5 Best Practices für die Verwendung von MCP Servern

Von Maneeza Malik, Produktmarketingdirektor

Das Modellkontextprotokoll (MCP) ist als offener Standard für die Verbindung von KI-Anwendungen und Agenten mit Unternehmens-Tools, Daten und Systemen entstanden. Erstmals eingeführt von Anthropisch Im November 2024 MCP bietet es eine gemeinsame Schnittstelle für KI-Agenten und Anwendungen, um miteinander zu interagieren:

• Tools: Funktionen, die ein KI-Agent anrufen kann, wie zum Beispiel die Abfrage einer Datenbank, die Erstellung eines Supporttickets oder die Abfrage von Kundendaten
• Ressourcen: Daten und Kontext, auf die ein KI-Agent zugreifen kann, wie beispielsweise Dateien, Datenbankdaten oder Unternehmensdokumentation
• Anweisungen: Mehrfach verwendbare Anweisungen oder Vorlagen, die die Interaktion eines KI-Agents mit diesen Funktionen beschreiben

Was ist ein MCP Server?

Ein MCP Server stellt über die MCP Benutzeroberfläche Tools, Ressourcen und Anweisungen zur Verfügung. Anstatt separate Integrationen für jede KI-Anwendung oder KI-Agent zu erstellen, können Organisationen gemeinsam genutzte Funktionen über eine gemeinsame Schnittstelle bereitstellen, die mehrere KI-Agenten entdecken und wiederverwenden können.

MCP Er ersetzt keine APIs

MCP API dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. APIs offenbaren MCP Anwendungs- und Systemfunktionen und MCP bieten eine standardisierte Weise, wie KI-Anwendungen und Agenten Werkzeuge, Ressourcen und Anweisungen entdecken und mit diesen interagieren können. Diese Funktionen können durch vorhandene APIs und Unternehmenssysteme offengelegt werden, ohne sie zu ersetzen.

Weisen Sie den Zeitpunkt an, an dem Sie ihn benötigen MCP

MCP Es ist nicht automatisch die richtige Wahl für jede KI-Anwendung. Direkte API-Integrationen kann einfacheres möglich sein, wenn Sie nur wenige KI-Agenten mit stabilen, anwendungsspezifischen Workflows haben.

MCP Wird wertvoller, wenn Fähigkeiten benötigt werden. geteilt, wiederverwendet, konsistent zugänglich und verwaltet über KI-Agenten, Teams oder Anwendungen hinweg.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob man MCP. verwenden sollte. Vielmehr ist die Frage, MCP wo man Wert schaffen kann, indem man die Integrationskomplexität reduziert, die Wiederverwendung erhöht und eine stärkere Grundlage für KI-Anwendungen bereitstellt, wenn diese skalieren.

Die folgenden fünf Best Practices bieten einen Rahmen für die Entscheidungsfindung und deren MCP effektive Anwendung, wann und wo dies sinnvoll ist.

Best Practice #1: Beginnen Sie mit dem Integrationsproblem, nicht mit dem Protokoll

Beginn nicht mit: “Wo können wir diese Integration nutzen MCP?” Beginnen Sie stattdessen mit: “Welche Integrationsprobleme wollen wir lösen?”

Wenn Sie nur über einen einzigen KI-Agent oder eine Handvoll solcher Agenten verfügen, die Zugriff auf wenige stabile APIs und Ressourcen benötigen, die nicht gemeinsam genutzt werden, dann kann eine direkte Integration möglicherweise alles sein, was Sie benötigen. In diesem Fall bietet sie MCP möglicherweise nicht genügend Mehrwert, um die zusätzliche Abstraktion zu rechtfertigen.

MCP ist umso eindringlicher, wenn Die gleichen Fähigkeiten müssen von mehreren KI-Agenten, Teams oder KI-Anwendungen genutzt werden.. Anstatt immer wieder die gleichen Agent-facing-Integrationen zu entwickeln und zu pflegen, kann ein MCP Server diese Funktionen über eine gemeinsame Schnittstelle bereitstellen.
Bei der MCP Überprüfung sollten Sie auf Probleme wie Folgendes achten:

• Die gleichen Unternehmensdaten oder Funktionen müssen von mehreren KI-Agenten abgerufen werden.
• Teams bauen immer wieder ähnliche Integrationen auf
• KI-Anwendungen benötigen einen konsistenten Zugang zu gemeinsamen Funktionen
• Die Komplexität der Integration nimmt zu, da die Anzahl der KI-Agenten und Anwendungen zunimmt.
• Sie möchten die Art und Weise standardisieren, wie Tools und Funktionen an KI-Clients ausgeliefert werden.

Das Ziel ist nicht, die Technologie aus rein technischer Sicht zu MCP nutzen. Ziel ist es, die Integrationskomplexität zu reduzieren, den Zugriff auf Funktionen zu standardisieren und wiederverwendbare Bausteine zu schaffen, die über KI-Agenten und Anwendungen hinweg gemeinsam genutzt werden können.

