Was ist MCP (Model Context Protocol)?
MCP (Model Context Protocol) ist ein von Anthropic entwickeltes offenes Protokoll, das die Art und Weise standardisiert, wie Sprachmodelle (LLMs) mit externen Datenquellen, Tools und Kontext verbunden werden. Es funktioniert wie ein „USB-C für KI": ein universeller Standard, der es jedem KI-Modell ermöglicht, mit jeder kompatiblen Datenquelle oder jedem Tool zu interagieren, ohne für jede Kombination eigene Integrationen entwickeln zu müssen.
Vor MCP erforderte jede Integration zwischen einem KI-Modell und einer Datenquelle individuelle Entwicklung: spezifische APIs, Ad-hoc-Datentransformationen und manuelle Kontextverwaltung. MCP löst dies durch Definition eines Standardprotokolls mit drei Hauptprimitiven: Resources (Daten, die das Modell lesen kann), Tools (Aktionen, die das Modell ausführen kann) und Prompts (wiederverwendbare Vorlagen für Interaktionen).
MCP arbeitet mit einer Client-Server-Architektur, bei der der Host (die KI-Anwendung) sich mit MCP-Servern verbindet, die die Fähigkeiten jeder Datenquelle oder jedes Tools exponieren. Dies ermöglicht einem KI-Modell, auf einen Datenkatalog zuzugreifen, Abfragen auszuführen, Dokumentation zu konsultieren oder mit Governance-Tools zu interagieren, ohne dass der Entwickler spezifische Integrationen für jede Kombination bauen muss.
Warum ist das wichtig?
Generative KI verändert die Art und Weise, wie Teams mit Daten interagieren, aber ohne Zugang zum richtigen Kontext erzeugen Modelle fehlerhafte oder unvollständige Antworten. MCP löst das Problem, KI auf standardisierte Weise mit dem realen Organisationskontext zu verbinden. Anstatt Daten manuell in Prompts zu kopieren oder fragile Integrationen aufzubauen, bietet MCP strukturierten, sicheren Zugang.
Für Data Governance ist MCP besonders relevant, weil es KI-Agenten ermöglicht, programmgesteuert mit Datenkatalogen, Glossaren und Lineage zu interagieren. Ein KI-Agent mit MCP-Zugang zu einem Katalog kann Fragen wie „Welche Tabellen enthalten Kundendaten?" oder „Was ist das Lineage dieses KPIs?" durch direkte Abfrage der Metadaten beantworten, nicht durch Raten.
Wie funktioniert das in der Praxis?
MCP arbeitet mit einer dreischichtigen Architektur. Der Host ist die KI-Anwendung (ein Chatbot, ein Agent, eine IDE). Der MCP-Client ist die Komponente, die die Verbindung zu den Servern verwaltet. MCP-Server exponieren die Fähigkeiten jeder Integration (ein Server für den Datenkatalog, ein anderer für die Datenbank, ein weiterer für das Ticketsystem).
Wenn ein Modell Informationen benötigt, fragt der MCP-Client die verfügbaren Server ab, ruft die relevanten Resources ab und fügt sie als Kontext in die Anfrage an das Modell ein. Wenn das Modell eine Aktion ausführen muss, nutzt es die von den MCP-Servern exponierten Tools. All dies geschieht mit integrierten Sicherheitskontrollen: Authentifizierung, Autorisierung und Aktionsprotokollierung.
MCP (Model Context Protocol) in Linedat
Linedat exponiert seinen Datenkatalog, sein Geschäftsglossar und sein Lineage über einen MCP-Server, sodass KI-Agenten und kompatible Tools die Metadaten der Organisation standardisiert abfragen können. Dies ermöglicht Anwendungsfälle wie KI-Assistenten, die Fragen über Daten beantworten, indem sie direkt den Katalog abfragen, ohne eigene Integrationen.
Verwandte Begriffe
Ein Datenkatalog ist ein zentrales Inventar aller Daten-Assets einer Organisation, mit Metadaten, Beschreibungen und Datenherkunft.
Was ist Data Governance?Data Governance ist das Rahmenwerk aus Richtlinien, Prozessen und Rollen, das Datenqualität, Sicherheit und korrekte Nutzung in einer Organisation gewährleistet.
Was ist Metadatenverwaltung (Metadata Management)?Metadatenverwaltung organisiert die Daten über deine Daten: Schemata, Beschreibungen, Lineage und Klassifizierungen in einem zentralen System.
Was ist Data Lineage?Data Lineage ist die Nachverfolgbarkeit von Daten vom Ursprung bis zum Ziel, einschließlich aller Transformationen und Abhängigkeiten.