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Stell dir vor, du sagst deinem Computer, dass du eine Menge Aufgaben erledigen möchtest, und er erledigt alles innerhalb von Sekunden. So kannst du sagen: „Vereinbare für mich einen Arzttermin für morgen Mittag und teile mir mit, wie hoch meine Steuern letztes Jahr waren, und sende meiner besten Freundin eine E-Mail, in der du ihr mitteilst, dass ich heute Abend zu spät zum Abendessen komme.“ Und wie von Zauberhand erledigt er all das für dich. Das kannst du heute mit sogenannten KI-Agenten tun. Ich werde das heute entmystifizieren und alles in leicht verständlichen Worten erklären, damit alles Sinn macht. Du kannst deine KI-Agenten auch mit etwas namens MCP verbessern, das in der KI-Branche viel Aufsehen erregt hat. Ich möchte diese neue Technologie also für dich aufschlüsseln, damit alles Sinn macht. MCP steht für Model Context Protocol und, wie der Name schon sagt, ist es ein Protokoll. Im Wesentlichen kannst du es dir wie ein USB-C-Kabel vorstellen, außer für all diese verschiedenen Apps, mit denen dein KI-Agent sich verbinden soll. Durch die Verbindung zu diesem einen Protokoll wirst du automatisch mit dieser großen Auswahl an Tools verbunden, auf die deine KI-Agenten zugreifen können.
Okay, wenn du neu auf meinem Kanal bist, hallo, mein Name ist Helena, und auf diesem Kanal spreche ich über alles, was mit KI und Automatisierung zu tun hat. Wenn du mit den neuesten Nachrichten auf dem Laufenden bleiben möchtest, abonniere meinen Kanal und hinterlasse ein Like. Ich habe auch ein kostenloses KI- und Automatisierungs-Training, das du dir unten ansehen kannst. Du kannst dich völlig kostenlos anmelden. Lassen Sie uns also heute aufschlüsseln, was MCP ist und wie du mit dem Erstellen deiner eigenen beginnst. Bevor wir unser MCP erstellen, möchte ich dich zurück zum Anfang bringen und dir zeigen, wie wir hierher gekommen sind.
Vor etwa zwei Jahren erlebten wir den Start von ChatGPT, dem weltweit bekanntesten großen Sprachmodell oder LLM. Andere Sprachmodelle können Claude, Perplexity, Gro usw. umfassen. In einem großen Sprachmodell hast du eine Art Eingabe, dann geht es durch ein neuronales Netzwerk und dann bekommst du eine Ausgabe. Das kann Text-in und Text-out sein. Es kann Text-in und Bild-out sein. Es kann auch Text-in und Video-out sein. Es kann auch Bild-in und Bild-out sein. Du verstehst schon. Als Beispiel kann ich hier einen Prompt eingeben. In diesem Fall lautet der Prompt: „Erstelle ein Bild einer süßen Katze, die auf einem Strandtuch sitzt.“ Und schwupps, bekomme ich hier ein Bild einer süßen Katze. Und wenn du meinem Kanal schon länger folgst, weißt du, dass ich Katzen mag. Und wir können die Leistung allein des großen Sprachmodells tatsächlich verzehnfachen, indem wir es mit Automatisierung kombinieren. Dies ist Stufe zwei, wenn wir KI mit RPA oder Robotic Process Automation kombinieren. Wir können eine ganze Reihe von Aufgaben nacheinander aneinanderreihen und alles auf einmal ausführen lassen. Tools wie Zapier und Make ermöglichen es dir, dies alles ohne Code zu tun. Was jedoch hinter den Kulissen passiert, ist, dass eine Reihe von APIs miteinander verknüpft werden.
