Die Oberfläche von Software wird die KI
Wie MCP die Zusammenarbeit zwischen Systemen, Agenten und Menschen verändert
Viele Diskussionen über KI drehen sich derzeit um eine vermeintlich naheliegende Frage: Wie integrieren wir KI möglichst schnell in bestehende Systeme?
CMS-Hersteller bauen Chatfunktionen ein, Monitoring-Tools bieten „AI Insights“, und praktisch jedes Produkt bekommt gerade irgendwo einen Prompt-Dialog. Auch wir haben diesen Weg zunächst gewählt. In unserer TYPO3-Extension ai_filemetadata sprechen wir beispielsweise externe LLMs an, um automatisch Bildbeschreibungen zu erzeugen. Das funktioniert gut und löst ein konkretes Problem.
Trotzdem könnte es sein, dass dieser Ansatz nur ein Zwischenschritt ist.
Denn mit dem Model Context Protocol (MCP) verändert sich gerade die Art der Zusammenarbeit zwischen Systemen, KI und Menschen.
Nicht die KI wird in die Systeme integriert. Die Systeme werden zu Schnittstellen für die KI.
Software wird zur Fähigkeit, nicht zur Oberfläche
Bisher arbeiten Menschen direkt in Anwendungen:
- Redakteure im CMS.
- Entwickler im Monitoring.
- Marketing im Analytics-Tool.
Jedes dieser Systeme hat seine eigene Oberfläche, eigene Workflows und eigene Logik. Wer eine Aufgabe erledigen will, muss wissen, in welchem Tool sie stattfindet und wie dieses Tool funktioniert.
Mit MCP werden die Fähigkeiten der Systeme über MCP-Server bereitgestellt, die von Agenten genutzt werden können.
Mit MCP verschiebt sich diese Rolle.
Systeme stellen künftig nicht mehr nur eine Benutzeroberfläche bereit, sondern beschreiben auch ihre Fähigkeiten über einen MCP-Server.
Ein CMS kann darüber beispielsweise einem KI-Agenten anbieten, Inhalte zu lesen, neue Inhalte anzulegen, Medien zu verwalten oder Strukturen zu verändern.
Die Oberfläche bleibt für Menschen bestehen. Für Agenten wird jedoch die Schnittstelle entscheidend. Die Veränderung wird besonders deutlich, wenn man sich anschaut, wie Systeme heute mit KI integriert werden und wie sich das mit MCP verändert.
Agenten werden zu Dirigenten
Parallel dazu verändert sich auch die Rolle der großen Sprachmodelle.
LLMs werden häufig noch als Chatbots oder Textgeneratoren wahrgenommen. In vielen Diskussionen geht es vor allem darum, wie gut sie Texte formulieren, Code erzeugen oder Fragen beantworten können.
Tatsächlich entwickelt sich ihre Rolle aber gerade in eine andere Richtung. LLMs werden zunehmend Teil von Agentensystemen. Diese Agenten können über MCP die Fähigkeiten verschiedener Anwendungen nutzen und miteinander kombinieren.
Ein Agent kann beispielsweise Informationen recherchieren, Inhalte erzeugen, diese im CMS anlegen, Monitoring-Daten prüfen oder Analytics auswerten.
Der Agent wird damit zum Dirigenten verschiedener Systeme.
Die Rolle der Nutzer verändert sich
Damit verändert sich zwangsläufig auch die Arbeit der Nutzer: Bisher arbeiten sie direkt im Tool. Sie klicken sich durch Masken, Formulare und Dialoge, wählen Optionen aus und übertragen Informationen zwischen verschiedenen Systemen.
Mit agentenbasierten Workflows verschiebt sich diese Tätigkeit zunehmend in Richtung Briefing:
Der Nutzer beschreibt die Aufgabe. Der Agent erledigt die Arbeit.
Das kann mit sehr einfachen Aufgaben beginnen:
„Prüfe die Texte im CMS auf korrekte Rechtschreibung.“
„Ändere überall im CMS den Produktnamen von X auf Y.“
Oder etwas umfangreicher:
„Lege die Inhalte aus dieser Word-Datei strukturiert im CMS an, ergänze eine SEO-Description und schlage mir mögliche SEO-Optimierungen vor.“
Auch komplexere Aufgaben werden so formulierbar. Ein Redakteur könnte beispielsweise briefen:
„Erstelle eine Landingpage zu Thema X, nutze Inhalte aus den letzten drei Artikeln, ergänze eine kurze Einführung und optimiere den Text für SEO. Berücksichtige dabei auch die Suchwort-Auswertung in Analytics und optimiere auf eine möglichst hohe CTR.“
Der Agent kann dabei Informationen aus verschiedenen Systemen kombinieren: Er recherchiert die Inhalte, erstellt den Text, prüft die Analytics-Daten und legt die Seite im CMS an. Das eigentliche Tool rückt dabei in den Hintergrund. Entscheidend ist nicht mehr, in welchem System gearbeitet wird, sondern welche Fähigkeiten der Agent nutzen kann.
