MCP: Wie eine KI an ihre Werkzeuge kommt

Du fragst eine KI nach dem METR-Beitrag auf dieser Website. Das Modell kann eine Erklärung formulieren. Aber der aktuelle Beitrag muss erst in seinen Kontext gelangen. Dafür braucht die Anwendung eine konkrete Fähigkeit: Beiträge durchsuchen.

Die Suche bekommt den Begriff METR und die Sprache Deutsch. Sie vergleicht ihn mit den veröffentlichten Titeln, Kurzbeschreibungen und Abschnitten. Zurück kommen passende Beiträge mit Kennungen. Das nächste Werkzeug bekommt eine solche Kennung, liest den Beitrag und liefert seine Abschnitte. Erst jetzt kann das Modell seine Erklärung auf diesen Text stützen. Eine passende Quelle bleibt überprüfbar.

Model Context Protocol, kurz MCP, ist eine gemeinsame Verbindungssprache zwischen einer KI-Anwendung und einem Dienst. Die Anwendung enthält einen MCP-Client; der Dienst stellt einen MCP-Server bereit. In unserem Beispiel ist der Dienst diese Website. MCP beschreibt, wie die Anwendung nach Fähigkeiten fragt, einen Aufruf schickt und das Ergebnis wieder empfängt. MCP-Architektur.

Ein Werkzeug hat dabei einen Namen, eine Beschreibung und ein Eingabeformat. Über tools/list erhält ein Client die verfügbaren Werkzeuge. Über tools/call fordert er die Ausführung eines bestimmten Werkzeugs mit passenden Angaben an. Der Server führt die Funktion aus und liefert das Ergebnis oder einen Fehler zurück. Werkzeuge im Protokoll.

Der Chat hinter „Frag die KI“ nutzt unsere Werkzeuge direkt über die Modell-API. Er geht für diese Aufrufe nicht durch MCP. Separat bieten wir dieselben drei lesenden Funktionen für andere KI-Anwendungen unter https://appliedbyhand.com/mcp an:

• list_posts bekommt optionale Filter und liefert eine Beitragsliste.
• search_posts bekommt Suchbegriffe und liefert passende Beiträge und Abschnitte.
• get_post bekommt eine Beitragskennung und liefert den vollständigen Text.

Der öffentliche Anschluss bietet veröffentlichte Inhalte. Browseraktionen wie Farbschema wechseln, Kontaktentwurf vorbereiten oder zum Selbsttest springen gehören zum Website-Chat. Bei Kontakt und Newsletter prüfst und sendest du selbst. Code-Beispiele kann der Chat, wenn die Sandbox eingerichtet ist, separat ausführen.

Öffne oben „Frag die KI“ → „Werkzeugkasten dieser KI“, um die tatsächlich angebotenen Fähigkeiten zu sehen.

MCP stellt weder das Sprachmodell noch die Suche her. Es vermittelt den Zugriff auf vorhandene Funktionen. Ob ein Werkzeug gute Ergebnisse liefert, welche Daten es sehen darf und welche Handlungen du erlaubst, wird weiterhin von der Anwendung und dem Dienst bestimmt.

In der Demo oben führst du die Leseaufrufe selbst aus. Du siehst echte Ergebnisse des Anschlusses; die erklärende Zusammenfassung würde danach das Modell formulieren. Wenn kein Beitrag gefunden wird, gibt es auch keinen Text, den das Modell daraus belegen könnte.

Wenn deine Anwendung einen entfernten MCP-Server über Streamable HTTP unterstützt, trage https://appliedbyhand.com/mcp als Server-URL ein. Unser Anschluss handelt die Protokollversionen 2025-06-18 und 2025-03-26 aus. Der Client muss eine davon unterstützen. Für die veröffentlichten Lesewerkzeuge brauchst du keinen API-Schlüssel. Die verfügbare Werkzeugliste ist der Maßstab für den Zugriff. Initialisierung, HTTP-Transport.