MCP im Web3-Ökosystem: Eine umfassende Übersicht
1. Definition und Ursprung von MCP im Web3-Kontext
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der KI-Assistenten (wie grosse Sprachmodelle) mit externen Datenquellen, Tools und Umgebungen verbindet. Oft als "USB-C-Anschluss für KI" bezeichnet, aufgrund seiner universellen Plug-and-Play-Natur, wurde MCP von Anthropic entwickelt und Ende November 2024 erstmals vorgestellt. Es entstand als Lösung, um KI-Modelle aus der Isolation zu befreien, indem es sie sicher mit den „Systemen, in denen Daten leben“ verbindet – von Datenbanken und APIs bis hin zu Entwicklungsumgebungen und Blockchains.
Ursprünglich ein experimentelles Nebenprojekt bei Anthropic, gewann MCP schnell an Bedeutung. Mitte 2024 erschienen Open-Source-Referenzimplementierungen, und Anfang 2025 hatte es sich zum De-facto-Standard für die Integration von Agenten-KI entwickelt, wobei führende KI-Labore (OpenAI, Google DeepMind, Meta AI) es nativ übernahmen. Diese schnelle Akzeptanz war besonders in der Web3-Community bemerkenswert. Blockchain-Entwickler sahen MCP als eine Möglichkeit, KI-Funktionen in dezentrale Anwendungen zu integrieren, was zu einer Verbreitung von von der Community entwickelten MCP-Konnektoren für On-Chain-Daten und -Dienste führte. Tatsächlich argumentieren einige Analysten, dass MCP die ursprüngliche Vision von Web3 eines dezentralen, benutzerzentrierten Internets auf praktischere Weise erfüllen könnte als Blockchain allein, indem es natürliche Sprachschnittstellen nutzt, um Benutzer zu befähigen.
Zusammenfassend ist MCP keine Blockchain oder ein Token, sondern ein offenes Protokoll, das in der KI-Welt geboren wurde und schnell im Web3-Ökosystem als Brücke zwischen KI-Agenten und dezentralen Datenquellen angenommen wurde. Anthropic hat den Standard (mit einer anfänglichen GitHub-Spezifikation und SDKs) quelloffen gemacht und eine offene Community darum aufgebaut. Dieser gemeinschaftsgetriebene Ansatz bereitete den Boden für die Integration von MCP in Web3, wo es nun als grundlegende Infrastruktur für KI-fähige dezentrale Anwendungen angesehen wird.
2. Technische Architektur und Kernprotokolle
MCP basiert auf einer leichtgewichtigen Client-Server-Architektur mit drei Hauptrollen:
- MCP-Host: Die KI-Anwendung oder der Agent selbst, der Anfragen orchestriert. Dies könnte ein Chatbot (Claude, ChatGPT) oder eine KI-gestützte App sein, die externe Daten benötigt. Der Host initiiert Interaktionen und fragt über MCP nach Tools oder Informationen.
- MCP-Client: Eine Konnektorkomponente, die der Host zur Kommunikation mit Servern verwendet. Der Client verwaltet die Verbindung, das Senden und Empfangen von Nachrichten und kann mehrere Server parallel verwalten. Zum Beispiel kann ein Entwicklertool wie Cursor oder der Agentenmodus von VS Code als MCP-Client fungieren, der die lokale KI-Umgebung mit verschiedenen MCP-Servern verbindet.
- MCP-Server: Ein Dienst, der der KI kontextbezogene Daten oder Funktionen zur Verfügung stellt. Server bieten Tools, Ressourcen oder Prompts, die die KI nutzen kann. In der Praxis könnte ein MCP-Server mit einer Datenbank, einer Cloud-Anwendung oder einem Blockchain-Knoten interagieren und der KI einen standardisierten Satz von Operationen präsentieren. Jedes Client-Server-Paar kommuniziert über einen eigenen Kanal, sodass ein KI-Agent gleichzeitig mehrere Server für verschiedene Anforderungen nutzen kann.
Kern-Primitive: MCP definiert eine Reihe von Standard-Nachrichtentypen und Primitiven, die die Interaktion zwischen KI und Tool strukturieren. Die drei grundlegenden Primitive sind:
- Tools: Diskrete Operationen oder Funktionen, die die KI auf einem Server aufrufen kann. Zum Beispiel ein „searchDocuments“-Tool oder ein „eth_call“-Tool. Tools kapseln Aktionen wie das Abfragen einer API, das Ausführen einer Berechnung oder das Aufrufen einer Smart-Contract-Funktion. Der MCP-Client kann eine Liste der verfügbaren Tools von einem Server anfordern und diese bei Bedarf aufrufen.
- Ressourcen: Datenendpunkte, von denen die KI über den Server lesen (oder manchmal auch schreiben) kann. Dies können Dateien, Datenbankeinträge, Blockchain-Status (Blöcke, Transaktionen) oder beliebige kontextbezogene Daten sein. Die KI kann Ressourcen auflisten und deren Inhalt über Standard-MCP-Nachrichten abrufen (z. B.
ListResources- undReadResource-Anfragen). - Prompts: Strukturierte Prompt-Vorlagen oder Anweisungen, die Server bereitstellen können, um die Argumentation der KI zu leiten. Zum Beispiel könnte ein Server eine Formatierungsvorlage oder einen vordefinierten Abfrage-Prompt bereitstellen. Die KI kann eine Liste von Prompt-Vorlagen anfordern und diese verwenden, um die Konsistenz ihrer Interaktionen mit diesem Server zu gewährleisten.
Im Hintergrund basieren MCP-Kommunikationen typischerweise auf JSON und folgen einem Anfrage-Antwort-Muster, ähnlich wie bei RPC (Remote Procedure Call). Die Protokollspezifikation definiert Nachrichten wie InitializeRequest, ListTools, CallTool, ListResources usw., die sicherstellen, dass jeder MCP-konforme Client mit jedem MCP-Server auf einheitliche Weise kommunizieren kann. Diese Standardisierung ermöglicht es einem KI-Agenten zu entdecken, was er tun kann: Beim Verbinden mit einem neuen Server kann er fragen „Welche Tools und Daten bieten Sie an?“ und dann dynamisch entscheiden, wie er diese nutzen möchte.
Sicherheits- und Ausführungsmodell: MCP wurde mit Blick auf sichere, kontrollierte Interaktionen entwickelt. Das KI-Modell selbst führt keinen beliebigen Code aus; es sendet hochrangige Absichten (über den Client) an den Server, der dann die eigentliche Operation ausführt (z. B. Daten abrufen oder eine API aufrufen) und Ergebnisse zurückgibt. Diese Trennung bedeutet, dass sensible Aktionen (wie Blockchain-Transaktionen oder Datenbank-Schreibvorgänge) in einer Sandbox ausgeführt werden oder eine explizite Benutzergenehmigung erfordern können. Zum Beispiel gibt es Nachrichten wie Ping (um Verbindungen am Leben zu erhalten) und sogar eine CreateMessageRequest, die es einem MCP-Server ermöglicht, die KI des Clients aufzufordern, eine Unterantwort zu generieren, die typischerweise durch Benutzerbestätigung geschützt ist. Funktionen wie Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Audit-Logging werden aktiv entwickelt, um sicherzustellen, dass MCP sicher in Unternehmens- und dezentralen Umgebungen eingesetzt werden kann (mehr dazu im Abschnitt Roadmap).
Zusammenfassend basiert die Architektur von MCP auf einem standardisierten Nachrichtenprotokoll (mit JSON-RPC-ähnlichen Aufrufen), das KI-Agenten (Hosts) mit einer flexiblen Reihe von Servern verbindet, die Tools, Daten und Aktionen bereitstellen. Diese offene Architektur ist modellagnostisch und plattformagnostisch – jeder KI-Agent kann MCP verwenden, um mit jeder Ressource zu kommunizieren, und jeder Entwickler kann einen neuen MCP-Server für eine Datenquelle erstellen, ohne den Kerncode der KI ändern zu müssen. Diese Plug-and-Play-Erweiterbarkeit macht MCP in Web3 so leistungsfähig: Man kann Server für Blockchain-Knoten, Smart Contracts, Wallets oder Orakel bauen und KI-Agenten diese Funktionen nahtlos neben Web2-APIs integrieren lassen.
3. Anwendungsfälle und Anwendungen von MCP in Web3
MCP erschliesst eine breite Palette von Anwendungsfällen, indem es KI-gesteuerten Anwendungen ermöglicht, auf Blockchain-Daten zuzugreifen und On-Chain- oder Off-Chain-Aktionen auf sichere, hochrangige Weise auszuführen. Hier sind einige wichtige Anwendungen und Probleme, die es im Web3-Bereich löst:
- On-Chain-Datenanalyse und -Abfrage: KI-Agenten können den Live-Blockchain-Status in Echtzeit abfragen, um Einblicke zu liefern oder Aktionen auszulösen. Zum Beispiel ermöglicht ein MCP-Server, der mit einem Ethereum-Knoten verbunden ist, einer KI, Kontostände abzurufen, Smart-Contract-Speicher zu lesen, Transaktionen zu verfolgen oder Ereignisprotokolle bei Bedarf abzurufen. Dies verwandelt einen Chatbot oder einen Code-Assistenten in einen Blockchain-Explorer. Entwickler können einem KI-Assistenten Fragen stellen wie „Wie hoch ist die aktuelle Liquidität im Uniswap-Pool X?“ oder „Simulieren Sie die Gaskosten dieser Ethereum-Transaktion“, und die KI wird MCP-Tools verwenden, um einen RPC-Knoten aufzurufen und die Antwort von der Live-Chain zu erhalten. Dies ist weitaus leistungsfähiger, als sich auf die Trainingsdaten der KI oder statische Schnappschüsse zu verlassen.
- Automatisiertes DeFi-Portfoliomanagement: Durch die Kombination von Datenzugriffs- und Aktionstools können KI-Agenten Krypto-Portfolios oder DeFi-Positionen verwalten. Zum Beispiel könnte ein „KI-Vault-Optimierer“ die Positionen eines Benutzers über Yield Farms hinweg überwachen und automatisch Rebalancing-Strategien basierend auf Echtzeit-Marktbedingungen vorschlagen oder ausführen. Ähnlich könnte eine KI als DeFi-Portfoliomanager fungieren und Allokationen zwischen Protokollen anpassen, wenn sich Risiko oder Zinssätze ändern. MCP bietet die Standardschnittstelle für die KI, um On-Chain-Metriken (Preise, Liquidität, Sicherheitenquoten) zu lesen und dann Tools aufzurufen, um Transaktionen (wie das Verschieben von Geldern oder den Tausch von Assets) auszuführen, falls dies erlaubt ist. Dies kann Benutzern helfen, den Ertrag zu maximieren oder das Risiko rund um die Uhr zu verwalten, was manuell schwer zu bewerkstelligen wäre.