Als Beispiel dafür kannst du sagen: „Verwende OpenAI, um eine Überschrift zu schreiben“, dann „Schreibe einen Blogbeitrag“ und dann „Veröffentliche dies automatisch auf WordPress für mich.“ In Stufe zwei können wir all diese APIs tatsächlich miteinander verknüpfen, um benutzerdefinierte Automatisierungen zu erstellen, die viel Zeit für dein Unternehmen sparen können. Diejenigen unter euch, die neu in der Automatisierung sind, lasst mich kurz erklären, was APIs sind. Stell dir vor, du gehst zum Essen in ein Restaurant, okay, und du sagst deinem Kellner genau, was du bestellen möchtest. Nehmen wir an, es ist ein Cheeseburger mit Pommes. Dieser Kellner geht dann in die Küche hinten, sagt dem Koch, was du gerade bestellt hast. Der Koch macht dein Gericht und gibt dein Gericht an den Kellner zurück und gibt es dir zurück. In diesem Beispiel fungiert der Kellner als API. Lasst mich es nun in ein technisches Beispiel einfügen, damit dies etwas mehr Sinn macht. Nehmen wir an, du möchtest das Wetter in deine App einfügen, richtig? Du wirst nicht ausgehen und eine Million verschiedene Wettermaschinen erstellen, um das Wetter zu überwachen. Stattdessen verwendest du eine Wetter-API. Du kannst also bei der Wetter-API anfordern, was du möchtest. In diesem Fall könnte es sein: „Ich möchte das Wetter in Toronto wissen.“ Die API geht dann auf den API-Server, um genau das zu erhalten, was du möchtest, nämlich die Temperatur in Toronto im Moment, und gibt es dir dann in einer API-Antwort.
Okay. Nun, da wir uns angesehen haben, was APIs sind, schauen wir uns hier ein reales Beispiel an. Dies ist die reale OpenAI-API. Alle APIs haben einen Endpunkt, und jeder Endpunkt tut etwas Bestimmtes. In diesem Fall gibt die OpenAI-API eine Antwort an dich zurück. Bei jedem Endpunkt musst du eine bestimmte Anzahl von Headern und den Body eingeben. Das ist es, was du dieser API sagst. In diesem Fall mussten wir zwei Header eingeben: den Content-Type und die Autorisierung. In der Autorisierung müssen wir unseren API-Schlüssel einfügen. Das sagt OpenAI, dass du diese Anfrage stellst, und OpenAI weiß, wie deine Kreditkarte belastet werden soll. Im Body geben wir das Modell und die Eingabe an. Die Eingabe könnte sein: „Erzähl mir eine Gute-Nacht-Geschichte“ oder „Schreibe einen Aufsatz über Thema einfügen“. Sobald wir diese Anfrage gestellt haben, erhalten wir auch eine Antwort, also dies ist unsere Antwort auf die Eingabe hier. Wenn es „Schreibe mir eine Gute-Nacht-Geschichte“ ist, erhältst du diese Gute-Nacht-Geschichte als Antwort. Dies ermöglicht es uns, OpenAI außerhalb von ChatGPT zu verwenden, und du kannst dies mit Tausenden verschiedener Softwareprogramme tun. Dies ermöglicht es dir, sehr leistungsstarke Automatisierungen zu erstellen, die viel Zeit sparen können. Und dafür ist Zapier und Make wirklich bekannt. Es ermöglicht dir, all diese Automatisierungen ohne Code zu erstellen. Du musst nur die verschiedenen Module, die du haben möchtest, per Drag-and-Drop in deine Automatisierungssequenz einfügen und sie miteinander verknüpfen, um leistungsstarke Ergebnisse zu erzielen.
Anfang dieses Jahres sahen wir eine noch höhere Weiterentwicklung als diese Automatisierungen. Hier kommen KI-Agenten ins Spiel. Diese KI-Agenten können deine Eingabe tatsächlich verstehen und das am besten geeignete Tool auswählen. Anstatt dass du alles sequenziell machen musst, kannst du diesem Agenten einfach sagen: „Hey, du hast Zugriff auf all diese Tools, und je nachdem, was der Benutzer versucht zu tun, verwende das am besten geeignete Tool dafür.“ In diesem Beispiel kannst du den Agenten bitten, etwas zu tun, und der Agent verwendet nicht nur das große Sprachmodell, das du ihm gegeben hast, sondern hat auch eine Reihe von Tools damit verbunden. Dieser KI-Agent kann in diesem Beispiel Google Docs erstellen, Slack-Nachrichten senden, auf E-Mails antworten und Facebook-Posts schreiben. Wenn meine Chat-Eingabe hier lautet: „Schreibe einen Facebook-Post über künstliche Intelligenz“, verwendet diese KI das große Sprachmodell, mit dem sie verbunden wurde, und sobald sie dies getan hat, kann sie dann auch das Facebook-Tool verwenden, um automatisch auf Facebook zu posten. Das ist die Macht dieser KI-Agenten. Und dann können wir diese KI-Agenten mit MCPS noch einen Schritt weiter bringen.
