MCP für Unternehmen: Herausforderungen, Lösungen und Alternativen

TL;DR

• MCP (Model Context Protocol) verbindet KI-Agenten über standardisierte, wiederverwendbare Integrationsschichten mit externen Tools und Unternehmenssystemen.
• MCP beseitigt isolierte KI-Implementierungen auf Plattformen wie LangChain, AWS Bedrock, Copilot Studio und IBM watsonx.
• Zu den Herausforderungen für Unternehmen im Zusammenhang mit MCP gehören Authentifizierungsrisiken, Autorisierungslücken, Skalierbarkeitsoptionen, Compliance-Anforderungen und die Komplexität der Integration.
• Remote-MCP-Server beseitigen Wartungsaufwand, gewährleisten Skalierbarkeit und bieten eine vom Anbieter verwaltete Infrastruktur mit Support rund um die Uhr.
• MCP-Server müssen Open Source, GDPR/CCPA-konform und für den Einsatz in Unternehmen zertifiziert (ISO 27001, SOC 2 Typ II) sein.
• Bright Data Web MCP bietet über 60 Tools für Web-Scraping, Suche, Datenfeeds und Browser-Automatisierung mit einer Infrastruktur auf Unternehmensniveau.

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie:

• Wie MCP-Server als Integrationsschicht in der Unternehmens-KI funktionieren, warum sie wichtig sind und wann sie nützlich sind.
• Die wichtigsten Herausforderungen für MCP in Unternehmen sowie praktische Lösungen zur Vermeidung von Problemen und Störungen.
• Alternativen zu MCP für Unternehmen, da es andere Möglichkeiten gibt, KI-Agenten mit Tools von Drittanbietern zu verbinden.
• Warum Bright Data Web MCP ein hervorragendes Beispiel für ein MCP für Unternehmen ist.

Lassen Sie uns eintauchen!

Eine Einführung in Enterprise MCP

Verstehen Sie, was Enterprise MCP ist, wie es funktioniert, was es bietet und wann es einen Unterschied macht.

MCP-Server als Integrationsschichten in der Unternehmens-KI

MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der von Anthropic (dem Unternehmen hinter Claude) entwickelt wurde und es KI-Systemen ermöglicht, sich mit externen Tools, Datenquellen und Diensten zu verbinden.

Anstelle von fest programmierten Integrationen bietet dieses Protokoll eine strukturierte Möglichkeit für KI-Agenten, verfügbare Funktionen über lokale oder entfernte MCP-Server zu erkennen und bei Bedarf aufzurufen. Einfach ausgedrückt verwandelt MCP externe Dienste in „Tools”, die KI-Modelle verstehen und nutzen können.

In Unternehmensumgebungen fungiert MCP als moderne Integrationsschicht für KI. Unternehmens-MCP-Server befinden sich zwischen LLMs und internen Systemen wie CRMs, Data Warehouses, Ticketing-Plattformen und internen APIs oder als Dienste von Drittanbietern, die geschäftskritische Funktionen wie Datenabruf, Datenverarbeitung, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung in Echtzeit bereitstellen.

Warum MCP für Unternehmen wichtig ist

In vielen Unternehmen arbeiten Teams isoliert voneinander, was zu isolierten Lösungen führt. Jedes Team verwendet möglicherweise unterschiedliche KI-Frameworks und -Tools, um Agenten und Workflows zu erstellen, die oft über einmalige Konnektoren mit den Backend-Diensten des Unternehmens verbunden werden. Dies führt zu einer Vielzahl von benutzerdefinierten Integrationen, was enorme Herausforderungen bei der Wartung mit sich bringen kann.

Die MCP-Architektur löst dieses Problem, indem sie die KI-Logik von den Backend-Implementierungen entkoppelt. Integrationen werden wiederverwendbar, kontrollierbar und überprüfbar, sodass jedes Team auf die gemeinsame MCP-Ebene zugreifen kann, unabhängig davon, welchen KI-Agenten oder welches Unternehmenssystem es verwendet.

