Was ist ein MCP-Server?
Die Abkürzung MCP steht für Model Context Protocol. Hinter dem technisch klingenden Begriff verbirgt sich eine Idee, die überraschend simpel und zugleich extrem wirkungsvoll ist: Ein MCP-Server dient als Vermittler. Er verbindet KI-Anwendungen, wie etwa spezialisierte Agenten oder Chatbots, mit bestehenden Unternehmenssystemen, darunter CRM-Tools, Buchhaltungsprogramme, Wissensdatenbanken oder ERP-Systeme.
MCP wird oft mit einem „USB-C für KI“ verglichen: Es stellt eine standardisierte Brücke dar, über die ein KI-Modell “Plug-ins” bzw. Dienste anbinden kann. Eine Verbindung von der bestehenden Unternehmenslogik zu der Welt der modernen KI. Er sorgt dafür, dass Anfragen, Informationen und Prozesse genau dort landen, wo sie gebraucht werden – egal wie komplex die interne Struktur eines Unternehmens auch sein mag.
Das Besondere daran: Die Kommunikation mit internen Systemen wird dadurch auf eine neue, menschlichere Ebene gehoben. Was früher nur mit technischen Workarounds, komplexem Code oder tiefem Systemverständnis möglich war, wird durch MCP-Server für alle zugänglich. Statt in APIs oder SQL-Statements zu denken, können Nutzer heute einfach formulieren, was sie wissen oder tun wollen – der MCP-Server erledigt den Rest. Das spart nicht nur Zeit, sondern senkt auch die Einstiegshürde für smarte Automatisierung im Unternehmen erheblich. Ohne MCP-Server müssen für jede Kombination aus KI-Host und Zielsystem eigene Konnektore geschrieben werden – ein so genanntes „N×M- Integrationsproblem“. Mit MCP genügt eine Integration pro Seite (N + M), wodurch sich der Aufwand drastisch reduziert. Das MCP-Ökosystem besteht allgemein aus drei Rollen. Es verbindet Anwendungen (Hosts/Clients) mit Ressourcenanbietern (Server) über standardisierte Protokolle wie JSON-RPC 2.0, meist über HTTP oder streamfähige Verbindungen. MCP-Server können lokal oder remote laufen, während MCP Bridge als Proxy mehrere Server zusammenführt und ein sicheres, einheitliches Interface bereitstellt.
MCP-Server im Live-Test
Wie flexibel und praktisch MCP-Server in der Praxis sein können, zeigt ein konkretes Praxisbeispiel aus dem Testing-Alltag. In wenigen Schritten wird deutlich, wie sich Inhalte vollständig über den MCP-Server steuern lassen – von der Erstellung über die Nutzung bis hin zur Löschung.
Im ersten Schritt wird ein KI-Agent gefragt, ob es in der internen Knowledge Base einen Artikel zu den ICE-Typen der Deutschen Bahn gibt (siehe Screenshot 1). Die Antwort fällt eindeutig aus: Es ist kein entsprechender Eintrag vorhanden.
Daraufhin wird angeboten einen solchen Artikel, inklusive einer Übersicht über ICE 1 bis ICE T – automatisch zu generieren und direkt in die Knowledge Base einzuspielen (was bejaht wird). Was eigentlich eine Aufgabe für Redakteure oder Entwickler wäre, läuft hier innerhalb von Sekunden über eine dialogische Schnittstelle – möglich gemacht durch den MCP-Server.
Im Anschluss wird der Inhalt in einer Live-Abfrage getestet: Der KI-Agent konnte nun sofort auf den neuen Artikel zugreifen und eine vollständige, strukturierte Antwort liefern (siehe Screenshot 2). Der Content ist damit verfügbar – ohne zusätzliche manuelle Freigabeprozesse.
Der Prozess muss hier jedoch nicht enden. Im nächsten Schritt wird der Artikel über dieselbe Schnittstelle wieder gelöscht – ebenfalls über den MCP gesteuert (siehe Screenshot 3).
Eine erneute Abfrage danach zeigt: Der Artikel ist tatsächlich verschwunden, der Agent kann keine Informationen mehr liefern.
MCP-Server ermöglichen es also, Inhalte und Systeme zentral und in Echtzeit zu steuern – vom Erstellen über das Bereitstellen bis hin zum Löschen. Alles läuft über eine einheitliche Infrastruktur, ohne dass zusätzliche Schnittstellen oder manuelle Zwischenschritte notwendig sind.
Was früher mehrere Abteilungen oder Tools erfordert hätte, lässt sich nun direkt über eine KI-Anfrage umsetzen – schnell, nachvollziehbar und für verschiedene Anwendungsbereiche skalierbar.
So wird die Arbeit mit Wissen und Prozessen nicht nur effizienter, sondern auch zugänglicher für Teams ohne technisches Spezialwissen.