Die Oberfläche von Software wird die KI
Wenn man diesen Gedanken konsequent weiterführt, ergibt sich eine interessante Verschiebung in der Architektur von Software.
- Systeme stellen Fähigkeiten bereit.
- Agenten nutzen und kombinieren diese Fähigkeiten.
- Menschen formulieren nur noch die Aufgaben.
- Die klassische Benutzeroberfläche verliert damit an Bedeutung.
Zugespitzt formuliert:
Die Oberfläche von Software wird die KI.
Das bedeutet nicht, dass bestehende Anwendungen verschwinden. Ein CMS, ein Analytics-Tool oder ein Monitoring-System wird weiterhin existieren. Aber ihre Rolle verändert sich.
Sie werden zu strukturierten Schnittstellen, über die Agenten arbeiten können.
Dabei wird ein Aspekt besonders wichtig: die Struktur der Daten.
Je strukturierter Inhalte und Funktionen beschrieben sind, desto besser können Agenten damit arbeiten. Systeme, die ihre Daten sauber modellieren und ihre Fähigkeiten klar beschreiben, lassen sich deutlich leichter automatisieren als Systeme, die hauptsächlich auf unstrukturierte Inhalte oder WYSIWYG-Oberflächen setzen.
Diese Diskussion ist im CMS-Umfeld nicht neu. Seit vielen Jahren sprechen wir darüber, Inhalte stärker zu strukturieren und nicht nur als frei gestaltbare Textflächen zu behandeln. Mit agentenbasierten Systemen bekommt dieser Ansatz eine neue Bedeutung. Strukturierte Inhalte sind nicht mehr nur eine Frage der Wiederverwendbarkeit oder der Mehrkanal-Ausgabe.
Sie werden zur Voraussetzung dafür, dass Agenten zuverlässig mit einem System arbeiten können.
Eine neue Aufgabe für Softwarehersteller
Für Hersteller von Software ergibt sich daraus eine relativ klare Konsequenz:
Wer in Zukunft relevant bleiben will, sollte sich nicht nur überlegen, wo ein Chatfenster sinnvoll ist. Die entscheidende Frage wird sein, wie gut die eigenen Funktionen für Agenten verfügbar gemacht werden können.
Genau hier kommt MCP ins Spiel.
Systeme, die ihre Fähigkeiten strukturiert und zuverlässig über MCP bereitstellen, können Teil eines neuen Ökosystems werden, in dem Agenten verschiedene Werkzeuge miteinander kombinieren.
Für Nutzer spielt dann nicht mehr die Oberfläche eines einzelnen Systems die zentrale Rolle, sondern die Frage, welche Fähigkeiten ein Agent nutzen kann. Systeme ohne solche Schnittstellen werden es deutlich schwerer haben, in diesen Workflows eine Rolle zu spielen.
Warum es sich lohnt, sich jetzt damit zu beschäftigen
Noch steht diese Entwicklung am Anfang. Viele MCP-Server sind experimentell, Agenten arbeiten nicht immer zuverlässig, und die passenden Workflows müssen erst entstehen.
Trotzdem lohnt es sich, sich früh damit auseinanderzusetzen.
Denn die eigentliche Veränderung liegt nicht in einer neuen Schnittstelle oder in einem weiteren technischen Standard. Sie liegt in der Art, wie wir Software benutzen.
Bisher arbeiten Menschen direkt in Anwendungen. Sie bewegen sich durch Oberflächen, klicken sich durch Masken und übertragen Informationen zwischen verschiedenen Systemen. Mit Agenten verschiebt sich diese Arbeit zunehmend in Richtung Briefing. Menschen beschreiben Aufgaben, Agenten führen sie aus und greifen dafür auf die Fähigkeiten verschiedener Systeme zurück.
Die Werkzeuge bleiben bestehen. Aber ihre Rolle verändert sich.
Sie werden zu strukturierten Schnittstellen, über die Agenten arbeiten können. Und genau deshalb lohnt es sich, jetzt damit zu experimentieren.
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