- KI-gestützte Benutzeragenten für Transaktionen: Stellen Sie sich einen persönlichen KI-Assistenten vor, der Blockchain-Interaktionen für einen Benutzer abwickeln kann. Mit MCP kann ein solcher Agent mit Wallets und DApps integriert werden, um Aufgaben über natürliche Sprachbefehle auszuführen. Ein Benutzer könnte zum Beispiel sagen: „KI, sende 0,5 ETH von meiner Wallet an Alice“ oder „Stelle meine Token in den Pool mit der höchsten APY“. Die KI würde über MCP einen sicheren Wallet-Server (der den privaten Schlüssel des Benutzers enthält) verwenden, um die Transaktion zu erstellen und zu signieren, und einen Blockchain-MCP-Server, um sie zu senden. Dieses Szenario verwandelt komplexe Befehlszeilen- oder Metamask-Interaktionen in ein Konversationserlebnis. Es ist entscheidend, dass hier sichere Wallet-MCP-Server verwendet werden, die Berechtigungen und Bestätigungen durchsetzen, aber das Endergebnis ist die Optimierung von On-Chain-Transaktionen durch KI-Unterstützung.
- Entwicklerassistenten und Smart-Contract-Debugging: Web3-Entwickler können MCP-basierte KI-Assistenten nutzen, die sich der Blockchain-Infrastruktur bewusst sind. Zum Beispiel bieten die MCP-Server von Chainstack für EVM und Solana KI-Code-Copiloten tiefe Einblicke in die Blockchain-Umgebung des Entwicklers. Ein Smart-Contract-Ingenieur, der einen KI-Assistenten (in VS Code oder einer IDE) verwendet, kann die KI den aktuellen Status eines Contracts in einem Testnetz abrufen, eine Transaktion simulieren oder Protokolle überprüfen lassen – alles über MCP-Aufrufe an lokale Blockchain-Knoten. Dies hilft beim Debuggen und Testen von Contracts. Die KI codiert nicht mehr „blind“; sie kann tatsächlich in Echtzeit überprüfen, wie sich Code On-Chain verhält. Dieser Anwendungsfall löst ein grosses Problem, indem er es der KI ermöglicht, kontinuierlich aktuelle Dokumente (über einen Dokumentations-MCP-Server) aufzunehmen und die Blockchain direkt abzufragen, wodurch Halluzinationen reduziert und Vorschläge wesentlich genauer werden.
- Protokollübergreifende Koordination: Da MCP eine einheitliche Schnittstelle ist, kann ein einziger KI-Agent gleichzeitig über mehrere Protokolle und Dienste hinweg koordinieren – etwas extrem Leistungsfähiges in der vernetzten Landschaft von Web3. Stellen Sie sich einen autonomen Handelsagenten vor, der verschiedene DeFi-Plattformen auf Arbitrage überwacht. Über MCP könnte ein Agent gleichzeitig mit den Kreditmärkten von Aave, einer LayerZero-Cross-Chain-Brücke und einem MEV (Miner Extractable Value)-Analysedienst über eine kohärente Schnittstelle interagieren. Die KI könnte in einem „Gedankenprozess“ Liquiditätsdaten von Ethereum (über einen MCP-Server auf einem Ethereum-Knoten) sammeln, Preisinformationen oder Orakeldaten (über einen anderen Server) erhalten und sogar Bridging- oder Swapping-Operationen aufrufen. Zuvor erforderte eine solche Multi-Plattform-Koordination komplexe, massgeschneiderte Bots, aber MCP bietet eine verallgemeinerbare Möglichkeit für eine KI, das gesamte Web3-Ökosystem zu navigieren, als wäre es ein grosser Daten-/Ressourcenpool. Dies könnte fortgeschrittene Anwendungsfälle wie Cross-Chain-Yield-Optimierung oder automatisierten Liquidationsschutz ermöglichen, bei denen eine KI Assets oder Sicherheiten proaktiv über Chains hinweg verschiebt.
- KI-Beratungs- und Support-Bots: Eine weitere Kategorie sind benutzerorientierte Berater in Krypto-Anwendungen. Zum Beispiel könnte ein DeFi-Hilfe-Chatbot, der in eine Plattform wie Uniswap oder Compound integriert ist, MCP verwenden, um Echtzeitinformationen für den Benutzer abzurufen. Wenn ein Benutzer fragt: „Was ist der beste Weg, meine Position abzusichern?“, kann die KI aktuelle Kurse, Volatilitätsdaten und die Portfoliodetails des Benutzers über MCP abrufen und dann eine kontextbezogene Antwort geben. Plattformen erforschen KI-gestützte Assistenten, die in Wallets oder dApps eingebettet sind und Benutzer durch komplexe Transaktionen führen, Risiken erklären und sogar Abfolgen von Schritten mit Genehmigung ausführen können. Diese KI-Agenten sitzen effektiv auf mehreren Web3-Diensten (DEXes, Lending Pools, Versicherungsprotokolle) und nutzen MCP, um diese bei Bedarf abzufragen und zu steuern, wodurch die Benutzererfahrung vereinfacht wird.
- Jenseits von Web3 – Multi-Domain-Workflows: Obwohl unser Fokus auf Web3 liegt, ist es erwähnenswert, dass die Anwendungsfälle von MCP sich auf jeden Bereich erstrecken, in dem KI externe Daten benötigt. Es wird bereits verwendet, um KI mit Dingen wie Google Drive, Slack, GitHub, Figma und mehr zu verbinden. In der Praxis könnte ein einziger KI-Agent Web3 und Web2 überspannen: z. B. ein Excel-Finanzmodell von Google Drive analysieren und dann basierend auf dieser Analyse On-Chain-Trades vorschlagen, alles in einem Workflow. Die Flexibilität von MCP ermöglicht eine domänenübergreifende Automatisierung (z. B. „plane mein Meeting, wenn meine DAO-Abstimmung erfolgreich ist, und sende die Ergebnisse per E-Mail“), die Blockchain-Aktionen mit alltäglichen Tools verbindet.
Gelöste Probleme: Das übergeordnete Problem, das MCP löst, ist das Fehlen einer einheitlichen Schnittstelle für KI zur Interaktion mit Live-Daten und -Diensten. Vor MCP musste man, wenn man wollte, dass eine KI einen neuen Dienst nutzt, ein Plugin oder eine Integration für die API dieses spezifischen Dienstes von Hand codieren, oft auf Ad-hoc-Basis. In Web3 war dies besonders umständlich – jede Blockchain oder jedes Protokoll hat ihre eigenen Schnittstellen, und keine KI konnte hoffen, sie alle zu unterstützen. MCP löst dies, indem es standardisiert, wie die KI beschreibt, was sie will (natürliche Sprache, die auf Tool-Aufrufe abgebildet wird) und wie Dienste beschreiben, was sie anbieten. Dies reduziert den Integrationsaufwand drastisch. Anstatt beispielsweise für jedes DeFi-Protokoll ein benutzerdefiniertes Plugin zu schreiben, kann ein Entwickler einen MCP-Server für dieses Protokoll schreiben (im Wesentlichen dessen Funktionen in natürlicher Sprache annotieren). Jede MCP-fähige KI (ob Claude, ChatGPT oder Open-Source-Modelle) kann es dann sofort nutzen. Dies macht KI auf Plug-and-Play-Weise erweiterbar, ähnlich wie das Hinzufügen eines neuen Geräts über einen universellen Anschluss einfacher ist als die Installation einer neuen Schnittstellenkarte.
Zusammenfassend ermöglicht MCP in Web3 KI-Agenten, erstklassige Bürger der Blockchain-Welt zu werden – Abfragen, Analysieren und sogar Transaktionen über dezentrale Systeme hinweg, alles über sichere, standardisierte Kanäle. Dies öffnet die Tür zu autonomeren DApps, intelligenteren Benutzeragenten und einer nahtlosen Integration von On-Chain- und Off-Chain-Intelligenz.
4. Tokenomics und Governance-Modell
Im Gegensatz zu typischen Web3-Protokollen verfügt MCP nicht über einen nativen Token oder eine Kryptowährung. Es ist keine Blockchain oder ein dezentrales Netzwerk für sich, sondern eine offene Protokollspezifikation (eher vergleichbar mit HTTP oder JSON-RPC im Geiste). Daher gibt es keine integrierte Tokenomics – keine Token-Ausgabe, kein Staking oder Gebührenmodell, das der Nutzung von MCP inhärent wäre. KI-Anwendungen und Server kommunizieren über MCP ohne jegliche Kryptowährung; zum Beispiel könnte eine KI, die eine Blockchain über MCP aufruft, Gasgebühren für die Blockchain-Transaktion zahlen, aber MCP selbst fügt keine zusätzlichen Token-Gebühren hinzu. Dieses Design spiegelt den Ursprung von MCP in der KI-Community wider: Es wurde als technischer Standard zur Verbesserung der KI-Tool-Interaktionen eingeführt, nicht als tokenisiertes Projekt.
Die Governance von MCP erfolgt auf offene, gemeinschaftsgetriebene Weise. Nach der Veröffentlichung von MCP als offenem Standard signalisierte Anthropic ein Engagement für kollaborative Entwicklung. Ein breites Lenkungsausschuss und Arbeitsgruppen haben sich gebildet, um die Entwicklung des Protokolls zu steuern. Bemerkenswerterweise traten Mitte 2025 wichtige Stakeholder wie Microsoft und GitHub dem MCP-Lenkungsausschuss neben Anthropic bei. Dies wurde auf der Microsoft Build 2025 bekannt gegeben und deutet auf eine Koalition von Branchenakteuren hin, die die Roadmap und Standardentscheidungen von MCP leiten. Der Ausschuss und die Betreuer arbeiten über einen offenen Governance-Prozess: Vorschläge zur Änderung oder Erweiterung von MCP werden typischerweise öffentlich diskutiert (z. B. über GitHub-Issues und „SEP“ – Standard Enhancement Proposal – Richtlinien). Es gibt auch eine MCP Registry-Arbeitsgruppe (mit Betreuern von Unternehmen wie Block, PulseMCP, GitHub und Anthropic), die die Multi-Parteien-Governance veranschaulicht. Anfang 2025 arbeiteten Mitwirkende von mindestens 9 verschiedenen Organisationen zusammen, um ein einheitliches MCP-Server-Register zur Entdeckung aufzubauen, was zeigt, wie die Entwicklung über Community-Mitglieder dezentralisiert und nicht von einer einzigen Entität kontrolliert wird.
