Für jedes moderne SaaS-Unternehmen, das ein nutzungsbasiertes Modell betreibt, ist das Model Context Protocol (MCP) eine echte Revolution. Es verspricht KI-Agenten, die als Ausführungsebene über den gesamten Technologie-Stack hinweg fungieren und Probleme autonom lösen können, indem sie Tools von Systemen wie Salesforce, Stripe, Snowflake und Zendesk aufrufen.
Oberflächlich betrachtet ist dies genau das, wofür MCP entwickelt wurde. Jedes System stellt seine Fähigkeiten als Tool zur Verfügung, und der KI-Agent analysiert die Absichten des Kunden und führt die richtige Abfolge von Aktionen aus. In Demos wirkt das Ergebnis wie Zauberei: keine Übergaben, keine Tickets, die zwischen Teams hin- und hergeschickt werden, sondern nur Absichten, die direkt in Aktionen umgesetzt werden.
Diese nahtlose Ausführung, die in einer Demo so überzeugend wirkt, stößt jedoch in einer komplexen Live-Produktionsumgebung schnell auf Reibungspunkte. Der Fehler liegt nicht in der Intelligenz des Agenten oder der Korrektheit der einzelnen Tools, sondern im Fehlen einer geregelten Ausführungsebene, die die kritischen Abhängigkeiten und Komplexitäten zwischen ihnen verwalten kann.
Der Fehler in der Magie der Demo
Um diese Reibung zu verstehen, betrachten Sie die Ausführung eines einfachen, gängigen Szenarios in einer realen, MCP-fähigen Umgebung. In einer rein MCP-fähigen Umgebung reagiert der Agent sofort:
- Abfragen CRM für die Kontoebene
- Überprüft Stripe, um die Belastung zu bestätigen
- Überprüft Produktprotokolle, um festzustellen, ob die Funktion bereitgestellt wurde.
- Ruft ein Abrechnungstool auf, um eine Rückerstattung vorzunehmen.
- Ruft ein Bereitstellungstool auf, um die Funktion zu deaktivieren.
- Aktualisiert das Support-Ticket mit einer Lösung.
Aus Sicht der Demonstration ist dies die Zukunft: keine Übergaben, keine hin- und hergeschickten Tickets, sondern nur Echtzeitausführung. Der Agent setzt die Absicht direkt in Aktion um. Der Fehler tritt jedoch nicht bei einem einzelnen Anruf auf. Er tritt in den Lücken zwischen den Anrufen auf.
Das Problem ist architektonischer, nicht technischer Natur.
Das Kernproblem besteht darin, dass jedes Tool zwar technisch korrekt ist, aber innerhalb eines Systems arbeitet, das durch unsichtbare, implizite Abhängigkeiten definiert ist:
- Das Bereitstellungstool geht davon aus, dass die Abrechnung bereits storniert wurde.
- Das Abrechnungstool geht davon aus, dass der Anspruch zum Zeitpunkt der Rückerstattung noch aktiv ist.
- Das CRM-Update erfolgt asynchron.
- Das Analysesystem hat eine Verzögerung von mehreren Minuten.
An guten Tagen funktioniert die Abfolge. An schlechten Tagen sperrt der Agent den Zugang, bevor das Abrechnungssystem angepasst wurde. Oder es werden zwei Rückerstattungen ausgestellt, weil die Belastung in zwei verschiedenen Systemen erscheint. Oder es wird dieselbe Lösung erneut versucht, weil der Systemstatus nach einer Kundenantwort inkonsistent erscheint.
Der Fehler ist kein „Bug“ in MCP. Jedes Tool hat sich genau so verhalten, wie es vorgesehen war. Das grundlegende Problem besteht darin, dass niemand für den gesamten Prozess verantwortlich ist, sondern nur für einzelne Teile. Multiplizieren Sie dieses Risiko nun mit jeder gängigen Geschäftsaktion. Zum Beispiel mit der Aktualisierung eines Kontos, der Gutschrift von Guthaben oder der Beilegung einer Streitigkeit. Jede Aktion wird zu einem unabhängigen MCP-Endpunkt, wodurch ein verteiltes Netz von Abhängigkeiten entsteht, das die Automatisierung schnell zu einem operativen Risiko macht.
Aus diesem Grund wird die Technik in Vorfälle hineingezogen, die nicht auf Codefehlern beruhen, sondern auf Unklarheiten bei der Orchestrierung. Das System ist nicht ausgefallen, weil die KI eine schlechte Entscheidung getroffen hat, sondern weil die Ausführung nie als System konzipiert wurde.
Wie Orchestrierung MCP-Tools in zuverlässige Geschäftsaktionen verwandelt
Hier trifft der Ehrgeiz der KI auf die Realität in Unternehmen. Das Unternehmen möchte nicht, dass ein Agent improvisiert, wie Rückerstattungen, Ansprüche und Benachrichtigungen ablaufen. Es möchte, dass der Agent entscheidet, was geschehen soll, und die Umsetzung an eine geregelte Ausführungsebene delegiert.
Diese Ausführungsebene ist die Integration und Orchestrierung. Sie verwandelt Dutzende von Low-Level-MCP-Tools in eine einzige, zuverlässige Geschäftsfunktion, wie beispielsweise „Abrechnungsstreitigkeiten lösen“. Hinter dieser Aktion sorgt die Orchestrierung dafür, dass Systeme in der richtigen Reihenfolge aufgerufen werden, Fehler deterministisch behandelt werden, Daten validiert werden, Richtlinien durchgesetzt werden und Audits protokolliert werden. Menschen werden bei Bedarf einbezogen, ohne die Automatisierung zu unterbrechen.
Der Agent bleibt autonom, arbeitet jedoch über eine kontrollierte Ausführungsstruktur, die darauf ausgelegt ist, Komplexität zu absorbieren, anstatt sie zu verstärken.
Die Notwendigkeit der agentenbasierten Integration
MCP macht Orchestrierung nicht überflüssig. Es sorgt jedoch dafür, dass die Kosten, die ohne Orchestrierung entstehen, nicht mehr ignoriert werden können. Da Softwareunternehmen darum wetteifern, agentennativ zu werden, lautet die eigentliche Frage in Bezug auf die Architektur nicht mehr, ob KI Maßnahmen ergreifen kann. Die Frage ist vielmehr, wer bestimmt, wie diese Maßnahmen in der Produktion umgesetzt werden.
Für Unternehmen, die ernsthaft daran interessiert sind, die KI-Automatisierung zu skalieren, ist Agentic Integration keine Option, sondern die einzige Möglichkeit, MCP-gestützte Absichten in zuverlässige, überprüfbare und sichere Ergebnisse auf Unternehmensebene umzusetzen.
Um zu erfahren, wie Agentic Integration Ihre KI-Automatisierung steuern kann, fordern Sie noch heute eine Demo an.