Auch moinAI CMO Robert Weber nutzt MCP. Im Video des Posts zeigt er, wie er via MCP genau diesen Artikel in unserem Chatbot-Lexikon anlegen lässt (in diesem Fall nur den Artikel als Eintrag – den Text haben wir natürlich selbst geschrieben).
Warum sind MCP-Server für Unternehmen relevant?
Das gezeigte Beispiel macht deutlich, wie flexibel sich Informationen über einen MCP-Server verwalten lassen – unabhängig davon, ob sie gerade erst erstellt wurden, aktiv genutzt werden oder wieder entfernt werden sollen. Genau diese Fähigkeit, verschiedene Systeme und Inhalte zentral zu verbinden und zu steuern, ist ein entscheidender Vorteil für Unternehmen.
Viele Organisationen arbeiten mit einer Vielzahl an Tools, Systemen und Schnittstellen. Oft ist jedes davon für sich gut – aber nicht miteinander verknüpft. Genau hier setzt der MCP-Server an. Er schafft Verbindung, wo vorher Silos waren. Und das hat praktische Vorteile:
- Effizienzgewinne: Wenn ein KI-Agent eine Kund:innenfrage beantworten will, braucht er Zugriff auf Daten – etwa aus dem Ticketsystem, dem Onlineshop oder der Wissensdatenbank. Der MCP-Server stellt diese Daten bereit – ohne, dass dafür händisch etwas zusammengesucht werden muss.
- Skalierbarkeit: Die gleiche Anbindung, die heute für einen Anwendungsfall genutzt wird, kann morgen für zehn andere Fälle herhalten. MCP-Server arbeiten modular – und wachsen mit den Anforderungen mit.
- Datensouveränität: Besonders in regulierten Branchen spielt die Frage der Datenhoheit eine große Rolle. Mit einem MCP-Server behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Datenflüsse – und entscheiden selbst, wer worauf Zugriff hat.
MCP im KI-Zeitalter: aktuelle Entwicklungen 2025
Der Hype um KI ist real – und doch hängt der praktische Nutzen immer davon ab, wie gut die KI ins Unternehmen eingebettet ist Genau an diesem Punkt wird der MCP-Server zur entscheidenden Komponente. Denn die besten Modelle bringen wenig, wenn sie die relevanten Kontexte nicht kennen.
MCP und OpenAI: neuste Entwicklungen mit ChatGPT
Im Jahr 2025 hat OpenAI das Model Context Protocol (MCP) Schritt für Schritt in seine wichtigsten Produkte integriert und damit die Möglichkeiten von ChatGPT und verwandten Tools massiv erweitert. Besonders sichtbar ist diese Entwicklung in drei Bereichen:
- Responses API
- Agents SDK und
- Developer Mode von ChatGPT
Über die Responses API lassen sich Remote-MCP-Server direkt in eine laufende Session einbinden. Ein Modell generiert folglich nicht mehr nur Texte, sondern fragt aktiv Daten aus externen Quellen ab. Zudem können konkrete Aktionen in Drittsystemen angestoßen werden, z.B. das Starten eines Automatisierungs-Workflows. Diese Fähigkeit macht die API zu einem Schlüsselwerkzeug für Entwickler.
Das Agents SDK geht noch einen Schritt weiter: Es ermöglicht Entwicklern, eigene MCP-Server aufzusetzen oder bestehende wiederzuverwenden. Dabei werden verschiedene Transportmechanismen unterstützt – von HTTP über Server-Sent Events (SSE) bis hin zu Streamable HTTP. Somit können maßgeschneiderte Integrationen entwickelt werden, die sich von kleinen Projekten zu komplexen Unternehmensumgebungen skalieren lassen.
MCP-Connectoren im ChatGPT Developer Mode sind seit September 2025 im Einsatz. Nutzer können dort eigene Connectoren hinzufügen, indem sie lediglich eine Server-URL eintragen und die erforderliche Authentifizierung konfigurieren. ChatGPT kann dadurch auch Schreibaktionen ausführen, etwa um Inhalte in internen Tools zu ändern. Aktuell funktioniert dies allerdings ausschließlich in der Web-Version. Zudem sind viele Connectoren noch als „unverifiziert" eingestuft. Das bedeutet: Sie wurden nicht offiziell geprüft und sollten nur mit besonderer Vorsicht verwendet werden.
Eine wichtige Neuerung seit Sommer 2025 ist zuletzt Agent Mode. Mit Hilfe von MCP können in diesem Modus mehrstufige Workflows realisiert werden, die mehrere Tools miteinander verknüpfen. Ein Agent kann also Informationen aus einer Datenquelle abrufen, interpretieren, automatisch ein Dokument generieren und es anschließend in einem Unternehmenssystem ablegen. Bedingungslogik und Sequenzierung bieten statt einer rein linearen Steuerung der Abläufe eine flexibel Handhabung, abhängig von Ergebnissen oder Ereignissen.
