Denken Sie an den KI-Agenten der ersten Generation in Ihrem Team zurück. Wahrscheinlich war es mit erheblichem technischen Aufwand verbunden, eine maßgeschneiderte Punkt-zu-Punkt-Integration direkt mit einem einzelnen wichtigen System wie Salesforce oder Dropbox zu erstellen. Das Ergebnis war ein leistungsstarkes, zweckmäßiges Tool, dessen Planung, Entwicklung, Prüfung und Bereitstellung viel Zeit und Mühe kostete.
Spulen Sie nun zum heutigen Tag vor. Ihr Team hat gerade einen neuen Agenten eingeführt, der das Model Context Protocol (MCP) verwendet. Die Entwicklung war sogar noch schneller, da ein standardisiertes Protokoll verwendet wurde, anstatt neue benutzerdefinierte Verbindungen zu Ihren Unternehmensanwendungen wie Salesforce, Jira, Slack und anderen zu erstellen. Das Ergebnis war eine kürzere Zeit bis zur Produktionsbereitstellung - ein Traum für jeden Entwickler.
Diese Flexibilität ist ein entscheidender Faktor, aber wie jede leistungsstarke Technologie bringt sie auch Kompromisse mit sich. In diesem Beitrag werden wir einen Blick hinter die Kulissen werfen, um genau zu erklären, was MCP zur Vereinfachung der Integration beiträgt, seine Funktion anhand einer nachvollziehbaren Analogie verdeutlichen und die entstehenden Infrastrukturkosten und Leistungsüberlegungen untersuchen.
Schließlich geben wir Ihnen konkrete Empfehlungen, wie Sie das volle Potenzial von MCP ausschöpfen können, ohne dass die versteckten Kosten Ihren Gesamterfolg beeinträchtigen.
Was ist die Aufgabe von MCP?
Um zu verstehen, was diese Agilität ausmacht, schauen wir unter die Haube und erinnern uns daran, was MCP tut. Im Grunde genommen tut MCP Folgendes:
- Standardisiert eine Schnittstelle und Umgebung für KI-Modelle
- Der Schwerpunkt des LLM liegt auf Datenkommunikation, Werkzeugauswahl und Werkzeugnutzung
- Modularität und Interoperabilität für die Gestaltung von Arbeitsabläufen/Pipelines (ein "Plug-and-Play"-Ökosystem)
- Bietet Entwicklern Abstraktion und Einfachheit zur Beschleunigung der Entwicklungsarbeit
Die Idee ist, den Prozess der Erstellung von Integrationen mit LLM zu vereinfachen und die Nutzung von Daten und Ressourcen zu erleichtern, während gleichzeitig die Geschäftslogik und die Regeln unter Verwendung natürlicher Sprache vereinfacht werden. Dies bedeutet, dass ein Allzweck-LLM nun dynamisch mit Daten, Erwartungen und Einschränkungen geladen werden muss, um Entscheidungen zu treffen. Die Informationen müssen für jede Aufgabe in den Kontext geladen werden.
Spaßfakt: Es gibt über 16K öffentlich verfügbare MCP-Server gibt es bereits.
MCP: der Concierge des KI-Modells
Wenn ich MCP erkläre, verwende ich gerne die Analogie zu einem Hotel-Concierge aus der realen Welt. Stellen Sie sich vor, Sie haben gerade in einem großen Hotel in einer fremden Stadt eingecheckt. Sie wenden sich an den Concierge-Schalter und bitten um Hilfe bei der Planung eines romantischen Abends mit Abendessen und Theatervorstellung mit Ihrem Ehepartner.
