was-ist-mcp.ch

Ausgangslage

Seit Ende 2024 taucht das Model Context Protocol (MCP) in fast jeder Ankündigung von KI-Anbietern auf. Erklärt wird es aber fast nur für Entwicklerinnen und Entwickler: mit Begriffen wie Server, Client, JSON-RPC und Tool Calling. Wer wissen will, was MCP für die eigene Arbeit mit ChatGPT oder Claude bedeutet, findet auf Deutsch kaum eine Antwort. In Vorträgen und Kundengesprächen habe ich immer wieder gemerkt, dass genau diese Erklärung fehlt.

Die Lücke: Man muss MCP nicht kennen, aber ohne geht es nicht

MCP ist Infrastruktur. Im Idealfall müsste niemand das Wort je hören, so wie niemand die USB-C-Spezifikation kennen muss, um ein Ladekabel einzustecken. Für Endnutzerinnen und Endnutzer ist MCP darum auf den ersten Blick kein Thema.

In der Praxis sieht es anders aus. Der grösste Teil dessen, was über MCP möglich ist, steht heute nur offen, wer weiss, was ein MCP-Server ist, wo man seine Adresse findet und wo man sie einträgt. In Claude heisst das Ganze «Konnektor», in ChatGPT muss man für eine eigene Verbindung zuerst den Entwicklermodus einschalten. Wer den Begriff nicht kennt, sucht gar nicht erst danach und bleibt bei dem, was die KI von Haus aus kann.

Ausnahmen gibt es: Plugins in Claude und Apps in ChatGPT lassen sich mit einem Klick hinzufügen, ohne dass man MCP verstehen muss. Nur arbeiten sie ein Stück weit gegen die Idee von MCP. Sie sind an den Katalog und die Regeln eines Anbieters gebunden und lassen sich nicht ohne Weiteres in eine andere KI mitnehmen. Gerade diese Austauschbarkeit ist aber das Versprechen des Protokolls: ein Stecker, der überall passt.

was-ist-mcp.ch setzt genau in dieser Lücke an. Die Seite erklärt, was eine Verbindung ist, was sie darf, worauf man achten muss und wie man sie in der eigenen KI einrichtet. Sie geht aber auch weiter und zeigt, wie MCP funktioniert und wie sich eine KI damit verhält, in einfacher Sprache und ohne technische Details.

Am Anfang standen dafür Zielgruppe, Erzählbogen und Tonalität, erst danach Texte, Illustrationen und Code: sachlich statt Hype, auf den ersten Seiten kein Fachbegriff, dafür feste Analogien wie USB-C und Twint.

Was ich gebaut habe

• Die Website: eine Übersichtsseite und Vertiefungen für Privatpersonen, Unternehmen, Sicherheit, Funktionsweise, Grenzen und eine Übersicht verfügbarer MCP-Server, dazu ein FAQ und Anleitungen für Claude, ChatGPT und Gemini. Nuxt 4 mit Nuxt Content, alle Texte in Markdown, statisch auf GitHub Pages, Hell- und Dunkelmodus, cookielose Statistik.
• Ein eigener MCP-Server: Die Seite erklärt nicht nur MCP, sie bietet selbst einen MCP-Server an. Wer die Adresse in Claude, ChatGPT oder Cursor einträgt, kann die Inhalte der Seite direkt aus der KI heraus durchsuchen. Der Server ist in Python mit FastMCP gebaut, sucht hybrid (BM25 und Vektorsuche mit Milvus Lite) und folgt einer Clean Architecture, deren Schichtgrenzen im Build geprüft werden. Zwei der zehn Werkzeuge verlangen ein Demo-Login über ein OAuth-Anmeldefenster, damit man auch sieht, wie Autorisierung bei MCP aussieht.
• Auffindbarkeit: strukturierte Daten, llms.txt für KI-Crawler und eine SEO-Strategie auf Basis echter Suchdaten.

Zeitlicher Ablauf

Begonnen habe ich Ende März 2026 in meiner Freizeit. Ab Ende April stand eine Platzhalterseite online, am 7. September 2026 ging die vollständige Website live. Der MCP-Server folgte am 23. September. Seither überarbeite ich die Seite laufend anhand von Rückmeldungen von Leserinnen und Lesern.

Was ich gelernt habe

Für Menschen ohne Technik-Hintergrund zu schreiben war schwieriger als jede technische Komponente. Jede Formulierung, die für mich selbstverständlich war, musste ich an der Zielgruppe prüfen. Und beim MCP-Server hat sich bestätigt, was ich auch in Kundenprojekten empfehle: Wenige, klar beschriebene Werkzeuge machen eine KI zuverlässiger als viele. Deshalb hat der Server genau zehn, und dabei bleibt es.