Da es keinen Token gibt, basieren Governance-Anreize auf den gemeinsamen Interessen der Stakeholder (KI-Unternehmen, Cloud-Anbieter, Blockchain-Entwickler usw.), um das Protokoll für alle zu verbessern. Dies ist in gewisser Weise analog zur Governance von W3C- oder IETF-Standards, jedoch mit einem schnelleren, GitHub-zentrierten Prozess. Zum Beispiel arbeiteten Microsoft und Anthropic zusammen, um eine verbesserte Autorisierungsspezifikation für MCP zu entwerfen (Integration von Dingen wie OAuth und Single Sign-On), und GitHub arbeitete am offiziellen MCP Registry-Dienst zur Auflistung verfügbarer Server mit. Diese Verbesserungen wurden zum Nutzen aller in die MCP-Spezifikation zurückgeführt.
Es ist erwähnenswert, dass, obwohl MCP selbst nicht tokenisiert ist, es zukunftsweisende Ideen gibt, wirtschaftliche Anreize und Dezentralisierung auf MCP aufzubauen. Einige Forscher und Vordenker in Web3 sehen die Entstehung von „MCP-Netzwerken“ voraus – im Wesentlichen dezentrale Netzwerke von MCP-Servern und -Agenten, die Blockchain-ähnliche Mechanismen für Entdeckung, Vertrauen und Belohnungen nutzen. In einem solchen Szenario könnte man sich vorstellen, dass ein Token verwendet wird, um diejenigen zu belohnen, die hochwertige MCP-Server betreiben (ähnlich wie Miner oder Knotenbetreiber Anreize erhalten). Funktionen wie Reputationsbewertungen, überprüfbare Berechnungen und Knotenerkennung könnten durch Smart Contracts oder eine Blockchain ermöglicht werden, wobei ein Token ehrliches Verhalten fördert. Dies ist noch konzeptionell, aber Projekte wie MITs Namda (später diskutiert) experimentieren mit tokenbasierten Anreizmechanismen für Netzwerke von KI-Agenten, die MCP verwenden. Wenn diese Ideen reifen, könnte MCP direkter mit On-Chain-Tokenomics in Verbindung treten, aber ab 2025 bleibt der Kern-MCP-Standard tokenfrei.
Zusammenfassend ist das „Governance-Modell“ von MCP das eines offenen Technologiestandards: kollaborativ von einer Community und einem Lenkungsausschuss von Experten gepflegt, ohne On-Chain-Governance-Token. Entscheidungen werden durch technische Verdienste und breiten Konsens geleitet, nicht durch gewichtete Abstimmung nach Tokenbesitz. Dies unterscheidet MCP von vielen Web3-Protokollen – es zielt darauf ab, die Ideale von Web3 (Dezentralisierung, Interoperabilität, Benutzerermächtigung) durch offene Software und Standards zu erfüllen, nicht durch eine proprietäre Blockchain oder einen Token. In den Worten einer Analyse: „Das Versprechen von Web3... kann endlich nicht durch Blockchain und Kryptowährung, sondern durch natürliche Sprache und KI-Agenten verwirklicht werden“, was MCP als einen wichtigen Wegbereiter dieser Vision positioniert. Dennoch könnten wir, wenn MCP-Netzwerke wachsen, hybride Modelle sehen, bei denen Blockchain-basierte Governance- oder Anreizmechanismen das Ökosystem ergänzen – ein Bereich, der genau zu beobachten ist.
5. Community und Ökosystem
Das MCP-Ökosystem ist in kurzer Zeit explosionsartig gewachsen und umfasst KI-Entwickler, Open-Source-Mitwirkende, Web3-Ingenieure und grosse Technologieunternehmen. Es ist eine lebendige Gemeinschaftsanstrengung, mit wichtigen Mitwirkenden und Partnerschaften, darunter:
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Anthropic: Als Schöpfer hat Anthropic das Ökosystem durch die Veröffentlichung der MCP-Spezifikation und mehrerer Referenzserver (für Google Drive, Slack, GitHub usw.) als Open Source initiiert. Anthropic führt die Entwicklung weiterhin an (zum Beispiel fungieren Mitarbeiter wie Theodora Chu als MCP-Produktmanager, und das Team von Anthropic trägt massgeblich zu Spezifikationsaktualisierungen und Community-Support bei). Die Offenheit von Anthropic zog andere an, auf MCP aufzubauen, anstatt es als Tool eines einzelnen Unternehmens zu betrachten.
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Frühe Anwender (Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph): In den ersten Monaten nach der Veröffentlichung implementierte eine Welle früher Anwender MCP in ihren Produkten. Block (ehemals Square) integrierte MCP, um KI-Agentensysteme im Fintech-Bereich zu erforschen – der CTO von Block lobte MCP als offene Brücke, die KI mit realen Anwendungen verbindet. Apollo (wahrscheinlich Apollo GraphQL) integrierte MCP ebenfalls, um KI den Zugriff auf interne Daten zu ermöglichen. Entwicklertool-Unternehmen wie Zed (Code-Editor), Replit (Cloud-IDE), Codeium (KI-Code-Assistent) und Sourcegraph (Code-Suche) arbeiteten jeweils daran, MCP-Unterstützung hinzuzufügen. Zum Beispiel verwendet Sourcegraph MCP, damit ein KI-Code-Assistent als Antwort auf eine Frage relevanten Code aus einem Repository abrufen kann, und die IDE-Agenten von Replit können projektspezifischen Kontext abrufen. Diese frühen Anwender verliehen MCP Glaubwürdigkeit und Sichtbarkeit.
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Big Tech-Unterstützung – OpenAI, Microsoft, Google: Bemerkenswerterweise haben sich Unternehmen, die sonst Konkurrenten sind, bei MCP geeinigt. OpenAIs CEO Sam Altman kündigte im März 2025 öffentlich an, dass OpenAI MCP-Unterstützung in all seinen Produkten (einschliesslich der Desktop-App von ChatGPT) hinzufügen werde, und sagte: „Die Leute lieben MCP, und wir freuen uns, die Unterstützung in all unseren Produkten hinzuzufügen“. Dies bedeutete, dass die Agent API von OpenAI und ChatGPT-Plugins MCP sprechen würden, um Interoperabilität zu gewährleisten. Nur wenige Wochen später enthüllte Google DeepMinds CEO Demis Hassabis, dass die kommenden Gemini-Modelle und -Tools von Google MCP unterstützen würden, und nannte es ein gutes Protokoll und einen offenen Standard für die „Ära der KI-Agenten“. Microsoft trat nicht nur dem Lenkungsausschuss bei, sondern arbeitete auch mit Anthropic zusammen, um ein offizielles C#-SDK für MCP zu entwickeln, um die Enterprise-Entwicklergemeinschaft zu bedienen. Die GitHub-Einheit von Microsoft integrierte MCP in GitHub Copilot (den ‚Copilot Labs/Agents‘-Modus von VS Code), wodurch Copilot MCP-Server für Dinge wie die Repository-Suche und das Ausführen von Testfällen nutzen kann. Zusätzlich kündigte Microsoft an, dass Windows 11 bestimmte OS-Funktionen (wie den Dateisystemzugriff) als MCP-Server bereitstellen würde, damit KI-Agenten sicher mit dem Betriebssystem interagieren können. Die Zusammenarbeit zwischen OpenAI, Microsoft, Google und Anthropic – die sich alle um MCP versammeln – ist aussergewöhnlich und unterstreicht das Ethos „Community vor Wettbewerb“ dieses Standards.
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Web3-Entwicklergemeinschaft: Eine Reihe von Blockchain-Entwicklern und Startups hat MCP angenommen. Mehrere gemeinschaftsgetriebene MCP-Server wurden erstellt, um Blockchain-Anwendungsfälle zu bedienen:
- Das Team von Alchemy (einem führenden Blockchain-Infrastrukturanbieter) entwickelte einen Alchemy MCP Server, der On-Demand-Blockchain-Analysetools über MCP anbietet. Dies ermöglicht es einer KI wahrscheinlich, Blockchain-Statistiken (wie historische Transaktionen, Adressaktivität) über die APIs von Alchemy mithilfe natürlicher Sprache abzurufen.
- Mitwirkende entwickelten einen Bitcoin & Lightning Network MCP Server, um mit Bitcoin-Knoten und dem Lightning-Zahlungsnetzwerk zu interagieren, wodurch KI-Agenten Bitcoin-Blockdaten lesen oder sogar Lightning-Rechnungen über Standard-Tools erstellen können.
- Die Krypto-Medien- und Bildungsgruppe Bankless erstellte einen Onchain MCP Server, der sich auf Web3-Finanzinteraktionen konzentriert und möglicherweise eine Schnittstelle zu DeFi-Protokollen (Senden von Transaktionen, Abfragen von DeFi-Positionen usw.) für KI-Assistenten bereitstellt.
- Projekte wie Rollup.codes (eine Wissensdatenbank für Ethereum Layer 2s) erstellten einen MCP-Server für Rollup-Ökosysteminformationen, sodass eine KI technische Fragen zu Rollups beantworten kann, indem sie diesen Server abfragt.
- Chainstack, ein Blockchain-Knotenanbieter, startete eine Suite von MCP-Servern (zuvor erwähnt) für Dokumentation, EVM-Kettendaten und Solana, die explizit als „Ihre KI auf Blockchain-Steroiden“ für Web3-Entwickler vermarktet wird.
Darüber hinaus sind Web3-fokussierte Communities um MCP herum entstanden. Zum Beispiel werden PulseMCP und Goose als Community-Initiativen genannt, die beim Aufbau des MCP-Registers helfen. Wir sehen auch eine gegenseitige Befruchtung mit KI-Agenten-Frameworks: Die LangChain-Community integrierte Adapter, sodass alle MCP-Server als Tools in LangChain-gesteuerten Agenten verwendet werden können, und Open-Source-KI-Plattformen wie Hugging Face TGI (Text-Generation-Inference) erforschen die MCP-Kompatibilität. Das Ergebnis ist ein reichhaltiges Ökosystem, in dem fast täglich neue MCP-Server angekündigt werden, die alles von Datenbanken bis zu IoT-Geräten bedienen.
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Umfang der Akzeptanz: Die Akzeptanz lässt sich in gewissem Masse quantifizieren. Bis Februar 2025 – kaum drei Monate nach dem Start – waren über 1.000 MCP-Server/Konnektoren von der Community gebaut worden. Diese Zahl ist nur gewachsen und deutet auf Tausende von Integrationen in verschiedenen Branchen hin. Mike Krieger (Chief Product Officer von Anthropic) stellte im Frühjahr 2025 fest, dass MCP zu einem „florierenden offenen Standard mit Tausenden von Integrationen und wachsend“ geworden sei. Das offizielle MCP Registry (im September 2025 als Vorschau gestartet) katalogisiert öffentlich verfügbare Server und erleichtert die Entdeckung von Tools; die offene API des Registers ermöglicht es jedem, beispielsweise nach „Ethereum“ oder „Notion“ zu suchen und relevante MCP-Konnektoren zu finden. Dies senkt die Eintrittsbarriere für neue Teilnehmer und fördert das Wachstum weiter.