Best Practice #2: Identifizieren von Fähigkeiten, die geteilt werden können

Sobald Sie ein gemeinsam auftretendes Integrationsproblem identifiziert haben, suchen Sie nach den Fähigkeiten, die mehrere KI-Agenten benötigen.
Beispiele könnten Folgendes umfassen:

• Nach Kundendaten suchen
• Inventar prüfen
• Erstellung eines Kundenbetreuungsträgers
• Analyse von Finanzdaten
• Das Suchen nach internem Wissen

Die stärksten Kandidaten sind Fähigkeiten, die allgemein nützlich sind, relativ stabil sind und wahrscheinlich in mehreren KI-Agenten und Anwendungen wiederverwendet werden. Die zentralisierte Verwaltung dieser Fähigkeiten hinter einem MCP Server kann doppelte Integrationsprozesse eliminieren und KI-Agenten eine einheitliche Möglichkeit zur Zugriffserlangung bieten.

Hier MCP beginnt, dass es sich um eine gemeinsame Infrastruktur für KI handelt, anstatt nur um eine weitere Integrationsebene zu sein.

Best Practice #3: MCP Server für Agenten entwickeln, keine APIs

Ein MCP Server sollte mehr als nur bestehende API-Endpunkte über eine standardisierte Schnittstelle replizieren. Er sollte seine Funktionen an den Anforderungen der KI-Agenten ausrichten, anstatt einfach die Endpunkte der zugrunde liegenden APIs zu replizieren.

Beispielsweise können Sie stattdessen gezielte Tools bereitstellen, anstatt Dutzende von niedriggradigen Endpunkten offen zu legen:

• search_customer
• get_open_orders
• Create_Support_Case

Zweckorientierte Tools erleichtern es KI-Agenten, Fähigkeiten zu entdecken, zu verstehen und in größere Workflows zu integrieren.

Ziel ist es, KI-Agenten Fähigkeiten zu verleihen, die sie selbst nutzen können. Zuverlässig entdecken, verstehen, auswählen und nutzen — nicht einfach, die Oberfläche einer bestehenden API zu reproduzieren.

Best Practice #4: MCP Server als gemeinsam genutzte Infrastruktur behandeln

Ein MCP Server kann als einfache Möglichkeit dafür konzipiert werden, dass ein einzelner KI-Agent auf ein paar Tools oder Datenquellen zugreifen kann. Wenn jedoch mehrere Agenten, Anwendungen oder Teams davon abhängig werden, wird der Server tatsächlich zu einer gemeinsamen Infrastruktur. Eine Änderung an einem Tool, einer Berechtigung, einem Schema oder einem Backendverhalten kann alle Nutzer betreffen.

Das bedeutet, dass MCP Server so gestaltet und betrieben werden sollten, als wären sie für andere gemeinsame Dienste und APIs gleich wichtig: klare Verträge, vorhersehbares Verhalten, Sicherheitskontrollen, Beobachtbarkeit, Testen, Versionierung und Governance sollten als oberste Priorität behandelt werden.

Legen Sie besonderes Augenmerk auf:

• Klare WerkzeugnamenVerwenden Sie Namen, die einem KI-Agenten mitteilen, was das Tool tatsächlich tut.
  • Beispielsweise: “search_customer anstatt execute_function_7”.
• Genaue BeschreibungenBeschreiben Sie, was das Tool tut, welche Informationen es erwartet und wann es verwendet werden sollte.
  • Beispielsweise: “Kunden nach E-Mail-Adresse, Kontonummer oder Firmennamen finden”.
• Gut definierte Eingaben und AusgabenVerwenden Sie explizite Schemata und vorhersehbare Antwortstrukturen.
  • Beispiel: “customer_id: string → strukturierter Kundenobjekt”.
• Passende AbstraktionsniveausZeigen Sie sinnvolle Geschäftsfunktionen auf, statt die Details der Implementierung zu verraten.
  • Beispielsweise: stattdessen “Create_Support_Case bereitstellen, anstatt jede zugrunde liegende API-Anforderung zu offenlegen, die zur Erstellung eines Supportfalls erforderlich ist”.
• Vernünftige GrenzenEs ist klar zu unterscheiden zwischen Operationen, die Informationen lesen, und Operationen, die Daten erstellen, ändern oder löschen.
  • Beispielsweise sollten destruktive oder folgenschwerende Aktionen über entsprechende explizite Schnittstellen und Bedienelemente verfügen.
• Starke Evaluierung und TestsDer Test prüft nicht nur, ob ein Tool funktioniert, sondern auch, ob die Agenten das richtige Tool auswählen, gültige Eingaben bereitstellen, die Ergebnisse korrekt interpretieren und die Beschränkungen in Bezug auf Autorisierung und Sicherheit beachten. Der Test prüft außerdem Fehler- und Ausnahmesituationen sowie erfolgreiche Ausführung.
• Sicherheit und BerechtigungenVerwenden Sie Zugriff mit minimaler Berechtigung und stellen Sie sicher, dass KI-Agenten nur die Aufgaben ausführen können, für die sie befugt sind. Die Offenlegung eines Tools MCP sollte nicht die autorisierten Kontrollen umgehen oder schwächen, die durch die zugrunde liegenden Systeme angewendet werden.
• Zuverlässigkeit und BeobachtbarkeitÜberwachen Sie Ausfälle von Werkzeugen, Latenz, Abhängigkeitsfehler und ungewöhnlichesage Musterverhalten. Wenn ein MCP Server gemeinsam genutzt wird, kann ein unzuverlässiges Tool zu einem Problemen für viele KI-Agenten und Workflows führen.
• Change Management und VersionierungBehandeln Sie Schema-, Beschreibungs-, Berechtigungs- und Verhaltensänderungen im Tool als API-Änderungen. Änderungen, die zwar geringfügig erscheinen – etwa Änderungen an Toolnamen, Beschreibungen, Schema-Definitionen oder Berechtigungen –, können die Art und Weise beeinflussen, wie KI-Agenten Tools entdecken, auswählen oder aufrufen, und können auf die nachfolgenden Workflows wirken.

