Model Context Protocol (MCP)

Was ist das Model Context Protocol?

Das Model Context Protocol, kurz MCP, ist ein offenes und standardisiertes Protokoll. Sie können es nutzen, um eine strukturierte und zuverlässige Kommunikation zwischen Client-Software und Sprachmodell-(LLM-)Servern herzustellen. Im Gegensatz zu gewöhnlichen APIs bietet MCP eine konsistente Möglichkeit zum Austausch von Kontext, Tools und Ressourcen. Dadurch können Sie KI-Systeme verschiedener Anbieter verbinden, ohne auf Kompatibilitätsprobleme zu stoßen. MCP definiert, wie nicht nur Prompts, sondern auch Zusatzinformationen wie Metadaten, Tool-Beschreibungen und Ressourcenlinks verpackt und versendet werden. Das macht die Kommunikation vorhersehbar und einfach erweiterbar, wenn Sie später neue Funktionen hinzufügen möchten.

Wie MCP mit der Python-Serverentwicklung zusammenhängt

Wenn Sie MCP in Python-Server-Projekten verwenden, vermeiden Sie die Verwirrung, die durch individuelle oder einzigartige Schnittstellen entsteht. MCP-kompatible Server wissen, wie sie diese strukturierten Anfragen lesen und verarbeiten. Dieser Ansatz spart Integrationsaufwand und macht Ihren Code wartungsfreundlicher. Sie können KI-Anwendungen schnell erstellen, skalieren und mit jedem Client arbeiten, der MCP unterstützt – ganz gleich, welches KI-System eingesetzt wird. Durch die klare Definition von Kontext, Ressourcen und Tools mit MCP schreiben Sie weniger Übersetzungscode und bauen auf einer soliden Basis wiederverwendbarer Komponenten auf.

Grundprinzipien und Architektur

MCP besteht aus mehreren Hauptkomponenten:

• Server: Dies sind die Systeme, die MCP-Endpunkte bereitstellen. Sie akzeptieren Kontextdetails, Tool-Anfragen und Ressourcenaufrufe von Clients.
• Ressourcen und Tools: Das sind modulare Funktionen wie Rechner oder Suchmaschinen, die der Server über MCP bereitstellt. Clients und LLMs können diese bei Bedarf nutzen.
• Kontext und Prompts: MCP ermöglicht das Senden detaillierter Kontexte, einschließlich Nutzeranweisungen, Gesprächshistorie und Zusatzinformationen. Das unterstützt genauere und personalisierte Modellantworten.
• Erweiterbarkeit: Sie können MCP durch eigene Tools, Ressourcen oder Kontextstrukturen ausbauen. So lassen sich neue KI-Workflows einfach unterstützen, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.

Wenn Sie mit dem schema-basierten Ansatz von MCP bauen, bereiten Sie Ihre Python-Projekte auf zukünftige Änderungen vor. MCP-konforme Server können reibungslos mit neuen LLMs und KI-Tools zusammenarbeiten, sobald diese erscheinen. Das Protokoll hilft Ihnen, auf Struktur, Anpassungsfähigkeit und die Interoperabilität Ihrer KI-Systeme zu achten.

Python-Bibliotheken für MCP-Server-Grundlagen

Der Aufbau eines Model Context Protocol (MCP) Servers in Python gelingt am besten mit speziellen Bibliotheken, die das Protokoll unterstützen, Anfragen effizient verarbeiten und gut skalieren.

MCP Python SDK

Das MCP Python SDK ist das Hauptwerkzeug, mit dem Sie Server erstellen, die den MCP-Vorgaben entsprechen. Dieses Toolkit bietet Funktionen für die Schemaprüfung (Schema-Validierung), Kontextmanagement und die Protokollsteuerung. Damit können Sie Ressourcen definieren und Tools schnell einrichten. Das SDK sorgt dafür, dass Ihr Server dem aktuellen MCP-Standard entspricht. Da es den Großteil der Protokoll-Logik übernimmt, müssen Sie weniger eigenen Code schreiben und Ihr Server bleibt leichter aktuell.