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Partnerschaften: Wir haben viele implizite Partnerschaften (Anthropic mit Microsoft, usw.) angesprochen. Um noch einige weitere hervorzuheben:
- Anthropic & Slack: Anthropic hat sich mit Slack zusammengetan, um Claude über MCP mit den Daten von Slack zu integrieren (Slack verfügt über einen offiziellen MCP-Server, der es KI ermöglicht, Slack-Nachrichten abzurufen oder Warnungen zu posten).
- Cloud-Anbieter: Amazon (AWS) und Google Cloud haben mit Anthropic zusammengearbeitet, um Claude zu hosten, und es ist wahrscheinlich, dass sie MCP in diesen Umgebungen unterstützen (z. B. könnte AWS Bedrock MCP-Konnektoren für Unternehmensdaten zulassen). Obwohl nicht explizit in Zitaten erwähnt, sind diese Cloud-Partnerschaften wichtig für die Unternehmensakzeptanz.
- Akademische Kooperationen: Das Forschungsprojekt Namda des MIT und IBM (als Nächstes besprochen) stellt eine Partnerschaft zwischen Wissenschaft und Industrie dar, um die Grenzen von MCP in dezentralen Umgebungen zu erweitern.
- GitHub & VS Code: Partnerschaft zur Verbesserung der Entwicklererfahrung – z. B. hat das VS Code-Team aktiv zu MCP beigetragen (einer der Registry-Betreuer stammt vom VS Code-Team).
- Zahlreiche Startups: Viele KI-Startups (Agenten-Startups, Workflow-Automatisierungs-Startups) bauen auf MCP auf, anstatt das Rad neu zu erfinden. Dazu gehören aufstrebende Web3-KI-Startups, die „KI als DAO“ oder autonome Wirtschaftsagenten anbieten wollen.
Insgesamt ist die MCP-Community vielfältig und wächst schnell. Sie umfasst Kerntechnologieunternehmen (für Standards und Basistools), Web3-Spezialisten (die Blockchain-Wissen und Anwendungsfälle einbringen) und unabhängige Entwickler (die oft Konnektoren für ihre Lieblings-Apps oder -Protokolle beisteuern). Das Ethos ist kollaborativ. Zum Beispiel haben Sicherheitsbedenken hinsichtlich Drittanbieter-MCP-Servern zu Community-Diskussionen und Beiträgen zu Best Practices geführt (z. B. arbeiten Stacklok-Mitwirkende an Sicherheitstools für MCP-Server). Die Fähigkeit der Community, schnell zu iterieren (MCP erfuhr innerhalb weniger Monate mehrere Spezifikations-Upgrades, die Funktionen wie Streaming-Antworten und bessere Authentifizierung hinzufügten), ist ein Beweis für das breite Engagement.
Speziell im Web3-Ökosystem hat MCP ein Mini-Ökosystem von „KI + Web3“-Projekten gefördert. Es ist nicht nur ein Protokoll zur Nutzung; es katalysiert neue Ideen wie KI-gesteuerte DAOs, On-Chain-Governance, die durch KI-Analyse unterstützt wird, und domänenübergreifende Automatisierung (wie die Verknüpfung von On-Chain-Ereignissen mit Off-Chain-Aktionen durch KI). Die Präsenz wichtiger Web3-Persönlichkeiten – z. B. Zhivko Todorov von LimeChain, der feststellt: „MCP repräsentiert die unvermeidliche Integration von KI und Blockchain“ – zeigt, dass Blockchain-Veteranen es aktiv unterstützen. Partnerschaften zwischen KI- und Blockchain-Unternehmen (wie die zwischen Anthropic und Block oder Microsofts Azure Cloud, die die Bereitstellung von MCP neben ihren Blockchain-Diensten vereinfacht) deuten auf eine Zukunft hin, in der KI-Agenten und Smart Contracts Hand in Hand arbeiten.
Man könnte sagen, MCP hat die erste echte Konvergenz der KI-Entwicklergemeinschaft mit der Web3-Entwicklergemeinschaft ausgelöst. Hackathons und Meetups bieten jetzt MCP-Tracks an. Als konkretes Mass für die Akzeptanz im Ökosystem: Mitte 2025 unterstützen OpenAI, Google und Anthropic – die zusammen die Mehrheit der fortschrittlichen KI-Modelle repräsentieren – alle MCP, und auf der anderen Seite bauen führende Blockchain-Infrastrukturanbieter (Alchemy, Chainstack), Krypto-Unternehmen (Block usw.) und dezentrale Projekte MCP-Hooks. Dieser zweiseitige Netzwerkeffekt lässt MCP zu einem dauerhaften Standard werden.
6. Roadmap und Entwicklungsmeilensteine
Die Entwicklung von MCP war rasant. Hier skizzieren wir die bisherigen wichtigen Meilensteine und die zukünftige Roadmap, wie sie aus offiziellen Quellen und Community-Updates hervorgehen:
- Ende 2024 – Erstveröffentlichung: Am 25. November 2024 kündigte Anthropic MCP offiziell an und veröffentlichte die Spezifikation sowie erste SDKs als Open Source. Neben der Spezifikation veröffentlichten sie eine Handvoll MCP-Server-Implementierungen für gängige Tools (Google Drive, Slack, GitHub usw.) und fügten Unterstützung im Claude AI-Assistenten (Claude Desktop-App) hinzu, um lokale MCP-Server zu verbinden. Dies markierte den 1.0-Start von MCP. Frühe Proof-of-Concept-Integrationen bei Anthropic zeigten, wie Claude MCP verwenden konnte, um Dateien zu lesen oder eine SQL-Datenbank in natürlicher Sprache abzufragen, was das Konzept validierte.
- Q1 2025 – Schnelle Akzeptanz und Iteration: In den ersten Monaten des Jahres 2025 erlebte MCP eine weit verbreitete Akzeptanz in der Branche. Bis März 2025 kündigten OpenAI und andere KI-Anbieter Unterstützung an (wie oben beschrieben). In diesem Zeitraum kam es auch zu einer Spezifikationsentwicklung: Anthropic aktualisierte MCP um Streaming-Funktionen (die es ermöglichen, grosse Ergebnisse oder kontinuierliche Datenströme inkrementell zu senden). Dieses Update wurde im April 2025 mit den C#-SDK-Nachrichten bekannt gegeben und zeigte, dass MCP nun Funktionen wie chunked responses oder Echtzeit-Feed-Integration unterstützte. Die Community erstellte auch Referenzimplementierungen in verschiedenen Sprachen (Python, JavaScript usw.) über das SDK von Anthropic hinaus, um polyglotte Unterstützung zu gewährleisten.
- Q2 2025 – Ökosystem-Tools und Governance: Im Mai 2025, mit dem Beitritt von Microsoft und GitHub zu den Bemühungen, gab es einen Vorstoss zur Formalisierung der Governance und zur Verbesserung der Sicherheit. Auf der Build 2025 enthüllte Microsoft Pläne für die Windows 11 MCP-Integration und detaillierte eine Zusammenarbeit zur Verbesserung der Autorisierungsabläufe in MCP. Etwa zur gleichen Zeit wurde die Idee eines MCP Registry zur Indexierung verfügbarer Server eingeführt (das anfängliche Brainstorming begann laut Registry-Blog im März 2025). Der „Standards-Track“-Prozess (SEP – Standard Enhancement Proposals) wurde auf GitHub etabliert, ähnlich wie EIPs von Ethereum oder PEPs von Python, um Beiträge geordnet zu verwalten. Community-Anrufe und Arbeitsgruppen (für Sicherheit, Registry, SDKs) begannen sich zu treffen.
- Mitte 2025 – Funktionserweiterung: Bis Mitte 2025 priorisierte die Roadmap mehrere wichtige Verbesserungen:
- Unterstützung für asynchrone und langlaufende Aufgaben: Pläne, MCP die Verarbeitung langer Operationen zu ermöglichen, ohne die Verbindung zu blockieren. Wenn eine KI beispielsweise einen Cloud-Job auslöst, der Minuten dauert, würde das MCP-Protokoll asynchrone Antworten oder eine erneute Verbindung unterstützen, um Ergebnisse abzurufen.
- Authentifizierung und feingranulare Sicherheit: Entwicklung von feingranularen Autorisierungsmechanismen für sensible Aktionen. Dies umfasst möglicherweise die Integration von OAuth-Flows, API-Schlüsseln und Enterprise-SSO in MCP-Server, damit der KI-Zugriff sicher verwaltet werden kann. Bis Mitte 2025 waren Leitfäden und Best Practices für die MCP-Sicherheit in Arbeit, angesichts der Sicherheitsrisiken, die das Ermöglichen des Aufrufs leistungsstarker Tools durch KI birgt. Ziel ist es, dass beispielsweise, wenn eine KI über MCP auf die private Datenbank eines Benutzers zugreifen soll, sie einem sicheren Autorisierungsablauf (mit Benutzerzustimmung) folgen sollte, anstatt nur einem offenen Endpunkt.
- Validierung und Compliance-Tests: Die Community erkannte die Notwendigkeit der Zuverlässigkeit und priorisierte den Aufbau von Compliance-Testsuiten und Referenzimplementierungen. Durch die Sicherstellung, dass alle MCP-Clients/-Server die Spezifikation einhalten (durch automatisierte Tests), sollte eine Fragmentierung verhindert werden. Ein Referenzserver (wahrscheinlich ein Beispiel mit Best Practices für die Remote-Bereitstellung und Authentifizierung) stand auf der Roadmap, ebenso wie eine Referenz-Client-Anwendung, die die vollständige MCP-Nutzung mit einer KI demonstriert.
- Multimodalitätsunterstützung: Erweiterung von MCP über Text hinaus, um Modalitäten wie Bild-, Audio-, Videodaten im Kontext zu unterstützen. Zum Beispiel könnte eine KI ein Bild von einem MCP-Server anfordern (z. B. ein Design-Asset oder ein Diagramm) oder ein Bild ausgeben. Die Spezifikationsdiskussion umfasste das Hinzufügen von Unterstützung für Streaming- und Chunked-Nachrichten, um grosse Multimedia-Inhalte interaktiv zu verarbeiten. Frühe Arbeiten an „MCP Streaming“ waren bereits im Gange (um Dinge wie Live-Audio-Feeds oder kontinuierliche Sensordaten an KI zu unterstützen).