Dies ist möglich, weil die meisten Lösungen – von Open-Source-Bibliotheken wie LangChain, LlamaIndex oder CrewAI über No-Code-Tools wie Agno bis hin zu unternehmensorientierten Plattformen wie AWS Bedrock AgentCore, Copilot Studio und IBM watsonx – die MCP-Integration unterstützen. Gleiches gilt für KI-Modelle, von denen die meisten die Aufrufbarkeit von Tools über MCP unterstützen.

MCP hat sich zum am weitesten verbreiteten KI-Protokoll entwickelt, da es den Zugriff auf Unternehmensfunktionen standardisiert und gleichzeitig eine zentralisierte Kontrolle über Berechtigungen, Überwachung und die Durchsetzung von Richtlinien ermöglicht.

Wichtigste Anwendungsfälle für MCP in Unternehmen

Einige der häufigsten und relevantesten Anwendungsfälle für MCP in Unternehmen sind:

• Interner Wissenszugriff: KI-Agenten können über MCP Unternehmensdokumente, Wikis oder Support-Tickets abrufen, zusammenfassen und in einen Kontext setzen, was eine intelligentere Entscheidungsfindung unterstützt und Informationssilos reduziert.
• Abruf von Webdaten: MCP-Server ermöglichen es KI-Agenten, strukturierte und unstrukturierte Daten aus Webseiten abzurufen, um aktuelle Erkenntnisse in großem Umfang zu gewinnen. Dies ermöglicht Grounding, SEO- und GEO-Integrationen, Compliance-Bewertungen, Markenüberwachung und andere webbasierte RAG-Szenarien.
• Unterstützung bei der Softwareentwicklung: MCP ermöglicht es KI, CI/CD-Pipelines zu verwalten, Code-Reviews durchzuführen und GitOps-Automatisierung zu handhaben, indem es direkt mit Tools wie GitHub, Jira, Visual Studio Code (über Cline oder Roo Code) oder Cursor integriert wird, um die Produktivität der Entwickler zu verbessern.
• Meeting-Management und Nachverfolgung: Geben Sie KI-Agenten die Möglichkeit, Meetings zu planen, Notizen zu machen, Aktionspunkte zu generieren und Aktualisierungen an Projektmanagement-Tools zu übermitteln, um die Effizienz und Verantwortlichkeit des Unternehmens zu verbessern.
• Automatisierung von Web-Interaktionen: MCP kann KI-Agenten mit Tools ausstatten, um Webseiten zu navigieren, Formulare einzureichen oder mit SaaS-Plattformen zu interagieren, wodurch sich wiederholende Online-Workflows automatisiert werden, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
• Optimierung der Lieferkette und Logistik: KI-Agenten nutzen MCP, um mit Planungssystemen zu interagieren, Bestände zu überwachen und Lieferrouten auf der Grundlage von Live-Verkehrs-, Wetter- und Nachfragedaten zu optimieren.
• Finanzdatenanalyse: MCP-Server helfen KI dabei, sicher auf interne Finanzsysteme, Marktdatenfeeds und Compliance-Plattformen zuzugreifen und so die Berichterstattung, Bonitätsprüfung und regulatorische Kontrollen zu automatisieren.

MCP in Unternehmen: Hauptprobleme und Lösungen

Nachdem Sie nun die Anforderungen von MCP in Unternehmen verstanden haben, ist es an der Zeit, die wichtigsten Herausforderungen und einige mögliche Lösungen zu untersuchen.

Eine schnelle Übersicht finden Sie in der folgenden Zusammenfassung:

Entdecken Sie die wichtigsten Herausforderungen (und Lösungen) für Unternehmen im Bereich MCP!