Jetzt, in Stufe drei, werden alle Tools, die wir mit diesem KI-Agenten verknüpfen, auch über API verknüpft. Aber all diese APIs können tatsächlich in einem MCP zusammengefasst werden, so dass dies tatsächlich so aussehen kann. Ich muss jetzt nur noch eine Verbindung herstellen, und ich kann auf alle API-Endpunkte zugreifen, mit denen dieses spezifische MCP oder Model Context Protocol verbunden ist. Dies ermöglicht es uns, bei der Erstellung von Automatisierungen viel effizienter zu sein. Anstatt dieses spezifische Protokoll manuell mit potenziell Tausenden verschiedener APIs verknüpfen zu müssen, müssen wir es nur mit einer verknüpfen, und es funktioniert. Diese MCPs können sich auf nur ein Tool beziehen. Wir haben gesehen, wie Entwickler beispielsweise MC-Clients nur für Airtable erstellt haben. Du verbindest es einfach mit diesem MCP-Airtable-Client, und du hast Zugriff auf alle API-Endpunkte von Airtable, und je nachdem, was du in Airtable tun möchtest, wählt dieser KI-Agent den am besten geeigneten API-Endpunkt aus. Was hinter den Kulissen passiert, ist, dass du, wenn du deine Chat-Eingabe hier hast, direkt mit dem MCP-Client kommunizierst. Der MCP-Client wandelt deine Chat-Anfrage in eine API-Anfrage um, und dann geht sie auf den MCP-Server. Der Server hat die gesamte Liste der APIs oder Dienste, die er ausführen kann, und er ruft den entsprechenden Dienst auf, um dies zu erledigen. Zurück zu unserem Beispiel zu Airtable: Wenn deine Chat-Eingabe hier lautet: „Erstelle eine neue Zeile in meiner Airtable namens Tabelle 1“, kannst du dies dem MCP-Client mitteilen, indem du siehst, was deine Anfrage ist. Es sieht so aus, als ob du eine neue Zeile anfordern möchtest. Dieser MCP-Client teilt dem MCP-Server dann mit, dass er die API „Zeile erstellen“ verwenden soll, und dieser MCP-Server ruft diesen spezifischen Endpunkt auf, der diese Aufgabe für dich erledigt. Ziemlich cool, oder? Wir kommen mit dieser Technologie sehr, sehr weit, und das ist eine Sache, die mich so für KI begeistert.
Jetzt werde ich dir zeigen, wie du einen dieser MCP-Clients selbst ohne Code erstellen kannst. Der einfachste Weg, den ich gefunden habe, um diese MCPs zu erstellen, ist die Verwendung von Zapier. Um zu beginnen, gehe einfach zu zapy.com/mcp. Wenn du bereits ein Zapier-Konto hast, ist es nichts Zusätzliches, um dieses spezielle Tool zu verwenden. Sobald du auf zapier.com/mcp bist, klicke auf „Los geht’s“, und du gelangst zu deinem eindeutigen MCP-Server-Endpunkt, wenn du bereits angemeldet bist. Du solltest diesen Endpunkt niemandem offenbaren, denn wenn du das tust, können sie sich einfach mit deinem Endpunkt verbinden. Du kannst definieren, welche Aktionen oder was dein MCP-Endpunkt tun soll. Klicke dazu einfach auf „MCP-Aktionen bearbeiten“. Hier kannst du deinem MCP mitteilen, was er tun soll. Im Moment siehst du, dass ich das Senden einer E-Mail über Gmail, das Finden einer E-Mail, das Erstellen eines Beitrags auf WordPress und das Erstellen von Dokumenten in Google Docs aktiviert habe. Wenn ich eine weitere Aktion erstellen möchte, klicke ich einfach auf „Aktion hinzufügen“, und Zapier ist das umfassendste, was die Integration aller Software-APIs in sein System betrifft. Sie waren wie die OGs in dieser Branche. Sie haben bereits über 7.000 Anwendungen angeschlossen. Ich kann also beispielsweise eine weitere Aktion hinzufügen, auf die mein MCP zugreifen können soll. Nehmen wir an, ich möchte in der Lage sein, auf eine E-Mail zu antworten. Ich gebe einfach die Aktionen ein, und abhängig von der Aktion, die du wählst, musst du eine Reihe weiterer Felder ausfüllen. Du kannst die KI den Wert erraten lassen oder einen bestimmten Wert für dieses Feld festlegen. Dafür lasse ich die KI alle Werte erraten, und dann kann ich die Aktion aktivieren. Du kannst so viele Aktionen hinzufügen, wie du möchtest. Sobald du fertig bist, musst du nur noch diesen einen Endpunkt verbinden, und alle diese Aktionen funktionieren.
