MCP-Server

Beim Model Context Protocol reden drei Rollen miteinander. Der Host ist die KI-Anwendung, etwa Claude Code oder eine IDE. Darin öffnet ein Client je eine Verbindung zu einem MCP-Server, und der Server steht vor dem eigentlichen System, zum Beispiel Jenkins. Die Nachrichten sind JSON-RPC 2.0. Der Client fragt zuerst ab, was der Server anbietet, und bekommt eine Liste mit Namen, Beschreibung und Parametern jedes Angebots. Das Sprachmodell liest diese Beschreibungen, entscheidet anhand Ihrer Anfrage, welches Tool passt, und der Client ruft es mit den passenden Parametern auf. Das Ergebnis geht zurück ins Gespräch. Laut Spezifikation muss der Host den Nutzer vor jedem Tool-Aufruf um Zustimmung bitten.

Ein Server kann drei Arten von Angeboten machen. Tools sind Funktionen, die das Modell ausführen darf, etwa „Build auslösen“. Resources sind Daten, die es lesen kann, wie Logs oder Dateien. Prompts sind vorbereitete Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben. Übertragen wird entweder über stdio, dann startet der Client den Server als lokalen Prozess, oder über Streamable HTTP für entfernte Dienste. Ältere Server bieten zusätzlich noch den früheren Weg über Server-Sent Events an.

Eine API ist die Schnittstelle des Zielsystems selbst, Jenkins hat eine REST-API, das TIA Portal die Openness-API. Sie sagt einem Sprachmodell aber nicht, wann und wozu es sie aufrufen soll. Deshalb musste früher jemand für jeden KI-Client eine eigene Anbindung schreiben. Ein Plugin in ChatGPT oder einer IDE löst das nur für diesen einen Client. Ein MCP-Server kapselt die API und beschreibt seine Tools in einem Format, das jeder MCP-fähige Client versteht, und wer ihn einmal gebaut hat, kann ihn mit allen Clients nutzen. In der Industrie macht ein TIA-Portal-MCP-Server Projektstruktur, Bausteine und Variablentabellen für Claude Code lesbar, auf Basis derselben Openness-API, die auch den Headless-Build in der CI-Pipeline antreibt. Ein Jenkins-MCP-Server liefert demselben Assistenten den Build-Log dazu. Zwei Server, ein Client, keine Sonderintegration.

In der CI/CD ist Jenkins ein gutes Beispiel. Das offizielle Plugin „MCP Server“ macht den Jenkins-Controller selbst zum MCP-Server, aktuelle Versionen setzen Jenkins 2.541.3 voraus (Stand September 2026). Ein Assistent kann darüber Builds auslösen, Konsolen-Logs seitenweise lesen, den Status von Jobs abfragen und Pipeline-Skripte einsehen. Server nach demselben Prinzip gibt es für GitLab, Datenbanken, Ticket- und Monitoring-Systeme. In regulierten OT-Umgebungen bleibt die Regel dieselbe wie ohne KI. Was etwas verändert, braucht vorher eine Freigabe durch einen Menschen.

Anthropic hat MCP im November 2024 als offenen Standard veröffentlicht. Seit Dezember 2025 liegt das Protokoll bei der Agentic AI Foundation, einem Fonds unter dem Dach der Linux Foundation, den Anthropic, OpenAI und Block gegründet haben, unterstützt unter anderem von Google, Microsoft und AWS. Clients gibt es von mehreren Anbietern, darunter Claude, ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor, Gemini und Visual Studio Code. Die Spezifikation erscheint in datierten Versionen, die jüngste ist vom 28. Juli 2026. Jede Anfrage trägt die Protokollversion mit, und Implementierungen, die mit älteren Versionen zusammenarbeiten, erkennen das und fallen auf deren Verhalten zurück.