Der Concierge kocht nicht persönlich das Essen, ist nicht der Besitzer des Theaters und fährt Sie auch nicht dorthin. Stattdessen nutzt er sein Netzwerk aus vertrauenswürdigen lokalen Diensten, um Anrufe zu tätigen, Systeme zu überprüfen und Informationen zu sammeln, ohne den Gast einzubeziehen. All dies mit dem Ziel, die richtigen Restaurants zu finden, die richtige Theatervorstellung und die richtigen Plätze zu besorgen und herauszufinden, ob ein Taxi, eine Mitfahrgelegenheit oder eine Limousine Ihre Wünsche erfüllen kann.
Sie verstehen Ihre Vorlieben ("Ich bevorzuge traditionelle französische, romantische Lokale mit Musik"), wenden Zugangsregeln an ("Dieses Restaurant nimmt Reservierungen nur über ein bestimmtes System entgegen") und geben eine kuratierte Antwort zurück: eine Reservierung für ein Abendessen, Eintrittskarten für eine Show und ein Stadtauto für den Transport. Sie müssen nicht herausfinden, wie jedes Unternehmen funktioniert, und sich auch nicht um die Feinheiten kümmern. Der Concierge kümmert sich einfach um die Komplexität hinter den Kulissen.
MCP funktioniert für KI-Modelle auf die gleiche Weise. Wenn ein LLM eine Anfrage wie "Fassen Sie die neuesten Umsatzzahlen des Unternehmens zusammen" erhält, holt MCP die richtigen Daten aus genehmigten Quellen (z. B. Datenbanken, APIs oder Cloud-Laufwerken), navigiert durch die Zugriffskontrollen und liefert die relevanten Informationen in einem einheitlichen Format.
Es verbirgt die Komplexität der Verbindung zu mehreren Systemen und stellt sicher, dass das Modell immer den richtigen Kontext hat, sicher ist und auf Anfrage funktioniert. Genau wie ein Concierge, der dafür sorgt, dass die Gäste mühelos das bekommen, was sie brauchen.
Die versteckten Kosten der Agilität
Diese Effizienz ist jedoch mit Abstrichen verbunden. Ähnlich wie beim Hotel-Concierge ist ein erstes Gespräch erforderlich, um die Bedürfnisse, Einschränkungen und Vorlieben des KI-Modells zu definieren. Dies erfordert oft ein Hin- und Herreden, bei dem erste Empfehlungen zu Feedback führen und die Anfrage verfeinert wird. Dadurch kann es zu einer Verzögerung kommen, bis die endgültige, zufriedenstellende Antwort vorliegt.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die damit verbundenen Kompromisse zu verstehen und dann die Lösung für Ihre speziellen Anforderungen zu optimieren. MCP trägt dazu bei, die Herausforderungen der technischen Integration zu lösen, bringt aber auch neue Infrastrukturkosten und Leistungsüberlegungen mit sich.
Lassen Sie uns untersuchen, warum diese Agenten ressourcenintensiv sein können, und geben Sie uns konkrete Empfehlungen, wie Sie die Leistungsfähigkeit von MCP nutzen können, ohne dass die versteckten Kosten Ihren Gesamterfolg beeinträchtigen.
Was MCP für das Unternehmen leistet
Der Hauptzweck von MCP besteht darin, die Komplexität des Designs zu verringern, die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Skalierbarkeit der Entwicklung zu verbessern.
Aus der Unternehmensperspektive werden Datensilos aufgelöst und Anwendungen dynamisch miteinander verbunden, was eine bessere Sichtbarkeit von Datenmustern, eine schnellere Entscheidungsfindung und einen dynamischen Echtzeitbetrieb ermöglicht.
Die Welt vor MCP
Um die Auswirkungen des MCP zu verstehen, betrachten Sie den klassischen Integrations-Albtraum. Stellen Sie sich vor, Ihr Team evaluiert drei verschiedene LLMs (von Google, OpenAI und Anthropic) und muss diese mit vier internen Tools (Jira, Salesforce, Confluence und einer Produktdatenbank) verbinden.
