Laut seiner Dokumentation können Sie sich Model Context Protocol als „USB-C-Port für KI-Applikationen“ vorstellen.Skrypnykov Dmytro | shutterstock.com Für DevOps-Teams besteht der wesentliche Vorteil von Generative AI (GenAI) bislang darin, Code schneller und automatisiert zu produzieren. Das reicht aber bei weitem nicht für alle DevOps-Aufgaben aus. Um etwa Cloud-Service-Konfigurationen anzupassen, Applikationen auszuliefern oder Protokolldateien zusammenzuführen, sind GenAI-Workflows bislang nicht besonders nützlich, da sie nicht ohne Weiteres auf DevOps-Tools und -Daten zugreifen können. Beziehungsweise konnten. Denn mit Model Context Protocol (MCP) eröffnen sich für DevOps-Praktiker nun diverse neue Möglichkeiten, künstliche Intelligenz (KI) in viele ihrer Workflows zu integrieren. In diesem Beitrag lesen Sie, was MCP ist – und wie und warum Sie diese wichtige KI-Innovation nutzen können und sollten. Model Context Protocol – Definition & Funktionsweise MCP ist ein offener Standard, der Ende 2024 von Anthropic eingeführt wurde und KI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen verbindet. Damit entsteht eine effiziente, standardisierte Möglichkeit, KI-basierte Agenten aufzubauen, die auf natürlichsprachliche Befehle ihrer Benutzer mit spezifischen Aktionen reagieren. Model Context Protocol funktioniert über eine Server-Client-Architektur: MCP-Server stellen die Funktionen bereit, die erforderlich sind, um bestimmte Aktionen auszuführen – etwa Dateien zu modifizieren oder Datenbanken zu managen. MCP-Clients sind in der Regel KI-Agenten, die als Vermittler zwischen MCP-Servern und KI-Modellen fungieren. Bittet ein Benutzer den Client um Unterstützung, nutzt dieser ein KI-Modell, um die Anfrage zu verarbeiten. Anschließend teilt er dem MCP-Server anhand der Ergebnisse mit, welche Aktionen auszuführen sind. Die Bedeutung dieser Technologie ist gar nicht hoch genug einzuschätzen. Schließlich gab es bislang – abgesehen von benutzerdefinierten, spezifischen Integrationen wie sie bei Tools wie GitHub Copilot zum Einsatz kommen – keine wirklich simple oder effiziente Möglichkeit gab, mit KI-Modellen oder Chatbot-Interfaces auf diese Weise zu interagieren. Doch damit ist das Potenzial von MCP längst nicht ausgeschöpft: Entwickler können mit Model Context Protocol auch Anwendungen erstellen, die KI in viele weitere Workflows integrieren. Zum Beispiel lassen sich damit KI-Modelle automatisiert mit benutzerdefinierten Datenquellen verbinden. Das vereinfacht es erheblich, einzigartigen Kontext in KI-gestützte Automatisierungen einzubeziehen. Last but not least funktioniert MCP mit praktisch allen KI-Modellen und Agenten-Frameworks. Derek Ashmore ist AI Enablement Principal bei Asperitas Consulting und Autor mehrerer IT-Fachbücher.Derek Ashmore Das bringt MCP im DevOps-Kontext Mit Blick auf DevOps ergeben sich so mit Model Context Protocol viele neue Anwendungsfälle. Zum Beispiel in folgenden Bereichen: Problemanalyse: DevOps-Ingenieure verbringen viel Zeit damit, Antworten auf technische Fragen zu finden – etwa „Kann Host X über Port Y kommunizieren? Um die Antwort zu finden, müssen DevOps-Teams sich nun nicht mehr durch Konfigurationsdateien wühlen oder ein eigenes Skript schreiben. Stattdessen übermitteln sie ihre Fragen in natürlicher Sprache an einen MCP-Server, der sich mit den entsprechenden Datenquellen und Tools verbindet – und die Antwort liefert. Damit kann MCP DevOps-Prozesse massiv beschleunigen. Tool-Optimierung: MCP ermöglicht zudem, die Funktionalitäten diverser DevOps-Tools zu verbessern und zu erweitern. Zum Beispiel lassen sich damit benutzerdefinierte Datenquellen mit Tools wie Visual Studio Code oder Copilot verbinden. Das wiederum ermöglicht DevOps-Experten, KI-gestützte Funktionen zu nutzen und dabei einzigartige Kontextelemente zu berücksichtigen – etwa eine spezifische