Derzeit gibt es drei Möglichkeiten, diesen MCP-Server-Endpunkt bereitzustellen. Das Team hinter Claude war tatsächlich dasjenige, das diese neue Technologie entwickelt hat. Du kannst die MCPS tatsächlich mit Claude Desktop verknüpfen. Du kannst es auch mit Cursor verbinden oder dein eigenes natives mit Code erstellen, was einfach viel zu kompliziert ist. Wir werden uns auf Cursor und Cloud konzentrieren. Schauen wir uns an, wie wir dies zuerst auf Cursor bereitstellen. Um dies auf Cursor bereitzustellen, gehe einfach zu cursor.com und klicke auf „Herunterladen“. Nachdem du Cursor installiert hast, wirst du zu diesem Dashboard weitergeleitet, und du solltest nach unten gehen, bis du im linken Navigationsbereich „MCP“ erreichst. Hier kannst du alle MCP-Server verbinden, die du möchtest. Ich gehe nach oben und klicke auf „Neuen globalen MCP-Server hinzufügen“. Ich habe mich bereits mit Zapier verbunden, aber ich werde alles löschen, und wir machen es noch einmal gemeinsam. Zurück zu den Anweisungen auf der Zapier-Website. Du kannst sehen, dass es dir hier die Anweisungen gibt, um es mit Cursor, Claude oder Windsure zu verbinden. Wir gehen zu Cursor, und wir können sehen, dass es uns diesen Codeausschnitt zum Hinzufügen gibt. Ich werde dies kopieren und einfach hier einfügen. Und alles, was ich jetzt tun muss, ist, diese URL durch meinen eigenen Zapier MCP-Endpunkt zu ersetzen. Ich gehe zurück, kopiere diese URL und füge sie ein. Dann musste ich alles speichern. Es ist Befehl S auf einem Mac oder Strg S auf einem PC. Nachdem ich alles gespeichert habe, musste ich sicherstellen, dass der MCP aktiviert ist. Wenn dieser Punkt hier rot ist, aktualisiere einfach diesen MCP, und dann sollte er grün werden. Um diesen MCP zu testen, können wir zum rechten Bereich gehen und einfach eingeben, was dieser Agent tun soll. Okay, lass uns das jetzt testen. Wir können den rechten Bereich hier sehen. Und ich habe einfach „Erstelle ein Google Doc und schreibe einen Aufsatz über die Vorteile von MCP“ eingegeben. Denke daran, dass eines der Tools, die dieser MCP-Server hat, die Möglichkeit ist, ein neues Google Doc in meinem Konto zu erstellen. Lass uns das versuchen. Du kannst sehen, dass es gerade generiert wird. Das ist eine ziemlich coole Technologie. Verbinde einfach alle Tools, auf die es zugreifen soll, und schwupps, hast du deinen eigenen persönlichen Assistenten. Es ist ziemlich verrückt, dass du all das innerhalb von 10 bis 30 Minuten machen kannst, richtig? Okay. Es ist ungefähr eine Minute her, und ich habe dieses Google Doc automatisch erstellt, und du kannst sehen, dass es alle Vorteile von MCP enthält. Es ist ziemlich verrückt, dass wir jetzt einfach mit diesen Bots sprechen und sie eine ganze Reihe von Aktionen ausführen lassen können. Ich kann mir gar nicht vorstellen, wo diese Technologie in 2 Jahren, 5 Jahren und sogar in 10 Jahren sein wird. Die Welt wird nicht einmal annähernd so aussehen, wie sie heute ist. Es macht mich super aufgeregt und gleichzeitig etwas nervös. Wenn du dich in deiner Automatisierung verbessern möchtest, probiere MCPS aus. Ich werde einen Link zu Zapier in die Beschreibungen unten einfügen. Ich hoffe, du hast viel aus diesem Tutorial gelernt. Hinterlasse ein Like und abonniere meinen Kanal, und vergiss nicht, dich auch für mein kostenloses KI- und Automatisierungs-Training anzumelden. Bis zum nächsten Mal. Tschüss.