Dies ist ein "N x M"-Problem, das die Erstellung und Pflege von 3 x 4 = 12 einzigartigen Punkt-zu-Punkt-Integrationen erfordert. Das Hinzufügen eines neuen Tools bedeutet, dass Ihre Ingenieure Code schreiben oder neue Pipelines erstellen müssen, um es mit allen drei Modellen zu verbinden, was zu einem erheblichen Zeitaufwand für die einzigartige "Klebelogik" führt.
Die Herausforderung erstreckt sich auch auf die Verwaltung von Änderungen. Wenn beispielsweise eine Integration Dropbox für die Cloud-Dateispeicherung verwendet (verbunden über eine direkte API oder vorgefertigte SnapLogic Snaps (die schnellste Methode zur Abstraktion der API-Komplexität)), erfordert eine spätere strategische Entscheidung zur Konsolidierung auf OneDrive umfangreiche Anpassungen, um den Unterschieden in der Zugriffskontrolle und Funktionalität aller bestehenden Integrationen Rechnung zu tragen.
Die Welt mit MCP
Mit MCP implementiert das Team einen Standard-"MCP-Server" zur Verwaltung von Dateivorgängen für alle gewünschten Cloud-Speichersysteme oder erstellt einen einzigen Multi-Cloud-Dateispeicher-MCP-Server. Der Hauptvorteil ist eine unveränderte, einzige Schnittstelle für die Interaktion des LLM mit dem Dateisystem, wodurch die Notwendigkeit entfällt, den "Glue-Code" zu ändern. Dies vereinfacht den Prozess für Agenten und Entwickler erheblich, wenn verschiedene LLMs ausgetauscht oder neue Tools integriert werden.
Diese Verringerung der technischen Reibung ist der entscheidende Vorteil. Vor MCP waren die Teams aufgrund der schieren Komplexität der Integration sehr wählerisch bei der Auswahl der Verbindungen, was eine manuelle Spezifikation der Tools und eine detaillierte Zuordnung von API-Funktionen zu LLM-Funktionen erforderte.
MCP senkt die Reibungsverluste und den Aufwand, beschleunigt die Markteinführung der Lösung und beschleunigt die Bereitstellung beim Kunden.
Dynamische Fähigkeiten fördern Agilität
Um besser zu verstehen, warum dies funktioniert, betrachten wir die Interaktion mit MCP-Servern. Nach der Herstellung der Verbindung werden die Fähigkeiten des MCP-Servers dem Endpunkt des MCP-Clients dynamisch bekannt gegeben.
Diese Fähigkeit zur automatischen Erkennung ist einer der Hauptvorteile: Entwickler müssen die Fähigkeiten eines Tools nicht jedes Mal manuell zuordnen oder definieren, da der LLM dynamisch entscheidet, welche Fähigkeiten genutzt werden sollen. Es ist wie der Hotel-Concierge, der weiß, dass er irrelevante Pakete auslassen und sich nur auf die Eintrittskarten für die Show konzentrieren muss. MCP vereinfacht die Erstellung komplexer Agenten, indem es den Aufbau eines Multi-Tool-Ökosystems erleichtert.
Intelligente Unternehmen wissen, dass jede Integration wichtig ist und dass Agilität der Schlüssel ist. Es gibt zwei Wege, den Wert von MCP zu realisieren:
- Nutzung von handelsüblichen MCP-Servern als Schnittstelle zu Standardanwendungen (SaaS und On-Premise).
- Erstellen von benutzerdefinierten MCP-Servern, um eigene Geschäftsprozesse, Datenpipelines, speziell entwickelte Anwendungen, Berichte und geschäftsspezifische Dateneinblicke freizulegen, was einen echten Wettbewerbsvorteil darstellt.
Intelligentere Datenverbindungen
Eine ganzheitliche iPaaS wie SnapLogic, die Daten, Anwendungen und API-Verwaltung verwaltet und dabei LLM-agnostisch bleibt, erleichtert die Wahl der besten Lösung.