Codebasis, die KI-Modellen normalerweise verschlossen bleibt. Im Ergebnis steht Code, der auf die individuellen Unternehmensanforderungen abgestimmt ist. Cloud-Management: Mit MCP-Servern, die darauf ausgelegt sind, mit Public-Cloud-Diensten zu interagieren, lassen sich auch Cloud-Management-Prozesse automatisieren und skalieren. Mit einem MCP-Server der Amazon S3 unterstützt, könnten Sie etwa einen Client bitten, diejenigen Buckets zu finden, die einen bestimmten Datentyp enthalten. Und deren Konfigurationen ab sofort automatisiert zu ändern, sobald sie öffentlich zugänglich sind. Dokumentation: ChatGPT und Konsorten verfügen zwar über Funktionen, um sich mit benutzerdefinierten Dokumentationsdatenbanken zu verbinden. Diese (und der Integrationsprozess) differieren jedoch je nach gewähltem KI-Tool, was DevOps-Teams das Leben schwermachen kann. MCP löst dieses Problem über modellunabhängige Konnektoren zu Plattformen wie Confluence oder SharePoint-Webseiten. Sobald die Verbindung darüber hergestellt ist, können DevOps-Teams KI nutzen, um Datenbanken zu durchsuchen oder Aktionen auf der Grundlage der darin enthaltenen Informationen zu automatisieren. Wo MCP an Grenzen stößt Als flexibles und offenes Protokoll unterliegt MCP nur wenigen hinsichtlich seiner DevOps-Anwendungsfälle nur wenigen Limitationen. Tatsächlich fällt es schwer, sich in diesem Bereich einen Use Case vorzustellen, der mit MCP nicht technisch zu realisieren wäre. Allerdings können in der Praxis Herausforderungen entstehen. Einerseits aus Usability-Perspektive: Die meisten MCP-Server werden lokal ausgeführt und benötigen verschiedene Ressourcen wie einen Python-Interpreter, um zu funktionieren. Für DevOps-Engineers bedeutet das in erster Linie zeitlichen Aufwand, um ihre Umgebung für MCP zu konfigurieren. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass eine Konfiguration, die für einen MCP-Server funktioniert – zum Beispiel wegen unterschiedlicher Python-Versionen – nicht für einen anderen funktioniert. Server zu containerisieren ist eine Möglichkeit, diese Herausforderung anzugehen. Auch das zieht jedoch erheblichen Konfigurationsaufwand nach sich. Andererseits aus Security-Perspektive: MCP-Agenten unterliegen sämtlichen Risiken, die auch mit jeder anderen Art von LLM-basierter Technologie einhergehen: Sensible Daten können nach außen dringen, denn sämtliche Ressourcen, die einem MCP-Server zur Verfügung stehen, könnten auch den KI-Modellen Drittanbietern zugänglich sein. Das lässt sich verhindern, indem Sie auf lokal gehostete Modelle setzen. Diesen Ansatz unterstützen jedoch nicht alle Modelle – und er erhöht den Konfigurationsaufwand. MCP-Server könnten unerwünschte Aktionen ausführen – beispielsweise wichtige Ressourcen löschen. Um dieses Risiko unter Kontrolle zu halten, ist es essenziell, das Least-Privilege-Prinzip auf das MCP-Serverdesign und -Management anzuwenden. Die Funktionen von MCP-Servern sind auf die Access-Ebene beschränkt, die auch den Benutzern zuteil wird. Administratoren können also die Sicherheitsrisiken von Model Context Protocol über die Benutzerrechte minimieren. Diese Herausforderungen sind keineswegs ein Grund, auf die Vorteile von MCP zu verzichten. Aber DevOps-Teams sollten wissen, dass MCP-Lösungen zwar Magie versprühen, wenn sie einmal laufen – sie davor allerdings ein alles andere als magischer Einrichtungsprozess erwartet. Die goldene Model-Context-Protocol-Zukunft MCP ist nicht perfekt. Aber es stellt einen enormen Fortschritt dar, was die Möglichkeiten von DevOps-Teams angeht, KI zu nutzen. Und: Die Technologie ist sofort verfügbar und kann direkt eingesetzt werden. Ich rechne für die Zukunft damit, dass Model Context Protocol ebenso unverzichtbar für DevOps wird wie CI/CD. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Model Context Protocol ist revolutionär