Authentifizierung

Sobald MCP erstmals angekündigt wurde, traten mehrere Sicherheitsprobleme auf. Dazu gehören Authentifizierungsrisiken, das Confused-Deputy-Problem, unsachgemäße Durchsetzung von Berechtigungen, Schwachstellen in der Lieferkette, bösartige oder nicht vertrauenswürdige MCP-Server, Befehlsinjektion, Prompt-Injektion, Tool-Injektion, fehlende Verschlüsselung oder Serverüberprüfung und vieles mehr.

Seit der ersten Version (05.11.2024) wurde die MCP-Spezifikation aktualisiert, um viele dieser Sicherheitsbedenken auszuräumen. Eine der wichtigsten Verbesserungen sind stärkere Authentifizierungsmechanismen.

Für den Einsatz in Unternehmen muss MCP vertrauenswürdig sein und darf nur über authentifizierte Server verwendet werden – sei es über HTTP-Header, URL-Parameter oder OAuth 2.0. Anbieter sollten außerdem spezielle Audit- und Echtzeit-Überwachungslösungen anbieten, um die Nutzung zu verfolgen und die Serveraktivität zu verstehen.

Beachten Sie außerdem, dass einige Dienste als MCP-Server-Marktplätze fungieren, wie beispielsweise Smithery. Diese Plattformen sind praktisch, da sie es Ihnen ermöglichen, über dieselbe Schnittstelle eine Verbindung zu mehreren MCP-Servern herzustellen. Möglicherweise ziehen Sie es jedoch vor, eine direkte Verbindung zum ursprünglichen MCP-Server herzustellen, um zu verhindern, dass Ihre Daten mehrere Ebenen außerhalb Ihrer Kontrolle durchlaufen.

Lösung: Entscheiden Sie sich immer für MCP-Server mit starker Authentifizierung und vermeiden Sie nicht vertrauenswürdige oder nicht authentifizierte Lösungen. Denken Sie auch daran, dass es im Allgemeinen sicherer ist, sich direkt vom ursprünglichen Anbieter aus mit Remote-MCP-Servern zu verbinden.

Autorisierung

Die besten MCP-Server für Unternehmen bieten Dutzende von Tools, die jeweils für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden. Diese Tools werden dem LLM zur Verfügung gestellt, das dann anhand der Eingaben des Benutzers das/die am besten geeignete(n) Tool(s) auswählen und verwenden kann.

Die Herausforderung besteht darin, dass einige Tools mit sensiblen Daten umgehen oder Operationen mit erheblichen Auswirkungen ausführen, die nicht leichtfertig ausgeführt werden sollten. Beispiele hierfür sind der Zugriff auf oder die Änderung von Unternehmensdaten, die Ausführung von Massenoperationen, die erhebliche Systemressourcen verbrauchen, und ähnliche Aktionen.

Aus diesem Grund reicht die Authentifizierung eines MCP-Servers nicht aus. Sie benötigen außerdem eine Autorisierungsebene, um den Missbrauch der Tools des Servers zu verhindern. Dies wird in der Regel auf zwei Arten gehandhabt, je nachdem, was die Plattform unterstützt:

1. Einschränkung des Tool-Zugriffs: Wählen Sie eine Teilmenge von Tools aus, auf die der LLM-Agent zugreifen kann.
2. Erfordernis einer ausdrücklichen Genehmigung: Fordern Sie vor der Ausführung von Aufgaben eine manuelle Genehmigung an, manchmal mit detaillierter Kontrolle über einzelne MCP-Tools.

Hinweis: Einige Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten unterstützen nur einen dieser Ansätze, während die meisten unternehmensgerechten Lösungen beide bieten.

Da die Authentifizierung auf Tool-Ebene erfolgt, sollten MCP-Server in Unternehmen die Tools daher so granular wie möglich bereitstellen. Das vereinfacht den Autorisierungsprozess.