Zentrale Web-Frameworks: FastAPI und Flask

FastAPI

FastAPI ist ein modernes und schnelles Web-Framework, das sich sehr gut für MCP-Server eignet. Es unterstützt asynchrone Programmierung, also kann Ihr Server viele Anfragen gleichzeitig bearbeiten, ohne zu blockieren. FastAPI erstellt automatisch OpenAPI-Dokumentation und prüft Ihre Daten per pydantic. Durch das ASGI-Setup (Asynchronous Server Gateway Interface) und die Vermeidung blockierender Tasks kann FastAPI sehr viele parallele Anfragen abarbeiten. Damit ist es eine starke Wahl für Anwendungen, die KI nutzen oder viel Kontext gleichzeitig verarbeiten müssen.

Flask

Flask ist ein weiteres populäres Web-Framework. Viele wählen es wegen seiner Einfachheit und leichten Handhabung. Standardmäßig verarbeitet Flask jeweils nur eine Anfrage, was gut für einfache Anwendungen oder Aufgaben ist, die nicht gleichzeitig laufen müssen. Falls Sie Flask für parallele Tasks einsetzen möchten, können Sie zusätzliche Bibliotheken einbinden. Flask ist ideal für schnelle Prototypen oder wenn der Server nicht viele Nutzer gleichzeitig bedienen muss.

Asynchrone Parallelität: asyncio und trio

asyncio

asyncio ist Teil von Python und ermöglicht das Schreiben asynchroner Programme. Sie können async und await verwenden, sodass Ihr Server mehrere Anfragen und Hintergrundaufgaben ohne Blockierung abgearbeitet bekommt. Wenn Sie FastAPI oder eine eigene ASGI-App bauen, hilft asyncio dabei, mehrere Jobs gleichzeitig zu steuern – etwa parallele Hintergrundtasks oder externe Aufrufe, ganz ohne zusätzliche Threads.

trio

trio ist eine weitere Bibliothek für asynchrone Programmierung, bietet jedoch zusätzliche Funktionen. Sie nutzt strukturierte Parallelität, was das sichere Organisieren und Abbrechen von Task-Gruppen erleichtert. trio verbessert das Fehlerhandling und vereinfacht komplexe asynchrone Abläufe. Entwickler wählen trio für MCP-Server, die besonders sorgfältige Steuerung vieler gleichzeitig laufender Aufgaben benötigen.

Basis für skalierbare MCP-Server

Durch die Kombination aus MCP Python SDK, FastAPI (oder Flask) und entweder asyncio oder trio entsteht ein solides Fundament für Ihren MCP-Server. Diese Zusammenstellung unterstützt strukturierte Kommunikation und bereitet Ihren Server auf erweiterte Features, neue Verbindungen und große Skalierung vor.

Erweiterte Bibliotheken & Tools für erweiterte Server-Funktionalität

Daten-Serialisierung und Validierung

Um Ihren protokollbasierten Server zuverlässig zu halten, benötigen Sie präzise Datenvalidierung. Sie können pydantic verwenden, das Python-Typannotationen liest und Daten zur Laufzeit prüft und parst. Dieses Tool braucht wenig Rechenleistung und eignet sich hervorragend für strikte Nachrichtenformate für MCP-Nachrichten und Tool-Eingaben. Pydantic nutzt moderne Parsing-Methoden, und Benchmarks zeigen, dass übliche Datenmodelle in weniger als einer Millisekunde geprüft werden können. Dadurch entdecken Sie falsche Datentypen und blockieren Anfragen, die nicht zu Ihren Vorgaben passen.
marshmallow ist ein weiteres Werkzeug für den Ein- und Ausgang von Daten. Es unterstützt benutzerdefinierte Datenfelder, verschachtelt komplexe Strukturen und erlaubt Vor- und Nachverarbeitung. Das ist praktisch, wenn Sie Daten beim Eingang in Ihren MCP-Server transformieren oder bereinigen müssen.

Kommunikation in Echtzeit: Websockets und SSE

Viele interaktive KI-Systeme benötigen Echtzeit-Updates. Mit Websockets können Ihr Server und die Clients jederzeit Nachrichten über eine einzige TCP-Verbindung austauschen. So lassen sich Antworten streamen, Live-Updates von Tools senden oder gemeinsam an Modellaufgaben arbeiten. Tests und Studien belegen, dass Websocket-Verbindungen üblicherweise Latenzen unter 50 Millisekunden ermöglichen – deutlich schneller als Long-Polling oder herkömmliche HTTP-Anfragen für fortlaufende Kommunikation.