MCP bildet die Grundlage für die Transformation GPTs von einem reinen Sprachmodell hin zu einem intelligenten, handelnden Akteur im digitalen Ökosystem.
Chancen und Risiken der MCP Server
Der Einsatz von MCP-Servern bietet zahlreiche Chancen, die wichtigste davon dass KI-Systeme nicht mehr nur auf Fragen reagieren, sondern selbst aktiv handeln können. Statt reiner Interaktion entsteht damit ein leistungsfähiger Akteur, der Prozesse automatisiert und Workflows anstößt. Einheitliche Schnittstellen erleichtern die Entwicklung und die Integration in Unternehmensumgebungen ist deutlich einfacher. Doch MCP bringt auch ernstzunehmende Risiken mit sich.
“(it's) powerful but dangerous, and is intended for developers who understand how to safely configure and test connectors”
Übersetzt: „Leistungsstark, aber gefährlich, und für Entwickler gedacht, die wissen, wie man Konnektoren sicher konfiguriert und testet.“
Quelle: Open AI Platform, 2025
Manipulierte Eingaben – sogenannte Prompt Injections – können ungewollte Aktionen auslösen, während kompromittierte MCP-Server sensible Daten stehlen oder schädliche Operationen durchführen könnten. Besonders heikel sind Befehle, bei denen fehlerhafte oder böswillige Aufforderungen Daten verändern oder sogar löschen. Hinzu kommt die Herausforderung einer komplexen Rechteverwaltung, die zwingend notwendig ist. Studien wie MCPSecBench 2025 zeigen, dass gängige MCP-Implementierungen noch erhebliche Sicherheitslücken aufweisen: In über 85 Prozent der getesteten Angriffe konnten Schwachstellen erfolgreich ausgenutzt werden. Empfohlen wird daher stets die Nutzung von Sicherheitsframeworks wie MCP Guardian und eine ausschließliche Verwendung vertrauenswürdiger / offizieller Server. Der erfolgreiche Einsatz von MCP hängt also vom Umgang mit der Innovationskraft aber auch den entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen ab
Ausblick: Was kommt als Nächstes?
Im Jahr 2025 zeigt sich immer deutlicher, dass die digitale Infrastruktur der Zukunft nicht monolithisch, sondern hochgradig hybrid und modular sein wird. Unternehmen setzen auf Cloud-Lösungen, behalten jedoch geschäftskritische Systeme und Datenbanken in eigener Hand. MCP-Server bilden dabei das verbindende Element: Sie erlauben es, spezialisierte KI-Anwendungen nahtlos mit bestehenden Tools und Workflows zu kombinieren und flexibel auf neue Anforderungen, Kanäle oder regulatorische Vorgaben zu reagieren.
Besonders spannend: MCP-Marktplätze und Connector-Bibliotheken. Hier können Unternehmen und Entwickler geprüfte Module beziehen, ähnlich wie bei App-Stores, und sie sofort in ihre Systeme einbinden. Zugleich werden Low-Code- und No-Code-Lösungen immer wichtiger. Visuelle Interfaces ermöglichen es, Datenflüsse und Automatisierungen per Drag-and-Drop zu gestalten, ohne dass tiefes technisches Wissen erforderlich ist. MCP-Server bilden hier die Basis als Schnittstelle, die diese Konfigurationen zuverlässig und sicher in die Praxis übersetzt. Im Bereich Sicherheit und Governance werden entscheidende Fortschritte zu beobachten sein: Zertifizierte „Verified Connectors“ und Frameworks wie MCP Guardian zielen darauf ab, Vertrauen zu schaffen und den Einsatz im Unternehmenskontext zu verbessern. Langfristig dürften sich zudem Standards für Rollen- und Rechteverwaltung, Logging und Quoten etablieren, die MCP zu einem stabilen Fundament für digitale Souveränität machen.
MCP im Einsatz bei moinAI
MCP hat sich 2025 von einem technischen Konzept zu einem zentralen Baustein in modernen KI-Systemen entwickelt. Auch bei moinAI und dem KI-Chatbot spielt diese Infrastruktur eine zentrale Rolle. Denn: Eine intelligente KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen kann und die Prozesse, in die sie eingebunden ist. Deshalb setzt auch moinAI MCP-Server ein. Der MCP Server ist eine spezifische Implementierung, die es ermöglicht, KI-Agenten nahtlos mit der moinAI-Wissensdatenbank zu verbinden und so die Interaktion mit Unternehmenswissen zu erleichtern. Über den Server kann direkt auf Inhalte zugegriffen und Wissen dynamisch in Arbeitsabläufe integriert werden. Die Dokumentation und weitere Informationen können hier auf Github eingesehen werden.
