Model Context Protocol (MCP) – Integration

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Was jedoch in vielen Organisationen weiterhin fehlt, ist eine saubere, standardisierte und sichere Integration von KI-Modellen in bestehende Software-, Daten- und Automatisierungslandschaften. Genau an dieser Stelle setzt das Model Context Protocol (MCP) an.

MCP ist kein weiteres KI-Framework, sondern ein offenes Protokoll, das beschreibt, wie KI-Modelle strukturiert mit externen Tools, Services und Datenquellen interagieren. Ziel ist es, KI aus isolierten Proof-of-Concepts herauszuholen und sie zu einem verlässlichen Bestandteil produktiver Systeme zu machen.

Das Grundproblem moderner KI-Integrationen

In klassischen Projekten werden KI-Modelle häufig:

• direkt an proprietäre APIs angebunden
• mit individuell entwickelten „Glue-Code“-Integrationen versehen
• ohne klaren Kontext- und Zustandsbegriff betrieben

Das führt zu bekannten Problemen:

• Hoher Wartungsaufwand
• Geringe Wiederverwendbarkeit
• Schwer auditierbare Datenflüsse
• Sicherheitsrisiken durch unkontrollierte Tool-Zugriffe

Insbesondere in kritischen Infrastrukturen, im Energiesektor oder im öffentlichen Verkehr sind diese Schwächen nicht akzeptabel. Hier braucht es klare Schnittstellen, definierte Verantwortlichkeiten und kontrollierte Ausführungsmodelle.

Was MCP anders macht

Das Model Context Protocol definiert eine formale Kommunikationsschicht zwischen:

• KI-Modellen
• Tools und Funktionen
• Datenquellen
• Backend-Services

Dabei wird nicht nur beschrieben was ein Modell tun darf, sondern auch wie, in welchem Kontext und unter welchen Rahmenbedingungen.

Zentrale Konzepte von MCP

1. Strukturierter Kontext MCP übergibt dem Modell einen klar definierten Kontext – inklusive verfügbarer Tools, erlaubter Aktionen und relevanter Metadaten. Das Modell agiert nicht „frei“, sondern innerhalb eines kontrollierten Rahmens.

2. Deklarative Tool-Schnittstellen Funktionen, APIs oder Services werden nicht hart verdrahtet, sondern deklarativ beschrieben. Dadurch entstehen:

• Austauschbarkeit
• Versionierbarkeit
• Klare Verantwortlichkeiten

3. Trennung von KI-Logik und Systemlogik Die KI trifft Entscheidungen, führt aber nichts direkt aus. Die tatsächliche Ausführung erfolgt über klar definierte MCP-Tools. Das erhöht Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Testbarkeit.

4. Skalierbarkeit und Wiederverwendung Ein einmal definiertes MCP-Tool kann von mehreren Modellen, Services oder Use-Cases genutzt werden – ohne erneute Integration.

Warum MCP besonders für industrielle und KRITIS-Umgebungen relevant ist

In sicherheitskritischen Umgebungen gelten andere Maßstäbe als im Consumer-Bereich:

• Nachvollziehbarkeit
• Auditierbarkeit
• Zugriffskontrolle
• Trennung von Verantwortlichkeiten

MCP unterstützt genau diese Anforderungen. Es erlaubt, KI gezielt dort einzusetzen, wo sie Mehrwert bringt – ohne bestehende Sicherheits- und Governance-Modelle zu unterlaufen.

Gerade in Kombination mit:

• OT-nahen Systemen
• SCADA-Umgebungen
• Cloud-basierten Leit- und Managementsystemen

wird MCP zu einem entscheidenden Enabler für produktive, vertrauenswürdige KI.

Unser Ansatz bei ALPSCALE

Wir setzen MCP bereits heute in unseren internen Tools und Entwicklungsplattformen ein. Nicht aus Experimentierfreude, sondern aus einem klaren pragmatischen Grund: Produktivität.

Die Effekte sind deutlich:

• Reduzierter Integrationsaufwand
• Schnellere Entwicklungszyklen
• Klarere Systemarchitekturen
• Saubere Trennung zwischen KI, Fachlogik und Infrastruktur

Entwickler und Engineers können sich wieder auf das konzentrieren, was zählt: Probleme lösen – statt Integrationen reparieren.

MCP hilft uns dabei, KI als systemischen Baustein zu denken – nicht als Sonderfall.

Fazit: MCP ist kein Trend, sondern Architektur

Das Model Context Protocol ist kein kurzfristiger Hype. Es ist eine logische Antwort auf die zunehmende Komplexität von KI-gestützten Systemen.

Wer KI:

• skalierbar
• sicher
• wartbar
• und industrienah

einsetzen möchte, wird an klaren Protokollen und Standards nicht vorbeikommen.

Für uns ist MCP ein zentraler Baustein dieser Zukunft – und ein weiterer Schritt hin zu Systemintegration, neu gedacht.