Laut seiner Dokumentation können Sie sich Model Context Protocol als „USB-C-Port für KI-Applikationen“ vorstellen.Skrypnykov Dmytro | shutterstock.com Für DevOps-Teams besteht der wesentliche Vorteil von Generative AI (GenAI) bislang darin, Code schneller und automatisiert zu produzieren. Das reicht aber bei weitem nicht für alle DevOps-Aufgaben aus. Um etwa Cloud-Service-Konfigurationen anzupassen, Applikationen auszuliefern oder Protokolldateien zusammenzuführen, sind GenAI-Workflows bislang nicht besonders nützlich, da sie nicht ohne Weiteres auf DevOps-Tools und -Daten zugreifen können. Beziehungsweise konnten. Denn mit Model Context Protocol (MCP) eröffnen sich für DevOps-Praktiker nun diverse neue Möglichkeiten, künstliche Intelligenz (KI) in viele ihrer Workflows zu integrieren. In diesem Beitrag lesen Sie, was MCP ist – und wie und warum Sie diese wichtige KI-Innovation nutzen können und sollten. Model Context Protocol – Definition & Funktionsweise MCP ist ein offener Standard, der Ende 2024 von Anthropic eingeführt wurde und KI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen verbindet. Damit entsteht eine effiziente, standardisierte Möglichkeit, KI-basierte Agenten aufzubauen, die auf natürlichsprachliche Befehle ihrer Benutzer mit spezifischen Aktionen reagieren. Model Context Protocol funktioniert über eine Server-Client-Architektur: MCP-Server stellen die Funktionen bereit, die erforderlich sind, um bestimmte Aktionen auszuführen – etwa Dateien zu modifizieren oder Datenbanken zu managen. MCP-Clients sind in der Regel KI-Agenten, die als Vermittler zwischen MCP-Servern und KI-Modellen fungieren. Bittet ein Benutzer den Client um Unterstützung, nutzt dieser ein KI-Modell, um die Anfrage zu verarbeiten. Anschließend teilt er dem MCP-Server anhand der Ergebnisse mit, welche Aktionen auszuführen sind. Die Bedeutung dieser Technologie ist gar nicht hoch genug einzuschätzen. Schließlich gab es bislang – abgesehen von benutzerdefinierten, spezifischen Integrationen wie sie bei Tools wie GitHub Copilot zum Einsatz kommen – keine wirklich simple oder effiziente Möglichkeit gab, mit KI-Modellen oder Chatbot-Interfaces auf diese Weise zu interagieren. Doch damit ist das Potenzial von MCP längst nicht ausgeschöpft: Entwickler können mit Model Context Protocol auch Anwendungen erstellen, die KI in viele weitere Workflows integrieren. Zum Beispiel lassen sich damit KI-Modelle automatisiert mit benutzerdefinierten Datenquellen verbinden. Das vereinfacht es erheblich, einzigartigen Kontext in KI-gestützte Automatisierungen einzubeziehen. Last but not least funktioniert MCP mit praktisch allen KI-Modellen und Agenten-Frameworks. Derek Ashmore ist AI Enablement Principal bei Asperitas Consulting und Autor mehrerer IT-Fachbücher.Derek Ashmore Das bringt MCP im DevOps-Kontext Mit Blick auf DevOps ergeben sich so mit Model Context Protocol viele neue Anwendungsfälle. Zum Beispiel in folgenden Bereichen: Problemanalyse: DevOps-Ingenieure verbringen viel Zeit damit, Antworten auf technische Fragen zu finden – etwa „Kann Host X über Port Y kommunizieren? Um die Antwort zu finden, müssen DevOps-Teams sich nun nicht mehr durch Konfigurationsdateien wühlen oder ein eigenes Skript schreiben. Stattdessen übermitteln sie ihre Fragen in natürlicher Sprache an einen MCP-Server, der sich mit den entsprechenden Datenquellen und Tools verbindet – und die Antwort liefert. Damit kann MCP DevOps-Prozesse massiv beschleunigen. Tool-Optimierung: MCP ermöglicht zudem, die Funktionalitäten diverser DevOps-Tools zu verbessern und zu erweitern. Zum Beispiel lassen sich damit benutzerdefinierte Datenquellen mit Tools wie Visual Studio Code oder Copilot verbinden. Das wiederum ermöglicht DevOps-Experten, KI-gestützte Funktionen zu nutzen und dabei einzigartige Kontextelemente zu berücksichtigen – etwa eine spezifische Codebasis, die