🗺️ Einsatz & Vergleich

Wofür sich MCP-Agenten lohnen, wie sich MCP von klassischem Function Calling und Plattform-Plugins unterscheidet – und wie mehrere Server gleichzeitig an einem Host hängen.

🏛️Architektur: viele Server an einem Host

Pro Server ein eigener Client und eine eigene Verbindung. Server sehen einander nicht – nur der Host kennt alle und entscheidet, was das Modell sieht.

Isolation

Ein Server kann nicht die Daten eines anderen lesen. Ein kompromittierter Wiki-Server kommt nicht an das Postfach – außer über das Modell (Prompt Injection!).

Namensräume

Gleichnamige Tools (zwei Server mit „search“) trennt der Host per Präfix, in Claude Code mcp__server__tool.

Kontext kostet

Jede Tool-Beschreibung landet im Kontext des Modells. 115 Tools aus 7 Servern sind viel Text – knappe, präzise Beschreibungen sparen Tokens und Fehlgriffe.

🎯Einsatzszenarien

💻

Softwareentwicklung

Browser fernsteuern und testen (Playwright-, Chrome-DevTools-MCP), Tickets lesen und kommentieren (MantisBT-MCP), Doku im Wiki pflegen.

mcp__playwright__browser_navigate

📚

Wissen & Dokumentation

Wiki-Seiten suchen, lesen und nach Styleguide anlegen; Reports ablegen; Semantic-Abfragen.

wiki_suchen · wiki_seite_erstellen

✉️

Kommunikation

Postfach durchsuchen, WhatsApp-Archiv nach Datum finden, Texte übersetzen – ohne Copy & Paste.

mail_search · translate_text

🧾

Verwaltung & Finanzen

Belegung prüfen, Preise berechnen, Umsatzsteuer-Zeiträume auswerten – lesend, Schreiben nur mit Freigabe.

buchung_belegung · ustva_ergebnis

🏠

Smart Home

Hinweise auf dem MagicMirror anzeigen, Home-Assistant- oder ioBroker-Zustände abfragen und schalten.

mirror.alert.show

🤖

Agenten-Workflows

Mehrere Server in einem Auftrag kombinieren: Mail lesen → übersetzen → Ticket anlegen → Wiki-Notiz.

4 Server, 1 Prompt

⚖️MCP vs. Function Calling vs. Plugins

MCP ersetzt Function Calling nicht – es baut darauf auf: Der Host reicht MCP-Tools über das Function Calling seines Modells weiter.

Frage	Function Calling direkt	Plattform-Plugins (z. B. ChatGPT-Plugins 2023, eingestellt)	MCP
Wo steht die Tool-Definition?	Im Code der eigenen App, im Format des Modell-Anbieters	Manifest + OpenAPI-Beschreibung beim Plattform-Anbieter	Im MCP-Server; der Host holt sie zur Laufzeit per tools/list
Wiederverwendung	Pro App (und pro Anbieter-API) neu	Nur auf der einen Plattform	Ein Server für viele Hosts (Claude Code, Claude Desktop, IDEs …)
Protokoll	Kein eigenes – die App führt die Funktion selbst aus	HTTP-Aufrufe gemäß OpenAPI	JSON-RPC 2.0 über stdio oder Streamable HTTP
Lokal möglich?	Ja (im Prozess der App)	Nein, öffentlich erreichbare URL nötig	Ja (stdio-Unterprozess) und entfernt (HTTP)
Mehr als Funktionen?	Nein	Nein	Ja: Resources, Prompts, Elicitation, Fortschritt, Abbruch
Autorisierung	Sache der App	Plattformspezifisch	Standardisiert: OAuth 2.1 (HTTP) bzw. Umgebungsvariablen (stdio)
Entdeckung/Änderungen	Statisch im Code	Beim Installieren	tools/list + notifications/tools/list_changed

Schichtenmodell

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Nutzer                                      │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  Host  ── Function Calling ──►  LLM          │   Anbieter-API (tools / tool_use)
├──────────────────────────────────────────────┤
│  MCP-Client  ◄── JSON-RPC 2.0 ──► MCP-Server │   Model Context Protocol
├──────────────────────────────────────────────┤
│  MCP-Server  ── REST / IMAP / SQL ──► Dienst │   beliebig
└──────────────────────────────────────────────┘

✅ MCP lohnt sich, wenn …

… dieselben Werkzeuge in mehreren KI-Anwendungen gebraucht werden, Zugangsdaten vom Modell getrennt bleiben sollen, lokale Daten (Dateien, Postfach) angebunden werden oder Werkzeuge unabhängig von der App weiterentwickelt werden.

🤔 Direktes Function Calling reicht, wenn …

… eine einzelne eigene App ein paar feste Funktionen braucht, jede Millisekunde zählt oder kein zusätzlicher Prozess/Endpunkt betrieben werden soll.