Wenn Sie lediglich Updates vom Server zum Client senden möchten, eignen sich Server-Sent Events (SSE). SSE nutzt einfache HTTP-Verbindungen, die von den meisten Browsern unterstützt werden. Es eignet sich für Einweg-Nachrichten wie Benachrichtigungen oder Statusupdates und schont Serverressourcen, wenn keine Zwei-Wege-Kommunikation erforderlich ist.

Sicherheit und Authentifizierung

Zum Schutz von Modellkontexten und Nutzerdaten benötigen Sie starke Authentifizierung. Authlib hilft bei der Einrichtung von OAuth2 und OpenID Connect. Das sind gängige Methoden für sicheres Login und das Management von Zugriffstokens. Authlib folgt anerkannten Standards und erleichtert die Anbindung an verschiedene Identitätsanbieter und reduziert Schwachstellen.

Für das Sitzungsmanagement ermöglicht PyJWT die Nutzung von JSON Web Tokens. Diese Tokens sind kryptografisch signiert, sodass Sie Benutzeridentität und Berechtigungen schnell prüfen können, ohne für jede Prüfung eine Datenbankabfrage zu machen. PyJWT unterstützt fortschrittliche Signaturverfahren wie RS256 und HS512, die strengen Sicherheitsanforderungen aus Branchenrichtlinien und Studien genügen.

Mit pydantic, marshmallow, Websockets, SSE, Authlib und PyJWT statten Sie Ihren MCP-Server mit starker Datenvalidierung, schneller Echtzeitkommunikation und sicherer Authentifizierung aus. Jede Bibliothek übernimmt eine klar abgegrenzte Aufgabe – das hält Ihren Server modular, wartbar und produktionsreif.

Integrationsstrategien für MCP-Server

Effiziente Integration hilft MCP-Servern, mit externen Diensten zu interagieren, Daten zu verwalten und zuverlässig zu deployen. Hier finden Sie konkrete Strategien, klare Erklärungen und praktische Beispiele für jede wichtige Bibliothek, die in modernen Python-basierten MCP-Servern genutzt wird.

Verbindung zu externen APIs

MCP-Server benötigen oft Daten von Drittanbietern, um den Modellkontext zu verbessern. Für synchrone HTTP-Aufrufe können Sie die requests-Bibliothek nutzen, wenn blockierende Operationen keine Probleme verursachen, etwa beim Serverstart oder bei geringem Traffic. Muss Ihr Server viele Anfragen gleichzeitig abarbeiten oder Blockierungen vermeiden, bietet die httpx-Bibliothek asynchrone HTTP-Funktionen. HTTPX unterstützt Connection-Pooling und HTTP/2, was Geschwindigkeit und Datenhandling für stark frequentierte Server verbessert (siehe HTTPX-Benchmarks zur Performance).

Beispiel:

• Nutzen Sie requests.get(), um synchron Ressourcen in Skripten oder Tools abzufragen.
• Verwenden Sie await httpx.AsyncClient().get() in asynchronen FastAPI-Endpunkten, um Daten parallel abzurufen.

Datenbankintegration

MCP-Server müssen häufig Daten dauerhaft speichern und verwalten. Für relationale Datenbanken bietet SQLAlchemy einen Object Relational Mapper (ORM). Damit schreiben Sie Python-Code zum Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen von Datensätzen und erledigen auch komplexe Abfragen und Migrationen. Der ORM von SQLAlchemy bewahrt Sie vor fehleranfälligem SQL und erleichtert die Wartung (siehe SQLAlchemy-Dokumentation und Studien zu ORM-Vorteilen).

Für Anwendungen, die asynchron laufen, ermöglicht asyncpg den direkten Zugriff auf PostgreSQL mit voller Async-Unterstützung. Das eignet sich für Situationen, in denen viele Datenbankverbindungen gleichzeitig bedient werden müssen – etwa in FastAPI-basierten MCP-Servern. Benchmarks zeigen, dass asyncpg Latenzen senkt und mehr Anfragen pro Sekunde verarbeiten kann als synchrone Treiber.

