Die Modelle der generativen KI<\/a> werden immer leistungsf\u00e4higer. Sie k\u00f6nnen Pr\u00fcfberichte schreiben, ganze B\u00fccher zusammenfassen oder mit nur wenigen Zeilen Prompt funktionierenden Code generieren. Trotz dieser beeindruckenden F\u00e4higkeiten bleibt jedoch eine zentrale Schw\u00e4che bestehen: ihr Umgang mit Kontext.<\/strong><\/p>\n Oft gleicht die Arbeit mit einem LLM einem Jonglierakt. Zwischen zu langen Prompts, vergessenen Informationen oder hohen Kosten durch tokenisierten Speicher wird der Kontext schnell zu einer technischen Herausforderung. Man zerteilt, formuliert neu, spielt den Verlauf zur\u00fcck \u2013 und hofft, dass das Modell \u201eversteht\u201c. Ein Paradoxon, wenn man von k\u00fcnstlicher Intelligenz spricht.<\/p>\n Um diese Grenzen zu \u00fcberwinden, wurde das Model Context Protocol (MCP)<\/strong> entwickelt \u2013 ein einfaches, aber ehrgeiziges Protokoll, das die Beziehung zwischen einem Modell und seinen kontextuellen Daten modular, transparent und sicher neu definiert. Ende 2024 von Anthropic<\/a> vorgestellt, wurde es schnell von OpenAI<\/a> \u00fcbernommen und mittlerweile auch von Microsoft<\/a> integriert. Damit etabliert sich MCP als neue technische Grundlage f\u00fcr eine KI, die nicht nur f\u00fcr Dich<\/strong>, sondern mit Dir<\/strong> denkt.<\/p>\n\n