- Zentrales Register & Discovery: Der Plan zur Implementierung eines zentralen MCP Registry-Dienstes für die Server-Discovery wurde Mitte 2025 umgesetzt. Bis September 2025 wurde das offizielle MCP Registry als Vorschau gestartet. Dieses Register bietet eine einzige Quelle der Wahrheit für öffentlich verfügbare MCP-Server, die es Clients ermöglicht, Server nach Namen, Kategorie oder Fähigkeiten zu finden. Es ist im Wesentlichen wie ein App Store (aber offen) für KI-Tools. Das Design ermöglicht öffentliche Register (einen globalen Index) und private (unternehmensspezifische), die alle über eine gemeinsame API interoperabel sind. Das Register führte auch einen Moderationsmechanismus ein, um bösartige Server zu kennzeichnen oder zu entfernen, mit einem Community-Moderationsmodell zur Aufrechterhaltung der Qualität.
- Ende 2025 und darüber hinaus – Hin zu dezentralen MCP-Netzwerken: Obwohl noch keine „offiziellen“ Roadmap-Punkte, weist die Entwicklung auf mehr Dezentralisierung und Web3-Synergie hin:
- Forscher untersuchen aktiv, wie dezentrale Discovery-, Reputations- und Anreizschichten zu MCP hinzugefügt werden können. Das Konzept eines MCP-Netzwerks (oder „Marktplatzes von MCP-Endpunkten“) wird inkubiert. Dies könnte Smart-Contract-basierte Register (damit es keinen Single Point of Failure für Serverlisten gibt), Reputationssysteme, bei denen Server/Clients On-Chain-Identitäten und Einsätze für gutes Verhalten haben, und möglicherweise Token-Belohnungen für den Betrieb zuverlässiger MCP-Knoten umfassen.
- Projekt Namda am MIT, das 2024 begann, ist ein konkreter Schritt in diese Richtung. Bis 2025 hatte Namda einen Prototyp eines verteilten Agenten-Frameworks auf den Grundlagen von MCP aufgebaut, einschliesslich Funktionen wie dynamische Knotenerkennung, Lastverteilung über Agentencluster und ein dezentrales Register unter Verwendung von Blockchain-Techniken. Sie haben sogar experimentelle tokenbasierte Anreize und Herkunftsverfolgung für Multi-Agenten-Kooperationen. Meilensteine von Namda zeigen, dass es machbar ist, ein Netzwerk von MCP-Agenten auf vielen Maschinen mit vertrauensloser Koordination zu betreiben. Wenn Namdas Konzepte übernommen werden, könnten wir sehen, wie sich MCP entwickelt, um einige dieser Ideen zu integrieren (möglicherweise durch optionale Erweiterungen oder separate Protokolle, die darauf aufbauen).
- Enterprise-Härtung: Auf der Unternehmensseite erwarten wir bis Ende 2025, dass MCP in wichtige Unternehmenssoftwareangebote integriert wird (Microsofts Einbindung in Windows und Azure ist ein Beispiel). Die Roadmap umfasst unternehmensfreundliche Funktionen wie SSO-Integration für MCP-Server und robuste Zugriffskontrollen. Die allgemeine Verfügbarkeit des MCP Registry und von Toolkits für die Bereitstellung von MCP in grossem Massstab (z. B. innerhalb eines Unternehmensnetzwerks) ist wahrscheinlich bis Ende 2025.
Um einige wichtige Entwicklungsmeilensteine bisher (im Zeitformat zur Klarheit) zusammenzufassen:
- Nov 2024: MCP 1.0 veröffentlicht (Anthropic).
- Dez 2024 – Jan 2025: Community baut erste Welle von MCP-Servern; Anthropic veröffentlicht Claude Desktop mit MCP-Unterstützung; kleine Pilotprojekte von Block, Apollo usw.
- Feb 2025: Über 1000 Community-MCP-Konnektoren erreicht; Anthropic veranstaltet Workshops (z. B. auf einem KI-Gipfel, zur Förderung der Bildung).
- Mär 2025: OpenAI kündigt Unterstützung an (ChatGPT Agents SDK).
- Apr 2025: Google DeepMind kündigt Unterstützung an (Gemini wird MCP unterstützen); Microsoft veröffentlicht Vorschau des C#-SDKs.
- Mai 2025: Lenkungsausschuss erweitert (Microsoft/GitHub); Build 2025 Demos (Windows MCP-Integration).
- Jun 2025: Chainstack startet Web3 MCP-Server (EVM/Solana) zur öffentlichen Nutzung.
- Jul 2025: MCP-Spezifikationsversionen aktualisiert (Streaming, Authentifizierungsverbesserungen); offizielle Roadmap auf der MCP-Website veröffentlicht.
- Sep 2025: MCP Registry (Vorschau) gestartet; wahrscheinlich erreicht MCP die allgemeine Verfügbarkeit in weiteren Produkten (Claude for Work usw.).
- Ende 2025 (prognostiziert): Registry v1.0 live; Leitfäden für Best Practices im Bereich Sicherheit veröffentlicht; möglicherweise erste Experimente mit dezentraler Discovery (Namda-Ergebnisse).
Die Vision für die Zukunft ist, dass MCP so allgegenwärtig und unsichtbar wird wie HTTP oder JSON – eine gemeinsame Schicht, die viele Apps im Hintergrund verwenden. Für Web3 deutet die Roadmap auf eine tiefere Fusion hin: KI-Agenten werden Web3 (Blockchains) nicht nur als Informationsquellen oder -senken nutzen, sondern die Web3-Infrastruktur selbst könnte beginnen, KI-Agenten (über MCP) als Teil ihres Betriebs zu integrieren (zum Beispiel könnte eine DAO eine MCP-kompatible KI betreiben, um bestimmte Aufgaben zu verwalten, oder Orakel könnten Daten über MCP-Endpunkte veröffentlichen). Die Betonung der Roadmap auf Dinge wie Überprüfbarkeit und Authentifizierung deutet darauf hin, dass in Zukunft vertrauensminimierte MCP-Interaktionen Realität werden könnten – stellen Sie sich KI-Ausgaben vor, die mit kryptografischen Beweisen versehen sind, oder ein On-Chain-Protokoll darüber, welche Tools eine KI zu Prüfzwecken aufgerufen hat. Diese Möglichkeiten verwischen die Grenze zwischen KI- und Blockchain-Netzwerken, und MCP steht im Mittelpunkt dieser Konvergenz.
Zusammenfassend ist die Entwicklung von MCP hochdynamisch. Es hat wichtige frühe Meilensteine erreicht (breite Akzeptanz und Standardisierung innerhalb eines Jahres nach dem Start) und entwickelt sich mit einer klaren Roadmap, die Sicherheit, Skalierbarkeit und Entdeckung betont, weiterhin rasant. Die erreichten und geplanten Meilensteine stellen sicher, dass MCP robust bleibt, während es skaliert: Herausforderungen wie langlaufende Aufgaben, sichere Berechtigungen und die schiere Auffindbarkeit Tausender von Tools werden angegangen. Diese Vorwärtsdynamik zeigt, dass MCP keine statische Spezifikation, sondern ein wachsender Standard ist, der wahrscheinlich weitere Web3-spezifische Funktionen (dezentrale Governance von Servern, Anreizabstimmung) integrieren wird, sobald diese Bedürfnisse entstehen. Die Community ist bereit, MCP an neue Anwendungsfälle (multimodale KI, IoT usw.) anzupassen, während sie das Kernversprechen im Auge behält: KI vernetzter, kontextbewusster und benutzerfreundlicher in der Web3-Ära zu machen.
7. Vergleich mit ähnlichen Web3-Projekten oder Protokollen
Die einzigartige Mischung aus KI und Konnektivität von MCP bedeutet, dass es nicht viele direkte, eins-zu-eins-Vergleiche gibt, aber es ist aufschlussreich, es mit anderen Projekten an der Schnittstelle von Web3 und KI oder mit analogen Zielen zu vergleichen:
- SingularityNET (AGI/X) – Dezentraler KI-Marktplatz: SingularityNET, 2017 von Dr. Ben Goertzel und anderen ins Leben gerufen, ist ein Blockchain-basierter Marktplatz für KI-Dienste. Es ermöglicht Entwicklern, KI-Algorithmen als Dienste zu monetarisieren und Benutzern, diese Dienste zu konsumieren, alles erleichtert durch einen Token (AGIX), der für Zahlungen und Governance verwendet wird. Im Wesentlichen versucht SingularityNET, das Angebot von KI-Modellen zu dezentralisieren, indem es sie in einem Netzwerk hostet, in dem jeder einen KI-Dienst gegen Token aufrufen kann. Dies unterscheidet sich grundlegend von MCP. MCP hostet oder monetarisiert keine KI-Modelle; stattdessen bietet es eine Standardschnittstelle für KI (wo immer sie läuft), um auf Daten/Tools zuzugreifen. Man könnte sich vorstellen, MCP zu verwenden, um eine KI mit Diensten zu verbinden, die auf SingularityNET gelistet sind, aber SingularityNET selbst konzentriert sich auf die ökonomische Schicht (wer einen KI-Dienst bereitstellt und wie er bezahlt wird). Ein weiterer wichtiger Unterschied: Governance – SingularityNET hat eine On-Chain-Governance (über SingularityNET Enhancement Proposals (SNEPs) und AGIX-Token-Abstimmung), um seine Plattform weiterzuentwickeln. Die Governance von MCP ist im Gegensatz dazu Off-Chain und kollaborativ ohne Token. Zusammenfassend streben SingularityNET und MCP beide ein offeneres KI-Ökosystem an, aber SingularityNET handelt von einem tokenisierten Netzwerk von KI-Algorithmen, während MCP von einem Protokollstandard für die KI-Tool-Interoperabilität handelt. Sie könnten sich ergänzen: zum Beispiel könnte eine KI auf SingularityNET MCP verwenden, um externe Daten abzurufen, die sie benötigt. Aber SingularityNET versucht nicht, die Tool-Nutzung zu standardisieren; es verwendet Blockchain, um KI-Dienste zu koordinieren, während MCP Softwarestandards verwendet, um KI mit jedem Dienst arbeiten zu lassen.