Lösung: Integrieren Sie den MCP-Server in eine unternehmensgerechte Plattform, die ein zuverlässiges Autorisierungsframework umfasst, sodass der LLM, der den Agenten antreibt, ohne explizite Benutzerberechtigungen oder vom Administrator definierte Richtlinien keine vom Server bereitgestellten Tools aufrufen kann. Bevorzugen Sie außerdem MCP-Server, die klar definierte, vertikale Tools bieten.

Skalierbarkeit

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels unterstützt MCP zwei Transportmechanismen:

• STDIO-Transport: Nutzt Standard-Eingabe-/Ausgabestreams, um eine direkte Kommunikation zwischen Prozessen auf demselben Rechner zu erreichen. Er bietet hohe Leistung bei minimaler Latenz und ohne netzwerkbezogenen Overhead.
• Streamable HTTP-Transport: Verwendet HTTP-POST-Anfragen für die Client-zu-Server-Kommunikation, mit optionalem SSE (Server-Sent Events) für das Streaming. Dieser Transport unterstützt die Fernkommunikation und ersetzt die veraltete SSE-only-Methode. Erfahren Sie mehr über Streamable HTTP vs. SSE.

Kurz gesagt: Auf MCP-Server kann lokal über STDIO oder remote über Streamable HTTP zugegriffen werden. Lokale MCP-Server erfordern Installation und Verwaltung, erzielen jedoch eine geringere Latenz. Remote-MCP-Server machen Wartungsarbeiten überflüssig, verursachen jedoch eine gewisse Netzwerklatenz.

Die Wahl zwischen den beiden Ansätzen ist ein wichtiger Aspekt bei der MCP-Integration, da sie Einfluss darauf hat, wie MCP in Ihrem KI-Agenten konfiguriert wird. Dies wirkt sich auch auf die Skalierbarkeit und die Wartungsanforderungen aus.

Beachten Sie, dass die meisten KI-Plattformen für Unternehmen, wie Copilot Studio oder IBM watsonx, eine lokale MCP-Installation gar nicht zulassen. Daher erfordern sie einen Fernzugriff auf MCP-Server.

Lösung: Für MCP-Integrationen in Unternehmen wird empfohlen, auf Remote-MCP-Server zurückzugreifen. Dadurch werden der Aufwand für Installation, Konfiguration und Wartung vermieden und gleichzeitig eine optimale Skalierbarkeit gewährleistet, da der Anbieter alle operativen Aspekte für Sie übernimmt.

Compliance

Unabhängig davon, ob sie lokal ausgeführt oder remote aufgerufen werden, sollten MCP-Server von Drittanbietern, die in Unternehmensumgebungen verwendet werden, Open Source sein. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass der Server nur mit den Diensten und Produkten des Anbieters interagiert, ohne Ihre Unternehmensdaten an andere Stellen zu senden.

Selbst dann müssen Sie dem Anbieter vertrauen, der seine Dienste als MCP-Tools anbietet. Aus diesem Grund ist es von grundlegender Bedeutung, Anbieter zu wählen, die sich an strenge GDPR-Konformität-Vorschriften sowie ethische Datenmanagementpraktiken halten und über Zertifizierungen wie ISO 27001, SOC 2 Typ II, CSA STAR Level 1 oder ähnliche verfügen.

Schließlich verarbeiten Ihre KI-Agenten möglicherweise sensible Geschäftsdaten, und Sie möchten einen unbefugten Zugriff durch Dritte aufgrund unethischer Praktiken des Anbieters vermeiden.

Lösung: Bevorzugen Sie bei der Integration von MCP-Servern von Drittanbietern Open-Source-Server von vertrauenswürdigen Anbietern, die die Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften vollständig einhalten und den Best Practices der Branche folgen.

Integrationen

Die meisten Technologien zur Erstellung von KI-Agenten, egal ob code-basierte, lokale oder No-Code-Online-Plattformen, unterstützen MCP-Verbindungen. Das garantiert jedoch keine umfassende Dokumentation. Daher liegt es in der Verantwortung des MCP-Server-Autors, detaillierte Integrationsanleitungen bereitzustellen.