KI-Modellen normalerweise verschlossen bleibt. Im Ergebnis steht Code, der auf die individuellen Unternehmensanforderungen abgestimmt ist. Cloud-Management: Mit MCP-Servern, die darauf ausgelegt sind, mit Public-Cloud-Diensten zu interagieren, lassen sich auch Cloud-Management-Prozesse automatisieren und skalieren. Mit einem MCP-Server der Amazon S3 unterstützt, könnten Sie etwa einen Client bitten, diejenigen Buckets zu finden, die einen bestimmten Datentyp enthalten. Und deren Konfigurationen ab sofort automatisiert zu ändern, sobald sie öffentlich zugänglich sind. Dokumentation: ChatGPT und Konsorten verfügen zwar über Funktionen, um sich mit benutzerdefinierten Dokumentationsdatenbanken zu verbinden. Diese (und der Integrationsprozess) differieren jedoch je nach gewähltem KI-Tool, was DevOps-Teams das Leben schwermachen kann. MCP löst dieses Problem über modellunabhängige Konnektoren zu Plattformen wie Confluence oder SharePoint-Webseiten. Sobald die Verbindung darüber hergestellt ist, können DevOps-Teams KI nutzen, um Datenbanken zu durchsuchen oder Aktionen auf der Grundlage der darin enthaltenen Informationen zu automatisieren. Wo MCP an Grenzen stößt Als flexibles und offenes Protokoll unterliegt MCP nur wenigen hinsichtlich seiner DevOps-Anwendungsfälle nur wenigen Limitationen. Tatsächlich fällt es schwer, sich in diesem Bereich einen Use Case vorzustellen, der mit MCP nicht technisch zu realisieren wäre. Allerdings können in der Praxis Herausforderungen entstehen. Einerseits aus Usability-Perspektive: Die meisten MCP-Server werden lokal ausgeführt und benötigen verschiedene Ressourcen wie einen Python-Interpreter, um zu funktionieren. Für DevOps-Engineers bedeutet das in erster Linie zeitlichen Aufwand, um ihre Umgebung für MCP zu konfigurieren. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass eine Konfiguration, die für einen MCP-Server funktioniert – zum Beispiel wegen unterschiedlicher Python-Versionen – nicht für einen anderen funktioniert. Server zu containerisieren ist eine Möglichkeit, diese Herausforderung anzugehen. Auch das zieht jedoch erheblichen Konfigurationsaufwand nach sich. Andererseits aus Security-Perspektive: MCP-Agenten unterliegen sämtlichen Risiken, die auch mit jeder anderen Art von LLM-basierter Technologie einhergehen: Sensible Daten können nach außen dringen, denn sämtliche Ressourcen, die einem MCP-Server zur Verfügung stehen, könnten auch den KI-Modellen Drittanbietern zugänglich sein. Das lässt sich verhindern, indem Sie auf lokal gehostete Modelle setzen. Diesen Ansatz unterstützen jedoch nicht alle Modelle – und er erhöht den Konfigurationsaufwand. MCP-Server könnten unerwünschte Aktionen ausführen – beispielsweise wichtige Ressourcen löschen. Um dieses Risiko unter Kontrolle zu halten, ist es essenziell, das Least-Privilege-Prinzip auf das MCP-Serverdesign und -Management anzuwenden. Die Funktionen von MCP-Servern sind auf die Access-Ebene beschränkt, die auch den Benutzern zuteil wird. Administratoren können also die Sicherheitsrisiken von Model Context Protocol über die Benutzerrechte minimieren. Diese Herausforderungen sind keineswegs ein Grund, auf die Vorteile von MCP zu verzichten. Aber DevOps-Teams sollten wissen, dass MCP-Lösungen zwar Magie versprühen, wenn sie einmal laufen – sie davor allerdings ein alles andere als magischer Einrichtungsprozess erwartet. Die goldene Model-Context-Protocol-Zukunft MCP ist nicht perfekt. Aber es stellt einen enormen Fortschritt dar, was die Möglichkeiten von DevOps-Teams angeht, KI zu nutzen. Und: Die Technologie ist sofort verfügbar und kann direkt eingesetzt werden. Ich rechne für die Zukunft damit, dass Model Context Protocol ebenso unverzichtbar für DevOps wird wie CI/CD. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!