- Fetch.ai (FET) – Agentenbasierte dezentrale Plattform: Fetch.ai ist ein weiteres Projekt, das KI und Blockchain miteinander verbindet. Es hat seine eigene Proof-of-Stake-Blockchain und ein Framework für den Aufbau autonomer Agenten gestartet, die Aufgaben ausführen und in einem dezentralen Netzwerk interagieren. In Fetchs Vision können Millionen von „Software-Agenten“ (die Menschen, Geräte oder Organisationen repräsentieren) verhandeln und Werte austauschen, wobei FET-Token für Transaktionen verwendet werden. Fetch.ai bietet ein Agenten-Framework (uAgents) und eine Infrastruktur für die Entdeckung und Kommunikation zwischen Agenten auf seinem Ledger. Zum Beispiel könnte ein Fetch-Agent helfen, den Verkehr in einer Stadt zu optimieren, indem er mit anderen Agenten für Parken und Transport interagiert, oder einen Lieferketten-Workflow autonom verwalten. Wie vergleicht sich das mit MCP? Beide befassen sich mit dem Konzept von Agenten, aber die Agenten von Fetch.ai sind stark an seine Blockchain und Token-Ökonomie gebunden – sie leben im Fetch-Netzwerk und verwenden On-Chain-Logik. MCP-Agenten (KI-Hosts) sind modellgesteuert (wie ein LLM) und nicht an ein einziges Netzwerk gebunden; MCP ist zufrieden damit, über das Internet oder innerhalb einer Cloud-Einrichtung zu arbeiten, ohne eine Blockchain zu benötigen. Fetch.ai versucht, eine neue dezentrale KI-Wirtschaft von Grund auf aufzubauen (mit ihrem eigenen Ledger für Vertrauen und Transaktionen), während MCP schichtagnostisch ist – es nutzt bestehende Netzwerke (könnte über HTTPS oder bei Bedarf sogar auf einer Blockchain verwendet werden), um KI-Interaktionen zu ermöglichen. Man könnte sagen, Fetch handelt eher von autonomen Wirtschaftsagenten und MCP von intelligenten Tool-nutzenden Agenten. Interessanterweise könnten sich diese überschneiden: Ein autonomer Agent auf Fetch.ai könnte MCP verwenden, um mit Off-Chain-Ressourcen oder anderen Blockchains zu interagieren. Umgekehrt könnte man MCP verwenden, um Multi-Agenten-Systeme zu bauen, die verschiedene Blockchains (nicht nur eine) nutzen. In der Praxis hat MCP eine schnellere Akzeptanz erfahren, weil es kein eigenes Netzwerk benötigte – es funktioniert sofort mit Ethereum, Solana, Web2-APIs usw. Der Ansatz von Fetch.ai ist aufwendiger und schafft ein ganzes Ökosystem, dem die Teilnehmer beitreten (und Token erwerben) müssen, um es zu nutzen. Zusammenfassend: Fetch.ai vs. MCP: Fetch ist eine Plattform mit eigenem Token/Blockchain für KI-Agenten, die sich auf Interoperabilität und wirtschaftlichen Austausch zwischen Agenten konzentriert, während MCP ein Protokoll ist, das KI-Agenten (in jeder Umgebung) verwenden können, um sich an Tools und Daten anzuschliessen. Ihre Ziele überschneiden sich bei der Ermöglichung von KI-gesteuerter Automatisierung, aber sie behandeln verschiedene Schichten des Stacks und haben sehr unterschiedliche architektonische Philosophien (geschlossenes Ökosystem vs. offener Standard).
- Chainlink und dezentrale Orakel – Blockchains mit Off-Chain-Daten verbinden: Chainlink ist kein KI-Projekt, aber es ist als Web3-Protokoll, das ein komplementäres Problem löst, hochrelevant: wie Blockchains mit externen Daten und Berechnungen verbunden werden können. Chainlink ist ein dezentrales Netzwerk von Knoten (Orakeln), die Off-Chain-Daten abrufen, verifizieren und auf vertrauensminimierte Weise an Smart Contracts liefern. Zum Beispiel stellen Chainlink-Orakel Preis-Feeds für DeFi-Protokolle bereit oder rufen externe APIs im Auftrag von Smart Contracts über Chainlink Functions auf. Im Vergleich dazu verbindet MCP KI-Modelle mit externen Daten/Tools (von denen einige Blockchains sein könnten). Man könnte sagen, Chainlink bringt Daten in Blockchains, während MCP Daten in KI bringt. Es gibt eine konzeptionelle Parallele: Beide stellen eine Brücke zwischen ansonsten isolierten Systemen her. Chainlink konzentriert sich auf Zuverlässigkeit, Dezentralisierung und Sicherheit von On-Chain-Daten (Lösung des „Orakelproblems“ des Single Point of Failure). MCP konzentriert sich auf Flexibilität und Standardisierung des Datenzugriffs für KI (Lösung des „Integrationsproblems“ für KI-Agenten). Sie operieren in verschiedenen Domänen (Smart Contracts vs. KI-Assistenten), aber man könnte MCP-Server mit Orakeln vergleichen: Ein MCP-Server für Preisdaten könnte dieselben APIs aufrufen wie ein Chainlink-Knoten. Der Unterschied ist der Konsument – im Fall von MCP ist der Konsument eine KI oder ein benutzerorientierter Assistent, kein deterministischer Smart Contract. Auch bietet MCP nicht von Natur aus die Vertrauensgarantien, die Chainlink bietet (MCP-Server können zentralisiert oder von der Community betrieben werden, wobei das Vertrauen auf Anwendungsebene verwaltet wird). Wie jedoch bereits erwähnt, könnten Ideen zur Dezentralisierung von MCP-Netzwerken von Orakelnetzwerken übernommen werden – z. B. könnten mehrere MCP-Server abgefragt und die Ergebnisse gegengeprüft werden, um sicherzustellen, dass einer KI keine fehlerhaften Daten zugeführt werden, ähnlich wie mehrere Chainlink-Knoten einen Preis aggregieren. Kurz gesagt, Chainlink vs. MCP: Chainlink ist Web3-Middleware für Blockchains zum Konsum externer Daten, MCP ist KI-Middleware für Modelle zum Konsum externer Daten (die auch Blockchain-Daten umfassen könnten). Sie adressieren analoge Bedürfnisse in verschiedenen Bereichen und könnten sich sogar ergänzen: Eine KI, die MCP verwendet, könnte einen von Chainlink bereitgestellten Daten-Feed als zuverlässige Ressource abrufen, und umgekehrt könnte eine KI als Analysequelle dienen, die ein Chainlink-Orakel On-Chain bringt (obwohl dieses letztere Szenario Fragen der Überprüfbarkeit aufwerfen würde).
- ChatGPT-Plugins / OpenAI-Funktionen vs. MCP – Ansätze zur KI-Tool-Integration: Obwohl es sich nicht um Web3-Projekte handelt, ist ein kurzer Vergleich angebracht, da ChatGPT-Plugins und die Funktionsaufruffunktion von OpenAI ebenfalls KI mit externen Tools verbinden. ChatGPT-Plugins verwenden eine von einem Dienst bereitgestellte OpenAPI-Spezifikation, und das Modell kann dann diese APIs gemäss der Spezifikation aufrufen. Die Einschränkungen bestehen darin, dass es sich um ein geschlossenes Ökosystem handelt (von OpenAI genehmigte Plugins, die auf OpenAI-Servern laufen) und jedes Plugin eine isolierte Integration darstellt. OpenAIs neueres „Agents“-SDK ist konzeptionell näher an MCP, da es Entwicklern ermöglicht, Tools/Funktionen zu definieren, die eine KI verwenden kann, aber anfänglich war es spezifisch für OpenAIs Ökosystem. LangChain bot ebenfalls ein Framework, um LLMs Tools im Code zur Verfügung zu stellen. MCP unterscheidet sich dadurch, dass es einen offenen, modellagnostischen Standard dafür bietet. Wie eine Analyse es formulierte, schuf LangChain einen entwicklerorientierten Standard (eine Python-Schnittstelle) für Tools, während MCP einen modellorientierten Standard schafft – ein KI-Agent kann jedes MCP-definierte Tool zur Laufzeit ohne benutzerdefinierten Code entdecken und verwenden. In der Praxis wuchs das MCP-Ökosystem von Servern innerhalb weniger Monate grösser und vielfältiger als der ChatGPT-Plugin-Store. Und anstatt dass jedes Modell sein eigenes Plugin-Format hat (OpenAI hatte seines, andere hatten andere), konvergieren viele um MCP. OpenAI selbst signalisierte Unterstützung für MCP und passte im Wesentlichen seinen Funktionsansatz an den breiteren Standard an. Beim Vergleich von OpenAI-Plugins mit MCP: Plugins sind ein kuratierter, zentralisierter Ansatz, während MCP ein dezentraler, gemeinschaftsgetriebener Ansatz ist. Im Web3-Denken ist MCP „Open Source und Permissionless“, während proprietäre Plugin-Ökosysteme geschlossener sind. Dies macht MCP analog zum Ethos von Web3, auch wenn es keine Blockchain ist – es ermöglicht Interoperabilität und Benutzerkontrolle (man könnte seinen eigenen MCP-Server für seine Daten betreiben, anstatt alles einem KI-Anbieter zu überlassen). Dieser Vergleich zeigt, warum viele MCP ein grösseres langfristiges Potenzial zuschreiben: Es ist nicht an einen Anbieter oder ein Modell gebunden.
- Projekt Namda und dezentrale Agenten-Frameworks: Namda verdient eine separate Anmerkung, da es MCP explizit mit Web3-Konzepten kombiniert. Wie bereits beschrieben, ist Namda (Networked Agent Modular Distributed Architecture) eine MIT/IBM-Initiative, die 2024 gestartet wurde, um ein skalierbares, verteiltes Netzwerk von KI-Agenten unter Verwendung von MCP als Kommunikationsschicht aufzubauen. Es behandelt MCP als Messaging-Backbone (da MCP Standard-JSON-RPC-ähnliche Nachrichten verwendet, passte es gut für die Inter-Agenten-Kommunikation) und fügt dann Schichten für dynamische Entdeckung, Fehlertoleranz und überprüfbare Identitäten unter Verwendung von Blockchain-inspirierten Techniken hinzu. Namdas Agenten können überall sein (Cloud, Edge-Geräte usw.), aber ein dezentrales Register (etwas wie ein DHT oder eine Blockchain) verfolgt sie und ihre Fähigkeiten auf manipulationssichere Weise. Sie erforschen sogar, Agenten Token zu geben, um Zusammenarbeit oder Ressourcenteilung zu incentivieren. Im Wesentlichen ist Namda ein Experiment, wie eine „Web3-Version von MCP“ aussehen könnte. Es ist noch kein weit verbreitetes Projekt, aber es ist eines der engsten „ähnlichen Protokolle“ im Geiste. Wenn wir Namda vs. MCP betrachten: Namda verwendet MCP (es handelt sich also nicht um konkurrierende Standards), erweitert es aber um ein Protokoll für die Vernetzung und Koordination mehrerer Agenten auf vertrauensminimierte Weise. Man könnte Namda mit Frameworks wie Autonolas oder Multi-Agent Systems (MAS) vergleichen, die die Krypto-Community gesehen hat, aber diesen fehlte oft eine leistungsstarke KI-Komponente oder ein gemeinsames Protokoll. Namda + MCP zusammen zeigen, wie ein dezentrales Agentennetzwerk funktionieren könnte, wobei Blockchain Identität, Reputation und möglicherweise Token-Anreize bereitstellt und MCP die Agentenkommunikation und Tool-Nutzung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MCP sich von den meisten früheren Web3-Projekten abhebt: Es begann überhaupt nicht als Krypto-Projekt, überschneidet sich aber schnell mit Web3, weil es komplementäre Probleme löst. Projekte wie SingularityNET und Fetch.ai zielten darauf ab, KI-Berechnungen oder -Dienste mithilfe von Blockchain zu dezentralisieren; MCP standardisiert stattdessen die KI-Integration mit Diensten, was die Dezentralisierung durch Vermeidung von Plattform-Lock-in verbessern kann. Orakelnetzwerke wie Chainlink lösten die Datenlieferung an die Blockchain; MCP löst die Datenlieferung an die KI (einschliesslich Blockchain-Daten). Wenn die Kernideale von Web3 Dezentralisierung, Interoperabilität und Benutzerermächtigung sind, greift MCP den Bereich der Interoperabilität im KI-Bereich an. Es beeinflusst sogar diese älteren Projekte – zum Beispiel hindert nichts SingularityNET daran, seine KI-Dienste über MCP-Server verfügbar zu machen, oder Fetch-Agenten daran, MCP zu verwenden, um mit externen Systemen zu kommunizieren. Wir könnten durchaus eine Konvergenz erleben, bei der tokengetriebene KI-Netzwerke MCP als ihre Lingua Franca verwenden, wodurch die Anreizstruktur von Web3 mit der Flexibilität von MCP verbunden wird.
