Was ist MCP (Model Context Protocol)?

MCP in einem Satz

Das Model Context Protocol (MCP) ist eine offene Spezifikation dafür, wie eine KI-Anwendung mit externen Tools, Datenquellen und Diensten spricht. Anthropic hat es Ende 2024 vorgestellt und offen veröffentlicht; inzwischen unterstützen es immer mehr KI-Clients.

Der gängige Vergleich: MCP ist für KI-Tools das, was USB-C für Hardware ist. Ein Stecker, viele Geräte. Statt dass jeder Modellanbieter für jeden Dienst eine eigene Integration baut, implementiert ein Dienst MCP einmal — und jeder MCP-fähige Client kann ihn nutzen.

Warum KI-Agenten ein Protokoll brauchen

Ein Sprachmodell allein ist zustandslos und abgeschottet. Es kann weder deine Notizen lesen noch eine Datenbank abfragen oder etwas speichern. Alles Nützliche passiert über Tools — und vor MCP war jedes davon proprietär verdrahtet und brach beim Modellwechsel.

• Portabilität — ein Tool für einen MCP-Client funktioniert auch in den anderen.
• Discovery — der Client fragt zur Laufzeit ab, welche Tools es gibt und welche Argumente sie erwarten.
• Einwilligung — die Nutzerin autorisiert den Zugriff explizit, meist per OAuth, und kann ihn widerrufen.
• Gedächtnis — ein Agent, der in deinen eigenen Speicher schreiben und daraus lesen kann, vergisst zwischen Sessions nichts mehr.

So funktioniert MCP

MCP hat zwei Seiten. Der Client steckt in der KI-Anwendung (ChatGPT, Claude, eine IDE, ein eigener Agent). Der Server stellt die Fähigkeiten bereit. Kommuniziert wird über JSON-RPC — lokal über stdio oder bei Remote-Servern über HTTP.

Ein Server kann drei Arten von Fähigkeiten anbieten: Tools (Aktionen wie create_drop), Resources (lesbare Daten) und Prompts (wiederverwendbare Vorlagen). Jedes Tool deklariert Name, Beschreibung und ein JSON-Schema für Ein- und Ausgabe — das Modell weiß also genau, wie es aufzurufen ist.

• 1. Der Client verbindet sich und fragt die Fähigkeiten des Servers ab.
• 2. Der Server liefert Tool-Definitionen inklusive Schemas und Verhaltenshinweisen.
• 3. Das Modell hält ein Tool für passend und erzeugt einen Aufruf mit validierten Argumenten.
• 4. Der Server führt die Aktion als angemeldeter Nutzer aus und gibt ein strukturiertes Ergebnis zurück.
• 5. Das Modell verwendet dieses Ergebnis in seiner Antwort.

MCP vs. Plugins, Function Calling und APIs

Function Calling ist der modellseitige Mechanismus, um einen strukturierten Tool-Aufruf zu erzeugen — über Hosting, Discovery oder Autorisierung sagt es nichts. MCP ist die Schicht darüber: Transport, Discovery, Authentifizierung, Lifecycle. Plugins waren anbieterspezifisch, MCP ist es nicht.

MCP ersetzt auch deine REST-API nicht. Es liegt davor und beschreibt sie so, dass ein Modell damit umgehen kann — mit lesbaren Beschreibungen und klaren Hinweisen, ob ein Tool nur liest oder verändert.

CherryDrop: MCP in der Praxis

CherryDrop ist eine persönliche Inbox für alles, was du findest — Links, Notizen, Bilder, Dateien — und bringt einen gehosteten MCP-Server mit. Einmal verbinden, und dein Agent kann speichern, was er erzeugt hat, durchsuchen, was du früher abgelegt hast, und es später wieder in den Chat holen.

Anders gesagt: MCP ist das Protokoll, CherryDrop das Langzeitgedächtnis dahinter. Deine Drops gehören dir, liegen in deinem Account und bleiben in der App, im Web und in jedem MCP-fähigen Agenten verfügbar.

• create_drop — Link, Notiz oder Snippet direkt aus dem Chat speichern.
• search_drops — Volltextsuche über alles Gespeicherte.
• list_recent_drops — die neuesten Einträge zurück in den Kontext holen.
• Anmeldung per OAuth — der Agent handelt als du und sonst niemand.

Häufige Fragen

Was ist MCP (Model Context Protocol)?

MCP ist ein offener Standard, mit dem KI-Modelle externe Tools und Datenquellen über eine gemeinsame Schnittstelle aufrufen — statt einer eigenen Integration pro App.

Wer hat MCP entwickelt?

MCP wurde Ende 2024 von Anthropic als offene Spezifikation vorgestellt und wird heute von immer mehr KI-Clients und Tool-Anbietern unterstützt.

Was ist ein MCP-Server?

Ein MCP-Server stellt Tools, Resources und Prompts über das Protokoll bereit. Ein KI-Client verbindet sich, entdeckt die verfügbaren Tools und ruft sie im Auftrag der Nutzerin auf.

Wie nutzt CherryDrop MCP?

CherryDrop betreibt einen gehosteten MCP-Server, damit Agenten wie ChatGPT und Claude Drops speichern, durchsuchen und auflisten können — ein Langzeitgedächtnis, das dir gehört.