auf, die er zuverlässig abfragen kann, mit einer Quellenangabe zu jeder Aussage.

Was MCP offenlässt

MCP macht den Zugang einfach. Ob ein Assistent eine Plattform überhaupt nutzen soll, welche Daten er sehen darf und wer am Ende freigibt, beantwortet der Standard nicht. Das klären wir mit dir pro Plattform, bevor sich der erste Agent anmeldet. Wie ein Agent im Redaktionssystem konkret arbeitet, zeigt die Seite KI im Stack.