Schliesslich, wenn wir die Marktwahrnehmung betrachten: MCP wird oft als das angepriesen, was Web3 für das Internet tun wollte – Silos aufbrechen und Benutzer befähigen. Dies hat dazu geführt, dass MCP informell als „Web3 für KI“ bezeichnet wird (auch wenn keine Blockchain beteiligt ist). Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass MCP ein Protokollstandard ist, während die meisten Web3-Projekte Full-Stack-Plattformen mit ökonomischen Schichten sind. In Vergleichen erweist sich MCP in der Regel als eine leichtere, universellere Lösung, während Blockchain-Projekte schwerere, spezialisierte Lösungen sind. Je nach Anwendungsfall können sie sich ergänzen, anstatt strikt zu konkurrieren. Wenn das Ökosystem reift, könnten wir sehen, dass MCP in viele Web3-Projekte als Modul integriert wird (ähnlich wie HTTP oder JSON allgegenwärtig sind), anstatt als Konkurrenzprojekt.
8. Öffentliche Wahrnehmung, Marktakzeptanz und Medienberichterstattung
Die öffentliche Stimmung gegenüber MCP war sowohl in der KI- als auch in der Web3-Community überwiegend positiv, oft grenzend an Begeisterung. Viele sehen es als einen Game-Changer, der leise ankam, aber dann die Branche im Sturm eroberte. Lassen Sie uns die Wahrnehmung, Akzeptanz und bemerkenswerte Mediennarrative aufschlüsseln:
Marktakzeptanz und Adoptionsmetriken: Mitte 2025 erreichte MCP ein Mass an Akzeptanz, das für ein neues Protokoll selten ist. Es wird von praktisch allen grossen KI-Modellanbietern (Anthropic, OpenAI, Google, Meta) unterstützt und von grossen Technologieinfrastrukturen (Microsoft, GitHub, AWS usw.) getragen, wie bereits detailliert beschrieben. Dies allein signalisiert dem Markt, dass MCP wahrscheinlich Bestand haben wird (ähnlich wie die breite Unterstützung TCP/IP oder HTTP in den frühen Internettagen vorantrieb). Auf der Web3-Seite ist die Akzeptanz im Entwicklerverhalten offensichtlich: Hackathons begannen, MCP-Projekte zu präsentieren, und viele Blockchain-Entwicklertools erwähnen nun die MCP-Integration als Verkaufsargument. Die Statistik von „über 1000 Konnektoren in wenigen Monaten“ und Mike Kriegers Zitat von „Tausenden von Integrationen“ werden oft zitiert, um zu veranschaulichen, wie schnell MCP Anklang fand. Dies deutet auf starke Netzwerkeffekte hin – je mehr Tools über MCP verfügbar sind, desto nützlicher ist es, was zu weiterer Akzeptanz führt (eine positive Rückkopplungsschleife). VCs und Analysten haben festgestellt, dass MCP in weniger als einem Jahr das erreicht hat, was frühere Versuche zur „KI-Interoperabilität“ über mehrere Jahre hinweg nicht geschafft haben, hauptsächlich aufgrund des Timings (auf der Welle des Interesses an KI-Agenten reitend) und der Open-Source-Natur. In den Web3-Medien wird die Akzeptanz manchmal anhand der Entwickler-Mindshare und der Integration in Projekte gemessen, und MCP erzielt hier nun hohe Werte.
Öffentliche Wahrnehmung in KI- und Web3-Communities: Anfangs blieb MCP bei seiner ersten Ankündigung (Ende 2024) unter dem Radar. Doch Anfang 2025, als Erfolgsgeschichten auftauchten, verlagerte sich die Wahrnehmung zu Begeisterung. KI-Praktiker sahen MCP als das „fehlende Puzzleteil“, um KI-Agenten über Spielzeugbeispiele hinaus wirklich nützlich zu machen. Web3-Entwickler hingegen sahen es als Brücke, um KI endlich in DApps zu integrieren, ohne die Dezentralisierung aufzugeben – eine KI kann beispielsweise On-Chain-Daten verwenden, ohne ein zentralisiertes Orakel zu benötigen. Vordenker haben Lobeshymnen gesungen: zum Beispiel schrieb Jesus Rodriguez (ein prominenter Web3-KI-Autor) in CoinDesk, dass MCP „eines der transformativsten Protokolle für die KI-Ära und eine grossartige Ergänzung für Web3-Architekturen“ sein könnte. Rares Crisan argumentierte in einem Notable Capital-Blog, dass MCP das Versprechen von Web3 einlösen könnte, wo Blockchain allein Schwierigkeiten hatte, indem es das Internet benutzerzentrierter und natürlicher in der Interaktion macht. Diese Narrative stellen MCP als revolutionär und doch praktisch dar – nicht nur als Hype.
Fairerweise ist nicht jeder Kommentar unkritisch. Einige KI-Entwickler in Foren wie Reddit haben darauf hingewiesen, dass MCP „nicht alles kann“ – es ist ein Kommunikationsprotokoll, kein sofort einsatzbereiter Agent oder eine Reasoning-Engine. Zum Beispiel argumentierte eine Reddit-Diskussion mit dem Titel „MCP is a Dead-End Trap“, dass MCP allein die Agentenkognition nicht verwaltet oder Qualität garantiert; es erfordert immer noch ein gutes Agentendesign und Sicherheitskontrollen. Diese Ansicht deutet darauf hin, dass MCP als Allheilmittel überbewertet werden könnte. Diese Kritikpunkte zielen jedoch eher darauf ab, Erwartungen zu dämpfen, als die Nützlichkeit von MCP abzulehnen. Sie betonen, dass MCP die Tool-Konnektivität löst, aber man immer noch eine robuste Agentenlogik aufbauen muss (d. h. MCP schafft nicht auf magische Weise einen intelligenten Agenten, es stattet ihn mit Tools aus). Der Konsens ist jedoch, dass MCP ein grosser Fortschritt ist, selbst unter vorsichtigen Stimmen. Der Community-Blog von Hugging Face stellte fest, dass MCP zwar keine Allzwecklösung ist, aber ein wichtiger Wegbereiter für integrierte, kontextbewusste KI ist, und Entwickler sich aus diesem Grund darum versammeln.
Medienberichterstattung: MCP hat sowohl in den Mainstream-Tech-Medien als auch in Nischen-Blockchain-Medien erhebliche Berichterstattung erhalten:
- TechCrunch hat mehrere Geschichten veröffentlicht. Sie berichteten über das ursprüngliche Konzept („Anthropic schlägt eine neue Methode vor, Daten mit KI-Chatbots zu verbinden“) um den Start im Jahr 2024. Im Jahr 2025 hob TechCrunch jeden grossen Adoptionsmoment hervor: die Unterstützung von OpenAI, die Annahme durch Google, die Beteiligung von Microsoft/GitHub. Diese Artikel betonen oft die Brancheneinheit um MCP. Zum Beispiel zitierte TechCrunch Sam Altmans Unterstützung und bemerkte den schnellen Wechsel von konkurrierenden Standards zu MCP. Dabei wurde MCP als der aufstrebende Standard dargestellt, ähnlich wie niemand in den 90er Jahren von den Internetprotokollen ausgeschlossen werden wollte. Eine solche Berichterstattung in einem prominenten Medium signalisierte der breiteren Tech-Welt, dass MCP wichtig und real ist, nicht nur ein Rand-Open-Source-Projekt.
- CoinDesk und andere Krypto-Publikationen griffen den Web3-Aspekt auf. Der Meinungsartikel von Rodriguez in CoinDesk (Juli 2025) wird oft zitiert; er zeichnete ein futuristisches Bild, in dem jede Blockchain ein MCP-Server sein könnte und neue MCP-Netzwerke auf Blockchains laufen könnten. Er verband MCP mit Konzepten wie dezentraler Identität, Authentifizierung und Überprüfbarkeit – sprach die Sprache des Blockchain-Publikums und deutete an, dass MCP das Protokoll sein könnte, das KI wirklich mit dezentralen Frameworks verschmilzt. Cointelegraph, Bankless und andere haben MCP auch im Kontext von „KI-Agenten & DeFi“ und ähnlichen Themen diskutiert, meist optimistisch über die Möglichkeiten (z. B. hatte Bankless einen Artikel über die Verwendung von MCP, um einer KI die Verwaltung von On-Chain-Trades zu ermöglichen, und enthielt eine Anleitung für ihren eigenen MCP-Server).
- Bemerkenswerte VC-Blogs / Analystenberichte: Der Blogbeitrag von Notable Capital (Juli 2025) ist ein Beispiel für eine Venture-Analyse, die Parallelen zwischen MCP und der Entwicklung von Web-Protokollen zieht. Er argumentiert im Wesentlichen, dass MCP für Web3 das tun könnte, was HTTP für Web1 getan hat – eine neue Schnittstellenschicht (natürliche Sprachschnittstelle) bereitstellen, die die zugrunde liegende Infrastruktur nicht ersetzt, sondern sie nutzbar macht. Diese Art von Narrativ ist überzeugend und wurde in Panels und Podcasts wiederholt. Es positioniert MCP nicht als Konkurrenz zur Blockchain, sondern als die nächste Abstraktionsschicht, die es normalen Benutzern (über KI) endlich ermöglicht, Blockchain- und Webdienste einfach zu nutzen.