Eine falsche Serverkonfiguration kann zu schwerwiegenden Problemen führen, insbesondere wenn es um die Authentifizierung geht. Klare visuelle Anleitungen und Tutorials sind für eine ordnungsgemäße Integration von entscheidender Bedeutung, unabhängig davon, ob der Server von einer Community unterstützt oder von einem Unternehmen entwickelt wurde.

Eine gute Dokumentation muss über grundlegende Einrichtungsanweisungen hinausgehen. Sie sollte unterstützte Tools auflisten, Authentifizierungsmechanismen erklären, verfügbare Verbindungstypen (lokal vs. remote) beschreiben und konkrete Beispiele für Integrationen mit weit verbreiteten Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten liefern.

Lösung: Bevorzugen Sie MCP-Server, die mit einer umfassenden Dokumentation und Tutorials geliefert werden, da eine korrekte Konfiguration für Sicherheit, Zuverlässigkeit und eine nahtlose Einführung im Unternehmen von größter Bedeutung ist. Ziehen Sie auch Anbieter in Betracht, die einen technischen Support rund um die Uhr anbieten, einschließlich Support für ihre MCP-Server.

Alternativen zu MCP für Unternehmen

Jedes Tool, das von einem MCP-Server eines Drittanbieters bereitgestellt wird, verbindet sich in der Regel direkt mit der API des entsprechenden Dienstes oder Produkts des Anbieters.

Aus diesem Grund muss für eine unternehmensgerechte Zuverlässigkeit nicht nur der Remote-MCP-Server skalierbar, hochverfügbar und konsistent reaktionsfähig sein, sondern auch die zugrunde liegenden APIs müssen denselben Standards entsprechen. Aus diesem Grund ist es so wichtig, sich auf MCP-Server von vertrauenswürdigen Anbietern zu verlassen.

Denken Sie daran, dass MCP nichts anderes als eine Middleware-Schicht ist, die die Integration zwischen KI und benutzerdefinierten Funktionen, Drittanbieterdiensten, Datenbanken und ähnlichen Systemen vereinfacht. Im Grunde genommen stellen die meisten MCP-Server APIs so bereit, dass KI-Agenten sie leicht aufrufen können.

Daraus folgt, dass es möglich ist, die MCP-Schicht vollständig zu umgehen. Wie? Durch die direkte Integration mit den API über benutzerdefinierte Tool-Definitionen! Dies ist besonders nützlich für hochspezifische Integrationen.

Somit dienen die APIs von Drittanbieterdiensten als echte Alternativen zu Enterprise-MCP. Dieser Ansatz minimiert auch die Abhängigkeit von unnötigen Tools und vermeidet die Abhängigkeit von Middleware, die offline gehen könnte. Gleichzeitig erfordert er benutzerdefinierte Integrationen und ist mit einer höheren Komplexität verbunden.

Bright Data Web MCP: Der Enterprise-MCP-Server für die Erfassung und Interaktion von Webdaten

Die beiden größten Einschränkungen von KI-Agenten in Unternehmen, die sie daran hindern, „alles zu können“, sind:

1. Begrenzte Kenntnisse der Außenwelt, beschränkt auf die Informationen, die zum Zeitpunkt des Trainings des zugrunde liegenden LLM verfügbar waren.
2. Unfähigkeit, mit Webseiten so zu interagieren, wie es menschliche Benutzer tun würden.

Der Web MCP-Server von Bright Data behebt diese beiden Einschränkungen (und viele andere) mit über 60 spezialisierten Tools. Insbesondere ermöglicht er LLMs und KI-Agenten den Zugriff auf das Web, die Durchführung von Suchvorgängen, das Scrapen von Daten aus Webseiten sowie die Navigation und Interaktion mit Websites, ohne blockiert zu werden.

