MCP: USB-C-Analogie und ihre Grenzen

Die Analogie von MCP als „USB-C für KI-Agenten“ wird in der Technologiebranche weit verbreitet genutzt, da sie den Nutzern eine einfache und einheitliche Kommunikung zwischen verschiedenen Systemen ermöglicht. Dies verspricht Convenience und Wert, insbesondere für allgemeine KI-Systeme wie Chatbots oder Code-Assistenten. Doch diese Perspektive aus der Verbraucherseite führt nun auch in Unternehmen zu Entscheidungen, die möglicherweise nicht immer sinnvoll sind. Teams, die spezialisierte KI-Agenten für bestimmte Branchen entwickeln, fragen sich, ob sie ihre internen Tools als MCPs definieren sollten, um sie später im Unternehmen wiederverwenden zu können. Die Analogie, die sich hier anbietet, ist jedoch problematisch. Wenn man sich vorstellt, dass ein Team ein hochspezialisiertes Gerät entwickelt und alle internen Komponenten, wie CPU oder Speicher, über USB-C mit der Hauptplatine verbindet, um sie später in anderen Produkten wiederverwenden zu können, ist das aus technischer Sicht nicht sinnvoll. USB-C ist zwar praktisch für externe Verbindungen, aber für interne Systeme sind spezialisierte Verbindungen auf einem System-on-Chip (SoC) effizienter, da sie weniger Overhead und bessere Leistung bieten. Die „M-by-N“-Vorteilsaussage von MCP ist zentral, da sie vorschlägt, dass durch eine Standardprotokoll-Verbindung die Anzahl der Integrationen reduziert wird. Dies funktioniert jedoch nur, wenn ein Tool für viele Anwendungen nützlich ist. API-basierte Tools, die bestehende Schnittstellen umschließen, können in verschiedenen Anwendungen genutzt werden. Doch bei „Skill-level“-Tools, die auf spezifische Aufgaben oder Agenten optimiert sind, wird die Reusability deutlich geringer. Ein Beispiel ist ein Tool für Datenbankmigration, das stark für Code-Assistenten optimiert ist, aber für allgemeine Chatbots kaum nützlich ist. Bei vertikalen Agenten, die für sehr spezifische Domänen wie Immobilien oder Finanzen entwickelt werden, werden die Tools noch stärker an die Anforderungen des Agenten angepasst. In solchen Fällen ist die Integration nicht auf Reusability ausgerichtet, sondern auf Effizienz, Zuverlässigkeit und direkte Anpassung an die Anwendung. Die Idee, solche Tools in eine generische MCP-Struktur zu pressen, führt nur zu Overhead und nicht zu echten Vorteilen. Ein Beispiel aus der Immobilienbranche zeigt, wie diese Situation aussehen kann: Ein Team entwickelt einen Chatbot für Transaktionen, der einen Inspektionsterminplaner benötigt. Es gibt bereits einen Terminplaner aus dem Tour-Team, doch dieser ist nicht direkt verwendbar, da die Anforderungen unterschiedlich sind. Dies führt zu der Notwendigkeit, separate Terminplaner zu erstellen, obwohl die Funktionen ähnlich sind. Die Entscheidung, MCPs zu verwenden oder nicht, hängt von der Anwendung ab. Für allgemeine Produkte kann MCP sinnvoll sein, doch für spezialisierte Agenten ist eine direkte Integration oft effizienter. Die Analogie zu USB-C zeigt, dass nicht jedes System standardisiert werden muss. MCPs sind nützlich, aber nicht universell. Sie sind keine Lösung für alle Probleme, sondern ein Werkzeug, das in bestimmten Kontexten sinnvoll ist. Industrieexperten warnen davor, MCPs blind zu verwenden, ohne deren Grenzen zu verstehen. Unternehmen sollten prüfen, ob eine spezialisierte Integration bessere Ergebnisse liefert. Die Entwicklung von MCPs hat jedoch dazu beigetragen, die KI-Ökologie zu vereinfachen und zu standardisieren. Letztendlich ist die Innovation dort zu finden, wo die Standards enden – in spezifischen, maßgeschneiderten Lösungen.