Glossar

Model Context Protocol (MCP)

Was ist Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen einheitlich auf externe Werkzeuge, Datenquellen und Dienste zugreifen. Ein MCP-Server stellt Funktionen bereit, ein MCP-Client, etwa ein KI-Assistent, kann sie aufrufen. Anthropic stellte MCP im November 2024 vor; seit Dezember 2025 wird es unter dem Dach der Agentic AI Foundation der Linux Foundation weiterentwickelt (Stand: Oktober 2026). So muss nicht jede Integration einzeln programmiert werden.

So hilft KI.ordo

KI.ordo bietet unter /mcp einen MCP-Server mit API-Schlüssel an, über den Agenten und Abläufe als Werkzeuge für andere KI-Programme nutzbar werden.

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Verwandte Begriffe

Remote MCP

Remote MCP bezeichnet einen MCP-Server, der nicht lokal auf dem eigenen Rechner läuft, sondern über das Internet per HTTP erreichbar ist. Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, mit dem KI-Anwendungen externe Werkzeuge und Daten nutzen können; für entfernte Server sieht die Spezifikation den Transport „Streamable HTTP“ und eine Anmeldung, etwa per OAuth oder API-Schlüssel, vor. Vorteil: Ein zentral betriebener Dienst steht vielen Nutzern und KI-Programmen ohne lokale Installation zur Verfügung.

MCP
Schnittstelle
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Intelligente Agenten

Ein intelligenter Agent ist ein System, das seine Umgebung wahrnimmt, Informationen verarbeitet und selbstständig Handlungen wählt, um ein Ziel zu erreichen. Heute meint der Begriff meist Software auf Basis großer Sprachmodelle, die Anweisungen befolgt, Wissen nutzt und Werkzeuge aufruft, etwa eine Suche oder eine Schnittstelle. Wie viel ein Agent eigenständig darf, sollte bewusst festgelegt werden. Beispiel: Ein Agent beantwortet Kundenfragen anhand der Produktdokumentation.

Agenten
Autonomie
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Agentisch

„Agentisch“ (englisch agentic) beschreibt KI-Systeme, die nicht nur auf eine einzelne Frage antworten, sondern ein Ziel in mehreren Schritten verfolgen: Sie planen, nutzen Werkzeuge wie Websuche oder Schnittstellen, prüfen Zwischenergebnisse und entscheiden über den nächsten Schritt. Ein Beispiel ist ein Assistent, der eine Anfrage einordnet, Informationen nachschlägt und einen Antwortentwurf vorbereitet. Wichtig sind klare Grenzen, Protokolle und menschliche Freigaben an kritischen Stellen.

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Automatisierung
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LangChain

LangChain ist ein quelloffenes Framework für Python und JavaScript, mit dem Entwickler Anwendungen auf Basis von Sprachmodellen bauen. Es bietet einheitliche Schnittstellen zu vielen Modellanbietern sowie Bausteine für Werkzeugaufrufe, Agenten, Dokumentenverarbeitung und Retrieval-Augmented Generation. Seit Version 1.0 (Oktober 2025) setzen die Agenten von LangChain auf LangGraph auf. Typisch ist der Einsatz für Chatbots, die interne Dokumente durchsuchen, oder für Agenten, die externe Dienste ansprechen.

Framework
Entwicklung
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