Model Context Protocol ist revolutionär Laut seiner Dokumentation können Sie sich Model Context Protocol als „USB-C-Port für KI-Applikationen“ vorstellen.Skrypnykov Dmytro | shutterstock.com Für DevOps-Teams besteht der wesentliche Vorteil von Generative AI (GenAI) bislang darin, Code schneller und automatisiert zu produzieren. Das reicht aber bei weitem nicht für alle DevOps-Aufgaben aus. Um etwa Cloud-Service-Konfigurationen anzupassen, Applikationen auszuliefern oder Protokolldateien zusammenzuführen, sind GenAI-Workflows bislang nicht besonders nützlich, da sie nicht ohne Weiteres auf DevOps-Tools und -Daten zugreifen können. Beziehungsweise konnten. Denn mit Model Context Protocol (MCP) eröffnen sich für DevOps-Praktiker nun diverse neue Möglichkeiten, künstliche Intelligenz (KI) in viele ihrer Workflows zu integrieren. In diesem Beitrag lesen Sie, was MCP ist – und wie und warum Sie diese wichtige KI-Innovation nutzen können und sollten. Model Context Protocol – Definition & Funktionsweise MCP ist ein offener Standard, der Ende 2024 von Anthropic eingeführt wurde und KI-Modelle mit externen Tools und Datenquellen verbindet. Damit entsteht eine effiziente, standardisierte Möglichkeit, KI-basierte Agenten aufzubauen, die auf natürlichsprachliche Befehle ihrer Benutzer mit spezifischen Aktionen reagieren. Model Context Protocol funktioniert über eine Server-Client-Architektur: MCP-Server stellen die Funktionen bereit, die erforderlich sind, um bestimmte Aktionen auszuführen – etwa Dateien zu modifizieren oder Datenbanken zu managen. MCP-Clients sind in der Regel KI-Agenten, die als Vermittler zwischen MCP-Servern und KI-Modellen fungieren. Bittet ein Benutzer den Client um Unterstützung, nutzt dieser ein KI-Modell, um die Anfrage zu verarbeiten. Anschließend teilt er dem MCP-Server anhand der Ergebnisse mit, welche Aktionen auszuführen sind. Die Bedeutung dieser Technologie ist gar nicht hoch genug einzuschätzen. Schließlich gab es bislang – abgesehen von benutzerdefinierten, spezifischen Integrationen wie sie bei Tools wie GitHub Copilot zum Einsatz kommen – keine wirklich simple oder effiziente Möglichkeit gab, mit KI-Modellen oder Chatbot-Interfaces auf diese Weise zu interagieren. Doch damit ist das Potenzial von MCP längst nicht ausgeschöpft: Entwickler können mit Model Context Protocol auch Anwendungen erstellen, die KI in viele weitere Workflows integrieren. Zum Beispiel lassen sich damit KI-Modelle automatisiert mit benutzerdefinierten Datenquellen verbinden. Das vereinfacht es erheblich, einzigartigen Kontext in KI-gestützte Automatisierungen einzubeziehen. Last but not least funktioniert MCP mit praktisch allen KI-Modellen und Agenten-Frameworks. Derek Ashmore ist AI Enablement Principal bei Asperitas Consulting und Autor mehrerer IT-Fachbücher.Derek Ashmore Das bringt MCP im DevOps-Kontext Mit Blick auf DevOps ergeben sich so mit Model Context Protocol viele neue Anwendungsfälle. Zum Beispiel in folgenden Bereichen: Problemanalyse: DevOps-Ingenieure verbringen viel Zeit damit, Antworten auf technische Fragen zu finden – etwa „Kann Host X über Port Y kommunizieren? Um die Antwort zu finden, müssen DevOps-Teams sich nun nicht mehr durch Konfigurationsdateien wühlen oder ein eigenes Skript schreiben. Stattdessen übermitteln sie ihre Fragen in natürlicher Sprache an einen MCP-Server, der sich mit den entsprechenden Datenquellen und Tools verbindet – und die Antwort liefert. Damit kann MCP DevOps-Prozesse massiv beschleunigen. Tool-Optimierung: MCP ermöglicht zudem, die Funktionalitäten diverser DevOps-Tools zu verbessern und zu erweitern. Zum Beispiel lassen sich damit benutzerdefinierte Datenquellen mit Tools wie Visual Studio Code oder Copilot verbinden. Das wiederum ermöglicht DevOps-Experten, KI-gestützte Funktionen zu nutzen und dabei einzigartige Kontextelemente zu berücksichtigen – etwa eine spezifische Codebasis, die KI-Modellen normalerweise