Vorgefertigte Konnektoren und Pipeline-Muster beschleunigen die Erstellung neuer Pipelines, reduzieren den Aufwand und geben den Anstoß für die Entwicklung von Agenten und Automatisierungen. Diese benutzerdefinierten Automatisierungen und Datenpipelines können dann als MCP-Server für KI-Workflows und Agenten bereitgestellt werden.
Die höhere Geschwindigkeit bei Entwurf, Bereitstellung und Iteration führt zu schnelleren Geschäftsentscheidungen und besserem Zugang zu Geschäftsdaten.
Diese Effizienzgewinne erschließen Werte, die heute oft unerreichbar sind. Wenn Sie entscheiden, wo Sie Ihren ersten MCP-Server aufbauen wollen, sollten Sie sich auf diese wichtigen Geschäftsbereiche konzentrieren:
- Zeit- und ressourcenintensive Bereiche, in denen die Verbindung von Datenpunkten schwierig ist
- Datenfunktionen, die direkt zur Entscheidungsfindung beitragen
- Prozesse und Verfahren kamen häufig ins Stocken, weil sie auf Daten warteten
- Bereiche, in denen der Mangel an Informationen die Menschen bremst (z. B. "Wenn ich nur diese Informationen hätte, könnte ich das schneller oder besser machen")
Richtig ausgeführt, können Investitionen in diese "schwer zugänglichen" Bereiche einen erheblichen Geschäftsmultiplikator darstellen, der die Kundenerfahrung verbessert, den Umsatz steigert und personalisierte Marktangebote ermöglicht.
Ein Denkanstoß: FAQ
Ja, mit der MCP-Server-Funktion der SnapLogic-Integrationsplattform kann jede Pipeline in einen benutzerdefinierten MCP-Server umgewandelt werden. Dies vereinfacht, erweitert und ermöglicht die Wiederverwendung der von Ihnen bereits erstellten benutzerdefinierten Funktionen.
Die Benutzersicherheit und Zugriffskontrolle im Zusammenhang mit der Authentifizierung und Autorisierung auf MCP-Servern kann über zwei verschiedene Mechanismen erfolgen:
- Bearer-Token: Ein einziges Zugriffstoken wird für alle Anfragen verwendet. Wird in der Regel für grundlegende Zugangskontrollen verwendet.
- OAuth 2.0: Jeder Benutzer wird einzeln authentifiziert und mit einem eindeutigen sitzungsbasierten Token autorisiert, um eine verfeinerte Nachverfolgung und Zugriffskontrolle zu ermöglichen.
Ja, Skalierbarkeit und Nutzung sollten eingeplant und richtig bemessen werden. Dies unterscheidet sich nicht von dem, was beim API-Zugang geschieht.
Dies hängt vom Zweck und Design Ihres MCP-Servers ab, aber es ist nicht ungewöhnlich, dass mehrere SnapLogic-Pipelines einem einzigen MCP-Server zugeordnet sind. Einzelne MCP-Funktionen können verschiedenen Pipelines zugeordnet werden.
Die Macht der Agenten verantwortungsvoll nutzen
MCP ist ein bahnbrechendes Protokoll, das die Erstellung leistungsfähiger Agenten vereinfacht, die einen echten Nutzen für das Unternehmen bringen können. Der Schlüssel zum Erfolg liegt im richtigen Design und im Verständnis der zugrunde liegenden Technologie.
Durch die Implementierung einer angemessenen Überwachung, von Leitplanken und Echtzeitkontrollen können Teams die Leistung von MCP-fähigen Agenten sicher, nachhaltig und profitabel nutzen. Mit einem klaren Verständnis der Technologie, ihrer Anwendungsfälle und der Wahl einer agnostischen und flexiblen Lösung für den Aufbau von Agenten werden Ihre geschäftlichen Anforderungen den richtigen Ansatz vorgeben.
Sehen Sie sich die SnapLogic-Integrationsplattform an und erfahren Sie mehr.
