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Wie ein neues Protokoll Agentic AI zum Standard macht.

Agentic AI gilt als nächste Evolutionsstufe künstlicher Intelligenz – doch in der Praxis fehlt es bislang an einem verbindenden technischen Fundament. Mit dem Model Context Protocol (MCP) etabliert sich nun ein offener Standard, der genau das leistet: Er macht spezialisierte KI-Agenten interoperabel, skalierbar und einsatzbereit für reale Unternehmensprozesse. Warum MCP das USB-C der KI werden könnte – und was das für Bereiche wie Softwarequalität bedeutet, lesen Sie im Kommentar von Roman Zednik, Field CTO von Tricentis.

Die nächste Phase der KI-Integration in Unternehmen beginnt nicht mit einem neuen Modell – sondern mit einem Protokoll. Mit dem Model Context Protocol (MCP) entsteht derzeit ein neuer technischer Standard, der das Potenzial hat, Agentic AI aus der Forschungsnische in die breite betriebliche Praxis zu überführen. Entwickelt wurde MCP ursprünglich von Anthropic, mittlerweile greifen es auch die großen Player wie OpenAI, Microsoft und Google auf.

Die gemeinsame Sprache der KI-Agenten

Was MCP auszeichnet, ist seine Rolle als gemeinsames »Interface« für KI-Agenten: ein standardisiertes Framework, über das spezialisierte Agenten – etwa für Analyse, Automatisierung oder Data Retrieval – sicher, kontextbewusst und orchestriert miteinander kommunizieren können. Damit wird aus vielen isolierten KI-Funktionen erstmals ein interagierendes, produktives KI-System.

MCP liefert genau das, woran viele KI-Initiativen bisher scheiterten: eine modulare Infrastruktur, die Interoperabilität ermöglicht – ohne individuelle Integrationen, ohne proprietäre Silos. Die Wirkung ist vergleichbar mit USB-C im Hardwarebereich: Ein einheitlicher, universell anschließbarer Standard, der Komplexität reduziert und Innovation beschleunigt.

Das Besondere an diesem Ansatz ist nicht nur die technische Architektur, sondern der Paradigmenwechsel, den sie mit sich bringt. KI wird nicht mehr als isoliertes Tool gedacht, sondern als vernetztes System spezialisierter Agenten. Jeder dieser Agenten erfüllt eine konkrete Funktion – etwa das Extrahieren von Informationen, das Verarbeiten von Daten oder das Ausführen automatisierter Schritte – und greift dabei auf gemeinsame Protokolle und Kontextinformationen zurück.

Pionierarbeit in der Qualitätssicherung

Ein Beispiel aus der Softwarequalitätssicherung zeigt, wie diese neue Logik in der Praxis funktioniert – und wer sie bereits erfolgreich einsetzt. Als eines der ersten Unternehmen hat Tricentis das MCP-Protokoll produktiv in der Testautomatisierung verankert und damit eine Blaupause für agentenbasierte KI-Workflows geschaffen. So lässt sich etwa eine in natürlicher Sprache formulierte Anforderung – zum Beispiel aus einem Jira-Ticket – durch einen KI-Agenten analysieren und in strukturierte Testfälle überführen. Ein zweiter Agent generiert automatisiert die passenden Testdaten, ein dritter überträgt den Testfall in die Testumgebung, ein vierter bereitet die Ergebnisse visuell auf, inklusive Risikoeinschätzung und Management-Report. Jeder dieser Schritte läuft über MCP – als gemeinsame Sprache, die das Zusammenspiel überhaupt erst ermöglicht. All das funktioniert über standardisierte Prompts und Schnittstellen – ohne manuelles Skripting, ohne langwierige Integration. Der entscheidende Mehrwert liegt in der Kombination: MCP macht aus losen KI-Einzelfunktionen endlich echte Workflows – abgestimmt auf die IT-Systemlandschaft und den Kontext der jeweiligen Organisation.

Vom KI-Experiment zur operativen Realität

Damit wird KI aus der Experimentierphase geholt. Während sich viele Anwendungen in den letzten Jahren in Proof-of-Concepts erschöpften, schafft MCP die Voraussetzungen für produktive, nachhaltige Lösungen. Doch mit dieser Freiheit wächst auch die Verantwortung. Denn wer KI-Agenten orchestriert, muss sicherstellen, dass sie zuverlässig funktionieren, nachvollziehbare Ergebnisse liefern und den Schutz sensibler Daten gewährleisten. Die Diskussion um Datenschutz, Halluzinationen und Testbarkeit generativer Systeme wird mit der Verbreitung von Agentic AI weiter an Bedeutung gewinnen.

Trotzdem ist die Richtung klar: Mit MCP entsteht eine neue technische Basis, auf der sich KI nicht nur einsetzen, sondern steuern lässt. Unternehmen, die frühzeitig darauf setzen, gewinnen nicht nur Effizienz, sondern auch strategische Flexibilität. Sie machen sich unabhängiger von einzelnen Anbietern, reduzieren Integrationsaufwand und schaffen eine Architektur, die mit den Anforderungen ihres Geschäfts wächst.

Fazit: MCP macht Agentic AI bereit für die Praxis

MCP ist mehr als ein technischer Baustein – es ist der Missing Link, um Agentic AI zur industriellen Reife zu führen. Wer KI nicht nur nutzen, sondern orchestrieren will, kommt an diesem Standard künftig nicht vorbei. Denn erst mit einem gemeinsamen Protokoll werden spezialisierte KI-Agenten zu einem vernetzten System, das sich flexibel in bestehende Infrastrukturen integrieren lässt – sicher, nachvollziehbar und skalierbar.

Damit wird deutlich: Die Zukunft der KI in Unternehmen entscheidet sich nicht allein an der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle, sondern an der Architektur, die sie miteinander verbindet. MCP liefert die Grundlage für eine neue Form der KI-Integration: Als Schlüsseltechnologie für alle, die KI nicht nur als Werkzeug, sondern als strategischen Bestandteil ihrer IT-Landschaft verstehen. Ein echter Wendepunkt – nicht nur für das Software Testing.

Roman-Zednik_Tricent~©A.Sommerfeld

Über Roman Zednik

In seiner Rolle als Field CTO von Tricentis arbeitet Roman Zednik eng mit Kunden und Partnern zusammen, um technische Produktinnovationen voranzutreiben. Zudem fungiert er als Sprecher und Evangelist auf Events und Branchenveranstaltungen und unterstützt den strategischen Vertrieb.

Zuvor leitete er über neun Jahre lang die internationale Presales Solution Architects Organisation bei Tricentis.

Begonnen hat er seine berufliche Laufbahn im Software Engineering und war mehr als sechs Jahre im Finanzbereich tätig. Danach wechselte er in verschiedene Rollen in Presales, Consulting, Sales und Management bei Unternehmen wie Sterling Software, Mercury Interactive und Hewlett-Packard Software.

Roman Zednik lebt und arbeitet in Wien, Österreich, wo die Firma Tricentis auch gegründet wurde.

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