Die Versprechen moderner KI-Lösungen klingen spektakulär: Automatisierte Prozesse, personalisierte Inhalte, intelligente Interaktionen. Bereits heute investieren Unternehmen hohe Summen in moderne Tools, APIs und Datenquellen. [...]
Doch sobald es darum geht, diese Systeme intelligent zu verbinden, geraten Teams schnell an Grenzen und Developer:innen stehen vor einem handfesten Problem: die Integration. Denn egal wie viele APIs, Datenquellen oder Tools angebunden werden – ohne Kontext bleibt KI oft blind. Wie sich das Problem durch die Anwendung des Model Context Protocol lösen lässt, erklärt Facundo Giuliani, Solutions Engineering Team Manager bei dem Headless-CMS-Anbieter Storyblok.
MCP: Der neue Standard für kontextbewusste KI
Der richtige Kontext ist die wichtigste Basis für die Arbeit und den Austausch mit KI. Egal ob man eine App, einen Chatbot oder eine Website programmiert: Sobald KI eingesetzt wird, muss das Modell zwingend verstehen, was die Nutzer:innen sich wünschen und in welcher Umgebung sie sich befinden. Statische Prompts können dies nur begrenzt wiedergeben, und ihre Anpassung an die speziellen Anforderungen der Aufgabe kosten viel Zeit und Aufwand. Hier setzt das Model Context Protocol (MCP) an – ein neuer Standard, der derzeit leise, aber wirkungsvoll die Art verändert, wie wir über KI-Integrationen denken.
MCP ist ein offenes Protokoll, das es Entwickler:innen erlaubt, kontextuelle Informationen – also etwa Nutzerverhalten, Inhalte, Historien oder Systemeinstellungen – auf strukturierte und wiederverwendbare Weise an KI-Modelle zu übergeben, sodass diese im richtigen Zusammenhang genutzt werden können. Anders als bei statischen Prompts, wie sie heute noch üblich sind, wird der Kontext bei MCP dynamisch verwaltet und modular eingebunden. Das macht Integrationen nicht nur stabiler und wartungsärmer, sondern auch deutlich leistungsfähiger.
Die Stärke des Protokolls zeigt sich vor allem in MACH-Architekturen. Das Akronym steht für Microservices, API-first, Cloud-Native und Headless. Wer mit solchen Strukturen arbeitet, findet mit dem MCP eine perfekte Ergänzung. Kontext wird hier zu einem vollwertigen Baustein im Tech-Stack, und kann wie jede andere API-Komponente spezifisch angesprochen werden. Das eröffnet neue Möglichkeiten: Statt mühsam Workarounds für statische Anwendungsfälle zu bauen, können Teams kontextbewusste KI-Anwendungen modular entwickeln und flexibel skalieren.
Wird diese Technologie etwa im E-Commerce angewendet, können KI-Modelle dort sowohl auf Produktdaten zugreifen, als auch auf Userverhalten, CRM-Daten, vergangene Konversationen, aktuelle Kampagnen und Device-Kontext. Diese Inhalte werden jeweils durch eigenständige, entkoppelte Services bereitgestellt. MCP definiert dabei, wie diese Informationen standardisiert an die KI übergeben werden, unabhängig von der zugrundeliegenden Plattform oder Sprache.
Das Ergebnis: Die KI versteht nicht nur, was gefragt ist, sondern auch warum, und kann deswegen sinnvoll reagieren.
Von der Theorie zur Praxis: So gelingt der Einstieg mit MCP
Für die Implementierung des MCP muss man kein Experte für Machine Learning sein. Wichtiger ist ein solides Verständnis für APIs, Daten-Strukturen und Anwendungsarchitektur. Zunächst werden die wichtigsten Kontextkomponenten erfasst, die KI-Modelle benötigen, um genaue und relevante Antworten zu liefern. Diese müssen gut strukturiert, regelmäßig gepflegt und im ganzen System anwendbar sein. Da MCP API-gesteuert ist, kann man zunächst mit bereits bekannten Tools und Sprachen und ihren kontextbezogenen Anwendungen experimentieren. Viele Unternehmen berichten bereits, dass sie mit MCP erste funktionierende Integrationen in unter einer Stunde aufsetzen konnten – und das ganz ohne tiefergehendes Machine-Learning-Know-how.
Sobald das MCP integriert ist, sollte der Einfluss verschiedener Kontexte auf die Funktionalität und Ergebnisse der KI gründlich getestet werden. Der Kontext ist ein lebendiger Teil des gesamten KI-Systems und entwickelt sich kontinuierlich weiter, deswegen muss er zwingend regelmäßig gepflegt werden, um Ergebnisse mit einer hohen und konstanten Qualität zu gewährleisten.
Sobald das MCP wie gewünscht funktioniert, entsteht für Entwickler:innen eine erhebliche Entlastung. Die typische Last-Minute-Anpassung von Prompts fällt weg, ebenso das Debugging und Finetuning jedes neuen Anwendungsfalls. Stattdessen entsteht ein kontrollierbarer, testbarer und wiederverwendbarer Kontext-Layer, der sich wie jeder andere Teil der Infrastruktur managen lässt.
Natürlich gibt es auch hier Stolperfallen. Ein häufiger Fehler ist ein zu vager oder überladener Kontext: Entweder fehlt der KI dann die nötige Orientierung, oder sie wird mit irrelevanten Daten überfrachtet. Entscheidend ist daher, Kontext nicht nur technisch zu integrieren, sondern auch konzeptionell zu denken: Welcher Kontext ist für die jeweilige Interaktion wirklich relevant? Wie lässt er sich granular unterteilen und in Versionen sortieren? Und wie kann er im Betrieb dynamisch angepasst werden?
Besonders spannend ist MCP für Unternehmen, die bereits mit modularen CMS- oder Content-Plattformen arbeiten. Denn gerade dort, wo Inhalte, Komponenten und Zielgruppen flexibel orchestriert werden, kann KI mit dem richtigen Kontext echten Mehrwert schaffen – etwa bei der Personalisierung, bei der Automatisierung von Briefings oder bei der Content-Ausspielung auf Basis von Verhalten und Kanal. Die kontextuelle Steuerung wird damit zum nächsten logischen Evolutionsschritt der Headless-Bewegung.
Kontext ist King: Die Zukunft des MCP
Große Namen wie OpenAI, Microsoft und Google arbeiten bereits mit MCP. Branchenbeobachter:innen gehen davon aus, dass sich der Standard in den nächsten 12 bis 18 Monaten weitgehend etablieren könnte – nicht zuletzt, weil er Interoperabilität, Sicherheit und Governance-Themen adressiert, die in vielen Unternehmen aktuell auf der KI-Agenda ganz oben stehen.
Für Engineering-Teams und Tech-Entscheider:innen ergibt sich daraus eine klare Empfehlung: MCP ist kein „Nice to Have“, sondern ein Schlüsselbaustein für alle, die smarte KI-Anwendungen nicht nur pilotieren, sondern produktiv und skalierbar einsetzen wollen. Wer jetzt investiert, legt das Fundament für zukunftssichere, adaptive und menschenzentrierte KI-Erlebnisse. Denn eines ist sicher: Die Zeiten, in denen man KI einfach „dazu steckte“, sind vorbei. Nur wer Kontext, Architektur und Anwendung zusammendenkt, wird das volle Potenzial ausschöpfen. MCP gibt uns endlich das Protokoll dafür an die Hand.
*Der Autor Facundo Giuliani ist Teamleiter für den Bereich Solutions Engineering bei Storyblok.
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