Beispiel:

• Verwenden Sie das ORM von SQLAlchemy, um Benutzeraktionen oder Tool-Nutzung in einer Datenbank zu speichern.
• Nutzen Sie asyncpg für Event-getriebene Aufgaben, die nicht-blockierende Datenbankzugriffe benötigen.

Produktiver Betrieb (Deployment)

Um MCP-APIs für viele Nutzer bereitzustellen, eignet sich uvicorn als ASGI-Server für FastAPI-Apps. Uvicorn nutzt asyncio, um viele Anfragen parallel zu verarbeiten. Für Server auf Basis von WSGI-Frameworks wie Flask verwaltet gunicorn mehrere Worker-Prozesse und sorgt für Stabilität bei hoher Last. Wissenschaftliche Tests zeigen, dass uvicorns Eventloop effizient für I/O-lastige, asynchrone Workloads ist. Gunicorn eignet sich für klassische, synchrone Anwendungen.

Mit Docker können Sie Ihren Server und seine Abhängigkeiten in ein einziges, reproduzierbares Image packen. Das erleichtert den Umzug, unterstützt Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes und fördert zuverlässige Continuous-Integration/Delivery-Prozesse (CI/CD). Studien zeigen, dass Docker Setup-Fehler reduziert und einfache Skalierung auf viele Maschinen ermöglicht.

Beispiel:

• Starten Sie einen FastAPI-MCP-Server mit uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Legen Sie Ihren Servercode in einer Dockerfile ab, um konsistente Images für jede Umgebung zu bauen.

Sie können requests oder httpx für API-Aufrufe, SQLAlchemy oder asyncpg für Datenspeicherung, uvicorn oder gunicorn für das Serving und Docker für das Deployment kombinieren. Diese Strategien ermöglichen MCP-Servern, mit externen Systemen zu kommunizieren, Daten effizient zu speichern und zuverlässig im Produktionsumfeld zu laufen.

Praxisbeispiel – Bau eines einfachen MCP-Servers

Schritt 1: Benötigte Pakete installieren

Installieren Sie zunächst mit pip alle Bibliotheken, die Sie für den MCP-Server brauchen:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Schritt 2: Ein Rechner-Tool definieren und den MCP-Server erstellen

Sie verwenden FastAPI für die HTTP-Anfragen, pydantic für die Prüfung und Strukturierung der Eingabedaten und das MCP Python SDK, um dem MCP-Protokoll zu entsprechen.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Erklärung:

• FastAPI richtet die Web-App und die benötigten HTTP-Routen ein.
• pydantic verwendet die AddInput-Klasse, um sicherzustellen, dass die Eingaben für das Tool die richtigen Typen und die richtige Struktur haben.
• Der Tool-Decorator aus dem MCP SDK veröffentlicht die Funktion add als MCP-Ressource, die dem Protokoll entspricht.
• MCPServer verbindet Ihr Tool mit FastAPI und erzeugt automatisch MCP-kompatible Endpunkte.

Schritt 3: Server starten

Starten Sie den ASGI-Server mit uvicorn, um die MCP-Endpunkte bereitzustellen:

uvicorn main:app --reload

Wie es funktioniert

Wenn der Server eine korrekt formatierte MCP-Anfrage für das Tool add erhält, routet FastAPI sie zur richtigen Funktion. pydantic prüft die Daten auf Richtigkeit. Das MCP SDK übernimmt die gesamte Protokoll-Logik. Das add-Tool berechnet die Summe und sendet ein JSON-Objekt mit dem Ergebnis zurück. Sie können weitere Tools hinzufügen, indem Sie neue Eingabemodelle und Funktionen erstellen und diese beim MCP-Server registrieren.

Dieses Beispiel bietet Ihnen ein vollständiges Setup für einen einfachen, standardkonformen MCP-Server. Sie nutzen FastAPI, pydantic, das MCP Python SDK und uvicorn. Dieses Muster lässt sich beliebig erweitern, um größere MCP-Server mit mehr Tools und Features zu erstellen.