Das Model Context Protocol (MCP) ist ein aufkommender Standard, der darauf abzielt, die Art und Weise zu vereinheitlichen, wie Softwaremodelle Informationen über ihren Kontext austauschen. Es beschreibt, wie Softwarekomponenten Informationen über ihre Umgebung, ihre Aufgabe, die aktuelle Situation und relevante Prozesse strukturieren und weitergeben. Ziel ist es, Interoperabilität zwischen verschiedenen Tools und Systemen zu gewährleisten. Besonders im Bereich der industriellen Softwareentwicklung, wo digitale Zwillinge, IoT-Systeme und KI-Komponenten miteinander verknüpft werden müssen, bietet MCP eine gemeinsame Sprache.
Warum könnte MCP ein allgemein anerkannter Standard für alle Softwarehersteller werden?
Die zunehmende Komplexität vernetzter Systeme und der Wunsch nach nahtloser Integration verschiedener Anbieter machen ein standardisiertes Austauschformat notwendig. MCP adressiert genau dieses Problem, indem es Kontextinformationen transparent und übergreifend verfügbar macht – ähnlich wie es HTTP für das Web oder OPC UA für industrielle Automatisierung getan haben. Google beschreibt MCP in diesem Zusammenhang wie folgt „MCP stellt einen offenen, gemeinsamen Standard bereit, der die Verbindung zwischen Systemen erheblich vereinfacht – vergleichbar mit einem USB-C-Anschluss, der die Kompatibilität zwischen Geräten deutlich verbessert. Durch diese Vereinfachung können Entwicklungskosten sinken, KI-Anwendungen schneller entstehen und besser vernetzte KI-Ökosysteme aufgebaut werden.“ (Google Cloud, 2024).
Gleichzeitig stellt sich die Frage, ob klassische Prozessmodellierungssoftware in einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in der Lage ist, Situationen eigenständig zu analysieren und angemessen zu reagieren, überhaupt noch benötigt wird. Wenn also KI-Systeme bereits wissen, was die passende Aktion in einem bestimmten Kontext ist, warum dann noch aufwendig Prozesse modellieren?
Diese Überlegung greift jedoch zu kurz. Denn KI ersetzt nicht einfach nur Werkzeuge – sie ersetzt zunehmend menschliches Wissen und Verhalten. Der zentrale Zweck von Prozessmodellen lag immer auch darin, Mitarbeiter zu strukturieren, anzuleiten und Grenzen für ihr Handeln zu setzen. Prozesse helfen nicht nur, Effizienz zu steigern, sondern auch Verantwortung zuzuweisen, Compliance sicherzustellen und Fehlverhalten zu vermeiden.
Wenn KI-Systeme diese Entscheidungsprozesse übernehmen, bleiben diese Anforderungen bestehen – sie verändern nur ihren Adressaten. Nicht mehr der Mensch steht im Zentrum der Prozessführung, sondern die Maschine. Gerade deshalb brauchen wir eine neue Art von Prozessmodellierung, in der klar definiert ist, welche Entscheidungen eine KI treffen darf, in welchem Kontext sie welche Informationen nutzt und wann menschliches Eingreifen notwendig ist. Auch in einer KI-gesteuerten Welt muss nachvollziehbar sein, warum eine bestimmte Handlung erfolgt ist – dies ist ohne kontextbezogene Modellierung nicht möglich.
MCP als Grundlage für verantwortungsvolle KI-Systeme
MCP ist in diesem Sinne nicht das Ende der Prozessmodellierung, sondern ihre Transformation. Es bildet die Grundlage dafür, dass auch in KI-getriebenen Systemen Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Steuerbarkeit erhalten bleiben. Die Einführung von MCP kann somit als notwendige Reaktion auf die zunehmende Autonomie technischer Systeme verstanden werden.
Von der Theorie zur Praxis
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