Dies ist wichtig, da MCP Server KI-Agenten nicht nur Zugang zu Informationen verschaffen können, sondern auch zu Aktionen, die Systeme und Daten verändern können. Sobald diese Funktionen über alle KI-Agenten und Teams hinweg gemeinsam genutzt werden können, wird der MCP Server Teil der operativen und sicherheitstechnischen Grenzen der Organisation. Zuverlässigkeit, Sicherheit, Kompatibilität und Governance werden daher ebenso wichtig wie Funktionalität.

Best Practice #5: Nutzen Sie es, MCP wo es einen Vorteil schafft

MCP bietet die größte Hebelwirkung, wenn es ein breiteres Architekturproblem löst, anstatt einfach eine weitere Möglichkeit zu schaffen, eine API mit einem KI-Agenten zu verbinden.

Verwenden Sie diese Checkliste, um zu bewerten, wo MCP es sinnvoll ist.

Direkte APIs sind möglicherweise ausreichend, wenn:

• Sie haben eine oder mehrere KI-Agenten
• Arbeitsabläufe sind eng definiert und stabil
• Integrationsfunktionen sind anwendungsspezifisch
• Die Fähigkeiten werden nicht von allen KI-Agenten oder Anwendungen gemeinsam genutzt.
• Ein einziger Anbieter besitzt die KI-Agenten und ihre Integrationen
• Direkte API-Integrationen sind einfach, stabil und einfach zu handhaben.

MCP ist umso spannender, wenn:

• Mehrere KI-Agenten benötigen die gleichen Funktionen.
• Mehrere Teams entwickeln und implementieren KI-Agenten
• Die gleichen Integrationen werden wiederholt
• Fähigkeiten müssen in KI-Anwendungen wiederverwendet werden
• KI-Agenten benötigen standardisierte Erkundungsmöglichkeiten und Zugang zu Tools
• Sie erstellen Multiaagenten-Workflows oder Orchestrierung
• Ihre Integrationsarchitektur wird zu einem Problem der gemeinsamen Plattform.

Betrachten Sie dies eher als ein Spektrum als als eine binäre Option.

Sie müssen nicht alles hinter MCP.Starten Sie mit den Bereichen, in denen Standardisierung, Wiederverwendung und gemeinsames Steuerungssystem klare Vorteile bieten.

Scale-fähige Integration von Drive AI mit MCP Servern

MCP Ist die KI-Integration zu einem gemeinsam genutzten Architekturproblem geworden, ist sie am wertvollsten. Wenn mehrere KI-Agenten, Teams oder KI-Anwendungen gleichbleibigen Zugang zu den gleichen Funktionen benötigen, kann ein MCP Server die duplizierten Integrationen reduzieren und eine standardisierte Grundlage für die Erkennung, Sicherung und Steuerung dieser Funktionen bereitstellen.

Die beste Vorgehensweise ist, mit der Problematik zu beginnen. Identifizieren Sie, was gemeinsam genutzt werden soll, gestalten Sie die Funktionen so, dass KI-Agenten sie nutzen können, und betreiben Sie MCP Server mit der Zuverlässigkeit und Governance, die von einer gemeinsamen Infrastruktur erwartet werden.

Die Frage lautet nicht “sollten wir MCP Server verwenden?” Sondern “wo werden wir genügend Wiederverwendung, Konsistenz und Skalierbarkeit MCP schaffen, um die Einführung zu rechtfertigen?”

Das Verständnis der Unterschiede macht MCP aus einer weiteren Integrationsstufe einen strategischen Vorteil für die Skalierung von KI.

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