verschlossen bleibt. Im Ergebnis steht Code, der auf die individuellen Unternehmensanforderungen abgestimmt ist. Cloud-Management: Mit MCP-Servern, die darauf ausgelegt sind, mit Public-Cloud-Diensten zu interagieren, lassen sich auch Cloud-Management-Prozesse automatisieren und skalieren. Mit einem MCP-Server der Amazon S3 unterstützt, könnten Sie etwa einen Client bitten, diejenigen Buckets zu finden, die einen bestimmten Datentyp enthalten. Und deren Konfigurationen ab sofort automatisiert zu ändern, sobald sie öffentlich zugänglich sind. Dokumentation: ChatGPT und Konsorten verfügen zwar über Funktionen, um sich mit benutzerdefinierten Dokumentationsdatenbanken zu verbinden. Diese (und der Integrationsprozess) differieren jedoch je nach gewähltem KI-Tool, was DevOps-Teams das Leben schwermachen kann. MCP löst dieses Problem über modellunabhängige Konnektoren zu Plattformen wie Confluence oder SharePoint-Webseiten. Sobald die Verbindung darüber hergestellt ist, können DevOps-Teams KI nutzen, um Datenbanken zu durchsuchen oder Aktionen auf der Grundlage der darin enthaltenen Informationen zu automatisieren. Wo MCP an Grenzen stößt Als flexibles und offenes Protokoll unterliegt MCP nur wenigen hinsichtlich seiner DevOps-Anwendungsfälle nur wenigen Limitationen. Tatsächlich fällt es schwer, sich in diesem Bereich einen Use Case vorzustellen, der mit MCP nicht technisch zu realisieren wäre. Allerdings können in der Praxis Herausforderungen entstehen. Einerseits aus Usability-Perspektive: Die meisten MCP-Server werden lokal ausgeführt und benötigen verschiedene Ressourcen wie einen Python-Interpreter, um zu funktionieren. Für DevOps-Engineers bedeutet das in erster Linie zeitlichen Aufwand, um ihre Umgebung für MCP zu konfigurieren. Darüber hinaus besteht das Risiko, dass eine Konfiguration, die für einen MCP-Server funktioniert – zum Beispiel wegen unterschiedlicher Python-Versionen – nicht für einen anderen funktioniert. Server zu containerisieren ist eine Möglichkeit, diese Herausforderung anzugehen. Auch das zieht jedoch erheblichen Konfigurationsaufwand nach sich. Andererseits aus Security-Perspektive: MCP-Agenten unterliegen sämtlichen Risiken, die auch mit jeder anderen Art von LLM-basierter Technologie einhergehen: Sensible Daten können nach außen dringen, denn sämtliche Ressourcen, die einem MCP-Server zur Verfügung stehen, könnten auch den KI-Modellen Drittanbietern zugänglich sein. Das lässt sich verhindern, indem Sie auf lokal gehostete Modelle setzen. Diesen Ansatz unterstützen jedoch nicht alle Modelle – und er erhöht den Konfigurationsaufwand. MCP-Server könnten unerwünschte Aktionen ausführen – beispielsweise wichtige Ressourcen löschen. Um dieses Risiko unter Kontrolle zu halten, ist es essenziell, das Least-Privilege-Prinzip auf das MCP-Serverdesign und -Management anzuwenden. Die Funktionen von MCP-Servern sind auf die Access-Ebene beschränkt, die auch den Benutzern zuteil wird. Administratoren können also die Sicherheitsrisiken von Model Context Protocol über die Benutzerrechte minimieren. Diese Herausforderungen sind keineswegs ein Grund, auf die Vorteile von MCP zu verzichten. Aber DevOps-Teams sollten wissen, dass MCP-Lösungen zwar Magie versprühen, wenn sie einmal laufen – sie davor allerdings ein alles andere als magischer Einrichtungsprozess erwartet. Die goldene Model-Context-Protocol-Zukunft MCP ist nicht perfekt. Aber es stellt einen enormen Fortschritt dar, was die Möglichkeiten von DevOps-Teams angeht, KI zu nutzen. Und: Die Technologie ist sofort verfügbar und kann direkt eingesetzt werden. Ich rechne für die Zukunft damit, dass Model Context Protocol ebenso unverzichtbar für DevOps wird wie CI/CD. (fm) Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? Unsere kostenlosen Newsletter liefern Ihnen alles, was IT-Profis wissen sollten – direkt in Ihre Inbox!