- Entwickler-Community-Buzz: Ausserhalb formeller Artikel lässt sich der Aufstieg von MCP an seiner Präsenz im Entwicklerdiskurs messen – Konferenzvorträge, YouTube-Kanäle, Newsletter. Zum Beispiel gab es beliebte Blogbeiträge wie „MCP: Das fehlende Glied für Agenten-KI?“ auf Websites wie Runtime.news und Newsletter (z. B. einen des KI-Forschers Nathan Lambert), die praktische Experimente mit MCP und dessen Vergleich mit anderen Tool-Nutzungs-Frameworks diskutierten. Der allgemeine Ton ist Neugier und Begeisterung: Entwickler teilen Demos, wie sie KI mit ihrer Hausautomation oder Krypto-Wallet mit nur wenigen Zeilen Code über MCP-Server verbinden, etwas, das vor nicht allzu langer Zeit nach Science-Fiction klang. Diese Basisbegeisterung ist wichtig, weil sie zeigt, dass MCP über reine Unternehmensunterstützung hinaus eine grosse Bedeutung hat.
- Unternehmensperspektive: Medien und Analysten, die sich auf Unternehmens-KI konzentrieren, bemerken MCP ebenfalls als wichtige Entwicklung. Zum Beispiel berichtete The New Stack, wie Anthropic die Unterstützung für Remote-MCP-Server in Claude für den Unternehmenseinsatz hinzufügte. Der Ansatz hier ist, dass Unternehmen MCP nutzen können, um ihre internen Wissensdatenbanken und Systeme sicher mit KI zu verbinden. Dies ist auch für Web3 wichtig, da viele Blockchain-Unternehmen selbst Unternehmen sind und MCP intern nutzen können (zum Beispiel könnte eine Krypto-Börse MCP verwenden, um einer KI die Analyse interner Transaktionsprotokolle zur Betrugserkennung zu ermöglichen).
Bemerkenswerte Zitate und Reaktionen: Einige sind hervorzuheben, da sie die öffentliche Wahrnehmung zusammenfassen:
- „Ähnlich wie HTTP die Webkommunikation revolutionierte, bietet MCP ein universelles Framework... das fragmentierte Integrationen durch ein einziges Protokoll ersetzt.“ – CoinDesk. Dieser Vergleich mit HTTP ist aussagekräftig; er stellt MCP als Innovation auf Infrastrukturebene dar.
- „MCP ist [zu einem] florierenden offenen Standard mit Tausenden von Integrationen und wachsend geworden. LLMs sind am nützlichsten, wenn sie sich mit den Daten verbinden, die Sie bereits haben...“ – Mike Krieger (Anthropic). Dies ist eine offizielle Bestätigung sowohl der Akzeptanz als auch des Kernnutzenversprechens, das in sozialen Medien weit verbreitet wurde.
- „Das Versprechen von Web3... kann endlich... durch natürliche Sprache und KI-Agenten verwirklicht werden. ...MCP ist das Nächste, was wir einem echten Web3 für die Massen gesehen haben.“ – Notable Capital. Diese kühne Aussage findet Anklang bei denen, die von den langsamen UX-Verbesserungen im Krypto-Bereich frustriert sind; sie deutet darauf hin, dass KI den Code der Mainstream-Akzeptanz knacken könnte, indem sie die Komplexität abstrahiert.
Herausforderungen und Skepsis: Obwohl die Begeisterung gross ist, haben die Medien auch Herausforderungen diskutiert:
- Sicherheitsbedenken: Publikationen wie The New Stack oder Sicherheitsblogs haben darauf hingewiesen, dass das Zulassen der Ausführung von Tools durch KI gefährlich sein kann, wenn es nicht in einer Sandbox erfolgt. Was, wenn ein bösartiger MCP-Server versuchen würde, eine KI zu einer schädlichen Aktion zu veranlassen? Der LimeChain-Blog warnt explizit vor „erheblichen Sicherheitsrisiken“ bei von der Community entwickelten MCP-Servern (z. B. muss ein Server, der private Schlüssel verarbeitet, extrem sicher sein). Diese Bedenken wurden in Diskussionen wiederholt: Im Wesentlichen erweitert MCP die Fähigkeiten von KI, aber mit der Macht kommt das Risiko. Die Reaktion der Community (Leitfäden, Authentifizierungsmechanismen) wurde ebenfalls behandelt und versichert im Allgemeinen, dass Abhilfemassnahmen entwickelt werden. Dennoch würde jeder hochkarätige Missbrauch von MCP (z. B. eine unbeabsichtigte Krypto-Übertragung durch eine KI) die Wahrnehmung beeinflussen, daher sind die Medien in dieser Hinsicht wachsam.
- Leistung und Kosten: Einige Analysten stellen fest, dass die Verwendung von KI-Agenten mit Tools langsamer oder kostspieliger sein könnte als der direkte Aufruf einer API (da die KI möglicherweise mehrere Hin- und Her-Schritte benötigt, um das zu bekommen, was sie braucht). In Hochfrequenzhandels- oder On-Chain-Ausführungskontexten könnte diese Latenz problematisch sein. Vorerst werden diese als technische Hürden angesehen, die optimiert werden müssen (durch besseres Agentendesign oder Streaming), und nicht als Deal-Breaker.
- Hype-Management: Wie bei jeder Trendtechnologie gibt es ein gewisses Mass an Hype. Einige Stimmen warnen davor, MCP zur Lösung für alles zu erklären. Zum Beispiel fragt der Hugging Face-Artikel „Ist MCP ein Allheilmittel?“ und antwortet nein – Entwickler müssen immer noch das Kontextmanagement handhaben, und MCP funktioniert am besten in Kombination mit guten Prompting- und Speicherstrategien. Solche ausgewogenen Ansichten sind gesund im Diskurs.
Gesamte Medienstimmung: Das sich abzeichnende Narrativ ist weitgehend hoffnungsvoll und zukunftsorientiert:
- MCP wird als praktisches Tool angesehen, das jetzt echte Verbesserungen liefert (also keine Vaporware), was die Medien durch die Nennung funktionierender Beispiele unterstreichen: Claude liest Dateien, Copilot verwendet MCP in VSCode, eine KI schliesst eine Solana-Transaktion in einer Demo ab usw.
- Es wird auch als strategischer Dreh- und Angelpunkt für die Zukunft von KI und Web3 dargestellt. Die Medien kommen oft zu dem Schluss, dass MCP oder Ähnliches für „dezentrale KI“ oder „Web4“ oder welchen Begriff man auch immer für das Web der nächsten Generation verwendet, unerlässlich sein wird. Es besteht das Gefühl, dass MCP eine Tür geöffnet hat und nun Innovationen hindurchfliessen – ob es sich um Namdas dezentrale Agenten oder Unternehmen handelt, die Altsysteme mit KI verbinden, viele zukünftige Geschichten gehen auf die Einführung von MCP zurück.
Auf dem Markt könnte man die Akzeptanz an der Gründung von Startups und der Finanzierung im MCP-Ökosystem messen. Tatsächlich gibt es Gerüchte/Berichte über Startups, die sich auf „MCP-Marktplätze“ oder verwaltete MCP-Plattformen konzentrieren und Finanzierungen erhalten (Notable Capital, das darüber schreibt, deutet auf VC-Interesse hin). Wir können erwarten, dass die Medien diese tangential behandeln werden – z. B. „Startup X verwendet MCP, damit Ihre KI Ihr Krypto-Portfolio verwaltet – sammelt Y Millionen Dollar ein“.
Fazit zur Wahrnehmung: Ende 2025 geniesst MCP den Ruf einer bahnbrechenden, ermöglichenden Technologie. Es wird von einflussreichen Persönlichkeiten sowohl in der KI- als auch in der Krypto-Welt stark befürwortet. Die öffentliche Erzählung hat sich von „hier ist ein nettes Tool“ zu „dies könnte grundlegend für das nächste Web sein“ entwickelt. Gleichzeitig bestätigt die praktische Berichterstattung, dass es funktioniert und angenommen wird, was Glaubwürdigkeit verleiht. Vorausgesetzt, die Community geht weiterhin Herausforderungen an (Sicherheit, Governance in grossem Massstab) und es treten keine grösseren Katastrophen auf, wird das öffentliche Image von MCP wahrscheinlich positiv bleiben oder sogar ikonisch werden als „das Protokoll, das KI und Web3 dazu brachte, gut zusammenzuspielen“.
Die Medien werden wahrscheinlich ein genaues Auge auf Folgendes haben:
- Erfolgsgeschichten (z. B. wenn eine grosse DAO einen KI-Schatzmeister über MCP implementiert oder eine Regierung MCP für offene Daten-KI-Systeme verwendet).
- Jegliche Sicherheitsvorfälle (zur Risikobewertung).
- Die Entwicklung von MCP-Netzwerken und ob eine Token- oder Blockchain-Komponente offiziell ins Spiel kommt (was eine grosse Nachricht wäre, die KI und Krypto noch enger miteinander verbindet).
Im Moment lässt sich die Berichterstattung jedoch mit einer Zeile von CoinDesk zusammenfassen: „Die Kombination von Web3 und MCP könnte eine neue Grundlage für dezentrale KI sein.“ – ein Gefühl, das sowohl das Versprechen als auch die Begeisterung um MCP in der Öffentlichkeit einfängt.
Referenzen:
- Anthropic News: "Introducing the Model Context Protocol," Nov 2024
- LimeChain Blog: "What is MCP and How Does It Apply to Blockchains?" May 2025
- Chainstack Blog: "MCP for Web3 Builders: Solana, EVM and Documentation," June 2025
- CoinDesk Op-Ed: "The Protocol of Agents: Web3’s MCP Potential," Jul 2025
- Notable Capital: "Why MCP Represents the Real Web3 Opportunity," Jul 2025
- TechCrunch: "OpenAI adopts Anthropic’s standard…", Mar 26, 2025
- TechCrunch: "Google to embrace Anthropic’s standard…", Apr 9, 2025
- TechCrunch: "GitHub, Microsoft embrace… (MCP steering committee)", May 19, 2025
- Microsoft Dev Blog: "Official C# SDK for MCP," Apr 2025
- Hugging Face Blog: "#14: What Is MCP, and Why Is Everyone Talking About It?" Mar 2025
- Messari Research: "Fetch.ai Profile," 2023
- Medium (Nu FinTimes): "Unveiling SingularityNET," Mar 2024