Web MCP erreicht dies durch die Verbindung mit den Unternehmensdatenlösungen von Bright Data und stattet LLMs mit folgenden Fähigkeiten aus:

• Jede Webseite in Markdown (ein Datenformat, das sich ideal für die Datenaufnahme in KI-Agenten eignet) zu scrapen.
• Websuchen auf Google, Bing, Yandex, DuckDuckGo und anderen Suchmaschinen durchzuführen.
• Auf strukturierte Datenfeeds von über 40 beliebten Websites zugreifen, darunter Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram, TikTok, Walmart und viele andere.
• Über einen Cloud-Browser mit Websites zu interagieren, um Klicks, Scrolls und andere Aktionen auszuführen.

Weitere Informationen finden Sie unter den über 60 Bright Data Web MCP-Tools.

Warum ist Bright Data Web MCP für Unternehmen geeignet?

Die Web-MCP-Tools lassen sich direkt in die Dienste von Bright Data integrieren. Diese Produkte zeichnen sich durch unbegrenzte Skalierbarkeit, technischen Support rund um die Uhr, CAPTCHA-Lösung, Integration in eines der weltweit größten Proxy-Netzwerke (über 150 Millionen IPs in 195 Ländern) und die Zuverlässigkeit der weltweit führenden Webdatenplattform aus.

Wenn Sie sich fragen, warum Web MCP für Unternehmen geeignet ist, finden Sie weitere Informationen in der folgenden Tabelle:

Erfahren Sie in der Bright Data Web MCP-Dokumentation, wie Sie loslegen können. Ansonsten werfen Sie einen Blick auf die folgenden Integrationsanleitungen:

• So verbinden Sie Bright Data Web MCP mit Copilot Studio
• Erweiterung der Cursor-KI-Funktionen über Bright Data Web MCP
• CrewAI & Bright Data MCP: Leitfaden für fortgeschrittenes Web-Scraping
• Integration von Claude Code mit Bright Data Web MCP
• Einfaches Verbinden von LangChain-Agenten mit Bright Data Web MCP

Was, wenn Web MCP nicht das Richtige für Sie ist?

Kein Problem! Sie können weiterhin unternehmensgerechte Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten über API direkt in Bright Data-Produkte integrieren.

Beispielsweise können Sie eine direkte Verbindung zur SERP-API in KI-Tools für Unternehmen herstellen, wie in diesen Tutorials erläutert:

• Bright Data’s SERP-API in Azure AI Foundry für suchgestützte Prompt-Flows
• AWS Bedrock-Agenten die Möglichkeit geben, über die Bright Data SERP-API im Internet zu suchen
• Integrieren Sie die SERP-API von Bright Data in einen KI-Agenten in Microsoft Copilot Studio
• Bedrock Agent in Python über AWS CDK mit der SERP-API von Bright Data
• Integrieren Sie die SERP-API von Bright Data in einen KI-Agenten in IBM watsonx

Fazit

In diesem Artikel haben Sie die Bedeutung von MCP-Servern für die Implementierung von KI-Lösungen in Unternehmen erkannt. Sie haben sich mit den wichtigsten Herausforderungen befasst, bewährte Verfahren zu deren Bewältigung geprüft und alternative Ansätze entdeckt.

Für geschäftskritische Anwendungsfälle sind die Web-MCP-Tools von Bright Data ideal. Ihre über 60 Tools bieten die Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit, die für MCP-Lösungen für Unternehmen erforderlich sind.

Um fortschrittliche KI-Agenten und Workflows zu entwickeln, entdecken Sie die gesamte Palette an Produkten und Dienstleistungen, die im KI-Ökosystem von Bright Data verfügbar sind.

Erstellen Sie noch heute ein kostenloses Bright Data-Konto und probieren Sie unsere KI-fähigen Webdaten-Tools aus!